Budowa własnych modeli AI w AI Builder – od faktur po predykcje biznesowe

Wprowadzenie do AI Builder i jego możliwości

AI Builder to narzędzie wchodzące w skład platformy Microsoft Power Platform, które umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dzięki przyjaznemu interfejsowi graficznemu oraz gotowym szablonom użytkownicy biznesowi, analitycy danych i twórcy aplikacji mogą szybko wdrażać rozwiązania AI w codziennych procesach.

Głównym celem AI Buildera jest demokratyzacja dostępu do sztucznej inteligencji. Narzędzie to pozwala na modelowanie i automatyzację zadań, które wcześniej wymagały specjalistycznej wiedzy technicznej. Dzięki temu możliwe jest usprawnienie procesów biznesowych, zwiększenie efektywności operacyjnej oraz lepsze podejmowanie decyzji na podstawie danych.

AI Builder oferuje szeroki wachlarz możliwości, w tym między innymi:

• Rozpoznawanie formularzy i dokumentów – automatyczne wyodrębnianie danych z faktur, formularzy i innych dokumentów tekstowych.
• Klasyfikacja i rozpoznawanie obrazów – wykrywanie obiektów, identyfikowanie produktów czy analizowanie zdjęć.
• Analiza tekstu – klasyfikowanie opinii, wykrywanie intencji czy analiza nastroju w wiadomościach tekstowych.
• Predykcje biznesowe – prognozowanie przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych, takich jak przewidywanie rezygnacji klientów, zapotrzebowania magazynowego czy wyników sprzedaży.

To, co wyróżnia AI Buildera spośród innych rozwiązań, to jego integracja z ekosystemem Microsoft – w tym z Power Apps, Power Automate i SharePoint – co umożliwia bezproblemowe wdrażanie modeli AI w istniejących procesach i aplikacjach.

Dzięki AI Builderowi organizacje mogą znacznie przyspieszyć cyfrową transformację, eliminując czasochłonne zadania ręczne i zyskując cenną wiedzę z danych, którymi już dysponują.

Tworzenie własnego modelu AI – pierwsze kroki

AI Builder to intuicyjne narzędzie w ramach platformy Microsoft Power Platform, które umożliwia użytkownikom biznesowym tworzenie własnych modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Proces budowania modelu AI za pomocą AI Builder przebiega w kilku prostych krokach, które pozwalają użytkownikowi na szybkie przejście od pomysłu do działania.

Tworzenie modelu rozpoczyna się od wyboru odpowiedniego typu modelu w zależności od potrzeb biznesowych. AI Builder udostępnia kilka predefiniowanych scenariuszy, takich jak:

• Klasyfikacja – do przypisywania etykiet lub kategorii na podstawie danych wejściowych, np. klasyfikacja opinii jako pozytywne lub negatywne.
• Prognozowanie – wykorzystywane do przewidywania przyszłych wartości na podstawie danych historycznych, np. prognoza sprzedaży.
• Wykrywanie obiektów – do identyfikowania konkretnych elementów na obrazach, np. rozpoznawanie produktów na półkach sklepowych.
• Przetwarzanie formularzy – idealne do ekstrakcji danych z dokumentów, takich jak faktury i formularze.

Po wybraniu typu modelu użytkownik dobiera dane uczące, które będą podstawą do trenowania modelu. Narzędzie prowadzi użytkownika przez proces konfiguracji, umożliwiając wskazanie źródła danych, wybór pól do analizy i określenie oczekiwanego rezultatu działania modelu. Interfejs AI Builder zaprojektowano z myślą o prostocie – konfiguracja modelu odbywa się za pomocą formularzy i kreatorów, co eliminuje konieczność pisania kodu.

Na tym etapie kluczowe jest także wstępne przygotowanie danych – należy zadbać o ich jakość, kompletność i zgodność z wybranym scenariuszem. Im lepiej dopasowane dane, tym większe szanse na otrzymanie skutecznego i użytecznego modelu.

Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Pierwsze kroki z AI Builder to proces, który otwiera drzwi do automatyzacji i analizy danych w nowoczesny sposób, pozwalając organizacjom szybciej reagować na zmieniające się potrzeby biznesowe.

Trenowanie i testowanie modelu

Po utworzeniu własnego modelu w AI Builder, kluczowym etapem jest jego trenowanie i testowanie. Proces ten pozwala nie tylko dopasować model do rzeczywistych danych, ale także ocenić jego skuteczność w przewidywaniu lub klasyfikowaniu nowych przypadków.

Trenowanie modelu polega na „uczeniu” algorytmu na wcześniej przygotowanym zbiorze danych. Dzięki temu model uczy się wzorców, zależności oraz reguł, które później wykorzysta przy analizie nowych danych. W AI Builder proces ten jest zautomatyzowany – użytkownik musi jedynie wskazać dane i zdefiniować cel modelu (np. klasyfikacja lub regresja).

Testowanie modelu następuje po zakończonym treningu i pozwala ocenić, jak dobrze model radzi sobie z danymi, których wcześniej nie widział. To kluczowy etap, który ujawnia potencjalne problemy, takie jak nadmierne dopasowanie (overfitting) czy niedouczenie (underfitting).

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między trenowaniem a testowaniem modelu:

W AI Builder cały ten proces przebiega w sposób przyjazny dla użytkownika – nie wymaga pisania kodu ani zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dla bardziej zaawansowanych użytkowników dostępne są także opcje dostosowania parametrów treningu, np. liczby iteracji lub balansowania klas.

Przykład uproszczonego przepływu pracy w AI Builder:

1. Wybierz typ modelu (np. klasyfikacja binarna)
2. Wskaż źródło danych (Excel, SharePoint, Dataverse itp.)
3. Określ kolumnę, którą chcesz przewidywać (np. "Czy faktura jest opłacona")
4. Rozpocznij proces trenowania
5. Po zakończeniu przeanalizuj wyniki testowania

Warto pamiętać, że jakość danych wejściowych ma bezpośredni wpływ na efektywność modelu. Dlatego przed treningiem zaleca się zadbać o poprawność, kompletność i reprezentatywność danych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się, jak tworzyć skuteczne modele AI krok po kroku, polecamy Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli.

Ocena jakości modelu i interpretacja wyników

Po utworzeniu i przetrenowaniu modelu AI w AI Builder kluczowym krokiem jest jego ocena pod kątem jakości działania. Platforma oferuje zestaw narzędzi umożliwiających zrozumienie skuteczności modelu i jego gotowości do wykorzystania w rzeczywistym scenariuszu biznesowym. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Podstawowe wskaźniki jakości

AI Builder automatycznie generuje metryki oceny dla każdego wytrenowanego modelu. Najczęściej spotykane to:

• Accuracy (dokładność) – procent poprawnych predykcji względem wszystkich przypadków.
• Precision – odsetek trafnych pozytywnych predykcji (ważne przy dużej liczbie fałszywych alarmów).
• Recall (czułość) – miara zdolności modelu do wykrycia wszystkich pozytywnych przypadków.
• F1 Score – średnia harmoniczna precision i recall, przydatna przy niezbalansowanych danych.

Wizualizacja wyników

W AI Builder dostępne są także wykresy, takie jak macierz pomyłek (confusion matrix), które pomagają lepiej zrozumieć, gdzie model się myli. Dzięki temu możemy zidentyfikować, czy model częściej myli określone klasy danych, co może wskazywać na potrzebę poprawy jakości danych treningowych.

Interpretacja predykcji

AI Builder umożliwia również sprawdzenie, dlaczego model podjął konkretną decyzję – np. wskazując, które cechy danych miały największy wpływ na wynik. Dzięki temu użytkownicy mogą ocenić, czy model działa w sposób zgodny z oczekiwaniami biznesowymi oraz czy jest zaufany.

{
  "CustomerAge": 45,
  "PurchaseAmount": 1200,
  "Prediction": "HighValueCustomer",
  "TopInfluences": ["PurchaseAmount", "CustomerAge"]
}

Powyższy przykład pokazuje wynik predykcji oraz czynniki, które miały największy wpływ na jej wynik. Tego typu informacje są przydatne przy walidacji modelu oraz jego interpretacji dla użytkowników nietechnicznych.

Dokładna analiza tych wskaźników i ich praktyczne znaczenie pomagają nie tylko ocenić skuteczność modelu, ale także dostosować go do potrzeb biznesowych, zwiększając jego przydatność w realnych scenariuszach.

Wykorzystanie modeli AI do rozpoznawania faktur

AI Builder oferuje możliwość tworzenia modeli sztucznej inteligencji, które automatyzują proces rozpoznawania i przetwarzania faktur. Dzięki zastosowaniu technologii uczenia maszynowego, użytkownicy mogą z łatwością wyodrębniać kluczowe informacje z dokumentów, eliminując potrzebę ręcznego wprowadzania danych.

Podstawową funkcją modeli rozpoznawania faktur w AI Builder jest ekstrakcja danych z plików PDF, obrazów czy skanów. Najczęściej identyfikowane pola to:

• Numer faktury
• Data wystawienia i termin płatności
• Dane sprzedawcy i nabywcy
• Kwoty netto, brutto, VAT
• Pozycje na fakturze (opis, ilość, cena jednostkowa)

W zależności od potrzeb organizacji, można wykorzystać gotowy model przetwarzania formularzy lub stworzyć własny, dostosowany do specyfiki dokumentów firmy. Poniższa tabela przedstawia porównanie dwóch podejść:

W praktyce, modele rozpoznające faktury znajdują zastosowanie w automatyzacji obiegu dokumentów, księgowości oraz integracji z systemami ERP i CRM. Przykładowy scenariusz może polegać na automatycznym przetworzeniu faktury przesłanej e-mailem, wyodrębnieniu danych i zapisaniu ich w tabeli Microsoft Dataverse lub Excelu.

Dzięki AI Builder użytkownicy bez wiedzy programistycznej mogą uruchomić tego typu automatyzacje w środowiskach Power Automate lub Power Apps. Przykład prostego przepływu w Power Automate może wyglądać następująco:

1. Wyzwalacz: Otrzymanie nowej wiadomości e-mail z załącznikiem
2. Działanie: Zastosowanie modelu AI Builder do analizy faktury
3. Działanie: Zapisanie danych do SharePoint / Dataverse

Rozpoznawanie faktur przy użyciu AI Builder to krok w stronę zwiększenia efektywności operacyjnej i ograniczenia błędów wynikających z ręcznej obsługi dokumentów. Jeśli chcesz nauczyć się, jak samodzielnie trenować i wdrażać takie modele w praktyce, sprawdź nasz Kurs Trenowanie modeli AI. Praktyka tworzenia i wdrożeń.

Predykcje biznesowe z użyciem AI Builder

AI Builder oferuje przedsiębiorstwom możliwość wykorzystywania modeli sztucznej inteligencji do analizowania danych i przewidywania przyszłych zdarzeń biznesowych. W przeciwieństwie do modeli ukierunkowanych na rozpoznawanie dokumentów czy obrazów, modele predykcyjne skupiają się na analizie danych tabelarycznych i identyfikowaniu wzorców.

Typowe zastosowania predykcji biznesowych w AI Builder obejmują:

• Prognozowanie sprzedaży w oparciu o dane historyczne.
• Ocena prawdopodobieństwa rezygnacji klienta z usługi (tzw. churn prediction).
• Szacowanie zapotrzebowania magazynowego.
• Analiza ryzyka kredytowego klienta.

W odróżnieniu od modeli ekstrakcji danych (np. z faktur), modele predykcyjne nie wymagają dokumentów ani obrazów. Zamiast tego opierają się na strukturze danych liczbowych, kategorycznych lub czasowych.

Tworzenie modelu predykcyjnego w AI Builder opiera się na zdefiniowaniu celu predykcji (np. „czy klient dokona zakupu?”) i dostarczeniu zbioru danych treningowych z odpowiednią zmienną docelową. Na tej podstawie AI Builder automatycznie przetwarza dane, uczy się zależności i generuje model, który można łatwo zintegrować z Power Platform.

Przykładowe użycie modelu predykcyjnego w Power Automate może wyglądać następująco:

{
  "Kiedy klient zostaje dodany": {
    "Uruchom predykcyjny model AI": "Czy klient zrezygnuje w ciągu 30 dni",
    "Jeśli prawdopodobieństwo > 80%": {
      "Wyślij alert do zespołu obsługi klienta": true
    }
  }
}

Dzięki predykcjom biznesowym możliwe jest podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym oraz szybkie reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe. AI Builder upraszcza ten proces, eliminując konieczność zaawansowanego kodowania czy ręcznego trenowania modeli.

Przykładowe dane i diagramy ilustrujące proces

Aby lepiej zrozumieć, jak działają modele tworzone w AI Builder, warto przyjrzeć się przykładowym danym oraz wizualizacjom wspierającym cały proces — od przygotowania danych po zastosowanie modelu.

Przykładowy zestaw danych może zawierać skany faktur, dane dotyczące sprzedaży miesięcznej, czy informacje o zachowaniach klientów. W przypadku modelu do rozpoznawania faktur, dane wejściowe mogą obejmować obrazy dokumentów z polami takimi jak kwota brutto, data wystawienia czy numer faktury. Natomiast w przypadku modeli predykcyjnych, wykorzystuje się zbiory zawierające zmienne historyczne, na przykład liczby zamówień, sezonowość czy kategorie produktów.

Proces tworzenia modelu w AI Builder można przedstawić jako sekwencję etapów:

• Źródło danych: Zintegrowane z Microsoft Dataverse, Excel lub SharePoint.
• Przygotowanie danych: Wybór kolumn, oznaczenie etykiet i usunięcie niekompletnych rekordów.
• Trenowanie modelu: Automatyczne dopasowanie algorytmu przez AI Builder na podstawie danych.
• Testowanie: Weryfikacja skuteczności modelu na podstawie części zbioru danych.
• Publikacja i zastosowanie: Model może być użyty m.in. w aplikacjach Power Apps lub przepływach Power Automate.

Diagramy obrazujące ten proces zazwyczaj przedstawiają przepływ danych od zbioru wejściowego, przez fazę treningu, aż do momentu wdrożenia gotowego modelu w środowisku biznesowym. Przykładowa wizualizacja może zawierać również wskaźniki skuteczności modelu, takie jak dokładność, precyzja i pokrycie, w formie wykresów słupkowych lub radarowych.

Takie wizualne podejście ułatwia zrozumienie działania sztucznej inteligencji nawet osobom bez technicznego przygotowania, a także wspiera proces decyzyjny przy wdrażaniu rozwiązań AI w organizacji.

Najlepsze praktyki i wskazówki końcowe

Praca z AI Builder może znacząco przyspieszyć procesy analityczne oraz automatyzację w firmie, ale aby w pełni wykorzystać jego potencjał, warto przestrzegać kilku kluczowych zasad. Oto sprawdzone praktyki, które pomogą zwiększyć skuteczność tworzonych modeli i ułatwią ich wdrażanie w codzienne działania biznesowe.

• Dobór odpowiedniego typu modelu: Przed rozpoczęciem projektu warto jasno określić, czy potrzebujesz modelu do klasyfikacji, ekstrakcji danych czy predykcji. AI Builder oferuje różne typy modeli – od analizy tekstu po rozpoznawanie obiektów – dlatego dopasowanie rozwiązania do konkretnego zadania jest kluczowe.
• Jakość danych ma znaczenie: Niezależnie od rodzaju modelu, najważniejszym zasobem są dane treningowe. Im lepiej uporządkowane i reprezentatywne dane wejściowe, tym większa skuteczność modelu. Unikaj błędów, niekompletnych rekordów i upewnij się, że dane odzwierciedlają różnorodność rzeczywistych przypadków.
• Iteracyjne podejście: Budowa modelu AI to proces, który wymaga testowania, poprawiania i ponownego trenowania. Nie oczekuj idealnych rezultatów po pierwszym uruchomieniu – sukces osiąga się metodą prób i analiz.
• Dokumentacja i wersjonowanie: Zapisuj zmiany w danych treningowych, konfiguracji modelu i wnioskach z testów. Dzięki temu łatwiej będzie wracać do wcześniejszych wersji i rozumieć wpływ wprowadzanych modyfikacji.
• Bezpieczeństwo i zgodność: Podczas pracy z danymi osobowymi lub wrażliwymi pamiętaj o obowiązujących przepisach, takich jak RODO. AI Builder działa w środowisku Microsoft Power Platform, które oferuje narzędzia do zarządzania dostępem i zgodności z regulacjami.
• Współpraca interdyscyplinarna: Nawet jeśli model tworzysz samodzielnie, warto konsultować się z innymi działami – np. finansami, sprzedażą czy IT – aby lepiej zrozumieć potrzeby biznesowe i dostosować model do realnych oczekiwań użytkowników końcowych.

Stosowanie się do tych praktyk zwiększy nie tylko dokładność predykcji, ale także zaufanie użytkowników do technologii AI w codziennej pracy. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Bezpieczeństwo i governance w Power Automate z Copilotem 14 stycznia 2026

Harmonogram, budżet i zakres – jak utrzymać równowagę w projekcie 12 stycznia 2026