Case study: wykorzystanie AI Builder w procesach wewnętrznych firmy

Wprowadzenie do AI Builder i cel wdrożenia

Współczesne organizacje coraz częściej sięgają po narzędzia z zakresu sztucznej inteligencji, aby usprawnić procesy wewnętrzne, zwiększyć efektywność operacyjną oraz zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Jednym z rozwiązań, które zdobywa na popularności w tym kontekście, jest AI Builder – komponent platformy Microsoft Power Platform, umożliwiający tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej.

AI Builder oferuje szereg funkcji, które pozwalają na automatyzację czynności manualnych, analizę dużych zbiorów danych oraz rozpoznawanie wzorców i predykcji. Przykładowe zastosowania obejmują m.in. rozpoznawanie tekstu z dokumentów, klasyfikację danych, analizę nastrojów czy prognozowanie trendów. Dzięki integracji z innymi narzędziami Microsoft, takimi jak Power Automate czy Power Apps, użytkownicy mogą łatwo wdrażać modele AI w swoich codziennych procesach biznesowych.

Głównym celem wdrożenia AI Builder w analizowanej organizacji było zautomatyzowanie powtarzalnych zadań administracyjnych oraz zwiększenie precyzji w przetwarzaniu kluczowych danych biznesowych. Firma dążyła do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w sposób dostępny dla pracowników nietechnicznych, co umożliwiło szerokie zastosowanie narzędzia w różnych obszarach działania przedsiębiorstwa.

Charakterystyka firmy i wyzwania przed wdrożeniem

Przedsiębiorstwo, którego przypadek omawiamy, to średniej wielkości organizacja działająca w sektorze usług profesjonalnych, zatrudniająca około 250 pracowników. Firma obsługuje klientów zarówno z kraju, jak i z rynków zagranicznych, co wiąże się z dużą ilością dokumentacji, korespondencji oraz koniecznością szybkiego reagowania na zmieniające się potrzeby biznesowe.

W momencie podjęcia decyzji o wdrożeniu AI Builder, organizacja zmagała się z kilkoma istotnymi problemami operacyjnymi:

• Ręczne przetwarzanie dokumentów: Duża część danych była wprowadzana do systemów ręcznie, co prowadziło do opóźnień, błędów i niskiej efektywności pracy.
• Brak standaryzacji procesów: W wielu działach stosowano odmienne metody pracy i raportowania, co utrudniało analizę danych i podejmowanie decyzji zarządczych.
• Ograniczona analiza danych: Dane zbierane z różnych źródeł były niewystarczająco analizowane ze względu na brak odpowiednich narzędzi oraz czasochłonność procesu.
• Problemy z integracją systemów: Firma korzystała z kilku niezależnych aplikacji biznesowych, co powodowało duplikację danych i trudności we współpracy między działami.

W związku z powyższym, kluczowym celem było usprawnienie procesów wewnętrznych poprzez automatyzację działań powtarzalnych, zwiększenie dokładności danych oraz poprawa przepływu informacji w organizacji. AI Builder został rozważony jako narzędzie, które mogłoby pomóc w osiągnięciu tych celów dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji w analizie dokumentów i danych. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Proces implementacji AI Builder w organizacji

Wdrożenie AI Builder w wewnętrznych procesach organizacji przebiegało etapami, które uwzględniały zarówno kwestie techniczne, jak i organizacyjne. Celem było nie tylko zautomatyzowanie wybranych zadań, ale również zwiększenie efektywności pracy zespołów operacyjnych poprzez analizę danych i optymalizację obiegu dokumentów.

Proces implementacji można podzielić na cztery główne fazy:

• Analiza potrzeb biznesowych – zespół przeprowadził warsztaty z działami operacyjnymi, by zidentyfikować procesy wymagające wsparcia przez sztuczną inteligencję, takie jak odczyt faktur, klasyfikacja dokumentów czy predykcja zapotrzebowania.
• Budowa modeli AI – wykorzystano komponenty AI Builder, takie jak predykcja, klasyfikacja kategorii dokumentów oraz ekstrakcja danych z formularzy. Dzięki gotowym szablonom proces ten nie wymagał zaawansowanej wiedzy technicznej.
• Testowanie i iteracja – wdrożone modele były testowane w środowisku testowym z wykorzystaniem rzeczywistych danych pochodzących z procesów firmy. Na tym etapie wprowadzano korekty i dostosowania w celu poprawy skuteczności.
• Urzeczywistnienie scenariuszy produkcyjnych – po pomyślnych testach modele zostały zintegrowane z Power Automate i Microsoft Teams, umożliwiając użytkownikom korzystanie z funkcjonalności AI w codziennej pracy.

Podczas implementacji szczególną uwagę zwrócono na różnicę między modelami predykcyjnymi a modelami przetwarzania dokumentów. Poniższa tabela przedstawia ich podstawowe cechy:

Cały proces implementacji był prowadzony w modelu iteracyjnym, z regularnymi przeglądami efektywności modeli i szkoleniem użytkowników końcowych, co ułatwiło szybkie przyjęcie nowych rozwiązań wśród pracowników. Dla osób chcących pogłębić swoją wiedzę z zakresu tworzenia aplikacji i automatyzacji procesów, rekomendujemy udział w Kursie Microsoft PowerApps podstawowym – tworzenie aplikacji, projektowanie i automatyzowanie procesów biznesowych.

Zastosowanie AI Builder w obiegu dokumentów i analizie danych

Wdrożenie AI Buildera w organizacji pozwoliło na automatyzację dwóch kluczowych obszarów w codziennej działalności operacyjnej: zarządzania dokumentami oraz analizy danych. Choć te dwa zastosowania różnią się funkcjonalnie, łączy je wspólny cel – usprawnienie procesów wewnętrznych poprzez eliminację ręcznych, powtarzalnych zadań i zwiększenie dokładności przetwarzanych informacji. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Automatyzacja obiegu dokumentów

AI Builder został wykorzystany do rozpoznawania i ekstrakcji danych z dokumentów takich jak faktury, umowy, formularze zamówień czy protokoły odbioru. Dzięki zastosowaniu gotowych modeli sztucznej inteligencji możliwe było m.in.:

• automatyczne odczytywanie danych z dokumentów PDF i obrazów (OCR),
• identyfikacja i przypisywanie dokumentów do odpowiednich kategorii (np. działów, projektów),
• weryfikacja poprawności danych przed ich zapisaniem w systemie ERP lub CRM,
• uruchamianie przepływów pracy opartych na typu dokumentu (np. automatyczne powiadomienie działu księgowości o nowej fakturze).

Wsparcie dla analizy danych

Równolegle, AI Builder odegrał istotną rolę w automatyzacji analizy danych biznesowych. Wdrożone rozwiązania pozwoliły na:

• prognozowanie trendów sprzedażowych na podstawie danych historycznych,
• identyfikowanie odchyleń w procesach (np. opóźnień w dostawach, nietypowych zamówień),
• klasyfikację zapytań klientów według kategorii tematycznych,
• tworzenie dynamicznych podsumowań i raportów wykorzystujących modele AI.

Te zastosowania pokazują, jak dzięki AI Builderowi możliwe jest nie tylko ograniczenie pracy manualnej, ale też uzyskanie lepszego wglądu w dane operacyjne firmy. Wdrożone modele zostały dostosowane do konkretnych potrzeb organizacji, umożliwiając ich płynną integrację z funkcjonującymi procesami.

Integracja z istniejącymi systemami i narzędziami

Wdrożenie AI Builder w organizacji wymagało jego skutecznego połączenia z już funkcjonującymi narzędziami oraz systemami informatycznymi. Kluczowym aspektem była kompatybilność platformy z używanymi rozwiązaniami chmurowymi, systemami ERP oraz środowiskiem Microsoft Power Platform.

AI Builder został zintegrowany głównie z:

• Power Automate – do tworzenia automatycznych przepływów pracy opartych na analizie danych i dokumentów,
• Power Apps – w celu umożliwienia użytkownikom końcowym korzystania z funkcji AI bez potrzeby znajomości kodowania,
• SharePoint – jako repozytorium dokumentów, z którego modele AI mogły pobierać dane wejściowe,
• Dynamics 365 – dla pogłębionej analizy danych klientów i automatyzacji zadań sprzedażowych i serwisowych,
• Outlook i Microsoft Teams – w celu integracji procesów AI z codzienną komunikacją i zarządzaniem zadaniami.

Porównanie głównych funkcji i poziomów integracji przedstawia poniższa tabela:

Przykład prostego przepływu z wykorzystaniem AI Builder w Power Automate:

{
  "trigger": "When a new file is created in SharePoint",
  "actions": [
    {
      "useModel": "Form Processing",
      "input": "documentUrl"
    },
    {
      "storeData": "Dynamics 365",
      "targetEntity": "CustomerOrders"
    }
  ]
}

Dzięki integracji AI Builder z istniejącym ekosystemem firmy udało się zwiększyć efektywność, automatyzować powtarzalne czynności i usprawnić analizę danych bez konieczności dużych zmian infrastrukturalnych. Osoby, które chcą pogłębić znajomość platformy i pracę z Power Apps, mogą skorzystać z kursu PowerApps średniozaawansowany.

Mierzalne efekty i korzyści po wdrożeniu

Wdrożenie AI Builder w procesach wewnętrznych firmy przyniosło szereg wymiernych korzyści, zarówno pod względem efektywności operacyjnej, jak i oszczędności zasobów. Poniżej przedstawiono kluczowe wskaźniki i zmiany, jakie zaszły po implementacji rozwiązania.

Efektywność operacyjna

• Redukcja czasu przetwarzania dokumentów: średni czas obsługi faktury skrócił się z 12 minut do 3 minut, co stanowi spadek o 75%.
• Automatyzacja analiz danych: raporty, które wcześniej przygotowywano ręcznie raz w tygodniu, generowane są teraz automatycznie każdego dnia, co zwiększyło ich aktualność i dokładność.

Oszczędność zasobów

• Zmniejszenie liczby błędów ludzkich: dzięki automatycznemu wyodrębnianiu danych z dokumentów wskaźnik błędów spadł o 68%.
• Optymalizacja czasu pracy: pracownicy zaoszczędzili średnio 15 godzin tygodniowo, które wcześniej poświęcali na manualne zadania związane z dokumentacją.

Porównanie przed i po wdrożeniu

Dodatkowe korzyści

• Skalowalność: rozwiązanie z łatwością zostało zaadaptowane do innych działów firmy, takich jak HR i logistyka.
• Lepsze decyzje biznesowe: dane analityczne są teraz dostępne w czasie rzeczywistym, co usprawnia procesy decyzyjne.

Podsumowując, implementacja AI Builder nie tylko zautomatyzowała wiele procesów, ale także znacząco poprawiła ich jakość, szybkość i niezawodność, przynosząc mierzalne korzyści na poziomie operacyjnym i strategicznym.

Wnioski i rekomendacje dla innych organizacji

Wdrożenie AI Buildera w procesach wewnętrznych przyniosło firmie istotne usprawnienia operacyjne, zwiększając efektywność i ograniczając liczbę błędów w przetwarzaniu danych. Kluczowe wnioski z tego case study mogą stanowić fundament dla innych organizacji rozważających podobne podejście.

• Ocena gotowości organizacyjnej: Przed wdrożeniem warto przeprowadzić analizę dojrzałości cyfrowej firmy oraz zidentyfikować procesy, które mogą zyskać na automatyzacji dzięki sztucznej inteligencji.
• Stopniowe wdrażanie rozwiązań AI: Rozpoczęcie od jednego, dobrze zdefiniowanego procesu pozwala ograniczyć ryzyko i szybciej osiągnąć widoczne rezultaty, które mogą posłużyć jako podstawa do dalszej ekspansji AI w firmie.
• Zaangażowanie zespołów operacyjnych: Skuteczność implementacji wzrasta, gdy pracownicy są zaangażowani w projektowanie i testowanie rozwiązań. Podejście partycypacyjne zwiększa akceptację zmian i ułatwia adaptację do nowych narzędzi.
• Integracja z istniejącym środowiskiem IT: AI Builder oferuje elastyczne możliwości integracji, co ułatwia włączenie go w aktualnie wykorzystywane systemy bez konieczności gruntownej przebudowy infrastruktury.
• Monitorowanie i optymalizacja: Śledzenie wyników po wdrożeniu pozwala na modyfikowanie modeli i dostosowywanie ich do zmieniających się potrzeb biznesowych, co maksymalizuje wartość dodaną rozwiązania.

Organizacje rozważające wykorzystanie AI Buildera powinny traktować to narzędzie jako strategiczną inwestycję w automatyzację i zwiększenie efektywności, a nie jedynie jako technologiczną ciekawostkę. Kluczowe są odpowiednie przygotowanie, zaangażowanie pracowników oraz ciągła ewaluacja rezultatów.

Plany rozwoju i dalsze zastosowania AI

Po pozytywnym wdrożeniu AI Buildera w obszarach związanych z analizą danych i automatyzacją dokumentów, firma planuje rozszerzenie jego zastosowania na kolejne działy i procesy. Celem jest dalsze zwiększanie efektywności operacyjnej oraz wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji do wspierania decyzji biznesowych w czasie rzeczywistym.

Wśród planowanych kierunków rozwoju znajdują się:

• Automatyzacja procesów HR – wykorzystanie AI do analizy CV, klasyfikacji kandydatów oraz przetwarzania dokumentów kadrowych.
• Rozpoznawanie i przetwarzanie języka naturalnego – implementacja modeli do analizy wiadomości e-mail, zgłoszeń serwisowych i opinii klientów w celu szybszego reagowania na potrzeby użytkowników.
• Wspomaganie działu zakupów – analiza ofert dostawców i automatyczne porównywanie warunków handlowych przy użyciu predykcyjnych modeli AI.
• Monitorowanie wskaźników KPI w czasie rzeczywistym – integracja AI Buildera z dashboardami umożliwiającymi dynamiczne reagowanie na zmiany w kluczowych obszarach działalności.

Firma planuje również pogłębianie kompetencji zespołu wewnętrznego w zakresie uczenia maszynowego oraz eksplorację możliwości tworzenia własnych modeli AI w ramach platformy Power Platform. W ten sposób organizacja dąży do maksymalnego wykorzystania potencjału AI w codziennych działaniach. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Copilot w Teams – jak AI wspiera spotkania i komunikację zespołów 26 grudnia 2025

Relacje w modelu danych Power BI – jak poprawnie łączyć wiele tabel? 23 grudnia 2025