Copilot w Power Automate – jak AI rozumie procesy biznesowe

Wprowadzenie do Copilot i Power Automate

Automatyzacja procesów biznesowych odgrywa coraz większą rolę w efektywnym zarządzaniu organizacją. Power Automate, będący częścią ekosystemu Microsoft Power Platform, umożliwia tworzenie przepływów pracy, które automatyzują zadania, integrują aplikacje i usprawniają komunikację między systemami. Dzięki temu codzienne działania mogą być wykonywane szybciej, z mniejszą liczbą błędów i przy minimalnym udziale człowieka.

Nowością, która rewolucjonizuje sposób korzystania z Power Automate, jest Copilot – oparty na sztucznej inteligencji asystent, który pozwala użytkownikom tworzyć przepływy za pomocą języka naturalnego. Zamiast ręcznego budowania logiki procesu krok po kroku, użytkownik może po prostu opisać, co chce osiągnąć, a Copilot zajmie się resztą.

Połączenie Power Automate i Copilot otwiera nowe możliwości zarówno dla osób technicznych, jak i nietechnicznych. Z jednej strony pozwala zaawansowanym użytkownikom przyspieszyć pracę nad bardziej złożonymi scenariuszami, z drugiej – umożliwia osobom bez doświadczenia programistycznego tworzenie funkcjonalnych i profesjonalnych automatyzacji.

Copilot w Power Automate to przykład zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce – wspiera użytkownika nie tylko w budowaniu, ale także w rozumieniu i optymalizacji procesów biznesowych. To narzędzie, które sprawia, że automatyzacja staje się bardziej dostępna, intuicyjna i efektywna niż kiedykolwiek wcześniej.

Zrozumienie intencji użytkownika – analiza języka naturalnego

Jednym z kluczowych elementów działania Copilota w Power Automate jest jego zdolność do interpretowania języka naturalnego, jakim posługują się użytkownicy podczas opisywania swoich potrzeb. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych modeli przetwarzania języka naturalnego (NLP), Copilot potrafi rozpoznać intencje użytkownika i przekształcić je w konkretne działania w ramach automatyzacji procesów.

Użytkownicy nie muszą znać składni ani logiki budowania przepływów – wystarczy, że opiszą, co chcą osiągnąć, w prostych słowach. Copilot analizuje te opisy, identyfikuje cele oraz kluczowe kroki i przekształca je w strukturę techniczną przepływu.

Proces ten obejmuje m.in.:

• Rozpoznanie kluczowych fraz i poleceń – np. „gdy otrzymam e-mail z załącznikiem” lub „dodaj dane do arkusza Excel”.
• Identyfikację kontekstu – zrozumienie, do jakiego typu danych lub aplikacji odnosi się użytkownik.
• Rozróżnienie zamiaru od szczegółów technicznych – Copilot odróżnia, co użytkownik chce osiągnąć, od jak to ma zostać wykonane.

Analiza języka naturalnego pozwala więc na znaczne uproszczenie procesu tworzenia automatyzacji – użytkownik nie musi znać narzędzi technicznych ani API, by skutecznie zakomunikować, jakiego procesu potrzebuje. To otwiera Power Automate na znacznie szersze grono odbiorców, niekoniecznie posiadających doświadczenie programistyczne. Z doświadczenia szkoleniowego Cognity wiemy, że ten temat budzi duże zainteresowanie – również wśród osób zaawansowanych.

Mapowanie procesów biznesowych na działania techniczne

Jednym z kluczowych wyzwań przy automatyzacji procesów przy użyciu Power Automate wspieranego przez Copilot jest skuteczne przekształcenie opisu procesu biznesowego w konkretne działania techniczne. Proces ten wymaga zrozumienia, jakie elementy biznesowe (np. zatwierdzenie wniosku, wysyłka powiadomienia, aktualizacja danych w systemie) przekładają się na operacje dostępne w Power Automate, takie jak wyzwalacze, akcje czy warunki logiczne.

Copilot pełni tu rolę tłumacza między światem języka naturalnego a technologiczną strukturą przepływów. Gdy użytkownik opisuje potrzebę w zwyczajnym języku – np. „Gdy klient wyśle formularz kontaktowy, wyślij e-mail do działu obsługi i zapisz dane w Excelu” – Copilot analizuje ten opis i proponuje konkretne komponenty przepływu, dobierając odpowiednie konektory i akcje.

W praktyce, Copilot analizuje strukturę procesu i dobiera sekwencję działań technicznych, które odpowiadają opisanym potrzebom. Przykład w języku naturalnym może wyglądać następująco:

„Jeśli e-mail przychodzi od klienta VIP, zapisz jego treść do pliku PDF i powiadom menedżera.”

Copilot może zinterpretować to jako przepływ z:

• Wyzwalaczem: otrzymanie e-maila
• Warunkiem: nadawca należy do grupy VIP
• Akcją: konwersja zawartości wiadomości do PDF
• Akcją: wysłanie wiadomości do menedżera

Takie mapowanie pozwala użytkownikom nietechnicznym szybko wdrożyć automatyzacje, które dawniej wymagałyby zaangażowania działu IT. Kluczem jest tutaj zdolność Copilota do kontekstowego rozpoznania znaczenia opisu i przekształcenia go w logiczną strukturę przepływu. Aby pogłębić wiedzę i poznać praktyczne zastosowania tej technologii, warto zapoznać się z Kursem Copilot plus Power Automate – automatyzacja procesów z wykorzystaniem AI.

Rola modeli AI w interpretacji i przekształcaniu opisu procesu

Współczesne modele sztucznej inteligencji, wykorzystywane w Copilot dla Power Automate, odgrywają kluczową rolę w przekształcaniu opisu procesu biznesowego – zwykle formułowanego w języku naturalnym – w technicznie poprawny przepływ automatyzacji. To właśnie modele AI umożliwiają zrozumienie kontekstu, identyfikację kluczowych czynności oraz ich logiczne powiązanie z dostępnymi akcjami w Power Automate.

Modele te można podzielić na dwie główne klasy:

• Modele językowe (LLM – Large Language Models) – odpowiadają za analizę semantyczną i syntaktyczną tekstu, rozpoznając intencje użytkownika i kluczowe byty (np. nazwy dokumentów, akcje, terminy). Przykładem może być wyodrębnienie z frazy „Gdy otrzymam e-mail z fakturą, zapisz go na OneDrive” akcji odbioru e-maila oraz zapisu pliku.
• Modele klasyfikacyjne i decyzyjne – wspierają identyfikację właściwych konektorów i akcji w Power Automate, dopasowując je do rozpoznanego celu. Oceniają też poprawność logiczną i wykonalność przepływu.

Współdziałanie tych modeli pozwala Copilotowi nie tylko rozumieć opisane potrzeby, ale również zaproponować konkretne rozwiązania techniczne. W tabeli poniżej zestawiono podstawowe różnice między tymi typami modeli:

Dzięki temu kombinowanemu podejściu, Copilot nie tylko przybliża użytkownikowi techniczne aspekty automatyzacji, ale również ułatwia tworzenie w pełni funkcjonalnych przepływów bez potrzeby znajomości kodu. W kolejnych krokach Copilot korzysta z uzyskanej struktury logicznej, aby zaprezentować użytkownikowi gotowy projekt automatyzacji. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Tworzenie przepływu Power Automate na podstawie opisu

Jedną z najbardziej przełomowych funkcji Copilota w Power Automate jest możliwość generowania przepływów na podstawie opisu w języku naturalnym. Dzięki integracji z modelami językowymi AI, użytkownicy mogą zdefiniować swoje potrzeby procesowe w prosty sposób – za pomocą tekstu – a Copilot przekształca te potrzeby w gotowy szkic automatyzacji.

Proces ten opiera się na kilku podstawowych krokach:

• Zrozumienie opisu: Copilot analizuje wpisany tekst, identyfikując kluczowe działania, warunki i dane wejściowe.
• Dobór konektorów i akcji: Na podstawie kontekstu, dobierane są odpowiednie usługi (np. Outlook, SharePoint, Teams) i odpowiadające im akcje.
• Proponowanie struktury przepływu: Copilot generuje układ przepływu z krokami logicznymi, które można edytować lub zatwierdzić.

Na przykład podanie polecenia "Kiedy otrzymam wiadomość e-mail z załącznikiem, zapisz plik do OneDrive i powiadom mnie w Teams" skutkuje wygenerowaniem przepływu z trzema głównymi działaniami: wykrywaniem nowej wiadomości, zapisaniem pliku i wysłaniem komunikatu.

Poniższa tabela prezentuje ogólne różnice między tworzeniem przepływu ręcznie a z użyciem Copilota:

Wygenerowany przepływ nie jest ostateczny – użytkownik może dostosować go do własnych potrzeb, zmieniając warunki, dodając akcje lub edytując parametry. Copilot pełni więc rolę asystenta, który przyspiesza proces tworzenia i eliminuje bariery techniczne dla mniej zaawansowanych użytkowników.

Dzięki temu podejściu Power Automate staje się narzędziem jeszcze bardziej dostępnym – nie tylko dla zespołów IT, ale również dla pracowników biznesowych, którzy chcą automatyzować powtarzalne zadania bez konieczności programowania. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej i nauczyć się praktycznego wykorzystania tej technologii, sprawdź nasz Kurs Copilot AI w Office 365. Automatyzacja i optymalizacja procesów, analiza danych i bazy wiedzy.

Przykłady zastosowania – studia przypadków

Copilot w Power Automate znajduje zastosowanie w wielu scenariuszach biznesowych, automatyzując powtarzalne zadania i zwiększając efektywność operacyjną. Poniżej przedstawiamy przykłady zastosowania w różnych obszarach działalności, które ukazują potencjał narzędzia w realnym środowisku pracy.

• Obsługa zgłoszeń serwisowych – Copilot może pomóc w budowie przepływu, który automatycznie rejestruje zgłoszenie klientów przesłane e-mailem, przypisuje je do odpowiedniego działu na podstawie treści wiadomości i generuje potwierdzenie dla użytkownika.
• Procesy HR, takie jak onboarding – na podstawie krótkiego opisu, Copilot tworzy przepływ, który automatycznie wysyła nowemu pracownikowi e-maile powitalne, udostępnia dokumenty i inicjuje proces konfiguracji konta.
• Zarządzanie fakturami – automatyczna ekstrakcja danych z załączników PDF przesyłanych na określoną skrzynkę e-mail oraz przesyłanie ich do systemu księgowego lub arkusza kalkulacyjnego.
• Śledzenie leadów w marketingu – Copilot może pomóc w stworzeniu przepływu, który reaguje na nowe wpisy w formularzu kontaktowym, zapisuje dane w CRM i wysyła automatyczne wiadomości potwierdzające zainteresowanie.
• Zarządzanie zapasami – kiedy ilość produktów w magazynie spada poniżej zadanej wartości, przepływ generuje alert lub automatycznie składa zamówienie u dostawcy.

Dla porównania, poniższa tabela przedstawia kluczowe różnice w zastosowaniach Copilota dla wybranych działów:

Dzięki zastosowaniu języka naturalnego Copilot umożliwia tworzenie nawet złożonych automatyzacji bez potrzeby programowania, co otwiera nowe możliwości dla specjalistów nietechnicznych w różnych działach firmy.

Korzyści i ograniczenia podejścia wspieranego przez Copilot

Integracja Copilot z Power Automate otwiera nowe możliwości automatyzacji procesów biznesowych dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji. To podejście łączy prostotę interfejsu opartego na języku naturalnym z zaawansowaną logiką przepływów pracy, co przekłada się na szereg korzyści, ale także wiąże się z pewnymi wyzwaniami.

Korzyści:

• Skrócenie czasu tworzenia procesów: Dzięki możliwości opisywania przepływów w języku naturalnym, użytkownicy mogą szybciej zaprojektować automatyzację bez konieczności znajomości złożonych reguł Power Automate.
• Obniżenie progu wejścia: Osoby nietechniczne mogą uczestniczyć w projektowaniu automatyzacji, co wspiera demokratyzację dostępu do narzędzi klasy enterprise.
• Elastyczność i skalowalność: Copilot pozwala na dynamiczne dostosowywanie przepływów do zmieniających się potrzeb biznesowych poprzez prostą edycję opisu działania.
• Lepsze zrozumienie procesów: AI wspiera identyfikację kluczowych kroków w procesie, co może prowadzić do jego optymalizacji.

Ograniczenia:

• Ograniczona precyzja interpretacji: W niektórych przypadkach Copilot może niepoprawnie zinterpretować intencję użytkownika, co wymaga ręcznej korekty przepływu.
• Zależność od jakości opisu: Niewystarczająco szczegółowe lub nieprecyzyjne opisy mogą prowadzić do błędów w wygenerowanych automatyzacjach.
• Brak pełnego wsparcia dla złożonych scenariuszy: Bardziej zaawansowane procesy nadal mogą wymagać ręcznego dostosowania lub udziału specjalistów technicznych.
• Wyzwania związane z bezpieczeństwem i kontrolą: Automatyzacje generowane przez AI muszą być dokładnie weryfikowane pod kątem zgodności z politykami organizacyjnymi i przepisami prawnymi.

Choć Copilot znacząco ułatwia tworzenie automatyzacji w Power Automate, jego skuteczność zależy od kontekstu zastosowania, przygotowania użytkownika i stopnia skomplikowania samego procesu biznesowego.

Podsumowanie i przyszłość automatyzacji z Copilot

Copilot w Power Automate to krok milowy w kierunku uproszczenia automatyzacji procesów biznesowych. Dzięki integracji sztucznej inteligencji z narzędziami do tworzenia przepływów pracy użytkownicy zyskują możliwość opisywania swoich potrzeb w języku naturalnym, a system przekłada je na działające automatyzacje. To fundamentalna zmiana, która sprawia, że tworzenie rozwiązań biznesowych jest bardziej dostępne nawet dla osób bez zaawansowanej wiedzy technicznej.

W odróżnieniu od tradycyjnego podejścia, które wymagało ręcznego konfigurowania każdego elementu przepływu, Copilot umożliwia skupienie się na celu biznesowym, pozostawiając szczegóły techniczne maszynie. Automatyzacja staje się przez to bardziej intuicyjna, szybsza i lepiej dopasowana do realnych potrzeb organizacji.

W perspektywie przyszłościowej, rozwój takich narzędzi jak Copilot zmierza w kierunku jeszcze głębszej integracji z innymi systemami i źródłami danych, większej personalizacji oraz zdolności do samouczenia się na podstawie wcześniejszych interakcji. To otwiera nowe możliwości nie tylko dla działów IT, ale także dla zespołów operacyjnych, marketingowych czy HR, które mogą samodzielnie budować i rozwijać swoje automatyzacje.

Przyszłość automatyzacji wspieranej przez AI to świat, w którym bariery wejścia są znacznie niższe, a innowacje mogą być wdrażane szybciej, efektywniej i z większą elastycznością. Copilot w Power Automate to dopiero początek tej transformacji. W Cognity zachęcamy do traktowania tej wiedzy jako punktu wyjścia do zmiany – i wspieramy w jej wdrażaniu.

Praca z GitHub Copilotem w zespole – ćwiczenia hands-on, nawyki i dalszy rozwój 01 lutego 2026

GitHub Copilot w Pythonie, JavaScript, C#, SQL – przykłady użycia w różnych językach 30 stycznia 2026