Modele AI Builder: kiedy warto je stosować, a kiedy nie

Wprowadzenie do AI Builder i alternatywnych rozwiązań

AI Builder to narzędzie oferowane w ramach platformy Microsoft Power Platform, które umożliwia użytkownikom biznesowym łatwe tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez potrzeby zaawansowanej wiedzy programistycznej czy doświadczenia w uczeniu maszynowym. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi oraz predefiniowanym modelom, AI Builder pozwala na szybkie zautomatyzowanie procesów biznesowych, takich jak rozpoznawanie obiektów, analiza sentymentu, przetwarzanie dokumentów czy klasyfikacja danych.

To rozwiązanie skierowane jest przede wszystkim do organizacji, które potrzebują szybkiego i prostego sposobu na wdrożenie AI w konkretnych scenariuszach biznesowych, przy minimalnym nakładzie pracy technicznej. AI Builder integruje się z innymi usługami Microsoft, co czyni go wygodnym rozwiązaniem w środowiskach opartych na technologii Microsoft 365 i Dynamics 365.

Alternatywnie, dostępne są także inne podejścia do wdrażania rozwiązań AI — od korzystania z platform AutoML (takich jak Google AutoML czy Azure ML Studio), przez rozwijanie własnych modeli przy użyciu bibliotek programistycznych (np. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), aż po zaawansowane systemy klasy enterprise dostosowywane do bardzo specyficznych potrzeb organizacji.

Wybór pomiędzy AI Builder a alternatywnymi rozwiązaniami zależy od wielu czynników, takich jak dostępność danych, poziom złożoności rozwiązania, wymagania dotyczące skalowalności, budżet projektu czy potrzebny czas wdrożenia. Każde z podejść ma swoje mocne i słabe strony, a skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji wymaga ich świadomego rozważenia.

Kiedy warto użyć AI Builder: kluczowe przypadki zastosowań

AI Builder to narzędzie stworzone z myślą o użytkownikach biznesowych, którzy chcą w prosty sposób wdrażać modele sztucznej inteligencji bez potrzeby programowania. Jego zastosowanie ma szczególny sens w sytuacjach, w których liczy się szybkie tworzenie rozwiązań opartych na danych, integracja z usługami Microsoft Power Platform oraz przystępność użytkowania. Podczas szkoleń Cognity ten temat wraca regularnie – dlatego zdecydowaliśmy się go omówić również tutaj. Oto najczęstsze scenariusze, w których wykorzystanie AI Builder może przynieść realne korzyści:

• Automatyzacja przetwarzania dokumentów – rozpoznawanie i ekstrakcja danych z faktur, formularzy czy raportów w celu przyspieszenia pracy działów administracyjnych i finansowych.
• Analiza obrazów i zdjęć – klasyfikacja wizualna, identyfikacja obiektów lub odczytywanie tekstu z obrazów (OCR), przydatne np. w logistyce, sprzedaży czy produkcji.
• Prognozowanie wartości liczbowych – wykorzystywanie danych historycznych do przewidywania np. popytu, wyników sprzedaży czy czasu realizacji zadań.
• Klasyfikacja i analiza tekstu – kategoryzowanie zgłoszeń serwisowych, analiza opinii klientów lub sortowanie wiadomości e-mail według treści.
• Detekcja sentymentu – ocena emocjonalnego nacechowania tekstów wpisów, recenzji czy komentarzy, co może wspierać działania marketingowe i obsługę klienta.
• Chatboty i inteligentna obsługa klienta – wspieranie prostych scenariuszy konwersacyjnych poprzez integrację z Power Virtual Agents.

AI Builder najlepiej sprawdza się w przypadkach, gdy potrzebna jest szybka implementacja gotowego modelu AI, a dane wejściowe są względnie ustrukturyzowane lub łatwe do przetworzenia. Dzięki bezkodowemu podejściu jest szczególnie atrakcyjny dla organizacji, które nie posiadają rozbudowanych zespołów deweloperskich ani specjalistów od uczenia maszynowego.

Dostępność i jakość danych — podstawowy czynnik wyboru

Skuteczność modeli AI Builder w dużej mierze zależy od danych, na których są trenowane i których używają podczas działania. W przeciwieństwie do zaawansowanych platform typu open-source, takich jak TensorFlow czy PyTorch, AI Builder został zaprojektowany z myślą o użytkownikach biznesowych, oferując uproszczone wdrożenie modeli przy minimalnym nakładzie pracy programistycznej. Jednak ta wygoda wiąże się z wymogiem odpowiednich danych wejściowych.

W kontekście AI Buildera kluczowe są dwa aspekty danych:

• Dostępność danych: AI Builder najlepiej sprawdza się, gdy dane są już zgromadzone w ekosystemie Microsoft (np. Dataverse, SharePoint, Excel w OneDrive), co pozwala na szybkie ich użycie bez potrzeby skomplikowanej integracji.
• Jakość danych: narzędzie wymaga danych dobrze ustrukturyzowanych i spójnych. Braki w etykietach, niejednorodne formaty czy duża liczba błędów mogą znacząco obniżyć skuteczność modelu.

Warto rozważyć poniższe porównanie:

Przykładowo, jeśli użytkownik posiada zbiór dobrze opisanych faktur w formacie PDF przechowywanych w SharePoint, AI Builder może być bardzo skuteczny w rozpoznawaniu pól takich jak data, kwota czy NIP. Jednak w przypadku konieczności analizy danych z różnych źródeł, wymagających wstępnego przetwarzania lub normalizacji, lepszym rozwiązaniem może być sięgnięcie po bardziej zaawansowane narzędzia ML.

Ostatecznie, dostępność i jakość danych to jedne z najważniejszych kryteriów wyboru między AI Builderem a alternatywnymi rozwiązaniami. Nawet najlepszy model nie osiągnie oczekiwanych rezultatów, jeśli zostanie zasilony niekompletnymi lub nieadekwatnymi danymi. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak skutecznie przygotowywać dane i budować precyzyjne modele AI, sprawdź Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli.

Złożoność rozwiązania a możliwości AI Builder

AI Builder w Microsoft Power Platform został zaprojektowany z myślą o użytkownikach biznesowych i citizen developerach, którzy chcą wdrażać modele AI bez konieczności głębokiej znajomości programowania czy uczenia maszynowego. Jednak jego prostota wiąże się z ograniczeniami w zakresie obsługi bardziej złożonych scenariuszy analitycznych i predykcyjnych.

Dla projektów o ograniczonej złożoności – takich jak klasyfikacja formularzy, analiza opinii lub wyodrębnianie wartości z dokumentów – AI Builder sprawdza się znakomicie. W przypadku bardziej zaawansowanych potrzeb, takich jak przetwarzanie dużych wolumenów danych w czasie rzeczywistym, automatyczne rekomendacje bazujące na wielu źródłach danych czy niestandardowe modele predykcyjne, konieczne może być sięgnięcie po alternatywne narzędzia, takie jak Azure Machine Learning, Python czy biblioteki typu TensorFlow i scikit-learn.

Warto pamiętać, że AI Builder oferuje gotowe komponenty, które rozwiązują konkretne problemy, ale nie umożliwiają pełnej kontroli nad strukturą modelu, hiperparametrami czy środowiskiem wykonawczym. Oznacza to, że w przypadku konieczności niestandardowego podejścia lub integracji z innymi systemami na poziomie niskopoziomowym, należy rozważyć bardziej zaawansowane platformy. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Przykład prostego użycia AI Builder w Power Apps może wyglądać następująco:

// Wywołanie modelu predykcyjnego w Power Apps
Set(predykcja, AIModel.Predict({"Tekst": TextInput1.Text}));

Taki model może działać poprawnie w prostych przypadkach, ale nie zapewni pełnej personalizacji, kontroli nad procesem trenowania ani skalowalności wymaganej w bardziej złożonych wdrożeniach.

Koszty wdrożenia i utrzymania — porównanie opcji

Wybór odpowiedniego podejścia do wdrażania rozwiązań AI wiąże się nie tylko z oceną technologii i możliwości, ale przede wszystkim z analizą kosztów — zarówno początkowych, jak i operacyjnych. AI Builder oferuje model cenowy oparty na subskrypcji i zużyciu jednostek serwisowych, co może być wygodne dla małych i średnich przedsiębiorstw, ale mniej elastyczne w przypadku bardziej złożonych lub intensywnie eksploatowanych rozwiązań. Alternatywne podejścia, takie jak własne modele trenowane przy użyciu frameworków open source (np. TensorFlow, PyTorch), wiążą się z wyższymi kosztami początkowymi oraz potrzebą utrzymywania infrastruktury, ale zapewniają większą kontrolę i skalowalność.

Ostateczny wybór zależy od dostępności specjalistów, skali projektu i dynamiki rozwoju organizacji. AI Builder może być korzystny kosztowo w projektach o umiarkowanej skali, gdzie liczy się szybkość wdrożenia i prostota obsługi, natomiast alternatywy wymagają większych inwestycji, ale oferują pełną kontrolę nad środowiskiem oraz potencjalnie niższe koszty przy dużej skali działania. Dla osób chcących pogłębić swoją wiedzę w zakresie budowania i wdrażania własnych modeli AI, dobrym krokiem może być udział w Kursie Trenowanie modeli AI. Praktyka tworzenia i wdrożeń.

Efektywność i skalowalność rozwiązań AI Builder

AI Builder, jako rozwiązanie platformy Microsoft Power Platform, został zaprojektowany z myślą o szybkim wdrażaniu modeli sztucznej inteligencji bez konieczności zaawansowanego kodowania. Jednym z kluczowych kryteriów oceny jego przydatności w konkretnym projekcie jest efektywność wykonywanych zadań oraz zdolność do skalowania w miarę rosnących potrzeb biznesowych.

Efektywność w praktyce

Efektywność AI Buildera przejawia się głównie w prostocie tworzenia i wdrażania modeli — użytkownicy mogą budować rozwiązania oparte na AI w ciągu kilku godzin, a nie dni czy tygodni. Najlepiej sprawdza się w przypadku zadań, które nie wymagają intensywnego przetwarzania danych ani głębokiej personalizacji modeli, takich jak:

• automatyczne odczytywanie danych z dokumentów (np. faktury, formularze),
• klasyfikacja tekstów (np. identyfikacja tematów w zgłoszeniach),
• analiza opinii klientów (sentiment analysis),
• rozpoznawanie obiektów na zdjęciach.

Dzięki gotowym komponentom i integracji z Power Apps oraz Power Automate, szybkość tworzenia rozwiązań jest znacznie wyższa niż w przypadku dedykowanego kodowania modeli AI od podstaw.

Skalowalność – kiedy AI Builder wystarcza?

AI Builder jest skalowalny w kontekście zastosowań wewnątrz ekosystemu Microsoft. Oznacza to, że rozwiązania mogą być łatwo wdrażane w różnych działach organizacji, a ich zasięg może być rozszerzany na kolejne aplikacje i procesy. Jednak skalowalność ta ma pewne ograniczenia w porównaniu z bardziej elastycznymi platformami typu Azure Machine Learning czy rozwiązaniami open source.

Warto dodać, że choć AI Builder może być stosowany w projektach o różnej skali, jego architektura oparta na komponentach low-code/no-code sprawia, że nie jest on optymalny dla rozwiązań wymagających wysokiej precyzji, dużej mocy obliczeniowej lub pełnej kontroli nad modelem.

Podsumowując, AI Builder jest bardzo efektywnym i relatywnie skalowalnym narzędziem w ramach ekosystemu Power Platform, zwłaszcza dla małych i średnich obciążeń biznesowych. Przy dużej skali i zaawansowanych wymaganiach technologicznych warto jednak rozważyć alternatywy, które oferują większą elastyczność i wydajność.

Przypadki, w których lepiej sięgnąć po inne technologie

Choć AI Builder stanowi wygodne i dostępne narzędzie do wdrażania sztucznej inteligencji w aplikacjach biznesowych, nie zawsze jest to najlepszy wybór. W określonych scenariuszach bardziej adekwatne okazują się inne technologie, które oferują większą elastyczność, skalowalność lub specjalistyczne funkcje.

• Zaawansowane potrzeby analityczne: Projekty wymagające głębokiego uczenia, dynamicznego trenowania modeli na dużych zbiorach danych lub zastosowania niestandardowych architektur AI mogą wykraczać poza możliwości AI Builder.
• Szczególne wymogi prawne i bezpieczeństwa: W branżach, gdzie istotne są precyzyjne mechanizmy ochrony danych lub pełna kontrola nad środowiskiem wdrożeniowym, lepszym rozwiązaniem może być użycie własnych modeli w chmurze lub lokalnie.
• Integracja z niestandardowymi systemami: Jeżeli projekt wymaga złożonej integracji z technologiami spoza ekosystemu Microsoft, lepszym wyborem mogą być otwarte platformy ML, takie jak TensorFlow, PyTorch czy usługi AI w chmurach innych dostawców.
• Dostosowywanie modeli do bardzo specyficznych potrzeb: AI Builder oferuje szereg gotowych szablonów i ograniczone możliwości trenowania własnych modeli. W przypadku potrzeby precyzyjnego dopasowania algorytmu do unikalnych danych, bardziej odpowiednie będą narzędzia umożliwiające pełną kontrolę nad procesem uczenia maszynowego.
• Projekty wymagające pełnej automatyzacji DevOps dla AI: Gdy wdrożenie AI wiąże się z pełnym cyklem CI/CD, monitorowaniem jakości modeli i automatyczną re-trenowalnością w oparciu o nowe dane, często korzystniejsze są rozwiązania dedykowane MLOps.

W takich przypadkach warto rozważyć bardziej zaawansowane platformy lub budowanie rozwiązań w pełni samodzielnie, aby zapewnić maksymalną elastyczność oraz zgodność z wymaganiami organizacyjnymi i technologicznymi.

Podsumowanie i rekomendacje dotyczące wyboru narzędzia

AI Builder to narzędzie stworzone z myślą o użytkownikach biznesowych, którzy chcą szybko wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji bez potrzeby pisania kodu. Sprawdza się doskonale w prostych scenariuszach, takich jak przetwarzanie formularzy, analiza nastrojów czy klasyfikacja obrazów, gdzie kluczowe są dostępność gotowych modeli oraz integracja z ekosystemem Microsoft Power Platform.

W sytuacjach, które wymagają większej elastyczności, dostępu do zaawansowanych algorytmów, możliwości trenowania modeli od podstaw lub pracy na bardzo dużych zbiorach danych, lepszym rozwiązaniem mogą być alternatywne platformy, takie jak Azure Machine Learning, Amazon SageMaker czy rozwiązania open source. Wybór odpowiedniego narzędzia powinien być uzależniony od celu biznesowego, dostępnych zasobów, poziomu skomplikowania zadania oraz kompetencji zespołu technicznego.

Decydując się na AI Builder, warto mieć świadomość jego ograniczeń, ale także korzyści płynących z szybkiego wdrożenia i integracji z istniejącymi procesami biznesowymi. W przypadku bardziej wymagających projektów, otwarte i bardziej konfigurowalne środowiska mogą okazać się trafniejszym wyborem — zwłaszcza tam, gdzie precyzja, skalowalność i kontrola nad modelem mają kluczowe znaczenie. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

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