Najczęstsze błędy przy wdrażaniu AI Builder w Power Automate

Wprowadzenie do AI Builder i Power Automate

AI Builder i Power Automate to dwa kluczowe komponenty platformy Microsoft Power Platform, które umożliwiają organizacjom automatyzację procesów biznesowych oraz wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji bez konieczności pisania kodu.

AI Builder to narzędzie służące do tworzenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji w sposób przystępny dla użytkowników biznesowych. Umożliwia m.in. analizę i klasyfikację obrazów, rozpoznawanie tekstu, analizę opinii, a także przetwarzanie dokumentów. Dzięki gotowym szablonom i wizualnemu interfejsowi, AI Builder pozwala szybko tworzyć modele dopasowane do konkretnych potrzeb organizacji.

Power Automate natomiast służy do budowania zautomatyzowanych przepływów pracy (tzw. flow), które mogą integrować różne systemy i usługi. Pozwala na tworzenie procesów, które reagują na określone zdarzenia, przetwarzają dane i przekazują je dalej – wszystko bez konieczności ręcznego działania.

Połączenie AI Builder z Power Automate daje możliwość tworzenia inteligentnych automatyzacji, które nie tylko wykonują zadania techniczne, ale również analizują dane i podejmują decyzje na podstawie wyników modeli AI. To potężne rozwiązanie może znacząco zwiększyć efektywność operacyjną i wspierać cyfrową transformację w firmach.

Najczęstsze błędy przy wdrażaniu AI Builder

Wdrażanie AI Builder w obrębie Power Automate niesie ze sobą wiele korzyści, takich jak automatyzacja zadań, analiza danych czy rozpoznawanie dokumentów. Jednak mimo intuicyjnego interfejsu i integracji z ekosystemem Microsoft Power Platform, wielu użytkowników napotyka powtarzające się wyzwania i popełnia podobne błędy, które mogą znacząco wpłynąć na skuteczność całego rozwiązania. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Do najczęstszych błędów należy przede wszystkim niewystarczające przygotowanie danych treningowych. Użytkownicy często zakładają, że nawet niewielka próbka danych wystarczy do stworzenia dokładnego modelu, co prowadzi do uzyskiwania nieprecyzyjnych wyników lub całkowitej nieskuteczności modelu.

Kolejną typową pułapką jest brak świadomości ograniczeń i możliwości AI Builder. Narzędzie to oferuje szereg predefiniowanych modeli, jednak jego funkcjonalność nie jest nieograniczona i nie sprawdzi się we wszystkich scenariuszach biznesowych. Niewłaściwe dopasowanie oczekiwań do realnych możliwości może skutkować rozczarowaniem i błędnymi decyzjami projektowymi.

Wielu użytkowników napotyka również trudności związane z nieprawidłową integracją modeli AI z przepływami Power Automate. Błędy w konfiguracji kroków, pominięcie warunków decyzyjnych lub nieoptymalne rozmieszczenie wyzwalaczy mogą wpłynąć na wydajność i stabilność całego procesu.

Inny istotny problem to zbyt powierzchowne testowanie i walidacja rozwiązań. Użytkownicy często ograniczają testy do kilku scenariuszy, co powoduje, że błędy ujawniają się dopiero w środowisku produkcyjnym.

Wreszcie, wdrażając AI Builder, część organizacji pomija dobre praktyki wdrożeniowe, takie jak dokumentacja, ciągłe monitorowanie wydajności modeli czy iteracyjne udoskonalanie przepływów, co w dłuższej perspektywie negatywnie wpływa na skalowalność i utrzymanie rozwiązania.

Zrozumienie tych najczęstszych błędów jest kluczowe dla skutecznego wdrożenia AI Builder w Power Automate i może znacząco zwiększyć szanse na osiągnięcie realnych korzyści biznesowych.

3. Niewystarczające przygotowanie danych treningowych

Jednym z najczęstszych błędów przy wdrażaniu modeli AI w AI Builder jest nieodpowiednie przygotowanie danych treningowych. Jakość i struktura danych mają bezpośredni wpływ na skuteczność modelu — niezależnie od jego typu czy zastosowania. Niewystarczające lub nieprzemyślane przygotowanie danych może skutkować niską precyzją predykcji, błędnym klasyfikowaniem czy wręcz brakiem możliwości wytrenowania modelu.

Typowe problemy z danymi treningowymi obejmują:

• Za mała liczba próbek – AI Builder wymaga określonej minimalnej liczby danych, np. przy modelach klasyfikacji tekstu lub detekcji obiektów w dokumentach.
• Brak reprezentatywności – dane nie odzwierciedlają rzeczywistych przypadków użycia, co prowadzi do słabej generalizacji modelu.
• Niejednoznaczne lub niespójne etykiety – w przypadku modeli klasyfikacyjnych błędne oznaczenia mogą wprowadzić model w błąd podczas treningu.
• Brak standaryzacji – zmienne formaty danych (np. różne formaty dat, różne sposoby zapisu nazw) powodują trudności w automatycznym przetwarzaniu i uczeniu.

Aby lepiej zobrazować wpływ jakości danych na działanie modelu, warto porównać dwie hipotetyczne sytuacje treningowe:

Przygotowanie danych nie kończy się na ich zebraniu — równie ważne jest ich oczyszczenie, standaryzacja oraz weryfikacja zgodności z wymaganiami konkretnego typu modelu AI Builder. Zaniedbanie któregokolwiek z tych etapów może skutkować nie tylko słabą jakością modelu, ale również koniecznością jego ponownego treningu. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak prawidłowo przygotować dane i skutecznie wykorzystać AI Builder w praktyce, warto rozważyć udział w Kursie Microsoft Power Automate (kurs Flow) podstawowy - automatyzacja procesów i zadań.

Brak zrozumienia możliwości i ograniczeń AI Builder

Jednym z najczęstszych wyzwań przy wdrażaniu AI Builder w Power Automate jest niewłaściwe rozumienie jego możliwości oraz ograniczeń. AI Builder oferuje szereg gotowych modeli sztucznej inteligencji, które można szybko wdrożyć bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy o uczeniu maszynowym. Jednak błędne założenia co do ich działania mogą prowadzić do rozczarowań oraz nieefektywnych procesów biznesowych.

Poniżej przedstawiono podstawowe różnice między tym, co AI Builder może zaoferować, a tym, czego nie powinno się od niego oczekiwać:

Przykładowo, AI Builder może z powodzeniem służyć do ekstrakcji danych z faktur PDF, ale nie sprawdzi się jako zaawansowane narzędzie do prognozowania trendów sprzedaży przy użyciu wielu złożonych zmiennych wejściowych. Podobnie, model klasyfikacji tekstu może pomóc w przypisaniu kategorii do zgłoszeń serwisowych, ale nie rozwiąże problemów związanych z wieloznacznością czy kontekstem językowym.

Brak świadomości tych ograniczeń może prowadzić do projektowania przepływów, które nie spełniają oczekiwań biznesowych lub wymagają późniejszych kosztownych modyfikacji. Dlatego tak ważne jest dokładne zapoznanie się z dokumentacją Microsoft oraz testowanie modeli w warunkach zbliżonych do produkcyjnych, zanim zostaną wdrożone na szeroką skalę. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Problemy z integracją modeli AI z przepływami Power Automate

Jednym z kluczowych etapów wdrażania AI Builder w środowisku Power Platform jest skuteczna integracja wytrenowanych modeli AI z przepływami Power Automate. Choć samo połączenie obu komponentów może wydawać się intuicyjne, w praktyce pojawiają się liczne trudności, które znacząco wpływają na stabilność i skuteczność całego rozwiązania.

Najczęstszym źródłem problemów jest niepełne zrozumienie, jak modele AI funkcjonują w kontekście przepływów – zarówno pod względem danych wejściowych, jak i oczekiwanych wyników. Błędy te często wynikają z prób wykorzystania modeli w sposób niezgodny z ich przeznaczeniem lub ograniczeniami technologicznymi.

Poniższa tabela przedstawia typowe trudności przy integracji modeli AI Builder z Power Automate:

Dodatkowo, integracja modeli AI wymaga zrozumienia, w jaki sposób dane przepływają przez poszczególne akcje w Power Automate. Przykładowo, po zastosowaniu modelu predykcyjnego, jego wynik może wymagać transformacji lub walidacji przed użyciem w dalszej części przepływu. Brak tej logiki często prowadzi do błędów logicznych lub nieprawidłowych decyzji w procesie.

Warto również pamiętać, że nie wszystkie modele AI Builder są odpowiednie dla każdego typu przepływu. Dla przykładu, model klasyfikujący tekst będzie działał inaczej niż model do ekstrakcji danych z dokumentów. Niezrozumienie tych różnic może skutkować integracją modelu nieadekwatnego do konkretnego scenariusza biznesowego.

Aby zminimalizować ryzyko błędów integracyjnych, warto:

• Dokładnie zaprojektować logikę przepływu z uwzględnieniem punktu, w którym wywoływany jest model AI,
• Upewnić się, że dane wejściowe są zgodne z wymaganiami modelu,
• Zastosować odpowiednie działania w przypadku nieoczekiwanych wyników lub błędów,
• Testować przepływy z różnymi przypadkami danych, aby zweryfikować stabilność integracji.

Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w zakresie zaawansowanej automatyzacji i prawidłowej integracji modeli AI z przepływami, sprawdź nasz Kurs Microsoft Power Automate zaawansowany - automatyzacja i synchronizacja przepływów.

Niedostateczne testowanie i walidacja rozwiązań

Jednym z najczęstszych błędów przy wdrażaniu modeli AI Builder w Power Automate jest pomijanie lub zbyt powierzchowne podejście do testowania i walidacji utworzonych rozwiązań. Brak odpowiedniego procesu weryfikacyjnego może prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, nieprzewidywalnych rezultatów oraz trudności w skalowaniu rozwiązania.

Testowanie pozwala na sprawdzenie, czy wytrenowany model działa zgodnie z oczekiwaniami w różnych scenariuszach użytkowania. Z kolei walidacja ocenia, jak dokładnie model przewiduje wartości na podstawie danych, które nie były wykorzystywane podczas treningu. Oba procesy są kluczowe do zapewnienia jakości i niezawodności rozwiązania.

Typowe problemy wynikające z braku testów

• Nieprawidłowe decyzje podejmowane automatycznie na podstawie błędnych predykcji modelu.
• Przepływy Power Automate wyzwalane w niewłaściwych momentach lub nie wykonujące się w ogóle.
• Brak możliwości szybkiego zdiagnozowania błędów, co utrudnia utrzymanie rozwiązania.
• Niska jakość danych wyjściowych powodująca konieczność ręcznych korekt.

Przykład prostego testu modelu AI

Przykład przepływu Power Automate, który testuje działanie modelu predykcyjnego:

{
  "type": "PowerAutomateFlow",
  "steps": [
    {"action": "GetSampleData", "source": "SharePoint"},
    {"action": "RunAIModel", "modelId": "abc123"},
    {"action": "Condition", "expression": "If prediction > 80%"},
    {"action": "SendEmail", "to": "analityk@firma.com", "subject": "Wysokie prawdopodobieństwo"}
  ]
}

Takie testy można wykonywać automatycznie dla różnych zestawów danych, badając stabilność i jakość wyników.

Najlepsze praktyki walidacyjne

• Stosowanie podziału danych na zbiory: treningowy, walidacyjny i testowy.
• Analiza wskaźników skuteczności modelu (np. dokładność, F1-score, precision/recall) dla danych testowych.
• Porównywanie działania modelu z wynikami eksperckimi lub historycznymi.
• Regularna rewalidacja modelu po aktualizacji danych lub logiki przepływu.

Bez odpowiedniego testowania i walidacji, nawet najlepiej zaprojektowany model AI może przynieść więcej szkody niż pożytku. Każde wdrożenie powinno uwzględniać proces ciągłego monitorowania skuteczności modelu oraz reagowania na zmiany danych lub otoczenia biznesowego.

Dobre praktyki wdrożeniowe i zalecenia

Skuteczne wdrożenie AI Builder w Power Automate wymaga nie tylko znajomości narzędzi, ale również przemyślanej strategii działania. Poniżej przedstawiamy zestaw dobrych praktyk, które mogą znacząco zwiększyć szanse na powodzenie projektu oraz poprawić efektywność wdrożenia.

• Rozpocznij od jasno określonego celu biznesowego: Zanim przystąpisz do tworzenia modelu AI, zdefiniuj konkretny problem, który chcesz rozwiązać. Dzięki temu łatwiej będzie dobrać odpowiedni typ modelu oraz ocenić skuteczność rozwiązania.
• Wybierz odpowiedni scenariusz użycia: AI Builder oferuje różne typy modeli, takie jak klasyfikacja, analiza formularzy czy wykrywanie obiektów. Wybierz ten, który najlepiej odpowiada Twojemu przypadkowi biznesowemu.
• Zapewnij jakość i reprezentatywność danych: Dane są fundamentem działania modeli AI. Upewnij się, że dane używane do treningu i testowania są wiarygodne, aktualne i reprezentują przypadki, z jakimi model będzie miał do czynienia na co dzień.
• Uwzględnij cykl życia modelu: Po wdrożeniu modelu warto regularnie analizować jego wydajność i – w razie potrzeby – aktualizować go przy użyciu nowych danych. Modele AI mogą z czasem tracić swoją trafność, jeśli nie są odpowiednio pielęgnowane.
• Zadbaj o dokumentację i wersjonowanie: Prowadzenie dokumentacji dotyczącej przyjętych założeń, wersji modelu, źródeł danych czy sposobu integracji z Power Automate ułatwi utrzymanie rozwiązania i jego rozwój w przyszłości.
• Zaangażuj interesariuszy: Angażowanie użytkowników końcowych oraz zespołów nietechnicznych już na etapie planowania zwiększa szansę na stworzenie rozwiązania odpowiadającego realnym potrzebom.
• Przestrzegaj zasad etyki i zgodności: Upewnij się, że modele AI nie naruszają zasad prywatności, są zgodne z obowiązującymi przepisami oraz działają w sposób uczciwy i przejrzysty.

Stosowanie powyższych rekomendacji może znacząco ułatwić proces wdrażania sztucznej inteligencji w środowisku Power Automate i zapewnić wartość dodaną dla organizacji.

Podsumowanie i wnioski

Wdrażanie AI Builder w Power Automate otwiera przed organizacjami nowe możliwości automatyzacji zadań, zwiększenia efektywności operacyjnej i poprawy jakości przetwarzania danych. AI Builder to narzędzie umożliwiające tworzenie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej, natomiast Power Automate pozwala na automatyzację procesów biznesowych poprzez tworzenie przepływów pracy.

Choć połączenie tych dwóch rozwiązań wydaje się naturalne i intuicyjne, skuteczne wykorzystanie ich potencjału wymaga odpowiedniego podejścia. Najczęściej popełniane błędy wynikają głównie z niedostatecznego przygotowania, braku zrozumienia możliwości narzędzi oraz niewłaściwej integracji modeli AI z przepływami pracy.

Aby uniknąć problemów i w pełni wykorzystać możliwości oferowane przez AI Builder i Power Automate, warto podejść do wdrażania tych technologii w sposób przemyślany, oparty na wiedzy, testowaniu i dobrych praktykach. Tylko wtedy możliwe będzie osiągnięcie maksymalnych korzyści z automatyzacji wspomaganej sztuczną inteligencją. W Cognity zachęcamy do traktowania tej wiedzy jako punktu wyjścia do zmiany – i wspieramy w jej wdrażaniu.

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