Kurs Power Automate oraz AI Builder – automatyzacja procesów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

1. Wprowadzenie do Power Automate

• czym jest Power Automate – rodzaje przepływów (automatyczne, ręczne, cykliczne),
• interfejs użytkownika: środowiska, konektory, licencje,
• dobre praktyki w projektowaniu przepływów,
• zasady bezpieczeństwa i uprawnień.

2. Budowa pierwszych przepływów

• przepływy automatyczne (Automated Cloud Flows),
• wyzwalacze: Outlook, SharePoint, Teams, Forms, Dataverse,
• typowe scenariusze:
  
  • automatyczne zapisywanie załączników,
  • powiadomienia w Teams,
  • aktualizacja list/plików po wpłynięciu nowych danych.
• przepływy ręczne (Instant Flows):
  
  • przepływy uruchamiane z telefonu lub Teams/Power Apps,
  • scenariusze: szybkie raportowanie, zgłoszenia, rejestry,
• przepływy cykliczne (Scheduled Flows):
  
  • monitoring statusów, cotygodniowe zestawienia, automatyczne remidnery.

3. Praca z danymi i warunkami

• warunki IF, równoległe gałęzie, przełączniki (Switch),
• operacje na tablicach i rekordach,
• filtry OData w praktyce,
• parsowanie JSON – kiedy i jak go używać,
• dynamiczne tworzenie treści e-mail/SMS/powiadomień.

4. Zaawansowane konektory i integracje

• SharePoint – listy, biblioteki, uprawnienia,
• Outlook – automatyczny obieg korespondencji,
• Teams – praca na kanałach, tworzenie zadań, powiadomienia,
• Forms – przetwarzanie formularzy,
• Excel Online – pułapki pracy z tabelami i duże wolumeny danych,
• Power Apps – przepływy jako logika aplikacji.

5. AI Builder w praktyce

• podstawy AI Builder,
  
  • rodzaje modeli i ich zastosowania,
  • Form Processing – odczyt danych z dokumentów,
  • Prediction – modele przewidujące (np. ryzyko, wynik),
  • Classification – kategoryzacja tekstu/dokumentów,
  • Object Detection – wykrywanie obiektów na zdjęciach,
  • Document Automation – automatyczne przetwarzanie dokumentów,
  • wymagania licencyjne i limity kredytów AI.

6. Warsztaty: tworzenie modeli AI Builder

• Model 1: Przetwarzanie dokumentów (Form Processing),
  
  • trening modelu na fakturach/wnioskach/raportach (zależnie od materiałów klienta),
  • testowanie modelu i ocena jakości predykcji,
  • generowanie danych wyjściowych do Power Automate,
• Model 2: Klasyfikacja tekstu (Category Classification),
  
  • opracowanie kategorii i etykiet,
  • trening na przykładach klienta (opcjonalnie),
  • wdrażanie automatycznych etykiet w przepływach,
• Model 3: Predykcja (Prediction),
  
  • tworzenie prostego modelu przewidującego wynik/zgłoszenie/status,
  • interpretacja wskaźników jakości.

7. Integracja AI Builder z Power Automate

• wyzwalanie modelu AI w przepływie,
• pobieranie i zapisywanie wyników predykcji,
• tworzenie procesów typu „document automation” – od pobrania dokumentu do zapisania strukturalnych danych,
• automatyczna kategoryzacja maili/zgłoszeń,
• automatyczne podejmowanie decyzji na podstawie predykcji (routing, akceptacja, eskalacja).

8. Najczęstsze błędy i dobre praktyki

• jak optymalizować przepływy,
• jak unikać błędów związanych z limitami konektorów,
• jak projektować automatyzacje skalowalne dla całej organizacji,
• jak testować i monitorować działanie przepływów,
• zasady version control i dokumentowania.