AI Builder: Modelli AI prebuilt e custom

Cos’è AI Builder

AI Builder è una tecnologia integrata nella Microsoft Power Platform che consente di creare, addestrare e implementare modelli di intelligenza artificiale senza scrivere codice. È pensata per rendere l’AI accessibile a tutti, dai citizen developer ai professionisti IT, offrendo un approccio visuale e guidato tramite il Maker Portal.

Attraverso AI Builder è possibile combinare dati provenienti da Microsoft Dataverse, Power Apps e Power Automate per costruire soluzioni intelligenti che migliorano la produttività, riducono gli errori e automatizzano decisioni ripetitive.

Funzionalità principali

• Creazione di modelli AI personalizzati basati su dati aziendali.
• Utilizzo di modelli predefiniti pronti all’uso per scenari comuni.
• Integrazione diretta con canvas apps e Power Automate.
• Pubblicazione e riuso dei modelli all’interno dell’ambiente Dataverse.
• Analisi delle performance e feedback del modello con strumenti integrati.

AI Builder è disponibile nel Power Apps Maker Portal e si integra perfettamente con gli altri servizi Microsoft, come Power Automate e Power Apps.

Tipologie di modelli AI

AI Builder offre due principali categorie di modelli: modelli personalizzati (custom) e modelli predefiniti (prebuilt). Entrambi possono essere utilizzati per risolvere diverse esigenze aziendali.

Modelli AI personalizzati

I modelli personalizzati vengono creati utilizzando i propri dati aziendali. L’utente fornisce un dataset, addestra il modello e ne testa la precisione prima di pubblicarlo. I principali tipi di modelli custom includono:

• Prediction: prevede risultati futuri basandosi su dati storici.
• Category classification: classifica testi o elementi in categorie definite.
• Image classification: riconosce e categorizza immagini.
• Entity extraction: estrae entità chiave da testi.
• Object detection: identifica oggetti in immagini.
• Document processing: analizza documenti per estrarre informazioni strutturate.

Modelli AI predefiniti

I modelli prebuilt sono già addestrati e pronti all’uso. Non richiedono conoscenze di machine learning né dataset personalizzati. Microsoft aggiorna e ottimizza regolarmente questi modelli per scenari comuni come:

• Business card reader
• Identity document reader
• Invoice processing
• Receipt processing
• Text recognition
• Key phrase extraction
• Language detection
• Text translation
• Sentiment analysis

Questi modelli consentono di implementare rapidamente soluzioni intelligenti come l’estrazione di dati da documenti o la traduzione automatica di testi nelle app aziendali.

Integrazione con Power Platform

AI Builder si integra in modo nativo con gli altri componenti della Power Platform:

• Power Apps: consente di incorporare modelli AI nei canvas e model-driven apps per analizzare immagini, testi o documenti in tempo reale.
• Power Automate: offre azioni AI Builder per potenziare i flussi di lavoro, ad esempio per classificare email, estrarre dati da documenti o valutare il sentiment di un testo.
• Dataverse: funge da archivio per i dati di addestramento e per i risultati dei modelli, garantendo sicurezza e tracciabilità.

Questa integrazione permette di creare soluzioni end-to-end dove l’intelligenza artificiale è parte integrante dei processi aziendali, dall’input dei dati fino alla decisione automatica.

Esempi di utilizzo

Le aziende possono adottare AI Builder in diversi ambiti, come:

• Finanza: automatizzare l’elaborazione di fatture e ricevute.
• Risorse Umane: analizzare CV e lettere motivazionali con modelli di estrazione testo.
• Vendite: classificare lead e prevedere tassi di conversione.
• Assistenza clienti: integrare analisi di sentiment nei Power Virtual Agents per migliorare la gestione delle conversazioni.
• Marketing: tradurre automaticamente contenuti e riconoscere pattern nei feedback.

Questi esempi mostrano come AI Builder riduca i tempi di analisi manuale e aumenti la precisione delle decisioni operative.

Best practice per l’uso di AI Builder

• Utilizzare dataset puliti e rappresentativi per l’addestramento dei modelli.
• Testare i modelli con dati reali per verificare la precisione.
• Monitorare le performance con gli strumenti di analisi integrati.
• Integrare controlli di sicurezza e permessi in Dataverse per la gestione dei dati sensibili.
• Collaborare con i team di business e IT per garantire che i modelli rispondano a esigenze reali.

Seguendo queste linee guida, è possibile implementare rapidamente soluzioni AI affidabili e scalabili.