AI Builder: modelli personalizzati

Introduzione ai modelli personalizzati di AI Builder

AI Builder è una componente fondamentale della Microsoft Power Platform che consente di creare soluzioni di intelligenza artificiale in un ambiente no-code. I modelli personalizzati permettono di addestrare l’AI su dati specifici dell’organizzazione, trasformando attività complesse in processi automatizzati intelligenti.

L’obiettivo dei modelli personalizzati è abilitare scenari predittivi o classificatori che rispondano alle esigenze specifiche di business, senza richiedere conoscenze di machine learning. L’interfaccia grafica integrata nel Power Apps Maker Portal consente di configurare, addestrare e pubblicare i modelli in modo intuitivo.

Tipologie di modelli personalizzati disponibili

Secondo la documentazione ufficiale e il riferimento all’opera “Microsoft Power Platform Enterprise Architecture”, AI Builder consente la creazione dei seguenti modelli personalizzati:

• Prediction: per prevedere risultati futuri sulla base di dati storici;
• Category Classification: per classificare contenuti testuali o documentali in categorie definite;
• Image Classification: per riconoscere e categorizzare immagini in base alle etichette addestrate;
• Entity Extraction: per identificare entità chiave all’interno di testi o documenti;
• Object Detection: per rilevare oggetti specifici in immagini o video;
• Document Processing: per automatizzare l’estrazione di informazioni strutturate da documenti.

Questi modelli possono essere personalizzati attraverso dataset di training forniti dall’utente, migliorando la precisione e l’adattabilità rispetto ai modelli predefiniti.

Creazione e training dei modelli

Il processo di creazione di un modello in AI Builder inizia nel Power Apps Maker Portal. L’utente seleziona il tipo di modello, definisce il dataset di riferimento e procede con la fase di training. Questa fase è cruciale per ottimizzare le performance predittive del modello.

Durante il training, AI Builder utilizza algoritmi di machine learning gestiti da Microsoft per analizzare i pattern nei dati e costruire un modello predittivo. L’utente può monitorare lo stato dell’addestramento e visualizzare metriche come l’accuratezza, la precisione e il recall.

Al termine, il modello può essere testato e, se soddisfa i criteri di qualità, pubblicato per l’uso in Power Automate, Power Apps o Power Pages.

Dataset e qualità dei dati

La qualità del dataset influisce direttamente sull’efficacia del modello. È necessario fornire dati accuratamente etichettati e bilanciati per evitare bias. AI Builder consente di importare dati da Microsoft Dataverse, Excel o altre origini supportate.

Il sistema offre strumenti di anteprima e validazione del dataset per identificare eventuali anomalie o valori mancanti. Una pratica raccomandata è quella di mantenere un dataset di convalida separato, non utilizzato nel training, per testare la capacità generalizzativa del modello.

Per approfondire la gestione dei dati e la preparazione dei dataset, puoi consultare la documentazione Microsoft su AI Builder.

Valutazione e pubblicazione

Una volta addestrato, il modello deve essere valutato attraverso metriche quantitative. AI Builder fornisce un pannello di valutazione che mostra l’accuratezza complessiva e la distribuzione degli errori.

Solo dopo aver raggiunto un livello di prestazione soddisfacente è consigliato procedere alla pubblicazione. La pubblicazione rende il modello disponibile come servizio integrabile in altre soluzioni Power Platform. L’operazione può essere effettuata direttamente dal portale Maker con pochi clic.

Un modello pubblicato può essere riutilizzato in più applicazioni, assicurando coerenza e centralizzazione delle capacità AI all’interno dell’organizzazione.

Integrazione con Power Platform

I modelli AI Builder pubblicati possono essere integrati in:

• Power Automate: tramite azioni AI Builder per automatizzare flussi basati su riconoscimento o predizione;
• Power Apps (canvas o model-driven): inserendo controlli AI direttamente nell’interfaccia utente;
• Power Pages: per analizzare contenuti caricati dagli utenti nei portali pubblici;
• Dataverse: come parte di soluzioni che includono processi automatizzati e dati centralizzati.

Queste integrazioni consentono di arricchire i processi aziendali con capacità predittive e di analisi, senza la necessità di infrastrutture AI dedicate.

Limiti e considerazioni

AI Builder, pur offrendo una piattaforma no-code potente, presenta alcuni limiti tecnici da considerare:

• Dimensione massima dei dataset e tempi di training limitati;
• Numero massimo di modelli attivi per ambiente Dataverse;
• Dipendenza dall’infrastruttura cloud Microsoft per l’elaborazione;
• Restrizioni di licensing in base al piano Power Platform o Dynamics 365 in uso.

È consigliato monitorare l’utilizzo tramite il Power Platform Admin Center e valutare eventuali upgrade di capacità se si pianificano progetti AI di larga scala.