Introduzione ad AI Builder
AI Builder è una tecnologia della Microsoft Power Platform progettata per consentire la creazione di modelli di intelligenza artificiale tramite un’interfaccia grafica, senza richiedere conoscenze di programmazione o competenze scientifiche avanzate. Si tratta di un servizio cloud che può essere integrato in Power Automate e Power Apps per estendere le capacità delle soluzioni aziendali.
Grazie ad AI Builder, gli utenti possono creare soluzioni AI personalizzate o utilizzare modelli predefiniti per processare documenti, riconoscere immagini, analizzare testo o prevedere risultati. I modelli possono essere addestrati con dati provenienti da Dataverse o da altre origini dati aziendali.
Integrazione con Power Automate
Power Automate, il motore di automazione cloud della Power Platform, permette di incorporare le funzionalità di AI Builder direttamente nei flussi di lavoro. L’integrazione si realizza attraverso azioni specifiche che consentono di chiamare modelli AI nel corso dell’esecuzione del flusso.
- Elaborazione documenti: estrazione automatica di testo, dati e valori da fatture, ricevute o contratti digitali.
- Classificazione e previsione: utilizzo di modelli predittivi per valutare probabilità di successo di un’opportunità o per categorizzare una richiesta.
- Riconoscimento immagini: identificazione di oggetti o categorie in immagini caricate o acquisite in tempo reale.
Ogni azione AI Builder in Power Automate può restituire risultati che diventano input per passaggi successivi del flusso. Ad esempio, un modello di estrazione di testo può analizzare un documento allegato a un’e-mail e inviare i dati estratti a Dataverse o a un sistema ERP tramite connettori standard.
Per approfondire, è consigliato consultare la documentazione ufficiale Microsoft.
Integrazione con Power Apps
I modelli AI Builder possono essere integrati anche nelle applicazioni create con Power Apps. Questo consente agli utenti di eseguire analisi AI direttamente dall’interfaccia di una canvas app o di una model-driven app.
In Power Apps Studio, gli sviluppatori possono aggiungere controlli AI Builder come componenti visivi, collegarli a tabelle Dataverse e configurare le azioni che utilizzano il modello addestrato. Ad esempio:
- Un’app per il riconoscimento di carte d’identità può utilizzare il modello “Identity document reader” per estrarre automaticamente i dati anagrafici.
- Un’app per la gestione dei feedback può integrare il modello “Sentiment Analysis” per determinare automaticamente il tono dei commenti dei clienti.
- Un’app di magazzino può usare il modello “Object detection” per contare oggetti in tempo reale tramite la fotocamera del dispositivo.
L’integrazione è resa possibile grazie alla connessione nativa di AI Builder con Dataverse e connettori Microsoft 365, senza necessità di scrivere codice.
Pattern di integrazione e casi d’uso
L’integrazione di AI Builder segue pattern ben definiti per garantire scalabilità e riusabilità. I principali pattern includono:
- Pattern sincrono embedded: il modello AI viene eseguito in tempo reale, all’interno di un’app o di un flusso, fornendo immediatamente i risultati.
- Pattern asincrono batch: utilizzato per elaborare grandi volumi di dati in background, ad esempio tramite flussi programmati in Power Automate.
- Pattern di orchestrazione: combinazione di più modelli AI e flussi Power Automate per gestire processi complessi come la classificazione documentale o la validazione multi-step.
Tra i casi d’uso più comuni troviamo:
- Automazione dell’elaborazione di fatture e ricevute con estrazione automatica dei dati.
- Analisi del sentiment dei messaggi o delle recensioni provenienti da Teams o Outlook.
- Riconoscimento visivo per la manutenzione predittiva o l’inventario automatico.
- Previsione di domanda o comportamento dei clienti.
Pubblicazione e riuso dei modelli
Dopo l’addestramento, i modelli AI Builder possono essere pubblicati e riutilizzati in vari contesti della Power Platform. È possibile gestire versioni, aggiornamenti e condivisione tra ambienti, rispettando le best practice di Application Lifecycle Management (ALM).
I modelli vengono registrati come risorse Dataverse e possono essere inclusi in soluzioni gestite o non gestite. Questo approccio consente di distribuire i modelli in più ambienti (sviluppo, test, produzione) attraverso pipeline DevOps o direttamente dal Power Apps Maker Portal.
Benefici dell’integrazione
- Riduzione del tempo necessario per analisi ripetitive.
- Automazione dei processi decisionali grazie a modelli predittivi.
- Accesso all’intelligenza artificiale anche per utenti non tecnici.
- Integrazione nativa con Power Platform e Microsoft 365.
- Scalabilità del modello su più app e flussi.
- Monitoraggio delle prestazioni tramite dashboard integrate.
Best practice per l’utilizzo
Per ottenere i migliori risultati nell’integrazione di AI Builder, è consigliato:
- Utilizzare dataset completi e puliti per l’addestramento dei modelli.
- Monitorare periodicamente le prestazioni del modello e aggiornare i dati di training.
- Integrare AI Builder in flussi modulari e riutilizzabili, evitando di creare dipendenze circolari tra automazioni.
- Applicare controlli di sicurezza e compliance sui dati analizzati, soprattutto in contesti sensibili.
Domande frequenti
Come si integra AI Builder con Power Automate?
Si utilizza l’azione “Predict” o le azioni dedicate ai modelli predefiniti all’interno di un flusso cloud. Il modello elabora i dati e restituisce i risultati, che possono essere utilizzati nei passaggi successivi del flusso.
Posso aggiungere AI Builder in una canvas app?
Sì, in Power Apps Studio puoi inserire controlli AI Builder e collegarli ai dati Dataverse. L’app può così eseguire analisi di immagini, testo o documenti in tempo reale.
Quali modelli sono pronti all’uso?
AI Builder offre modelli predefiniti come analisi del testo, riconoscimento documenti, lettura carte d’identità, classificazione immagini, rilevamento oggetti e analisi del sentiment.
