Descrizione di AI Builder
AI Builder è una funzionalità di Microsoft Power Platform che fornisce modelli di intelligenza artificiale progettati per ottimizzare i processi di business. AI Builder consente all'azienda di usare funzioni di intelligenza per automatizzare i processi ed estrarre informazioni dettagliate dai dati in Power Apps e Power Automate. Con AI Builder non sono necessarie competenze di programmazione né di data science per accedere alla potenza dell'intelligenza artificiale. Si possono creare modelli personalizzati per le proprie esigenze o si può scegliere un modello predefinito pronto all'uso per gli scenari aziendali comuni.
Hub IA
Hub IA è un'area centralizzata che consente di accedere ai vari elementi di IA disponibili. Da Hub IA si può accedere a tre aree.
Richieste: in quest'area è possibile creare richieste che possono essere usate per fornire maggiore contesto ed essere consumate in elementi diversi.
Modelli di intelligenza artificiale: in quest'area si possono definire modelli diversi su misura per le specifiche esigenze aziendali.
Automazione documenti: in quest'area è possibile creare soluzioni complete di automazione documenti.
Aggiunta di intelligenza alla propria azienda
In AI Builder è possibile scegliere tra numerosi tipi di modelli adatti a scenari aziendali differenti. Di seguito sono riportati alcuni esempi:
Se si desidera usare funzioni di intelligenza per rilevare i prodotti nelle immagini, è possibile perfezionare un modello di rilevamento oggetti di AI Builder. È possibile creare un modello personalizzabile, sottoporlo a training e pubblicarlo per l'uso desiderato.
Se si vogliono usare funzioni di intelligenza per automatizzare le note spese tramite la scansione e l'elaborazione delle ricevute aziendali, si può usare un modello di scansione delle ricevute di AI Builder predefinito. Tutti i modelli predefiniti consentono di guadagnare immediatamente in produttività.
Se si desidera progettare una campagna di marketing basata su motivi riscontrabili nei dati storici, si può usare un modello di previsione personalizzato basato sui dati storici della propria azienda.
Sono disponibili due tipi principali di modelli di AI Builder:
Predefiniti: questi modelli consentono di aggiungere funzioni di intelligenza ad app e flussi senza dover raccogliere i dati e creare, sottoporre a training e pubblicare il modello.
Personalizzati: questi modelli consentono di creare soluzioni IA più complesse o mirate. Questi modelli si costruiscono partendo da zero.
I modelli predefiniti disponibili sono i seguenti:
Lettore di biglietti da visita: estrae le informazioni dalle immagini di biglietti da visita. Se rileva un biglietto da visita nell'immagine, il modello di intelligenza artificiale estrae informazioni come il nome della persona, la posizione, l'indirizzo, l'indirizzo e-mail, l'azienda e i numeri di telefono.
Classificazione in categorie: il modello predefinito Classificazione in categorie è un modello di intelligenza artificiale pronto all'uso. Questo modello è configurato per la classificazione del testo in categorie utili per uno specifico scenario aziendale. Il primo modello di intelligenza artificiale predefinito di classificazione in categorie si basa sugli usi del feedback dei clienti. Verificare regolarmente la disponibilità di ulteriori modelli predefiniti di classificazione in categorie o di piani di rilascio per conoscere le novità in arrivo.
Estrazione entità: il modello predefinito di estrazione di entità riconosce dati specifici nel testo di interesse per l'azienda. Il modello identifica gli elementi chiave del testo e li classifica in categorie predefinite. Ciò consente di trasformare i dati non strutturati in dati strutturati leggibili automaticamente. È quindi possibile applicare l'elaborazione per recuperare informazioni, estrarre fatti e rispondere a domande.
Lettore ID: il modello predefinito per la lettura dei documenti di identità consente di estrarre le informazioni da passaporti, patenti di guida, tessere sanitarie e green card statunitensi. Il modello estrae informazioni quali il nome, la data di nascita o il genere della persona.
Elaborazione fatture: il modello di intelligenza artificiale predefinito per l'elaborazione delle fatture estrae i principali dati delle fatture per aiutare ad automatizzare l'elaborazione delle fatture. Il modello di elaborazione fatture è ottimizzato per riconoscere elementi comuni delle fatture, come ID fattura, data della fattura, importo dovuto e altro ancora.
Estrazione frasi chiave: il modello predefinito di estrazione delle frasi chiave identifica i punti salienti di un documento di testo. Ad esempio, dato il testo inserito "Il cibo era delizioso e il servizio è stato ottimo", il modello restituisce i principali punti di discussione: "cibo" e "servizio ottimo". Questo modello può estrarre un elenco di frasi chiave da documenti di testo non strutturati.
Rilevamento lingua: il modello predefinito di rilevamento della lingua identifica la lingua predominante di un documento di testo. Il modello analizza il testo e restituisce la lingua rilevata e un punteggio numerico compreso tra 0 e 1. I punteggi vicini a uno indicano una maggiore attendibilità del risultato. La lingua rilevata viene restituita come "script" della lingua. Ad esempio, per la frase "I have a dog", restituisce "en" anziché "en-US". La risposta per le lingue che non possono essere rilevate è sconosciuta.
Elaborazione ricevute: il modello predefinito di elaborazione ricevute usa il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR, Optical Character Recognition) all'avanguardia per rilevare il testo stampato e scritto a mano e per estrarre le informazioni chiave dalle ricevute.
Analisi valutazione: il modello predefinito di analisi valutazione rileva la valutazione positiva o negativa nei dati di testo. Si può usare per analizzare i social media, le recensioni dei clienti o qualsiasi dato di testo che interessi. L'analisi valutazione esamina l'inserimento di testo e restituisce punteggi ed etichette a livello di frase e documento. I punteggi e le etichette possono essere positivi, negativi o neutri. A livello di documento può essere presente un'etichetta di valutazione "mista" senza punteggio. L'aggregazione dei punteggi delle frasi determina la valutazione del documento.
Riconoscimento del testo: il modello predefinito di riconoscimento del testo estrae le parole da documenti e immagini le inserisce in flussi di caratteri che il computer è in grado di leggere. Il modello usa il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) all'avanguardia per rilevare il testo stampato e scritto a mano nelle immagini.
Traduzione testo: il modello predefinito di traduzione del testo traduce i dati di testo in tempo reale in oltre 60 lingue. Il modello potrebbe aiutare a rimuovere le barriere linguistiche all'interno dell'azienda e può anche rilevare la lingua dei dati di testo da tradurre.