- 1. Einführung in Power Automate & AI Builder
- Was ist Power Automate?: Überblick der Cloud-basierten Automatisierungsplattform
- AI Builder im Fokus: Integration von KI-Funktionen ohne Programmieraufwand
- Typische Use Cases: Rechnungsverarbeitung, Dokumentenklassifizierung, Kundenfeedback-Analyse
- 2. KI-Modelle erstellen und trainieren
- Vorlagen vs. eigene Modelle: Auswahl vordefinierter Modelle oder Custom Training
- Daten hochladen und vorbereiten: Bilder, Dokumente oder Tabellen für das Training optimieren
- Modelltraining und -evaluation: Genauigkeit prüfen und Iterationen durchführen
- 3. Dokumentenverarbeitung automatisieren
- Formularerkennung: Daten aus Rechnungen, Bestellungen oder Formularen extrahieren
- Automatische Klassifizierung: Eingehende Dokumente nach Typ oder Inhalt sortieren
- Integration in SharePoint oder SQL: Extrahierten Daten in Datenbanken speichern
- 4. Bild- und Objekterkennung nutzen
- Bildklassifizierung: Automatische Erkennung von Objekten oder Qualitätsmängeln
- Szenarien aus der Praxis: Inventurkontrolle, Schadenserkennung, Compliance-Checks
- Power Apps-Integration: Mobile Erfassung mit Kamera und sofortiger KI-Analyse
- 5. Textanalyse und Sentiment Detection
- Stimmungsanalyse in E-Mails oder Social Media: Automatische Erkennung von Kundenfeedback
- Schlüsselworterkennung: Wichtige Begriffe in Texten identifizieren und kategorisieren
- Automatisierte Antworten: KI-gestützte Reply-Vorschläge in Customer-Service-Workflows
- 6. Vorhersagemodelle integrieren
- Predictive Analytics: Prognosen zu Absatz, Kundenabwanderung oder Bestandsbedarf
- Datenquellen anbinden: Excel, SharePoint, SQL oder Microsoft Dataverse
- Proaktive Warnungen: Automatisierte Benachrichtigungen bei kritischen Prognosewerten
- 7. Prozessautomatisierung mit KI-Entscheidungen
- Bedingte Verzweigungen: Wenn-Dann-Szenarien auf Basis von KI-Ergebnissen
- Human-in-the-Loop: Manuelle Freigaben nur bei Unsicherheit oder Grenzwerten
- Echtzeit-APIs: Anbindung externer Dienste wie OpenAI oder Azure Cognitive Services
- 8. Überwachung und Optimierung
- Monitoring in Power Automate: Ausführungsverlauf, Fehlerdiagnose und Erfolgsquoten
- KI-Modell-Updates: Nachtrainieren bei veränderten Anforderungen oder Daten
- Skalierung: Vom einzelnen Workflow zur unternehmensweiten Automatisierungsstrategie
- 9. Praxisübung: Automatisierte Rechnungsverarbeitung
- Aufgabe: Einrichten eines Flows zur Rechnungserkennung und Datenextraktion
- Bonus: Integration in eine Microsoft Teams-Benachrichtigung bei Fehlern
LernzieleDie Teilnehmer lernen, KI-Modelle im AI Builder zu konfigurieren und in Power Automate-Workflows zu integrieren. Sie erstellen vollständige Automatisierungslösungen für Dokumentenverarbeitung, Bilderkennung und Textanalyse - inklusive Monitoring und Fehlerbehebung.
Zielgruppen- Prozessmanager & Business Analysten
- IT-Mitarbeiter ohne Vorkenntnisse in KI
- Fachabteilungen (Einkauf, Finanzen, Kundenservice)
