Modelli di IA personalizzati e predefiniti in Power Platform: quale ti serve?

By Mirko Peters · 2026-10-25

Confronta i modelli di IA personalizzati e predefiniti in Power Platform. Scopri quando usare le funzionalità di IA Builder già pronte e quando addestrare modelli personalizzati sui tuoi dati.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Scegliere tra modelli di IA personalizzati e predefiniti in Microsoft Power Platform dipende interamente dalle esigenze specifiche del tuo business. I modelli predefiniti gestiscono subito i formati di documento standard, come le fatture generiche, mentre i modelli personalizzati eccellono nell'estrazione dei dati da documenti aziendali con formati unici, sfruttando i tuoi dati storici.

Punti chiave

• I modelli di IA predefiniti non richiedono alcun addestramento e sono ottimizzati per attività standard, come l'elaborazione di scontrini generici e l'estrazione di testo.
• I modelli di IA personalizzati imparano dalla forma, dal layout e dalle particolarità specifiche dei tuoi documenti, così da ottenere una precisione maggiore sui file unici.
• Per addestrare un modello di base personalizzato di elaborazione dei documenti in AI Builder bastano appena cinque documenti di esempio.
• "Personalizzato" non significa automaticamente "migliore": significa soltanto più specifico per una sfida aziendale mirata.
• Entrambi i tipi di modello si integrano perfettamente in Power Apps e Power Automate tramite azioni low-code e formule Power Fx.

Capire la differenza di fondo

Quando inizi a inserire l'intelligenza artificiale nei tuoi flussi di lavoro quotidiani usando l'ecosistema low-code di Microsoft, una delle prime decisioni architetturali che ti troverai ad affrontare è scegliere il tipo di modello giusto. La differenza di fondo tra modelli predefiniti e personalizzati sta in chi fornisce i dati per il processo di apprendimento e in quanto sono standardizzati i tuoi input.

Molti citizen developer e amministratori IT si bloccano quando valutano le opzioni di machine learning, perché le associano a grandi progetti di data science. In realtà AI Builder semplifica le cose dividendo le funzionalità in due percorsi chiari. Capire quando adottare una soluzione già pronta e quando costruire uno strumento su misura che individui schemi può far risparmiare alla tua organizzazione tempo e risorse considerevoli.

Modelli predefiniti: efficienza immediata per attività comuni

I modelli predefiniti sono motori di IA che Microsoft ha già addestrato su enormi set di dati, per problemi che ricorrono in quasi tutti i settori. Poiché la parte più impegnativa dell'addestramento è già stata svolta nell'ambiente di Microsoft, puoi passare direttamente all'implementazione.

Esempi comuni sono la scansione di biglietti da visita standard, la lettura di scontrini generici, il riconoscimento di testo di base e l'analisi del sentiment sui feedback dei clienti, per stabilire se i commenti sono positivi o negativi. Se la tua azienda riceve moduli standard che hanno sempre lo stesso aspetto indipendentemente dal mittente, i modelli predefiniti riconosceranno subito totali, imposte e date, senza richiedere al tuo team nemmeno un documento di addestramento.

Modelli personalizzati: su misura per flussi di lavoro unici

Dall'altra parte dello spettro ci sono i modelli personalizzati. Questi modelli richiedono i dati, i documenti e gli archivi storici della tua azienda per la fase di apprendimento. Sono progettati per adattarsi esattamente alle forme e alle particolarità dei processi interni della tua organizzazione.

Ad esempio, se il tuo fornitore principale stampa fatture con i numeri di conto nascosti in fondo a una tabella non standard nel piè di pagina, un modello predefinito generico probabilmente non lo riconoscerà. Creando un modello personalizzato di elaborazione dei documenti, addestri il sistema a riconoscere proprio quel layout. Sorprendentemente, puoi avviare un modello personalizzato con appena cinque documenti reali, rendendo l'automazione di livello enterprise accessibile anche ai team delle piccole e medie imprese.

Quando scegliere il modello personalizzato invece di quello predefinito

La regola d'oro per gli sviluppatori di Power Platform è valutare l'unicità dei dati in ingresso. Se il problema è comune e generico, come l'elaborazione di moduli fiscali standard o il rilevamento della lingua, un modello predefinito ti copre fin dal primo giorno. Quando il problema è davvero specifico per la tua realtà, come l'analisi di schemi tecnici proprietari o di moduli proprietari dei fornitori, un modello personalizzato è l'unico modo per garantire un'elevata accuratezza dei dati.

Integrazione in Power Apps e Power Automate

Che tu scelga un approccio predefinito o personalizzato, la distribuzione di questi modelli è semplice. In Power Automate basta inserire un'azione di AI Builder nei flussi cloud per gestire i documenti in arrivo durante la notte. In Power Apps accedi direttamente ai modelli tramite le formule Power Fx, così le interfacce utente possono estrarre dinamicamente le informazioni man mano che i moduli vengono compilati.

Per approfondire come questi strumenti di intelligenza low-code si inseriscono nel più ampio ecosistema cloud, ascolta l'episodio completo per approfondimenti di esperti, indicazioni pratiche e spiegazioni senza gergo tecnico che rendono le tecnologie cloud di Microsoft più accessibili.

Domande frequenti

Serve una formazione in data science per usare i modelli personalizzati di AI Builder?

No. AI Builder è progettato per sviluppatori low-code e utenti business, e ti permette di addestrare modelli personalizzati tramite un'interfaccia guidata point-and-click, senza scrivere alcun codice.

Quanti documenti servono per addestrare un modello personalizzato di elaborazione dei documenti?

Puoi iniziare con appena cinque documenti di esempio, così è facile testare rapidamente i flussi di lavoro in fase di proof of concept.

I modelli predefiniti costano sempre meno dei modelli personalizzati?

Il consumo di credit varia in base alla complessità del modello. L'elaborazione di documenti personalizzata consuma in genere più credit per pagina rispetto ai modelli predefiniti di riconoscimento del testo di base, a causa dell'analisi mirata richiesta.

Posso usare i modelli personalizzati all'interno dei flussi cloud automatizzati di Power Automate?

Sì. Una volta addestrato e pubblicato, un modello personalizzato può essere integrato direttamente nei flussi cloud per automatizzare l'elaborazione dei file e l'inserimento dei dati in background.