Czym jest Inteligentna Automatyzacja Procesów (IPA)?

Tradycyjna automatyzacja działa najlepiej, gdy proces jest jasno określony, a dane wejściowe mają spójny format. Jednak większość operacji biznesowych nie przebiega tak gładko.

W praktyce procesy się rozpadają, gdy brakuje danych, zgłoszenia są niejasne lub warunki zmieniają się w trakcie.

Systemy oparte na regułach wykonują instrukcje, ale nie potrafią się dostosować, gdy otoczenie się zmienia.

Inteligentna automatyzacja procesów (IPA) idzie dalej, łącząc automatyzację z czatbotami korporacyjnymi, które rozumieją złożone procesy. Te boty interpretują naturalne dane wejściowe, rozwiązują niezgodności między systemami i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.

Czym jest inteligentna automatyzacja procesów (IPA)?

Inteligentna automatyzacja procesów (IPA) łączy robotyczną automatyzację procesów (RPA) ze sztuczną inteligencją (AI), analizą danych i logiką decyzyjną, tworząc procesy, które rozumieją, dostosowują się i działają bez udziału człowieka.

Nazywana też inteligentną automatyzacją, hiperautomatyzacją lub cyfrową automatyzacją procesów, IPA wykracza poza tradycyjne boty oparte na regułach.

Wykorzystuje technologie takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i analizę procesów, by obsługiwać nieustrukturyzowane dane, rozumieć kontekst i podejmować decyzje na bieżąco.

Inteligentna automatyzacja procesów kontra robotyczna automatyzacja procesów

Terminy inteligentna automatyzacja procesów (IPA) i robotyczna automatyzacja procesów (RPA) są często używane zamiennie, ale pełnią różne funkcje.

RPA służy do obsługi powtarzalnych, opartych na regułach zadań, gdzie dane wejściowe są spójne, a kroki z góry określone — na przykład kopiowanie danych między systemami lub przetwarzanie ustrukturyzowanych formularzy.

IPA rozwija to, dodając sztuczną inteligencję do warstwy automatyzacji. Pozwala systemom obsługiwać nieustrukturyzowane dane, oceniać warunki w czasie rzeczywistym i podejmować decyzje na podstawie kontekstu.

Dzięki temu sprawdza się w procesach, których nie da się zamknąć w prostym skrypcie — gdzie kolejne kroki zależą od tego, co system widzi, a nie tylko od instrukcji.

Kluczowe korzyści z inteligentnej automatyzacji procesów

Automatyzacja działa tylko wtedy, gdy radzi sobie ze złożonością prawdziwych procesów biznesowych. Większość botów opartych na regułach zawodzi, gdy dane wejściowe się zmieniają lub kroki nie są przewidywalne.

IPA daje zespołom bardziej elastyczną i skalowalną warstwę automatyzacji. Jest stworzona do obsługi dynamicznych danych wejściowych i podejmowania decyzji.

Ogranicza ręczną pracę na dużą skalę

Tradycyjna automatyzacja często wymaga stałego nadzoru. Zespoły nadal muszą sprawdzać wyjątki, rozwiązywać niezgodności danych i obsługiwać zadania wykraczające poza skrypt.

IPA ogranicza tę konieczność. Potrafi interpretować zgłoszenia zgodnie z zasadami biznesowymi i wykonywać działania bez udziału człowieka na każdym etapie.

Niektóre firmy współpracują z agencjami AI, by projektować takie procesy. Partnerzy ci dbają o stabilność, wydajność i dopasowanie systemów do rzeczywistych operacji biznesowych.

Dostosowuje się do zmieniających się danych i kontekstu

Tradycyjne boty polegają na spójnym formacie danych. Nawet drobna zmiana, jak literówka czy nowy układ dokumentu, może przerwać proces.

IPA radzi sobie z różnorodnością. Odczytuje dane wejściowe, rozumie intencje i reaguje — nawet jeśli struktura nie jest idealna. Dzięki temu jest bardziej niezawodna w codziennym użyciu, gdzie zgłoszenia nie zawsze wyglądają tak samo.

Zwiększa przejrzystość operacji

Automatyzacja oparta na regułach często zawodzi bez znajomości kontekstu. Trudno wtedy ustalić, co się stało, gdzie i dlaczego doszło do błędu.

To jeszcze większy problem w systemach wieloagentowych, gdzie różni agenci działają równolegle lub sekwencyjnie. Bez wglądu trudno śledzić interakcje lub utrzymać niezawodność działania agentów.

IPA poprawia obserwowalność, rejestrując każdy krok procesu. Ten poziom szczegółowości jest szczególnie przydatny przy ocenie systemów wieloagentowych, pomagając zespołom wyłapywać problemy i udoskonalać współpracę agentów.

Jak działa inteligentna automatyzacja procesów?

Inteligentna automatyzacja procesów łączy zdarzenia, dane, decyzje i działania w jednym zautomatyzowanym przepływie. Każdy etap obsługuje agent AI, który rozumie, co się dzieje i wie, co zrobić dalej — nawet gdy dane są niepełne lub nieuporządkowane.

Aby zobaczyć, jak IPA działa w praktyce, przyjrzyjmy się typowemu procesowi e-commerce: obsłudze zgłoszenia zwrotu.

Zamiast kierować wszystko do pracowników wsparcia, możesz zautomatyzować cały proces za pomocą agenta AI — takiego, który potrafi interpretować dane, podejmować decyzje i działać w różnych narzędziach.

Krok 1: Zdarzenie uruchamia proces

Klient wypełnia formularz zwrotu lub wysyła wiadomość z prośbą o zwrot produktu. Ta wiadomość uruchamia proces zwrotu.

Agent podejmuje zgłoszenie natychmiast, bez oczekiwania na ręczną selekcję.

Krok 2: Agent AI analizuje informacje

Agent przegląda wiadomość lub formularz, by wyłuskać kluczowe dane, takie jak numer zamówienia, nazwa produktu, powód zwrotu i identyfikator klienta.

W przypadku nieustrukturyzowanych wiadomości wykorzystuje duże modele językowe (LLM), by rozpoznać intencje i zidentyfikować właściwe zamówienie.

Krok 3: Agent AI decyduje o kolejnym kroku

Korzystając z zasad biznesowych i polityki zwrotów, agent sprawdza, czy produkt kwalifikuje się do zwrotu i jaki rodzaj zwrotu przysługuje — np. zwrot pieniędzy lub kredyt w sklepie.

Podejmuje decyzję natychmiast, naśladując działania pracownika wsparcia.

Krok 4: Agent AI wykonuje działania w różnych systemach

Po podjęciu decyzji agent:

• Aktualizuje status zamówienia
• Tworzy etykietę zwrotną
• Wysyła instrukcje do klienta
• Powiadamia magazyn

Wszystko odbywa się w połączonych systemach, bez przekazywania spraw między zespołami.

Krok 5: Agent AI rejestruje wyniki

Każdy etap jest rejestrowany — od pierwszego zgłoszenia po końcową odpowiedź. Te dane trafiają do paneli i systemów powiadomień, co pozwala śledzić cały proces.

Jeśli sprawa wymaga ręcznej weryfikacji, jest przekazywana dalej wraz z pełnym kontekstem.

Zastosowania inteligentnej automatyzacji procesów

Chociaż wiele uwagi poświęca się zastosowaniom czatbotów, najbardziej efektywna automatyzacja często odbywa się w tle — w procesach, które napędzają decyzje, działania i realizację.

Inteligentna automatyzacja procesów sprawdza się tam, gdzie procesy są zbyt złożone dla prostych reguł, ale zbyt powtarzalne, by pozostawić je ręcznie.

Jeśli Twój zespół pracuje z nieprzewidywalnymi danymi, rozproszonymi narzędziami lub powtarzalnymi decyzjami wymagającymi jeszcze ludzkiej kontroli, IPA może pomóc.

Przetwarzanie nieustrukturyzowanych dokumentów i formularzy

Boty oparte na regułach szybko się gubią przy nieuporządkowanych danych. Wiele dokumentów biznesowych — jak faktury, zgłoszenia, umowy czy pakiety wdrożeniowe — zawiera nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane dane, które nie mają jednolitego formatu.

Agenci IPA radzą sobie z tym, wykorzystując optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP):

• Wyodrębnianie kwot z paragonów
• Analiza klauzul umownych
• Weryfikacja tożsamości na podstawie zeskanowanych formularzy

Gdy dane zostaną zinterpretowane, system może działać samodzielnie, bez nadzoru człowieka. Umożliwia to realizację pełnych procesów w narzędziach takich jak chatbot HR obsługujący formularze pracownicze czy chatbot obsługi klienta przyjmujący zgłoszenia na podstawie dokumentów.

Automatyzacja wieloetapowych procesów między systemami

Procesy takie jak onboarding czy obsługa zwrotów nie odbywają się w jednym systemie. Zwykle obejmują CRM-y, wewnętrzne bazy danych, platformy do umawiania spotkań i narzędzia powiadomień. Każdy element wprowadza własne zależności.

Agenci IPA zarządzają przebiegiem krok po kroku. Analizują dane wejściowe, podejmują decyzje w kontekście i wykonują działania w połączonych systemach.

Logika pozostaje spójna, bez konieczności ręcznego przekierowywania czy prowizorycznych rozwiązań.

Dzięki temu IPA świetnie sprawdza się jako silnik procesów, np. w chatbocie do rezerwacji wizyt. Interfejs zbiera podstawowe dane, a system sprawdza dostępność, umawia spotkania, wysyła potwierdzenia i aktualizuje narzędzia zaplecza.

Kierowanie zgłoszeń wsparcia na podstawie intencji wiadomości

Kolejki wsparcia często się zapychają, bo wiadomości są niejasne. Klienci nie zawsze trzymają się określonego formatu, a większość systemów nie rozumie, o co faktycznie chodzi.

Agenci IPA rozwiązują to, interpretując wiadomość, wyłapując kluczowe informacje i określając odpowiednie działanie.

Mogą ocenić pilność sprawy i przekazać zgłoszenie do właściwego systemu lub zespołu bez udziału człowieka.

To sprawia, że systemy zgłoszeniowe oparte na AI są bardziej skalowalne. Zgłoszenia są wzbogacone o kontekst i trafiają we właściwe miejsce.

Samodzielna obsługa w portalach wewnętrznych

Zespoły wewnętrzne często czekają na akceptacje lub odpowiedzi, które nie wymagają udziału człowieka. Opóźnienia wynikają zwykle z niejasnej odpowiedzialności lub powolnych, ręcznych procesów.

IPA sprawia, że portale wewnętrzne są bardziej funkcjonalne. Rozumie potrzeby użytkownika, łączy się z systemami zaplecza i realizuje zadania bezpośrednio, wszystko przez jeden interfejs, eliminując zbędną wymianę wiadomości.

To rozwiązanie świetnie się sprawdza, bo takie procesy łatwo skalować na wiele kanałów i użytkowników, zachowując przejrzystość każdej interakcji.

Top 5 narzędzi do inteligentnej automatyzacji procesów (IPA)

Gdy chcesz wyjść poza automatyzację opartą na regułach, wybór odpowiedniego oprogramowania jest kluczowy.

Jeśli automatyzujesz złożone procesy, takie jak zwroty, onboarding, triage czy przekierowywanie zgłoszeń, te platformy dostarczą Ci najważniejsze elementy.

1. Botpress

Botpress został stworzony dla zespołów, które chcą mieć kontrolę nad automatyzacją. Pozwala definiować agentów, którzy nie tylko wykonują reguły — podejmują decyzje na podstawie danych wejściowych, pamięci i bieżącego kontekstu.

Możesz budować przepływy, które weryfikują uprawnienia do zwrotu, interpretują prośby o refundację lub aktualizują dane w różnych systemach. Każdy agent może korzystać z reguł, LLM-ów lub logiki decyzyjnej, a wszystko działa przez web, Slack, WhatsApp i inne kanały bez powielania pracy.

To idealne rozwiązanie, gdy tworzysz inteligentne procesy z różnymi danymi wejściowymi, wyzwalaczami API i realnymi efektami operacyjnymi.

Kluczowe funkcje:

• Wizualny kreator agentów AI z logiką przepływu, pamięcią i warunkami
• Działa na wielu kanałach i integruje się z narzędziami zaplecza
• Obsługuje wywołania API w czasie rzeczywistym, dynamiczne przekierowania i własne akcje
  
  

Cennik:

• Darmowy plan z kredytami AI zależnymi od użycia
• Plus: 89 USD/miesiąc za przekazanie do agenta na żywo i testowanie przepływów
• Team: 495 USD/miesiąc – współpraca zespołowa, SSO i kontrola dostępu
• Enterprise: wycena indywidualna

2. Make (dawniej Integromat)

Make został zaprojektowany do łączenia aplikacji bez kodowania. Oferuje wizualne środowisko, w którym budujesz wieloetapowe scenariusze — idealne do IPA, gdy automatyzujesz działania między narzędziami.

Sprawdza się tam, gdzie jeden system musi zareagować na zdarzenie w innym — np. synchronizacja CRM z systemem zamówień lub obsługa formularza wsparcia z warunkowymi akcjami.

Nie zapewnia kontekstu na poziomie agenta ani decyzji AI, ale do integracji procesów i wyzwalaczy jest szybki i elastyczny.

Kluczowe funkcje:

• Kreator przepływów typu „przeciągnij i upuść” dla setek aplikacji
• Logika warunkowa, harmonogramy, analiza danych i webhooki
• Obsługuje złożone rozgałęzienia i wieloetapowe przepływy
  
  

Cennik:

• Darmowy: 1 000 operacji/miesiąc
• Core: 9 USD/miesiąc
• Plany Pro i Teams dla większego zużycia i zaawansowanych opcji
  
  

3. Zapier

Zapier sprawdza się, gdy chcesz szybko połączyć narzędzia i nie potrzebujesz złożonych rozgałęzień. To nie jest pełna warstwa orkiestracji — ale pozwala przekazywać dane między chatbotem a CRM-em, kalendarzem czy bazą danych bez kodowania.

W IPA Zapier świetnie nadaje się do zamiany zinterpretowanej intencji na działania zaplecza. Nie „myśli” samodzielnie, ale łączy system podejmujący decyzje z narzędziami wykonującymi pracę.

Kluczowe funkcje:

• Ponad 6 000 integracji
• Wyzwalacze z chatbotów, formularzy lub webhooków
• Łatwa konfiguracja dla zespołów bez wsparcia programistów

Cennik:

• Darmowy: 100 zadań/miesiąc
• Starter: 19,99 USD/miesiąc
• Professional: 49 USD/miesiąc za zaawansowane funkcje

4. Tidio

Tidio to platforma czatu na żywo z warstwą automatyzacji. Nie jest pełną platformą IPA, ale świetnie sprawdza się przy automatyzacji zadań skierowanych do klientów, takich jak przekierowywanie, zbieranie danych czy odpowiadanie na zapytania.

Obsługuje odpowiedzi AI, przepływy warunkowe i przekazywanie do zaplecza — dzięki czemu nadaje się do automatyzacji prostych decyzji. Dla małych zespołów lub MŚP to łatwy punkt startowy.

Kluczowe funkcje:

• Czat na żywo z AI i gotowymi szablonami automatyzacji
• Przekierowywanie czatu, obsługa formularzy i integracje z CRM
• Asystent oparty na GPT do elastycznych odpowiedzi

Cennik:

• Darmowy: podstawowy czat i automatyzacja
• Starter: 29 USD/miesiąc
• Plus: funkcje AI i synchronizacja z CRM

5. n8n

n8n to otwarta platforma automatyzacji procesów, która daje pełną kontrolę nad logiką, wyzwalaczami i integracjami. W przeciwieństwie do Zapier czy Make, można ją hostować samodzielnie i pisać własny kod, gdy to potrzebne.

To idealne rozwiązanie dla zespołów technicznych, które chcą elastyczności i prywatności. Możesz uruchamiać agentów IPA, korzystać z API i przetwarzać dane strukturalne lub niestrukturalne — wszystko w konfigurowalnych przepływach.

Kluczowe funkcje:

• Edytor wizualny z obsługą węzłów kodu
• Webhooki, harmonogramy, rozgałęzienia warunkowe
• Możliwość samodzielnego hostowania lub korzystania z chmury

Cennik:

• Darmowy: wersja self-hosted
• Cloud Basic: 20 USD/miesiąc
• Pro: 50 USD/miesiąc z funkcjami zespołowymi

Jak wdrożyć inteligentną automatyzację procesów

Zrozumienie inteligentnej automatyzacji procesów to jedno. Wdrożenie w praktyce wymaga skupienia, planowania i odpowiedniego punktu startowego.

Większość zespołów nie zmienia wszystkiego naraz. Zaczynają od procesu, który często się psuje — jest widoczny, powtarzalny i nadal wymaga udziału człowieka.

Przykład:

Pracujesz w zespole obsługi klienta, który ręcznie obsługuje zwroty.

Proces opiera się na przesyłaniu formularzy, wyszukiwaniu danych w różnych systemach i stosowaniu określonych reguł biznesowych do akceptacji lub odrzucenia wniosku.

Jest to powolne, łatwo o pomyłki i kosztowne w skalowaniu. Właśnie tu sprawdza się inteligentna automatyzacja procesów.

1. Zacznij od jednego procesu, który powoduje zatory

Przykładem może być proces zatwierdzania zwrotów. Zgłoszenia są różne – niektóre zawierają numer zamówienia, inne nie. Agenci muszą szukać informacji, sprawdzać uprawnienia i ręcznie stosować zasady firmy.

Ta nieefektywność sprawia, że to idealny kandydat do inteligentnej automatyzacji — logika jest jasna, ale dane wejściowe bywają na tyle różne, że zwykłe boty oparte na regułach sobie nie radzą.

2. Rozrysuj cały przebieg procesu, uwzględniając wyjątki

Opisz, jak działa proces. Zbadaj, jak wpływają zgłoszenia zwrotów, skąd agenci pobierają informacje, jakie podejmują decyzje i jakie wykonują działania.

Pamiętaj, by uwzględnić typowe wyjątki: brakujące dane, niejasne powody zwrotu czy rozbieżności między informacjami o zamówieniu a polityką zwrotów.

To właśnie w tych miejscach inteligentna automatyzacja powinna przejąć zadania.

3. Zidentyfikuj punkty decyzyjne

Wyszukaj momenty, w których człowiek interpretuje dane lub podejmuje decyzję. W procesie zwrotu może to być odczytanie powodu zgłoszenia, porównanie go z zasadami zwrotów i wybór: zwrot pieniędzy, bon na zakupy lub odrzucenie.

Każdą z tych decyzji może obsłużyć agent AI, o ile logika jest jasno określona, a dane dostępne.

4. Połącz narzędzia, które realizują działania

Po podjęciu decyzji system musi zaktualizować status zamówienia, powiadomić klienta, wygenerować etykietę lub uruchomić płatność.

Aby to zautomatyzować, potrzebujesz platformy, która łączy się z tymi narzędziami i niezawodnie koordynuje działania. Może to być warstwa orkiestracji agentów lub framework automatyzacji z obsługą integracji.

5. Testuj, monitoruj, ulepszaj

Po wdrożeniu automatyzacji zwrotów monitoruj jej działanie. Sprawdzaj, które przypadki są obsługiwane poprawnie, a gdzie system napotyka trudności. Wykorzystaj te informacje, by udoskonalić logikę decyzji i zwiększyć niezawodność.

Systemy IPA są dynamiczne. Im więcej przypadków brzegowych obsłużysz, tym silniejszy i bardziej skalowalny będzie cały proces.

Najczęstsze wyzwania przy wdrażaniu IPA

Inteligentna automatyzacja procesów może przynieść świetne efekty — ale wymaga czegoś więcej niż tylko technologii.

Większość przeszkód wynika ze sposobu, w jaki organizacje projektują procesy, przydzielają odpowiedzialność i dopasowują automatyzację do celów biznesowych.

Brak przygotowania procesów i danych

Automatyzacja działa najlepiej, gdy procesy są spójne. W wielu firmach przebieg pracy nie jest udokumentowany lub różni się między zespołami. Dane są rozproszone w różnych systemach lub mają różne formaty, co utrudnia budowę stabilnej automatyzacji.

Zanim wdrożysz inteligentną automatyzację procesów, poświęć czas na rozrysowanie obecnego przebiegu. Udokumentuj dane wejściowe, znane wyjątki, zależności narzędziowe i miejsca, gdzie nadal potrzebna jest interwencja człowieka.

Zbyt skomplikowane wdrożenia na start

Zespoły często próbują zautomatyzować zbyt wiele na raz. Jeśli pierwsze wdrożenie obejmuje wiele systemów lub od razu uwzględnia przypadki brzegowe, rośnie ryzyko opóźnień lub niepowodzenia.

Zamiast tego zacznij od jednego procesu z jasnym punktem decyzyjnym i mierzalnym wynikiem. Udowodnij wartość, utrzymując wąski zakres.

Brak jasnej odpowiedzialności lub długofalowej wizji

Systemy IPA to projekty adaptacyjne i rozwijające się. Bez osoby lub zespołu odpowiedzialnego za wydajność, logikę i utrzymanie, system szybko się dezaktualizuje lub przestaje odpowiadać na potrzeby.

Od początku wyznacz osobę odpowiedzialną. Ktoś musi monitorować działanie automatyzacji, reagować na awarie i wprowadzać poprawki.

Niedopasowanie celów biznesowych do logiki automatyzacji

Nie każdy proces warto automatyzować — i nie każda automatyzacja przynosi korzyści. Czasem logika odzwierciedla tylko to, co technicznie możliwe, a nie to, czego naprawdę wymaga biznes.

Aby tego uniknąć, projektuj procesy wspólnie z osobami, które z nich korzystają. To mogą być zespoły wsparcia, liderzy operacyjni czy właściciele produktu.

Gdy automatyzacja odpowiada na realne potrzeby, szansa na trwały efekt jest znacznie większa.

Wprowadź IPA do swojego procesu już dziś

IPA najlepiej sprawdza się, gdy zostanie dodana do już istniejących przepływów pracy — takich jak obsługa zgłoszeń, zatwierdzanie zwrotów, przetwarzanie dokumentów, wewnętrzne przekierowania czy obsługa próśb o terminy.

Dzięki platformom takim jak Botpress możesz budować agentów, którzy podejmują decyzje, łączą się z zewnętrznymi narzędziami, obsługują nieustrukturyzowane dane i działają w różnych kanałach — na stronie, Slacku, WhatsAppie czy w narzędziach wewnętrznych.

Niezależnie od tego, czy zastępujesz nietrwałe skrypty, czy skalujesz istniejące procesy, IPA daje ci strukturę do automatyzacji prawdziwej pracy, a nie tylko powtarzalnych czynności.

Zacznij od małego. Zbuduj coś przydatnego. Wdróż to szybko.

Najczęściej zadawane pytania

1. Czym IPA różni się od zarządzania procesami biznesowymi (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) różni się od BPM tym, że BPM skupia się na projektowaniu, modelowaniu i optymalizacji procesów, podczas gdy IPA faktycznie je realizuje, wykorzystując AI, uczenie maszynowe i RPA do automatyzacji decyzji i działań. BPM to strategia; IPA to praktyka i realizacja.

2. Czy IPA może całkowicie zastąpić pracowników, czy tylko odciążyć ich w pracy?

IPA ma na celu odciążenie ludzi poprzez automatyzację powtarzalnych i opartych na regułach zadań, a nie całkowite zastąpienie pracowników. Pozwala ludziom skupić się na zadaniach wymagających rozwiązywania problemów lub budowania relacji, których automatyzacja nie jest w stanie niezawodnie wykonać.

3. Jakie modele uczenia maszynowego są najczęściej wykorzystywane w IPA?

W IPA najczęściej stosuje się modele języka naturalnego (np. BERT, GPT) do analizy nieustrukturyzowanego tekstu, lasy losowe do decyzji opartych na regułach oraz modele klasyfikacyjne do tagowania dokumentów czy rozpoznawania intencji. Wybór zależy od konkretnego zadania do automatyzacji.

4. Czy IPA jest przeznaczona tylko dla dużych firm, czy mogą z niej korzystać także małe i średnie przedsiębiorstwa?

IPA jest jak najbardziej przydatne dla MŚP, ponieważ pozwala małym zespołom automatyzować powtarzalne zadania, takie jak obsługa faktur czy weryfikacja formularzy. Narzędzia IPA w chmurze sprawiają, że jest to rozwiązanie dostępne i skalowalne nawet dla firm z ograniczonymi zasobami.

5. Jakie dane są potrzebne, aby skutecznie trenować lub konfigurować modele IPA?

Aby skutecznie trenować modele IPA, potrzebujesz rzeczywistych danych operacyjnych — e-maili, zgłoszeń do wsparcia, logów czatów, formularzy i zapisów transakcji — wraz z poprawnymi wynikami lub działaniami. Czyste, oznaczone dane historyczne poprawiają skuteczność modeli.