ในโลกของซอฟต์แวร์ธุรกิจ มีเครื่องมือไม่กี่อย่างที่แพร่หลาย - หรือมีปัญหามาก - เท่ากับ Microsoft Excel ตอนนี้ Claude AI จาก Anthropic กำลังก้าวเข้ามาในสนามนี้โดยตรงด้วย Claude for Excel ซึ่งขณะนี้อยู่ในช่วงเบต้าเพื่อแสดงตัวอย่างการวิจัย การประกาศนี้ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างรุนแรงในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี เกี่ยวกับว่าการบูรณาการ AI เป็นความก้าวหน้าทางประสิทธิภาพการทำงานหรือเป็นหายนะขององค์กรที่รอเวลาประทุ
คำสัญญาของสเปรดชีตที่ขับเคลื่อนด้วย AI
Claude for Excel มีเป้าหมายที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ธุรกิจมีปฏิสัมพันธ์กับสเปรดชีตของพวกเขา เครื่องมือนี้สัญญาว่าจะเข้าใจสมุดงานทั้งหมด ตั้งแต่สูตรที่ซ้อนกันไปจนถึงการพึ่งพาตารางที่ซับซ้อน ผู้ใช้สามารถถามคำถามด้วยภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับเซลล์เฉพาะ สูตร หรือลำดับการคำนวณ across หลายเวิร์กชีต ทุกคำอธิบายประกอบด้วยการอ้างอิงระดับเซลล์สำหรับการตรวจสอบ ระบบยังอ้างว่าช่วยแก้ไขข้อผิดพลาดทั่วไปของ Excel เช่น ข้อผิดพลาด #REF! และ #VALUE! โดยติดตามไปยังแหล่งที่มาได้ภายในไม่กี่วินาที
สิ่งที่อาจน่าสนใจที่สุดคือความสามารถในการทดสอบสถานการณ์ต่างๆ ในขณะที่ยังคงรักษาสูตรและการพึ่งพาทั้งหมดไว้ สำหรับการสร้างแบบจำลองทางการเงินและการวิเคราะห์ธุรกิจ สิ่งนี้อาจเร่งกระบวนการตัดสินใจได้อย่างมาก ตามที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนระบุเกี่ยวกับความสามารถ AI ที่คล้ายกัน นี่เป็นพื้นที่ขนาดใหญ่และกว้างขวางที่เกี่ยวข้องกับงานออฟฟิศในเปอร์เซ็นต์ที่สูง แม้เพียงการทำให้สเปรดชีตเป็นอัตโนมัติ/สร้างโครงสร้างพื้นฐานก็จะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่สำคัญสำหรับพนักงานหลายคน
ฟีเจอร์หลักของ Claude for Excel:
- เข้าใจเวิร์กบุ๊กทั้งหมด รวมถึงสูตรที่ซ้อนกันและการอ้างอิงระหว่างแท็บ
- ให้คำอธิบายพร้อมการอ้างอิงระดับเซลล์
- อัปเดตข้อสมมติฐานโดยยังคงรักษาสูตรและการอ้างอิงไว้
- แก้ไขข้อผิดพลาดทั่วไปใน Excel (REF!, VALUE!, การอ้างอิงแบบวงกลม)
- ทดสอบสถานการณ์ต่างๆ ด้วยความโปร่งใสอย่างเต็มที่
- ปัจจุบันอยู่ในช่วงเบต้าในรูปแบบ research preview
ปัญหาการหลงผิด (Hallucination) ในระบบที่สำคัญต่อธุรกิจ
ความกังวลที่สำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นจากการอภิปรายในชุมชนเกี่ยวข้องกับธรรมชาติเชิงความน่าจะเป็นโดยธรรมชาติของ AI ไม่เหมือนซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมที่ทำงานแบบกำหนดได้ (deterministically) แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่พึ่งพาการจดจำรูปแบบและความน่าจะเป็นทางสถิติ สิ่งนี้ทำงานได้ดีสำหรับงานสร้างสรรค์ แต่ทำให้เกิดสัญญาณเตือนสำหรับการสร้างแบบจำลองทางการเงินและการคำนวณที่สำคัญต่อธุรกิจ
ฉันไม่เชื่อใจให้ LLMs ทำงานแบบแม่นยำและกำหนดได้ที่คุณต้องการในสเปรดชีต ประเด็นสำคัญจริงๆ คือ - LLMs ทุกตัวที่ฉันรู้จักพึ่งพาเอ็นโทรปีและความสุ่มเพื่อเลียนแบบความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ สิ่งนี้ทำงานได้ค่อนข้างดีสำหรับรูปภาพที่สวยงามและการสร้างเรื่องแฟนฟิกชันหรือการเลียนแบบน้ำเสียงของใครบางคน แต่มันไม่ใช่พื้นฐานสำหรับการได้สเปรดชีตที่ถูกต้องซึ่งแสดงสิ่งที่คุณต้องการแสดง
ผู้ใช้หลายคนแบ่งปันประสบการณ์ที่น่าตกใจกับเครื่องมือ AI ที่ทำการเปลี่ยนแปลงเอกสารโดยไม่แจ้งให้ทราบ หนึ่งในนั้นเล่าถึงวิธีที่ AI แก้ไขเลขที่บัญชีธนาคารขณะกำลังแก้ไขใบแจ้งหนี้ อีกคนอธิบายความพยายามในการทำให้การสร้างรายงานเป็นอัตโนมัติ ซึ่ง AI ไม่สนใจหลักการบัญชีพื้นฐาน เช่น การทำให้เดบิตตรงกับเครดิต ความล้มเหลวที่เงียบเหล่านี้สามารถมีผลกระทบร้ายแรงในการรายงานทางการเงินหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ปัจจัยมนุษย์: ความไว้วางใจและการตรวจสอบ
การอภิปรายเผยให้เห็นความตึงเครียดพื้นฐานระหว่างความสามารถของ AI กับการกำกับดูแลของมนุษย์ ผู้สนับสนุนโต้แย้งว่าเนื่องจากมนุษย์ทำผิดพลาดบ่อยครั้งในสเปรดชีตที่ซับซ้อนอยู่แล้ว ความช่วยเหลือจาก AI อาจช่วยปรับปรุงความถูกต้องได้จริง พวกเขาชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการตรวจจับข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่มักไม่ถูกค้นพบในสเปรดชีตองค์กรที่แผ่ขยายออกไป
อย่างไรก็ตาม ผู้ที่สงสัยกังวลเกี่ยวกับปัญหา กล่องดำ (black box) ไม่เหมือนสเปรดชีตที่มนุษย์สร้างขึ้นซึ่งตรรกะสามารถ (ในทางทฤษฎี) ถูกติดตามได้ สูตรที่สร้างโดย AI อาจไม่สามารถเข้าใจได้สำหรับผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ ตามที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนกล่าวไว้ การตรวจสอบสเปรดชีตของคนอื่นเป็นฝันร้ายอย่างยิ่ง หากบริษัทของคุณมีมาตรฐานที่ดีมาก มันก็จะทรมานน้อยลงเพราะอย่างน้อยการจัดรูปแบบ ฯลฯ จะมีความสม่ำเสมอ... แต่ไม่ ฉันโดยทั่วไปไม่เชื่อใจพวกเขาที่จะทำสิ่งที่มีเหตุผลด้วยการกำหนดสูตรพื้นฐาน
ข้อกังวลที่ชุมชนเน้นย้ำ:
- LLMs เป็นระบบความน่าจะเป็น ในขณะที่สปรีดชีตต้องการความแม่นยำแบบกำหนดได้
- ข้อผิดพลาดที่เงียบงันและภาพหลอนในระบบที่สำคัญต่อธุรกิจ
- ความยากลำบากในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่สร้างโดย AI ในสปรีดชีตที่ซับซ้อน
- ปัญหาความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- ศักยภาพในการแทนที่งานในบทบาทการประมวลผลข้อมูล
- ความท้าทายด้านร่องรอยการตรวจสอบและความรับผิดชอบ
ผลกระทบทางเศรษฐกิจและการเปลี่ยนแปลงกำลังแรงงาน
ผลกระทบทางเศรษฐกิจที่อาจเกิดขึ้นจากเครื่องมือสเปรดชีต AI ที่มีประสิทธิภาพไม่สามารถประเมินค่าต่ำไปได้ Excel เป็นพื้นฐานของส่วนใหญ่ของกระบวนการธุรกิจทั่วโลก ตั้งแต่การบัญชีสำหรับธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงการตัดสินใจขององค์กรระดับพันล้านดอลลาร์ ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนระบุว่าสเปรดชีตเป็นเครื่องมือหลักที่ใช้สำหรับ 15% ของเศรษฐกิจสหรัฐอเมริกา
สิ่งนี้สร้างทั้งโอกาสและการหยุดชะงัก นักวิเคราะห์รุ่นจูเนียร์และพนักงานธุรการที่ปัจจุบันจัดการงานการจัดการข้อมูลอาจเห็นบทบาทของพวกเขาถูกเปลี่ยนแปลงหรือถูกกำจัดออกไป ตามที่ผู้ใช้หนึ่งคนสังเกต ภรรยาของฉันทำงานในด้านการดำเนินการประกันภัย - ทุกคนที่เธอจัดการจากบนลงล่างใช้ชีวิตอยู่ใน Excel สำหรับพนักงานระดับล่าง เปอร์เซ็นต์ขนาดใหญ่ของงานพวกเขาคืออะไรบางอย่างเช่น 'ดูที่ระบบภายในนี้ ส่งออกข้อมูลไปยัง excel รวมเข้ากับระบบภายในอื่นบางระบบ ทำการตีความพื้นฐานบางอย่าง ตรวจสอบมัน สร้างคำแนะนำ' การใช้คอมพิวเตอร์ + การใช้ Excel ยังไม่พร้อม...แต่งานเหล่านี้กำลังจะถูกตัดออกเป็นอันดับแรกเมื่อการบูรณาการเหล่านี้เติบโตเต็มที่
ความกังวลด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
การนำไปใช้ในองค์กรต้องเผชิญกับอุปสรรคสำคัญรอบๆ ความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดกฎหมาย สถาบันการเงิน องค์กรด้านการดูแลสุขภาพ และอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่ถูกควบคุมต้องพิจารณาว่าการส่งข้อมูลสเปรดชีตที่ละเอียดอ่อนไปยังบริการ AI ภายนอกเป็นการละเมิดข้อกำหนดการปกป้องข้อมูลหรือไม่ ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนระบุอย่างง่ายๆ ว่า กฎหมายการรักษาความลับของธนาคาร + ข้อมูลที่ระบุตัวตนลูกค้า + เครื่องมือ AI = ไม่ดีแน่
ผลกระทบต่อการตรวจสอบมีความซับซ้อนไม่แพ้กัน ตามที่ผู้ใช้อีกคนตั้งคำถาม ใช่ ตอนนี้บอกผู้ตรวจสอบว่าสเปรดชีตทางการเงินที่เรามีที่นี่มี AI แตะต้องมันไปทั่ว 'ฉันไม่ได้ตบแต่งบัญชีสัญญานะ มันคือ AI ที่ทำให้งบการเงินของเราดูดีกว่าที่เป็นจริงจริงๆ 相信我吧!' Joe จากฝ่ายบัญชีกล่าว
ผลกระทบทางธุรกิจที่รายงานจากข้อผิดพลาดของสプレดชีต:
- ขาดทุน 10 ล้านดอลลาร์จากการอัปเดต Windows ที่ส่งผลกระทบต่อสเปรดชีตเก่าแก่
- ผู้ติดเชื้อ COVID หลายพันรายที่ไม่ได้รับการรายงานเนื่องจากข้อผิดพลาดของสเปรดชีต
- ข้อผิดพลาดในเอกสารวิจัยด้านพันธุศาสตร์ที่ส่งผลกระทบต่อความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์
- ประกาศผู้ชนะผิดในการเลือกตั้งระดับชาติเนื่องจากความผิดพลาดของสเปรดชีต
- โครงการรัดเข็มขัดทางเศรษฐกิจที่ส่งผลเสียซึ่งอิงจากสเปรดชีตที่มีข้อบกพร่อง
อนาคตของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI
แม้จะมีข้อกังวล หลายคนเห็นศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงในทางบวก การประยุกต์ใช้ที่มีแนวโน้มมากที่สุดอาจเป็นการช่วยเหลือมากกว่าการแทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ AI สามารถจัดการงานน่าเบื่อ เช่น ความสม่ำเสมอของการจัดรูปแบบ การสร้างสูตรพื้นฐาน และการตรวจสอบข้อผิดพลาดเบื้องต้น ซึ่งทำให้ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์มีอิสระที่จะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ระดับสูงและการตัดสินใจ
บางคนจินตนาการถึงอนาคตที่ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยผู้เชี่ยวชาญที่พร้อมให้บริการตลอดเวลา ตามที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งคนอธิบายประสบการณ์ของพวกเขากับ AI ในการเขียนโค้ด: ฉันใช้ AI ทุกวัน หากไม่มีผู้ควบคุม มันทำงานได้ไม่ดี หากมันทำงานได้ไม่ดี ฉันจะทำมันด้วยตัวเอง เพราะฉันใส่ใจว่าสิ่งต่างๆ ทำได้ดี LLMs ทำให้ฉันดีขึ้นในงานของพวกเขา พวกเขาไม่แทนที่ฉัน
ความสำเร็จของเครื่องมืออาจขึ้นอยู่กับการหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างระบบอัตโนมัติของ AI กับการกำกับดูแลของมนุษย์ในท้ายที่สุด สำหรับงานประจำที่มีรูปแบบชัดเจน ความช่วยเหลือจาก AI อาจเปลี่ยนแปลงได้ สำหรับแบบจำลองทางการเงินที่ซับซ้อนและสำคัญต่อภารกิจ ความเชี่ยวชาญของมนุษย์มีแนวโน้มที่จะยังคงจำเป็นอย่างยิ่งในอนาคตอันใกล้
การเปิดตัว Claude for Excel เป็นจุดหมายสำคัญในการเดินทางของ AI เข้าสู่การดำเนินงานหลักของธุรกิจ ในขณะที่เทคโนโลยีสัญญาถึงกำไรด้านประสิทธิภาพการทำงานที่ไม่เคยมีมาก่อน การอภิปรายในชุมชนเน้นย้ำถึงข้อกังวลที่ชอบด้วยกฎหมายเกี่ยวกับความถูกต้อง ความปลอดภัย และความไม่ตรงกันพื้นฐานระหว่างระบบ AI เชิงความน่าจะเป็นและข้อกำหนดทางธุรกิจแบบกำหนดได้ ในขณะที่องค์กรต่างๆ พิจารณานำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้ พวกเขาจะต้องชั่งน้ำหนักประโยชน์ด้านประสิทธิภาพกับความเสี่ยงของการแนะนำระบบที่ไม่กำหนดได้เข้าสู่กระบวนการที่ความแม่นยำสำคัญที่สุด
อ้างอิง: Piloting Claude for Excel