Trong thế giới phần mềm kinh doanh, có ít công cụ nào phổ biến - hoặc gây nhiều vấn đề - như Microsoft Excel. Giờ đây, Claude AI của Anthropic đang bước trực tiếp vào đấu trường này với Claude for Excel, hiện đang trong giai đoạn beta như một bản xem trước nghiên cứu. Thông báo này đã châm ngòi cho một cuộc tranh luận gay gắt giữa các chuyên gia công nghệ về việc liệu tích hợp AI đại diện cho một bước đột phá về năng suất hay là một thảm họa tiềm tàng đang chờ đợi doanh nghiệp.
Lời Hứa Hẹn Từ Bảng Tính Được Vận Hành Bởi AI
Claude for Excel hướng tới việc thay đổi cách các doanh nghiệp tương tác với bảng tính của họ. Công cụ này hứa hẹn sẽ hiểu được toàn bộ sổ làm việc, từ các công thức lồng nhau đến các phụ thuộc bảng phức tạp. Người dùng có thể đặt các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên về các ô cụ thể, công thức hoặc luồng tính toán xuyên qua nhiều trang tính. Mỗi lời giải thích đều bao gồm các trích dẫn cấp độ ô để xác minh. Hệ thống này cũng tuyên bố sẽ giúp gỡ lỗi các lỗi Excel phổ biến như lỗi #REF! và #VALUE!, truy dấu chúng về nguồn gốc chỉ trong vài giây.
Có lẽ hấp dẫn nhất là khả năng kiểm tra các kịch bản khác nhau trong khi vẫn bảo toàn tất cả các công thức và sự phụ thuộc. Đối với mô hình tài chính và phân tích kinh doanh, điều này có thể đẩy nhanh đáng kể quá trình ra quyết định. Như một bình luận viên đã nhận xét về các khả năng AI tương tự, Đây là một phạm vi ảnh hưởng cực kỳ lớn, chạm đến một tỷ lệ phần trăm đáng kể công việc cổ cồn trắng. Ngay cả chỉ việc tự động hóa/ tạo khung cơ bản cho bảng tính cũng sẽ là một cú tăng năng suất lớn cho nhiều nhân viên.
Các Tính Năng Chính của Claude for Excel:
- Hiểu toàn bộ workbook bao gồm các công thức lồng nhau và phụ thuộc giữa các tab
- Cung cấp giải thích kèm trích dẫn cụ thể từng ô
- Cập nhật các giả định trong khi vẫn bảo toàn các công thức và phụ thuộc
- Gỡ lỗi các lỗi Excel phổ biến (REF!, VALUE!, tham chiếu vòng)
- Kiểm tra các kịch bản khác nhau với tính minh bạch hoàn toàn
- Hiện đang ở giai đoạn beta như một bản xem trước nghiên cứu
Vấn Đề Ảo Giác Trong Các Hệ Thống Trọng Yếu Kinh Doanh
Mối quan ngại quan trọng nhất nổi lên từ cuộc thảo luận trong cộng đồng xoay quanh bản chất xác suất vốn có của AI. Không giống như phần mềm truyền thống hoạt động một cách xác định, các mô hình ngôn ngữ lớn dựa vào nhận dạng mẫu và xác suất thống kê. Điều này hoạt động tốt cho các nhiệm vụ sáng tạo nhưng lại gióng lên hồi chuông cảnh báo cho việc lập mô hình tài chính và các tính toán trọng yếu trong kinh doanh.
Tôi không tin tưởng các LLM để thực hiện loại công việc xác định chính xác mà bạn cần trong một bảng tính. Điều then chốt thực sự là thế này - tất cả các LLM mà tôi biết đều dựa vào entropy và tính ngẫu nhiên để mô phỏng sự sáng tạo của con người. Điều này khá hiệu quả để tạo ra những bức ảnh đẹp, sáng tác tiểu thuyết fan fiction hoặc mô phỏng giọng điệu của ai đó. Nó không phải là nền tảng để có được những bảng tính chính xác thể hiện điều bạn muốn thể hiện.
Một số người dùng đã chia sẻ những trải nghiệm đáng báo động với các công cụ AI khi chúng âm thầm thay đổi tài liệu. Một người kể lại việc một AI đã sửa đổi số tài khoản ngân hàng khi chỉnh sửa một hóa đơn. Người khác mô tả những nỗ lực tự động hóa việc tạo báo cáo nơi AI bỏ qua các nguyên tắc kế toán cơ bản như đảm bảo nợ phải khớp với có. Những lỗi thầm lặng này có thể dẫn đến hậu quả thảm khốc trong báo cáo tài chính hoặc tuân thủ quy định.
Yếu Tố Con Người: Sự Tin Cậy và Xác Minh
Cuộc thảo luận tiết lộ một sự căng thẳng cơ bản giữa khả năng của AI và sự giám sát của con người. Những người ủng hộ lập luận rằng vì con người vốn đã thường xuyên mắc lỗi trong các bảng tính phức tạp, sự hỗ trợ của AI thực ra có thể cải thiện độ chính xác. Họ chỉ ra tiềm năng của AI trong việc phát hiện các lỗi của con người vốn thường bị bỏ sót trong các bảng tính công ty rộng lớn.
Tuy nhiên, những người hoài nghi lo ngại về vấn đề hộp đen. Không giống như các bảng tính do con người tạo ra nơi logic có thể (về lý thuyết) được truy dấu, các công thức do AI tạo ra có thể sẽ khó hiểu đối với những người xem xét. Như một bình luận viên đã nói, Kiểm tra bảng tính của người khác là một cơn ác mộng. Nếu công ty của bạn có các tiêu chuẩn cực kỳ tốt thì sẽ đỡ khổ sở hơn vì ít nhất định dạng v.v... sẽ thống nhất... Nhưng không, nhìn chung tôi không tin họ sẽ làm những điều hợp lý với các công thức cơ bản.
Các mối quan ngại của cộng đồng được nhấn mạnh:
- LLM là các hệ thống xác suất, trong khi bảng tính yêu cầu độ chính xác tuyệt đối
- Lỗi thầm lặng và ảo giác trong các hệ thống quan trọng của doanh nghiệp
- Khó khăn trong việc xác minh các thay đổi do AI tạo ra trong các bảng tính phức tạp
- Vấn đề bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định
- Nguy cơ thay thế việc làm trong các vai trò xử lý dữ liệu
- Thách thức về dấu vết kiểm toán và trách nhiệm giải trình
Hàm Ý Kinh Tế và Sự Chuyển Đổi Lực Lượng Lao Động
Tác động kinh tế tiềm năng của các công cụ bảng tính AI hiệu quả là không thể đánh giá thấp. Excel là nền tảng cho một phần khổng lồ các quy trình kinh doanh toàn cầu, từ kế toán doanh nghiệp nhỏ đến việc ra quyết định của các tập đoàn tỷ đô. Một bình luận viên lưu ý rằng bảng tính là công cụ chính được sử dụng cho 15% nền kinh tế Hoa Kỳ.
Điều này tạo ra cả cơ hội lẫn sự gián đoạn. Các nhà phân tích cấp dưới và nhân viên hành chính, những người hiện đang xử lý các nhiệm vụ thao tác dữ liệu, có thể thấy vai trò của họ bị biến đổi hoặc loại bỏ. Như một người dùng quan sát, Vợ tôi làm trong lĩnh vực vận hành bảo hiểm - tất cả mọi người mà cô ấy quản lý từ trên xuống dưới đều sống trong Excel. Đối với nhân viên tuyến đầu, một tỷ lệ lớn công việc của họ là những việc kiểu như 'Nhìn vào hệ thống nội bộ này, xuất dữ liệu ra excel, kết hợp nó với một số hệ thống nội bộ khác, thực hiện một số diễn giải cơ bản, xác minh nó, đưa ra đề xuất'. Việc Sử Dụng Máy Tính + Sử Dụng Excel hiện chưa đạt đến trình độ đó... nhưng những công việc này sẽ là những mục đầu tiên bị cắt giảm khi các tích hợp này trưởng thành.
Mối Quan Ngại Về Bảo Mật và Tuân Thủ
Việc áp dụng trong doanh nghiệp phải đối mặt với những trở ngại đáng kể xung quanh bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định. Các tổ chức tài chính, tổ chức y tế và các ngành công nghiệp được quy định khác phải cân nhắc xem việc gửi dữ liệu bảng tính nhạy cảm đến các dịch vụ AI bên ngoài có vi phạm các yêu cầu bảo vệ dữ liệu hay không. Một bình luận viên đơn giản tuyên bố, Luật bảo mật ngân hàng + dữ liệu định danh khách hàng + công cụ AI = Không ổn chút nào.
Các hàm ý về kiểm toán cũng phức tạp không kém. Như một người dùng khác đã chất vấn, Giờ hãy thử nói với các Kiểm toán viên rằng bảng tính tài chính chúng tôi có ở đây được AI chạm vào khắp nơi. 'Tôi thề là tôi không nấu sổ sách, tôi hứa là chính AI đã khiến báo cáo tài chính của chúng ta trông tốt hơn thực tế, tin tôi đi!', Joe từ phòng Kế toán nói.
Tác động Kinh doanh Được Báo cáo từ Lỗi Bảng tính:
- Thiệt hại 10 triệu đô la từ bản cập nhật Windows ảnh hưởng đến bảng tính cũ
- Hàng nghìn ca COVID không được báo cáo do lỗi bảng tính
- Lỗi trong các bài báo nghiên cứu di truyền học ảnh hưởng đến tính hợp lệ khoa học
- Công bố nhầm người chiến thắng trong cuộc bầu cử quốc gia do lỗi bảng tính
- Các chương trình thắt lưng buộc bụng kinh tế phản tác dụng dựa trên bảng tính có sai sót
Tương Lai Của Sự Cộng Tác Giữa Con Người Và AI
Bất chấp những lo ngại, nhiều người nhìn thấy tiềm năng cho một sự chuyển đổi tích cực. Các ứng dụng hứa hẹn nhất có lẽ nằm ở việc hỗ trợ hơn là thay thế chuyên môn của con người. AI có thể xử lý các nhiệm vụ tẻ nhạt như tính nhất quán về định dạng, tạo công thức cơ bản và kiểm tra lỗi ban đầu, giải phóng các chuyên gia con người để tập trung vào phân tích cấp cao hơn và ra quyết định.
Một số người hình dung về một tương lai nơi AI đóng vai trò như một trợ lý chuyên gia luôn sẵn sàng. Như một bình luận viên mô tả trải nghiệm của họ với AI lập trình: Tôi sử dụng AI mỗi ngày. Nếu không có sự giám sát, nó không hoạt động tốt. Nếu nó không hoạt động tốt, tôi sẽ tự mình làm, bởi vì tôi quan tâm đến việc mọi thứ được thực hiện tốt. Các LLM giúp tôi làm tốt hơn công việc của mình, chúng không thay thế tôi.
Thành công của công cụ cuối cùng có thể phụ thuộc vào việc tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa tự động hóa AI và giám sát của con người. Đối với các nhiệm vụ thường nhật với các mẫu rõ ràng, sự hỗ trợ của AI có thể mang tính cách mạng. Đối với các mô hình tài chính phức tạp, trọng yếu, chuyên môn của con người có lẽ vẫn sẽ cần thiết trong tương lai gần.
Việc ra mắt Claude for Excel đánh dấu một cột mốc quan trọng trong hành trình của AI bước vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi. Trong khi công nghệ này hứa hẹn những lợi ích năng suất chưa từng có, cuộc thảo luận trong cộng đồng làm nổi bật những mối quan ngại chính đáng về độ chính xác, bảo mật và sự không tương thích cơ bản giữa các hệ thống AI xác suất và các yêu cầu kinh doanh xác định. Khi các tổ chức cân nhắc áp dụng những công cụ này, họ sẽ cần phải đánh giá lợi ích hiệu quả so với rủi ro của việc đưa các hệ thống không xác định vào các quy trình nơi độ chính xác là quan trọng nhất.
Tham khảo: Piloting Claude for Excel