Được xuất bản vào ngày 1 tháng 5 năm 2026, 6:30 sáng EDT
Tony Phillips là một người dùng Microsoft Office giàu kinh nghiệm với bằng danh dự kép về Ngôn ngữ học và Nghiên cứu tiếng Tây Ban Nha. Trước khi bắt đầu làm việc tại How-to Geek vào tháng 1 năm 2024, anh ấy đã làm việc với tư cách là nhà sản xuất tài liệu, người quản lý dữ liệu và người sáng tạo nội dung trong hơn 10 năm và yêu thích tạo bảng tính cũng như tài liệu khi rảnh rỗi.
Tony cũng là người hiệu đính học thuật, có kinh nghiệm đọc, biên tập và định dạng hơn 3 triệu từ các bài phát biểu cá nhân, sơ yếu lý lịch, thư giới thiệu, đề xuất nghiên cứu và luận văn. Trước khi tham gia How-To Geek , Tony đã định dạng và viết tài liệu cho các công ty luật, bao gồm hợp đồng, Di chúc và Giấy ủy quyền.
Tony bị ám ảnh bởi Microsoft Office! Anh ta sẽ tìm ra bất kỳ lý do nào để tạo một bảng tính, khám phá các cách thêm các công thức phức tạp và khám phá những cách mới để đánh dấu dữ liệu. Anh ấy cũng tự hào về việc tạo ra các tài liệu Word có vẻ phù hợp. Anh từng làm quản lý dữ liệu tại một trường trung học ở Anh và có nhiều năm kinh nghiệm giảng dạy trên lớp với Microsoft PowerPoint. Anh ấy thích giải quyết các vấn đề trong Microsoft Office và sử dụng kiến thức chuyên môn cũng như trình độ đào tạo pháp lý của mình để tìm ra giải pháp.
Bên ngoài thế giới Microsoft, Tony là một người yêu chó và yêu chó, hâm mộ bóng đá, chụp ảnh thiên văn, làm vườn và chơi gôn.
Đó là ảo tưởng cuối cùng về AI:ý tưởng rằng một chatbot có thể gỡ rối dữ liệu Excel vô tổ chức trong nhiều năm chỉ trong vài giây. Trong thực tế, dữ liệu lộn xộn tạo ra những lời nhắc không rõ ràng và kết quả đầu ra không đáng tin cậy. Tự động hóa sẽ không sửa được lỗi logic; nó chỉ giúp bạn mắc lỗi nhanh hơn mà thôi.
Ngụy biện "cây đũa thần"
Lời nhắc của bạn sẽ không sửa được lược đồ bị hỏng
Ưu điểm lớn nhất của AI Excel hiện đại là nó có thể "hiểu" bất cứ điều gì bạn đánh dấu. Đó là một câu chuyện hay:bạn chọn một phạm vi lộn xộn, đặt một câu hỏi bằng tiếng Anh đơn giản và chờ đợi điều kỳ diệu xảy ra. Nhưng điều đó chỉ có tác dụng nếu bảng tính thực sự có ý nghĩa ngay từ đầu. Nếu dữ liệu của bạn là thảm họa, AI sẽ không "diễn giải" bất cứ điều gì. Chỉ là đoán mò thôi.
Hệ thống AI cần một bản đồ vững chắc để theo dõi và trong Excel, bản đồ đó chính là lược đồ của bạn. Nếu bạn đã hợp nhất các ô ở mọi nơi, các tiêu đề không khớp và các phép tính ngẫu nhiên trôi nổi trong khoảng trắng, thì AI sẽ gặp trục trặc. Nếu một cột có tiêu đề là "Doanh thu", một cột khác có tiêu đề là "Rev" và cột thứ ba hoàn toàn thiếu tiêu đề thì hệ thống không có cách nào để biết chúng giống nhau. Bất kỳ dự đoán nào nó đưa ra đều có thể trở thành một quả mìn tiềm tàng cho dữ liệu của bạn, vì vậy bạn phải hiểu rõ logic trước khi có thể mong đợi phần mềm tuân theo nó.
Liên quan
Sự thật khó chịu về Copilot:Microsoft biết nó vô dụng
Microsoft tích hợp Copilot vào hệ sinh thái của mình nhưng vẫn giới hạn vị trí và cách thức tin cậy của nó.
Đổ rác vào, đổ rác tự động
Lời nhắc không rõ ràng dẫn đến đầu ra không đáng tin cậy
Tất cả chúng ta đều đã nghe thấy "rác vào, rác ra", nhưng AI khiến rác khó phát hiện hơn rất nhiều. Trong một bảng Excel tiêu chuẩn, một công thức sai thường gây ra lỗi #REF! hoặc #VALUE! lỗi, mà—mặc dù khó chịu—ít nhất cũng cho bạn ý tưởng rằng có điều gì đó không ổn. Mặt khác, AI được xây dựng để trở thành một trợ lý hữu ích nên nó thường sẽ đưa ra cho bạn câu trả lời đầy tự tin ngay cả khi dữ liệu hoàn toàn vô nghĩa.
Sự mơ hồ là kẻ giết người thực sự ở đây. Nếu bạn đang trộn các định dạng, chẳng hạn như số được lưu dưới dạng văn bản hoặc ký hiệu tiền tệ không nhất quán, mô hình phải đưa ra dự đoán có căn cứ trước khi có thể bắt đầu. Hãy tưởng tượng một cột "Tổng cộng" vô tình bao gồm cả doanh số bán hàng riêng lẻ và tổng phụ mà bạn đã nhập theo cách thủ công. Nếu bạn yêu cầu AI tính tổng số đó, nó có thể đếm gấp đôi một nửa trang tính của bạn mà không có một cảnh báo nào. Bạn sẽ có được một báo cáo có vẻ chuyên nghiệp nhưng lại mang tính hư cấu về mặt toán học.
Nói tóm lại, AI không dọn dẹp được mớ hỗn độn; nó chỉ đơn giản là đánh bóng nó.
Microsoft 365 cá nhân
HĐH Windows, macOS, iPhone, iPad, Android
Dùng thử miễn phí 1 tháng
Microsoft 365 bao gồm quyền truy cập vào các ứng dụng Office như Word, Excel và PowerPoint trên tối đa 5 thiết bị, 1 TB dung lượng lưu trữ OneDrive, v.v.
Phi công phụ đóng vai trò là bộ khuếch đại, không phải là thiết bị sửa lỗi
AI tăng tốc lỗi bảng tính trên quy mô lớn
Thật hấp dẫn khi coi AI như một con đường tắt để thoát khỏi công việc “nhàm chán” của kỷ luật bảng tính. Trên thực tế, nó là chiếc loa phóng thanh cho bất kỳ thói quen nào bạn đã có. Nếu cấu trúc của bạn ổn định, AI là một hệ số nhân lực khổng lồ giúp xử lý công việc lặp đi lặp lại một cách nhanh chóng. Nhưng nếu nền tảng của bạn không ổn định, AI sẽ chỉ giúp bạn thất bại ở quy mô lớn hơn nhiều.
Một giá trị được mã hóa cứng ẩn trong công thức có thể làm hỏng mọi hiểu biết sâu sắc mà AI tạo ra. Một phạm vi được xác định kém không chỉ làm lệch một ô; nó làm lệch toàn bộ quy trình làm việc tự động. Vì vậy, thay vì sửa logic của bạn, những công cụ này sẽ mở rộng nó. Khi AI không thể cung cấp cho bạn câu trả lời mà bạn muốn, bạn nên chuyển vấn đề thành một tập lệnh được tạo hoặc một khối Python, nhưng điều đó chỉ mang lại cho mớ hỗn độn một nơi mới để ẩn náu.
Cấu trúc trước khi tự động hóa
Tính logic phải có trước các tính năng AI
Ngày càng có nhiều ý kiến cho rằng chúng ta không cần phải tổ chức nữa vì máy móc đã đủ thông minh để xử lý việc đó. Đó là một cái bẫy. Mô hình hóa dữ liệu vẫn là nền tảng của một trang tính tốt. Lấy một bảng Excel làm ví dụ. Vâng, nó trông đẹp, nhưng nó còn có tác dụng nhiều hơn là chỉ đẹp mắt. Nó đặt ra các ranh giới để giữ AI đi đúng hướng. Mỗi hàng cần phải là một bản ghi nhất quán và mỗi cột phải chứa một trường rõ ràng.
Không có cấu trúc đó, AI sẽ không có gì ổn định để bám vào. Trước khi bạn chạm vào bất kỳ tính năng AI nào, những điều cơ bản vẫn quan trọng:loại bỏ các ô đã hợp nhất (thay vào đó hãy sử dụng Center Across Selection), giữ cho các loại dữ liệu của bạn nhất quán và sử dụng các tiêu đề duy nhất thực sự mô tả dữ liệu. Nếu mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra không rõ ràng trong chính dữ liệu thì AI sẽ không tìm thấy chúng.
Tự động hóa không khắc phục được tình trạng thiếu tổ chức; nó chỉ hoạt động dựa trên sự nhầm lẫn mà thôi.
Liên quan
5 Cách Cải Thiện Cấu Trúc Dữ Liệu Trong Microsoft Excel
Việc sắp xếp mọi thứ trong bảng tính của bạn là điều đáng nỗ lực.
Nợ kỹ thuật trong thời đại AI
Những đoạn script bạn không hiểu sẽ trở thành cơn ác mộng trong tương lai
Bài hát hấp dẫn nhất của Excel AI là khả năng tạo tập lệnh Python hoặc VBA để sửa sổ làm việc bị hỏng cho bạn. Trên giấy tờ, điều đó thật tuyệt vời—hãy để bot viết mã để bạn không cần phải làm vậy. Tuy nhiên, trên thực tế, bạn đang phải gánh khoản nợ kỹ thuật, đánh đổi một vài phút làm việc thủ công để lấy một cơn ác mộng về việc bảo trì dài hạn.
Các tập lệnh do AI tạo thường rất cụ thể đối với giao diện dữ liệu của bạn hiện tại. Lần thứ hai bạn thêm cột mới hoặc đổi tên tiêu đề, tập lệnh đó có thể bị hỏng. Điều tương tự cũng có thể xảy ra đối với những tình huống khi bạn sao chép và dán tập lệnh vào môi trường khác. Nếu bạn không viết mã và không hiểu cách thức hoạt động của nó thì bạn không thể sửa được. Bạn đang phải dựa vào một hệ thống mà bạn không thiết kế và không thể gỡ lỗi, đây là một nơi nguy hiểm khi sếp đang chờ báo cáo. Sự phức tạp không biến mất một cách kỳ diệu; nó chỉ được di chuyển ra khỏi tầm mắt ở nơi có thể gây sát thương nhiều nhất.
Con đường dẫn đến năng suất thực sự
Tôi không nói rằng AI không thể hữu ích trong bảng tính Excel tiếp theo của bạn. Nhưng tôi là ai nói rằng số nhân bằng 0 vẫn bằng 0. Nếu bạn nạp sự hỗn loạn đã được đánh bóng vào cỗ máy, bạn sẽ luôn mắc phải những sai lầm nhanh hơn, tự tin hơn. Cấu trúc rõ ràng và mô hình hóa dữ liệu vững chắc vẫn được ưu tiên hàng đầu. Chỉ khi những điều đó được áp dụng thì các công cụ AI mới trở nên hữu ích một cách đáng tin cậy trong quy trình làm việc của Excel.
Liên quan