Jak AI zmienia arkusze kalkulacyjne — od VBA do generatywnej AI

Wprowadzenie: Excel jako fundament pracy analitycznej

Od momentu swojego powstania Excel stał się jednym z najważniejszych narzędzi wykorzystywanych przez analityków, finansistów, menedżerów czy pracowników administracyjnych na całym świecie. Jego uniwersalność, elastyczność oraz przystępność sprawiły, że stał się nie tylko kalkulatorem na sterydach, ale także środowiskiem pracy analitycznej, raportowej i decyzyjnej.

Excel umożliwia użytkownikom przetwarzanie i analizowanie danych w sposób, który wcześniej był zarezerwowany dla wyspecjalizowanego oprogramowania. Jego siła tkwi w szerokim zakresie funkcji – od prostych obliczeń, przez zaawansowane formuły, po możliwości tworzenia interaktywnych wykresów i dashboardów.

Jednym z kluczowych aspektów, które uczyniły Excela tak powszechnym, jest jego zdolność do adaptacji do różnych poziomów zaawansowania użytkownika. Dla jednych jest to narzędzie do sporządzania budżetów domowych, dla innych – platforma do budowania złożonych modeli finansowych czy analiz predykcyjnych.

Równolegle z rozwojem technologii zmienia się również sam Excel. Początkowo ograniczony do podstawowych funkcji i ręcznego wprowadzania danych, z czasem zyskał możliwości automatyzacji, integracji z bazami danych, a obecnie także wsparcie sztucznej inteligencji. To właśnie te zmiany przekształcają Excel z klasycznego arkusza kalkulacyjnego w inteligentne środowisko pracy z danymi, otwierając nowe możliwości dla użytkowników na każdym poziomie zaawansowania.

Makra i VBA – początki automatyzacji w Excelu

Automatyzacja w Excelu rozpoczęła się na szeroką skalę wraz z wprowadzeniem makr oraz języka Visual Basic for Applications (VBA). Były to pierwsze narzędzia, które pozwalały użytkownikom wyjść poza standardowe funkcje arkusza kalkulacyjnego i tworzyć własne rozwiązania dopasowane do specyfiki pracy.

Makra umożliwiały rejestrowanie zestawu czynności wykonywanych w arkuszu i odtwarzanie ich jednym kliknięciem, co znacząco usprawniało powtarzalne zadania. Z kolei VBA dał użytkownikom możliwość pisania własnych skryptów, które nie tylko automatyzowały operacje, ale również otwierały drzwi do tworzenia bardziej zaawansowanych interfejsów, walidacji danych czy integracji z innymi aplikacjami pakietu Microsoft Office.

Kluczową różnicą między makrami a VBA była elastyczność i zakres możliwości: makra były proste i intuicyjne, natomiast VBA — bardziej złożone, ale oferujące znacznie większą kontrolę nad procesem. Dzięki VBA, Excel przestał być wyłącznie narzędziem do obliczeń i zestawień, a stał się platformą do budowy własnych rozwiązań biznesowych.

W tamtym czasie, znajomość VBA była istotnym atutem analityków, finansistów i specjalistów od raportowania, ponieważ pozwalała im znacząco skrócić czas pracy oraz zmniejszyć ryzyko błędów przy przetwarzaniu danych. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Ewolucja narzędzi – nowe funkcje i integracje z Power Query i Power Pivot

Excel już od wielu lat wykracza poza prostą arkuszo-centryczną analizę danych, a rozwój narzędzi takich jak Power Query i Power Pivot stanowił jeden z najważniejszych kroków w stronę nowoczesnej analityki. Te dodatki wprowadziły do Excela nowe możliwości przekształcania, modelowania oraz analizy danych, eliminując wiele żmudnych i podatnych na błędy czynności wykonywanych ręcznie.

Power Query to narzędzie służące do pobierania, transformacji i przygotowywania danych. Umożliwia importowanie danych z różnych źródeł – od plików CSV i baz danych po serwisy internetowe – oraz ich oczyszczenie i standaryzację przy pomocy interfejsu graficznego lub języka M.

Power Pivot z kolei koncentruje się na zaawansowanym modelowaniu danych. Pozwala tworzyć relacje między tabelami, definiować miary i obliczenia przy użyciu języka DAX (Data Analysis Expressions) oraz budować modele zgodne z podejściem „business intelligence” – wszystko to bez konieczności opuszczania Excela.

Współdziałając ze sobą, te dwa narzędzia umożliwiają budowanie kompleksowych rozwiązań analitycznych bez konieczności inwestowania w zewnętrzne systemy BI. Dzięki nim możliwe jest tworzenie zautomatyzowanych raportów, dynamicznych pulpitów analitycznych i modeli danych, które łatwo aktualizować przy minimalnej ingerencji użytkownika.

Rozszerzenia te stanowią pomost między klasycznym Excelem a nowoczesną analityką danych, otwierając drzwi do głębszej automatyzacji i bardziej zaawansowanego przetwarzania informacji. Aby jeszcze lepiej wykorzystać potencjał nowoczesnych technologii w pracy z danymi, warto rozważyć udział w Kursie AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Pojawienie się AI w Excelu – wprowadzenie Copilota i jego możliwości

Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji, Excel – narzędzie znane z arkuszy, formuł i makr – wkroczył w nową erę. Jednym z najbardziej przełomowych momentów było wprowadzenie funkcji Microsoft Copilot, czyli inteligentnego asystenta opartego na generatywnej AI, który integruje się bezpośrednio z aplikacjami pakietu Microsoft 365, w tym z Excelem.

Copilot nie jest jedynie kolejnym dodatkiem – to zupełnie nowy sposób pracy z danymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, takich jak ręczne tworzenie formuł czy pisanie kodu VBA, Copilot umożliwia użytkownikowi interakcję z danymi za pomocą języka naturalnego. Dzięki temu nawet osoby bez zaawansowanej wiedzy technicznej mogą wykonywać skomplikowane operacje w arkuszu poprzez zwykłe wpisanie polecenia w stylu:

"Pokaż mi miesięczną sprzedaż według regionów w formie wykresu liniowego"

Oto krótka tabela porównująca tradycyjne podejście do pracy w Excelu z możliwościami, jakie oferuje Copilot:

Copilot rozszerza możliwości pracy z Excelem nie tylko poprzez automatyzację, ale także oferując kontekstowe sugestie, podpowiedzi i interpretację danych. Użytkownik nie musi znać składni funkcji, bo AI potrafi je zastosować we właściwym miejscu, dbając przy tym o przejrzystość oraz poprawność logiczną. Uczestnicy szkoleń Cognity często mówią, że właśnie ta wiedza najbardziej zmienia ich sposób pracy.

Wprowadzenie Copilota to milowy krok w kierunku demokratyzacji danych — umożliwiający szerokiej grupie użytkowników bardziej efektywne, intuicyjne i zaawansowane wykorzystanie arkuszy kalkulacyjnych.

Tryb Agent Mode – nowy wymiar interakcji z danymi

Wraz z pojawieniem się generatywnej AI w ekosystemie Excela, Microsoft wprowadził funkcję Agent Mode – przełomowy sposób interakcji z danymi, który wykracza poza tradycyjne formy formuł, makr czy interfejsów opartych na klikaniu. Tryb ten pozwala użytkownikowi na prowadzenie kontekstowego dialogu z modelem AI, który działa jak wirtualny analityk, rozumiejący intencje i potrafiący w czasie rzeczywistym analizować, przekształcać czy interpretować dane.

Agent Mode bazuje na konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która potrafi:

• rozpoznawać kontekst analizowanych arkuszy,
• rozumieć zapytania w języku naturalnym,
• automatycznie wykonywać złożone operacje bez ręcznego pisania formuł,
• proponować wizualizacje i analizy na podstawie danych wejściowych,
• uczyć się preferencji użytkownika w trakcie pracy.

To przesunięcie od tradycyjnych narzędzi do agentów konwersacyjnych przekłada się na zmianę roli użytkownika – zamiast być twórcą każdej transformacji danych, staje się on bardziej menedżerem zapytań i decydentem. W praktyce oznacza to większą efektywność i niższy próg wejścia dla osób nieposiadających zaawansowanych umiejętności technicznych.

Aby zobrazować różnicę między klasycznym podejściem a Agent Mode, poniższa tabela prezentuje porównanie typowych działań:

Tryb Agent Mode nie zastępuje klasycznych narzędzi – raczej je dopełnia, pozwalając użytkownikom decydować, kiedy korzystać z automatyzacji opartej na poleceniach językowych, a kiedy zachować pełną kontrolę nad strukturą arkusza. To podejście redefiniuje sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z danymi, czyniąc cały proces bardziej naturalnym, elastycznym i przystępnym. Jeśli chcesz poznać więcej praktycznych zastosowań AI w analizie danych, sprawdź Kurs AI w Tableau – sztuczna inteligencja w analizie danych z Tableau.

Wpływ nowoczesnych narzędzi na produktywność i sposób pracy użytkowników

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do arkuszy kalkulacyjnych, takich jak Microsoft Excel, radykalnie zmienia sposób, w jaki użytkownicy pracują z danymi. Nowoczesne narzędzia, takie jak generatywna AI, Copilot oraz Agent Mode, umożliwiają automatyzację nie tylko powtarzalnych zadań, ale także wspierają użytkownika w procesach analizy, interpretacji i prezentacji danych.

Zmiany te wpływają zarówno na produktywność, jak i na samo podejście do pracy z arkuszem kalkulacyjnym. Użytkownicy nie muszą już znać złożonych formuł czy kodu VBA, aby osiągnąć zaawansowane efekty. Zamiast tego, mogą posługiwać się językiem naturalnym lub interaktywnymi podpowiedziami AI, co znacząco skraca czas pracy i eliminuje wiele barier technicznych.

Nowe narzędzia wpływają również na sposób podejmowania decyzji. Dzięki możliwości szybkiego generowania podsumowań, wykresów czy rekomendacji, użytkownicy mogą skupić się na analizie wyników, zamiast poświęcać czas na ich przygotowanie. Praca staje się bardziej iteracyjna – użytkownik może eksperymentować z danymi i natychmiast otrzymywać odpowiedzi.

Ostatecznie, zmienia się także rola Excela w środowisku pracy. Z narzędzia wspierającego przetwarzanie danych staje się ono interaktywnym asystentem analitycznym, który pomaga nie tylko w realizacji zadań, ale również w ich rozumieniu i optymalizacji. Taka transformacja otwiera nowe możliwości zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych analityków.

Przypadki użycia: od codziennych zadań po zaawansowane analizy

Współczesne arkusze kalkulacyjne, wzbogacone o możliwości sztucznej inteligencji, stają się wszechstronnymi narzędziami, które sprawdzają się zarówno w prostych zadaniach biurowych, jak i w złożonych analizach danych. Ich zastosowania obejmują szerokie spektrum przypadków użycia, w zależności od poziomu zaawansowania użytkownika oraz charakteru pracy.

• Codzienne zadania administracyjne: AI w arkuszach kalkulacyjnych usprawnia rutynowe czynności, takie jak porządkowanie danych, uzupełnianie brakujących informacji, formatowanie tabel czy automatyczne generowanie podsumowań. Dzięki temu użytkownicy mogą skupić się na interpretacji danych, a nie ich przetwarzaniu.
• Raportowanie i wizualizacja: Narzędzia oparte na AI pomagają w szybkim tworzeniu raportów i wykresów zgodnych z najlepszymi praktykami. Potrafią analizować dane i sugerować najbardziej odpowiednie sposoby prezentacji wyników, co szczególnie wspiera zespoły marketingowe, finansowe czy operacyjne.
• Zarządzanie projektami i harmonogramami: AI może analizować postęp zadań, identyfikować zaległości oraz przewidywać ryzyka, co ułatwia planowanie pracy i podejmowanie decyzji menedżerskich.
• Zaawansowana analiza danych: Dla analityków i specjalistów data science, nowoczesne arkusze kalkulacyjne zintegrowane z AI stają się narzędziem do eksploracji danych, wykrywania wzorców oraz przygotowywania prognoz. Dzięki temu możliwe jest szybkie uzyskanie insightów bez konieczności pisania zaawansowanego kodu.
• Współpraca zespołowa i interaktywność: Wsparcie AI w komunikacji wewnątrz dokumentów – np. poprzez automatyczne podpowiedzi, przekształcanie zapytań naturalnym językiem czy sugerowanie dalszych kroków – zwiększa efektywność pracy zespołowej i ułatwia zarządzanie wspólnymi projektami.

Wszystkie te przypadki pokazują, że zastosowanie AI w arkuszach kalkulacyjnych nie ogranicza się do jednej branży czy funkcji. To uniwersalne wsparcie w podejmowaniu decyzji, automatyzacji pracy i rozwijaniu kompetencji analitycznych w nowoczesnym środowisku danych.

Przyszłość pracy w Excelu – kierunki rozwoju i wyzwania

W miarę jak arkusze kalkulacyjne adaptują się do coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań technologicznych, przyszłość pracy z Excelem jawi się jako połączenie klasycznej funkcjonalności z inteligentnymi mechanizmami opartymi na sztucznej inteligencji. Zmienia się nie tylko sposób, w jaki użytkownicy tworzą i analizują dane, ale także rola Excela jako narzędzia w ekosystemie pracy biurowej.

Rozwój technologii AI kieruje Excela w stronę bardziej kontekstowego i interaktywnego środowiska pracy. Coraz więcej funkcji automatyzuje złożone procesy, a interfejs staje się bardziej rozmowny i dostosowany do naturalnego języka użytkownika. W praktyce oznacza to, że użytkownicy nie muszą już znać skomplikowanych formuł czy pisać kodu, by tworzyć zaawansowane modele danych czy raporty — wystarczy zapytanie w języku potocznym.

Przyszłość Excela wiąże się jednak również z szeregiem wyzwań:

• Bezpieczeństwo danych: Integracja z AI i chmurą rodzi pytania o ochronę wrażliwych danych oraz kontrolę nad tym, co i jak jest analizowane.
• Zmiana kompetencji: Tradycyjne umiejętności analityczne ustępują miejsca zdolnościom interpretacji wyników generowanych przez AI oraz umiejętnościom pracy w środowisku hybrydowym.
• Standaryzacja i zgodność: Wraz z rosnącą automatyzacją pojawia się potrzeba ujednolicania formatów danych i modeli analitycznych, by zapewnić spójność interpretacji wyników.
• Współpraca człowiek-AI: Nowe podejście do pracy wymaga redefinicji roli użytkownika — z twórcy arkusza na osobę nadzorującą i współpracującą z cyfrowym asystentem.

W kontekście nadchodzących zmian Excel staje się nie tylko narzędziem kalkulacyjnym, ale platformą integrującą dane, wiedzę i decyzje. Jego przyszłość zależy od umiejętnego połączenia automatyzacji z intuicją człowieka oraz ciągłego rozwoju kompetencji cyfrowych wśród użytkowników. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Excel i Python — jak wykorzystać Python w analizie danych bezpośrednio w Excelu 27 grudnia 2025

AI Builder w Power Automate: przegląd dostępnych modeli i ich zastosowań 25 grudnia 2025