Je opravdu pozoruhodné, jak rychle se AI nástroje pro Excel vyvíjely. Ještě před třemi měsíci jsem je považoval za téměř nepoužitelné. Dnes jsem dokázal aktualizovat svůj Uber model za poslední čtyři čtvrtletí za zlomek času, a to přesně, i když vezmu v úvahu čas, který jsem strávil odstraňováním chyb a ověřováním klíčových vstupů. Tři hlavní odemčení pro mě bylo vytvoření vlastních souborů dovedností, což jsou receptové karty kódující neuvěřitelně detailní rozbor každého kroku finančního modelování (sestavených do 86stránkového dokumentu a pak rozpracovaných do šesti odlišných modelovacích dovedností... bohužel to zatím nesdílím, ale zvážím to v budoucnu), propojení Daloopa MCP s Claudem v Claude Excelu pro přesná data a vytvoření validačního prostoru v Perplexity Computer pro závěrečné kontroly a odstraňování chyb. (Nejsem sponzorován ani Daloopou, ani Perplexity, ani žádným dodavatelem) Samozřejmě je tento AI rozšířený proces cenný jen do té míry, do jaké je 98 %+ přesný a 100 %+ v kritických metrikách. Validace musí být systematický proces, který kombinuje nástroje pro kódování a kontrolní seznamy pro ověřování lidmi (tj. ruční kontrola klíčových proměnných modelu a pochopení, kde v modelu je tolerance chyb a kde ne). Ale schopnost nových LLM číst a analyzovat modely (zejména GPT 5.4) a vzestup Agentic Workspaces jako Perplexity Computer, který směruje úkoly správným LLM, se zdá být v tomto ohledu velkým pokrokem. Opravdu vzrušující věci. Byl jsem tu velký skeptik... Modely založené na Excelu jsou základem institucionálního rozhodování a nejsou místem pro AI nesmysly. S rozvojem technologií, zejména pracovních postupů kolem systematické validace, se tento skepticismus rozplývá.