הכלי החינמי והחדש שטוען שהוא טוב יותר מאנליסט מ-McKinsey ב-Excel: מבט ראשון

האם מהפכת ה-AI ב-Excel מייתרת את האנליסטים?

תאריך פרסום: 29 ביולי, 2025

בשבועות האחרונים, עולם הטק הישראלי גועש סביב שמועות על כלים חדשים וחינמיים מבוססי בינה מלאכותית שמבטיחים להפוך כל אחד לאנליסט-על ב-Excel. השם "Shortcut" עלה בשיחות, עם הבטחה גדולה: לעשות עבודה טובה יותר מאנליסט בוגר McKinsey. אבל בזמן שהשוק מוצף בהבטחות, המהפכה האמיתית מתרחשת במקום אחר: ישירות בתוך Excel עצמו. נכון ליולי 2025, הכלי המשמעותי ביותר שמשנה את כללי המשחק הוא דווקא Microsoft Copilot for Excel.

השאלה היא לא אם קיים כלי קסם חדש, אלא האם ה-AI ש-Microsoft הטמיעה בתוך הכלי שכולנו מכירים יכול באמת להחליף שעות עבודה של מומחים. יצאנו לבדוק.

מה חדש: Copilot פוגש את Excel בעוצמה מלאה

העדכון האחרון של Microsoft 365 הפך את Copilot, העוזר החכם המבוסס על מודל GPT-4, לחלק אינטגרלי ומשמעותי מ-Excel. זה לא עוד תוסף צדדי; מדובר במנוע אנליטי שמסוגל להבין שפה טבעית ולבצע משימות שלקחו בעבר שעות, בשניות.

במקום לזכור נוסחאות מורכבות או לבנות Pivot Tables באופן ידני, כעת ניתן פשוט לבקש מ-Copilot לבצע את העבודה. למשל, משתמשים יכולים לכתוב prompt פשוט כמו:

"Create a bar chart showing sales by region for Q2, and highlight the top-performing region."

ה-AI לא רק יבין את הבקשה, אלא יזהה את טווח הנתונים הרלוונטי, ינקה אותו במידת הצורך (למשל, יטפל בערכים חסרים או כפולים), יפיק את הגרף המבוקש, ואף יוסיף לו תובנות ראשוניות.

יכולות שמחליפות שעות עבודה

הערך האמיתי אינו רק ביצירת גרפים. הכלים החדשים, ובראשם Copilot, מצטיינים במשימות אנליטיות מורכבות שנחשבו נחלתם של מומחים בלבד:

• ניקוי ועיבוד דאטה: במקום להשתמש בפונקציות כמו TRIM, PROPER או להסיר כפילויות ידנית, Copilot יכול לעשות זאת אוטומטית על בסיס הנחיה פשוטה.
• ניתוח רגרסיה וחיזוי: ניתן לבקש מהכלי לזהות מגמות, לבצע ניתוח רגרסיה לינארית כדי לחזות מכירות עתידיות, ואף לזהות אנומליות בנתונים ההיסטוריים.
• יצירת נוסחאות מתקדמות: נגמרו הימים של חיפושים ב-Google אחר הנוסחה הנכונה. אפשר פשוט לתאר מה רוצים לחשב, וה-AI יכתוב את נוסחת ה-INDEX-MATCH או SUMIFS המושלמת.
• ניתוח תרחישים (Scenario Analysis): מנהלים יכולים לבחון תרחישי "What-If" בקלות, ולשאול שאלות כמו "מה יקרה להכנסות אם נוריד את המחיר ב-10% באזור המרכז?".

דוגמאות מהעולם האמיתי

מנהלת שיווק שבעבר הקדישה יום שלם בסוף כל רבעון לאיסוף דאטה ממספר קבצים, ניקויו, וניתוח ביצועי קמפיינים, יכולה כיום לבצע את אותה משימה בפחות משעה. היא פשוט מעלה את הדאטה ומבקשת מ-Copilot "לסכם את החזר ההשקעה (ROI) עבור כל קמפיין, לזהות את שלושת הקמפיינים המובילים, ולהציג את הממצאים במצגת".

באופן דומה, אנליסט פיננסי יכול להשתמש בכלי כדי לבנות מודלים פיננסיים מורכבים ולבדוק את רגישותם לשינויים בריבית או בשערי חליפין, משימות שדרשו ידע מעמיק וריכוז גבוה.

אז האם זה הסוף של האנליסטים?

התשובה הקצרה היא לא, אבל תפקידם משתנה ללא היכר. הכלים החדשים לא מחליפים את החשיבה האסטרטגית, היצירתיות והיכולת לשאול את השאלות הנכונות – תכונות שעדיין ייחודיות לאנליסטים אנושיים מעולים. עם זאת, הם כן מחליפים את רוב העבודה הטכנית והסיזיפית. במקום לבזבז 80% מהזמן על איסוף וסידור נתונים ו-20% על ניתוח, היחס הזה מתהפך.

המהפכה כבר כאן, והיא לא מגיעה מאפליקציה חינמית ומסתורית, אלא מהתוכנה שפתוחה כמעט לכל אחד מאיתנו על המחשב. מי שישכיל לאמץ את היכולות האלה יגלה שהוא יכול לספק ערך גבוה בהרבה, ובפחות זמן. אולי לא בדיוק כמו אנליסט מ-McKinsey, אבל בהחלט קרוב מתמיד.