Michał Walendowski

AI w Excelu — pracuj szybciej bez znajomości formuł

Gotowe polecenia, które zamieniają dane w wyniki

© Michał Walendowski, 2026

Wiesz, że możesz napisać: „policz sumę sprzedaży tylko dla klientów z Warszawy w marcu”? Książka ta, nie jest podręcznikiem Excela w tradycyjnym rozumieniu. Celem tej książki jest coś znacznie bardziej praktycznego: pokazanie, jak wykorzystać sztuczną inteligencję jako osobistego asystenta Excela, który pomaga myśleć, analizować i pracować szybciej — nawet wtedy, gdy użytkownik nie zna formuł, nie czuje się techniczny i nie uważa się za osobę „dobrą z Excela”. Książka stworzona przy pomocy AI.

ISBN 978-83-8440-881-0

Książka powstała w inteligentnym systemie wydawniczym Ridero

Spis treści

1. AI w Excelu — pracuj szybciej bez znajomości formuł

2. Wstęp

3. Rozdział 1

1. Dlaczego Excel jest trudny

2. AI jako tłumacz arkuszy

3. Nowy sposób pracy: pytania zamiast formuł

4. Jak wklejać dane do AI

5. Jak opisywać problem

6. Pierwsze rozmowy z tabelą — gotowe prompty

7. Koniec pracy „na ślepo”

4. Rozdział 2

1. Dlaczego formuły były największą przeszkodą

2. Nowy model pracy: opis zamiast składni

3. Największy efekt „wow”

4. Jak prosić AI o stworzenie formuły

5. SUMA bez znajomości funkcji

6. Logika JEŻELI bez stresu

7. Wyszukiwanie danych między tabelami

8. Filtrowanie danych opisem

9. Warunki wielokrotne bez zagnieżdżania

10. Liczenie wybranych rekordów

11. Liczenie wartości unikalnych

12. Formuła na podstawie opisu biznesowego

13. Poprawianie istniejących formuł

14. Dlaczego to działa tak dobrze

15. Nowa umiejętność: precyzyjne opisywanie celu

5. Rozdział 3

1. Dlaczego cudze formuły są tak trudne

2. AI jako tłumacz między Excelem a człowiekiem

3. Jak przekazywać formułę do AI

4. Zrozumienie zamiast zgadywania

5. Rozbijanie formuły na etapy

6. Zrozumienie logiki działania

7. Odkrywanie ukrytych założeń

8. Znajdowanie błędów logicznych

9. Upraszczanie skomplikowanych konstrukcji

10. Tłumaczenie na język nietechniczny

11. Tworzenie dokumentacji arkusza

12. Porównanie dwóch formuł

13. Nauka Excela bez nauki Excela

14. Dlaczego to zmienia codzienną pracę

15. Excel przestaje być tajemnicą

6. Rozdział 4

1. Dlaczego dane same w sobie nie mają wartości

2. AI jako analityk biznesowy

3. Jak przekazywać dane do analizy

4. Szukanie trendów

5. Wykrywanie anomalii

6. Co rośnie, a co spada

7. Porównywanie okresów

8. Najważniejsze wnioski

9. Analiza sprzedaży

10. Analiza wydajności

11. Automatyczne rekomendacje

12. Dlaczego AI widzi więcej niż człowiek

13. Nowy styl pracy z Excelem

7. ROZDZIAŁ 5

1. Dlaczego dane w Excelu prawie zawsze zawierają błędy

2. AI jako kontroler jakości danych

3. Jak przygotować dane do kontroli jakości

4. Dlaczego AI widzi więcej niż człowiek

5. Nowy nawyk pracy: najpierw kontrola, potem analiza

6. AI jako cyfrowy audytor

8. ROZDZIAŁ 6

1. Dlaczego liczby same w sobie nie mają wartości

2. Nowa rola Excela: generator wiedzy, nie tylko kalkulator

3. Jak przygotować dane do stworzenia raportu

4. Dlaczego AI dobrze pisze raporty

5. Od analizy do decyzji

6. Nowa kompetencja: zadawanie właściwych pytań

9. ROZDZIAŁ 7

1. Dlaczego raporty cykliczne są tak męczące

2. Jak działa automatyzacja raportów z AI

3. Dlaczego AI dobrze radzi sobie z raportami cyklicznymi

4. Największa zmiana: raport przestaje być zadaniem

5. Automatyzacja bez makr i programowania

6. Nowy standard pracy biurowej

10. ROZDZIAŁ 8

1. Dane to dopiero początek

2. Workflow nowej generacji

3. Dlaczego to działa w codziennej pracy

4. Excel jako centrum komunikacji

5. Nowa kompetencja pracownika biurowego

11. ROZDZIAŁ 9

1. Dlaczego decyzje są trudniejsze niż analiza

2. AI jako partner myślowy

3. Analiza ryzyka

4. Scenariusze przyszłości

5. Prognozowanie

6. Analiza plusów i minusów

7. Rekomendowana decyzja

8. Dlaczego ten rozdział zmienia sposób pracy

9. Najważniejsza zmiana mentalna

10. Excel przestaje być arkuszem. Staje się systemem decyzji

12. ROZDZIAŁ 10

1. Dlaczego role działają lepiej niż pojedyncze polecenia

2. Dlaczego to jest poziom „pro”

3. Jak korzystać z Turbo Promptów w praktyce

4. Największa przewaga Power Usera

5. Moment przełomowy

13. 🎁 BONUS

1. Dlaczego AI czasem „nie rozumie” Excela

2. Ratunkowa zasada nr 1 — popraw odpowiedź zamiast zaczynać od nowa

3. Ratunkowa zasada nr 2 — każ AI zadawać pytania zanim odpowie

4. Ratunkowa zasada nr 3 — uprość analizę

5. Ratunkowa zasada nr 4 — pracuj krokami

6. Ratunkowa zasada nr 5 — każ AI sprawdzić własną odpowiedź

7. Ratunkowa zasada nr 6 — nadaj AI rolę eksperta

8. Ratunkowa zasada nr 7 — ogranicz zakres odpowiedzi

9. Ratunkowa zasada nr 8 — każ AI pokazać tok rozumowania

10. Ratunkowa zasada nr 9 — poproś o alternatywne interpretacje

11. Ratunkowa zasada nr 10 — reset kontekstu bez utraty wiedzy

12. Bonusowe prompty ratunkowe (PRO)

13. Najważniejsza lekcja całej książki

„AI w Excelu — pracuj szybciej bez znajomości formuł Gotowe polecenia, które zamieniają dane w wyniki”

Wstęp

Excel od wielu lat jest jednym z najważniejszych narzędzi pracy biurowej na świecie. Niezależnie od branży, stanowiska czy poziomu doświadczenia zawodowego, prędzej czy później niemal każdy pracownik spotyka się z arkuszem kalkulacyjnym. Dla jednych jest to codzienne środowisko pracy, dla innych konieczne narzędzie, które trzeba obsłużyć tylko od czasu do czasu, a dla wielu — źródło stresu, frustracji i poczucia, że istnieje jakaś ukryta wiedza, do której dostęp mają tylko nieliczni.

Problem z Excelem nigdy nie polegał na tym, że jest on narzędziem słabym lub niepraktycznym. Wręcz przeciwnie — jego możliwości są ogromne. Problem polega na tym, że sposób, w jaki uczono pracy z Excelem przez lata, był oderwany od rzeczywistej pracy biurowej. Użytkownik miał zapamiętywać nazwy funkcji, rozumieć składnię formuł, uczyć się zależności logicznych i analizować dokumentację techniczną, zanim w ogóle mógł rozwiązać swój realny problem.

W praktyce większość osób nie chce zostać specjalistą od Excela. Ludzie nie siadają do komputera z myślą: „chcę nauczyć się funkcji warunkowych”. Oni chcą wykonać zadanie. Chcą policzyć sprzedaż, przygotować raport, znaleźć błąd w danych, podsumować wyniki zespołu albo odpowiedzieć przełożonemu na pytanie zadane pięć minut przed spotkaniem. Excel jest tylko środkiem do celu — nie celem samym w sobie.

Przez lata powstała więc specyficzna kultura pracy z arkuszami. Ludzie kopiowali formuły z internetu, korzystali z plików przygotowanych przez poprzednich pracowników, bali się zmieniać istniejące arkusze i często pracowali metodą prób i błędów. W wielu firmach istnieją pliki, których nikt nie rozumie, ale wszyscy się boją je modyfikować, ponieważ „działają”. Jedna zmiana potrafi zepsuć cały raport, a odnalezienie przyczyny problemu zajmuje godziny.

To właśnie w tym miejscu pojawia się sztuczna inteligencja — nie jako zastępstwo Excela, ale jako brakujące ogniwo między człowiekiem a narzędziem.

AI nie zmienia tego, czym jest Excel. Zmienia natomiast sposób komunikacji z nim. Po raz pierwszy w historii pracy biurowej użytkownik nie musi mówić językiem programu. Może mówić własnym językiem.

Zamiast zastanawiać się nad składnią formuły, można napisać: „policz sumę sprzedaży tylko dla klientów z Warszawy w marcu”. Zamiast analizować wielowierszową funkcję można zapytać: „wyjaśnij, co robi ta formuła i dlaczego zwraca błąd”. Zamiast ręcznie przygotowywać raport można poprosić: „zamień tę tabelę w podsumowanie biznesowe dla menedżera”.

Ta zmiana jest fundamentalna. Oznacza przejście od nauki narzędzia do opisywania problemu.

Książka, którą trzymasz przed sobą, nie jest podręcznikiem Excela w tradycyjnym rozumieniu. Nie znajdziesz tu długich definicji funkcji ani rozdziałów poświęconych teorii arkuszy kalkulacyjnych. Nie jest to także książka o samej sztucznej inteligencji. Nie tłumaczy ona, jak działa model językowy, jakie algorytmy stoją za analizą danych ani w jaki sposób trenowane są systemy AI. Ta wiedza, choć interesująca, nie jest potrzebna do codziennej pracy.

Celem tej książki jest coś znacznie bardziej praktycznego: pokazanie, jak wykorzystać sztuczną inteligencję jako osobistego asystenta Excela, który pomaga myśleć, analizować i pracować szybciej — nawet wtedy, gdy użytkownik nie zna formuł, nie czuje się techniczny i nie uważa się za osobę „dobrą z Excela”.

Największą barierą w korzystaniu z AI nie jest technologia, lecz sposób zadawania pytań. Jakość odpowiedzi zależy bezpośrednio od tego, jak sformułowane zostanie polecenie. W świecie sztucznej inteligencji takie polecenie nazywa się promptem. Prompt nie jest niczym skomplikowanym — to po prostu instrukcja napisana naturalnym językiem, która mówi AI, co ma zrobić.

Można powiedzieć, że prompt jest nową formą umiejętności biurowej. Tak jak kiedyś ważna była znajomość skrótów klawiszowych czy funkcji arkusza, tak dziś kluczowe staje się umiejętne komunikowanie się z inteligentnym systemem.

Dlatego książka została zbudowana wokół gotowych poleceń. Każdy rozdział zawiera prompty, które można natychmiast skopiować, wkleić i zastosować w pracy. Nie wymagają one specjalistycznej wiedzy ani długiego przygotowania. Wystarczy podstawić własne dane i pozwolić AI wykonać część pracy, która wcześniej zajmowała dziesiątki minut lub nawet godzin.

Z czasem czytelnik zauważy coś jeszcze ważniejszego. AI nie tylko przyspiesza pracę — zmienia sposób myślenia o danych. Arkusz przestaje być zbiorem liczb, a zaczyna być źródłem informacji, wniosków i decyzji. Liczby zamieniają się w narrację, a analiza przestaje być domeną specjalistów.

Szczególnie istotne jest to w środowisku pracy, w którym tempo działania stale rośnie. Współczesne biuro funkcjonuje pod presją czasu, krótkich terminów i nieustannego przepływu informacji. Raporty muszą powstawać szybciej, decyzje zapadają szybciej, a oczekiwania wobec pracowników rosną. W takiej rzeczywistości przewagę zdobywa nie osoba, która zna najwięcej funkcji, lecz ta, która potrafi szybciej uzyskać właściwe odpowiedzi.

AI staje się więc nie tyle narzędziem technicznym, ile wzmacniaczem kompetencji. Pozwala osobom nietechnicznym pracować jak analitycy, a osobom zaawansowanym działać jeszcze efektywniej.

Warto jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja nie jest magicznym rozwiązaniem. Nie zastępuje myślenia, lecz je wspiera. Nadal potrzebne są zdrowy rozsądek, kontekst biznesowy i umiejętność interpretacji wyników. AI może wskazać kierunek, zaproponować analizę i przygotować wnioski, ale to człowiek decyduje, które z nich mają sens w rzeczywistej sytuacji.

Dlatego książka nie uczy ślepego kopiowania odpowiedzi. Jej celem jest nauczenie współpracy z AI — takiej, w której użytkownik stopniowo zaczyna zadawać lepsze pytania, szybciej rozumie dane i zyskuje większą pewność w pracy z arkuszami.

Każdy rozdział prowadzi od prostych zastosowań do bardziej zaawansowanych scenariuszy. Najpierw AI pomaga zrozumieć dane, później tworzyć formuły, następnie analizować wyniki, wykrywać błędy i wreszcie przekształcać liczby w decyzje biznesowe. W efekcie Excel przestaje być narzędziem wymagającym specjalistycznej wiedzy, a staje się środowiskiem, w którym można pracować intuicyjnie.

Jeśli podczas pracy z arkuszami zdarzyło Ci się kiedyś pomyśleć, że inni wiedzą coś, czego Ty nie wiesz, ta książka została napisana właśnie dla Ciebie. Pokazuje ona, że problemem nigdy nie był brak zdolności ani doświadczenia, lecz sposób komunikacji z narzędziem.

Dziś po raz pierwszy można pracować z danymi, nie ucząc się języka programu. Wystarczy opisać problem tak, jak opisałoby się go drugiej osobie.

A resztę można powierzyć sztucznej inteligencji.

Rozdział 1

Excel bez stresu — jak AI zmienia pracę z danymi

Excel od lat jest jednym z najważniejszych narzędzi pracy biurowej na świecie. Używają go księgowi, analitycy, nauczyciele, przedsiębiorcy, pracownicy administracji, handlowcy i studenci. Arkusze kalkulacyjne stały się uniwersalnym językiem pracy z danymi — miejscem, w którym zapisujemy liczby, porównujemy wyniki, planujemy budżety i analizujemy rzeczywistość. A jednak, mimo swojej popularności, Excel dla ogromnej liczby osób pozostaje źródłem frustracji, stresu i poczucia zagubienia.

Paradoks polega na tym, że Excel sam w sobie nie jest trudny. Trudne jest to, czego od użytkownika oczekuje: sposobu myślenia charakterystycznego dla programisty, analityka i matematyka jednocześnie. Właśnie w tym miejscu pojawia się sztuczna inteligencja — nie jako zastępstwo Excela, lecz jako jego tłumacz, przewodnik i interpretator.

Ten rozdział pokazuje fundamentalną zmianę: przejście od pracy opartej na formułach do pracy opartej na zadawaniu pytań.

Dlaczego Excel jest trudny

Większość osób zaczyna pracę z Excelem bardzo niewinnie. Otwierają arkusz, wpisują dane i wszystko wydaje się intuicyjne. Problem pojawia się w momencie, gdy trzeba zrobić coś więcej niż zwykłą tabelę.

Nagle pojawiają się pytania:

Jak policzyć średnią tylko dla wybranych wierszy?

Dlaczego suma nie działa?

Czym różni się tabela od zakresu?

Dlaczego jedna formuła działa, a druga zwraca błąd?

Excel przestaje być wtedy prostym narzędziem, a zaczyna przypominać język obcy.

Źródłem trudności nie jest liczba funkcji, lecz sposób ich działania. Excel wymaga precyzji absolutnej. Jedna literówka, jeden zły zakres komórek albo niewłaściwy separator i cały mechanizm przestaje działać. Program nie domyśla się intencji użytkownika — wykonuje dokładnie to, co zostało zapisane.

Dla wielu osób największą barierą jest konieczność zapamiętywania składni. Funkcje takie jak:

SUMA.JEŻELI

WYSZUKAJ. PIONOWO

INDEKS

PODAJ. POZYCJĘ

brzmią jak komendy techniczne, a nie naturalne polecenia. Użytkownik musi wiedzieć nie tylko co chce osiągnąć, ale także jak dokładnie powiedzieć to Excelowi.

To powoduje charakterystyczne zjawisko: ludzie rozumieją dane, ale nie potrafią ich przetwarzać. Wiedzą, jakie wnioski chcą uzyskać, lecz nie znają drogi prowadzącej do wyniku.

Przez lata oznaczało to konieczność nauki formuł. Dziś oznacza coś zupełnie innego.

AI jako tłumacz arkuszy

Sztuczna inteligencja zmienia sposób pracy z Excelem, ponieważ wprowadza nową warstwę komunikacji — język naturalny.

Zamiast mówić:

„=SUMA.JEŻELI(A2:A100;„Warszawa”; C2:C100)”

można powiedzieć:

„Policz łączną sprzedaż dla Warszawy”.

AI działa jak tłumacz pomiędzy człowiekiem a arkuszem kalkulacyjnym. Użytkownik opisuje problem tak, jak opisałby go współpracownikowi, a sztuczna inteligencja interpretuje dane i proponuje rozwiązanie.

To zmienia fundamentalną zasadę pracy:

wcześniej trzeba było znać narzędzie, aby rozwiązać problem,

teraz wystarczy rozumieć problem.

AI nie eliminuje Excela. Excel nadal wykonuje obliczenia, przechowuje dane i buduje modele. AI natomiast pomaga zrozumieć, co się w arkuszu dzieje i jak osiągnąć zamierzony efekt.

Można powiedzieć, że Excel jest silnikiem, a AI — interfejsem rozmowy.

Dzięki temu osoby, które wcześniej unikały arkuszy, zaczynają wykorzystywać je do realnej analizy danych. Znika bariera wejścia, a praca staje się bardziej logiczna niż techniczna.

Nowy sposób pracy: pytania zamiast formuł

Największa zmiana polega na tym, że praca z danymi zaczyna przypominać dialog.

Zamiast:

— szukać odpowiedniej funkcji,

— sprawdzać składnię,

— testować kolejne warianty,

użytkownik zaczyna zadawać pytania:

Co pokazują te dane?

Które wartości są największe?

Czy widać trend?

Gdzie są błędy?

AI analizuje strukturę tabeli i odpowiada, często proponując kolejne kroki.

To podejście jest bliższe naturalnemu sposobowi myślenia człowieka. Najpierw rozumiemy problem, dopiero potem wybieramy narzędzia. Excel przez lata wymuszał odwrotną kolejność.

Jak wklejać dane do AI

Jednym z najważniejszych praktycznych elementów pracy z AI jest sposób przekazywania danych. Jakość odpowiedzi zależy bezpośrednio od jakości wejścia.

Najprostszą metodą jest kopiowanie fragmentu arkusza i wklejenie go jako tekst tabelaryczny. Excel automatycznie zachowuje układ kolumn, co pozwala AI odczytać strukturę danych.

Dobrą praktyką jest wklejanie:

— nagłówków kolumn,

— kilku lub kilkunastu pierwszych wierszy,

— reprezentatywnej próbki danych.

Nie trzeba przesyłać całego pliku. W większości przypadków AI potrzebuje jedynie zrozumieć schemat tabeli.

Kluczowe znaczenie ma czytelność. Dane powinny być uporządkowane — jedna kolumna oznacza jedną kategorię informacji. Jeśli w jednej kolumnie znajdują się jednocześnie daty, tekst i liczby, interpretacja staje się trudniejsza.

Warto pamiętać, że AI nie „widzi Excela”, lecz tekstową reprezentację danych. Dlatego układ informacji ma większe znaczenie niż formatowanie wizualne.

Jak opisywać problem

Drugim filarem skutecznej pracy z AI jest sposób zadawania pytań. Najczęstszy błąd początkujących polega na pisaniu zbyt ogólnych poleceń, na przykład:

„Zrób analizę.”

AI działa najlepiej wtedy, gdy zna kontekst. Nie trzeba używać technicznego języka — wystarczy jasno opisać cel.

Dobre polecenie zawiera trzy elementy:

co przedstawiają dane,

co chcemy zrozumieć,

jaki efekt końcowy jest potrzebny.

Przykład:

„To tabela sprzedaży z podziałem na miesiące i regiony. Chcę zobaczyć, który region rośnie najszybciej i czy sprzedaż jest sezonowa.”

Takie polecenie pozwala AI działać jak analityk, a nie kalkulator.

Co ciekawe, im bardziej naturalny język, tym często lepszy rezultat. AI zostało zaprojektowane do rozumienia ludzkiego sposobu komunikacji, nie do interpretowania skrótów technicznych.

Pierwsze rozmowy z tabelą — gotowe prompty

Poniższe polecenia są fundamentem pracy z AI w Excelu. Nie służą jeszcze do obliczeń — ich celem jest zrozumienie danych. To etap, który większość użytkowników pomija, a który ma największy wpływ na jakość późniejszej analizy.

1. Opisz tabelę w prostych słowach

To polecenie pozwala szybko zorientować się, z czym mamy do czynienia. AI tłumaczy strukturę arkusza na język codzienny.

Prompt:

„Opisz tę tabelę w prostych słowach tak, jakbyś tłumaczył ją osobie, która nigdy nie pracowała w Excelu.”

Efektem jest często odkrycie rzeczy oczywistych, które wcześniej pozostawały niezauważone — brakujących danych, niejednoznacznych kolumn lub ukrytych zależności.

2. Powiedz, co znajduje się w danych

To pytanie zamienia AI w obserwatora danych.

Prompt:

„Powiedz, jakie informacje znajdują się w tych danych i jakie kategorie można w nich wyróżnić.”

AI identyfikuje typy informacji: daty, wartości liczbowe, klasyfikacje, powtarzające się wzorce.

3. Jakie pytania mogę zadać tej tabeli

Jedno z najbardziej niedocenianych poleceń.

Prompt:

„Jakie sensowne pytania analityczne mogę zadać tej tabeli?”

AI proponuje kierunki analizy, o których użytkownik często nie pomyślał. To moment, w którym arkusz przestaje być zbiorem liczb, a zaczyna być źródłem wiedzy.

4. Wyjaśnij strukturę arkusza

To polecenie pomaga zrozumieć logikę danych.

Prompt:

„Wyjaśnij strukturę tego arkusza — co oznaczają kolumny i jak są ze sobą powiązane.”

AI analizuje relacje między kolumnami i wskazuje, które pola pełnią rolę identyfikatorów, kategorii lub wyników.

5. Co mogę z tymi danymi zrobić

To pytanie otwiera etap pracy analitycznej.

Prompt:

„Co mogę zrobić z tymi danymi — jakie analizy, podsumowania lub wizualizacje mają sens?”

Odpowiedź często staje się planem całej pracy w Excelu.

Koniec pracy „na ślepo”

Największą zmianą, jaką wprowadza AI, nie jest automatyzacja obliczeń, lecz eliminacja niepewności. Użytkownik przestaje zgadywać, jak działa arkusz. Zamiast eksperymentować metodą prób i błędów, zaczyna rozumieć strukturę danych jeszcze przed wykonaniem pierwszej formuły.

Excel przestaje być narzędziem dla wtajemniczonych. Staje się środowiskiem dialogu z informacją.

W kolejnych rozdziałach przejdziemy od rozumienia danych do ich przekształcania — od zadawania pytań do tworzenia wyników automatycznie. Zobaczysz, że największą umiejętnością pracy w Excelu XXI wieku nie jest znajomość funkcji, lecz umiejętność zadania właściwego pytania.

Rozdział 2

AI tworzy formuły za Ciebie

Dla większości użytkowników Excela moment przełomowy w pracy z arkuszami następuje wtedy, gdy pojawiają się formuły. To właśnie tutaj kończy się intuicyjna część programu, a zaczyna obszar, który przez lata był zarezerwowany dla osób bardziej technicznych. Wpisywanie pierwszego znaku równości „=” często oznaczało wejście w świat nawiasów, argumentów, zakresów i błędów o tajemniczych nazwach.

Przez długi czas panowało przekonanie, że skuteczna praca w Excelu wymaga zapamiętania dziesiątek funkcji. Kursy, poradniki i szkolenia skupiały się głównie na nauce składni: gdzie wstawić średnik, jak ustawić zakres komórek, czym różni się jedna funkcja od drugiej. Problem polegał na tym, że użytkownik musiał najpierw nauczyć się języka narzędzia, zanim mógł rozwiązać swój rzeczywisty problem.

Sztuczna inteligencja odwraca tę zależność. Dziś nie trzeba znać formuł, aby z nich korzystać. Wystarczy opisać, co chcemy policzyć.

Ten rozdział pokazuje najbardziej spektakularny moment pracy z AI w Excelu — moment, w którym formuły przestają być barierą, a stają się automatycznie generowanym narzędziem.

Dlaczego formuły były największą przeszkodą

Formuły Excela zawsze opierały się na precyzji. Program nie interpretował zamiaru użytkownika, lecz dokładny zapis instrukcji. Jeśli zakres danych był przesunięty o jedną kolumnę albo warunek zapisany niepoprawnie, wynik przestawał mieć sens.

Dla wielu osób problemem nie było nawet samo liczenie, lecz przetłumaczenie myśli na język Excela. Człowiek myśli w sposób naturalny:

„Chcę policzyć sprzedaż tylko dla produktów powyżej 100 zł.”

Excel wymagał natomiast konstrukcji logicznej zapisanej formalnie. Różnica między tymi dwoma sposobami myślenia była źródłem frustracji.

AI eliminuje tę lukę komunikacyjną. Użytkownik opisuje zadanie w swoim języku, a sztuczna inteligencja tworzy poprawną formułę — często razem z wyjaśnieniem działania.

W praktyce oznacza to, że Excel zaczyna przypominać rozmowę z ekspertem od arkuszy, który siedzi obok i natychmiast podpowiada rozwiązanie.

Nowy model pracy: opis zamiast składni

Najważniejsza zmiana polega na przejściu od pytania:

„Jakiej funkcji powinienem użyć?”

do pytania:

„Co chcę osiągnąć?”

AI potrafi przeanalizować opis zadania, zrozumieć strukturę danych i zaproponować odpowiednią formułę — nawet jeśli użytkownik nie zna jej nazwy.

Co więcej, AI często proponuje rozwiązania nowocześniejsze niż te, które zna przeciętny użytkownik, wykorzystując funkcje dynamiczne lub uproszczone konstrukcje logiczne.

Zamiast ręcznego eksperymentowania pojawia się iteracyjny dialog:

opis → formuła → test → poprawa → gotowe rozwiązanie.

Największy efekt „wow”

Pierwsze wygenerowanie działającej formuły przez AI jest dla wielu osób momentem przełomowym. Nagle okazuje się, że zadania wcześniej uznawane za trudne zajmują kilkanaście sekund.

Nie chodzi tylko o oszczędność czasu. Znika psychologiczna bariera przed pracą z danymi. Użytkownik przestaje unikać Excela, ponieważ wie, że nie musi pamiętać szczegółów technicznych.

AI potrafi generować między innymi:

— sumy warunkowe,

— instrukcje logiczne JEŻELI,

— wyszukiwanie między tabelami,

— filtrowanie danych,

— złożone warunki wielokrotne,

— analizy oparte na unikalnych wartościach.

Każda z tych operacji była kiedyś osobną umiejętnością. Teraz staje się naturalnym efektem dobrze opisanego problemu.

Jak prosić AI o stworzenie formuły

Kluczowe znaczenie ma sposób zadania pytania. Najlepsze rezultaty pojawiają się wtedy, gdy polecenie zawiera kontekst danych.

Zamiast pisać:

„Napisz formułę.”

lepiej napisać:

„Mam tabelę sprzedaży. Kolumna A to produkt, B to region, C to kwota. Chcę policzyć sumę sprzedaży tylko dla regionu Północ.”

AI nie potrzebuje perfekcyjnej terminologii. Wystarczy opis logiczny.

Warto również poprosić AI o wyjaśnienie działania formuły. Dzięki temu użytkownik stopniowo zaczyna rozumieć mechanizmy Excela bez tradycyjnej nauki.

SUMA bez znajomości funkcji

Jednym z najczęstszych zastosowań Excela jest sumowanie danych. Problem pojawia się wtedy, gdy suma ma dotyczyć tylko określonych rekordów.

Dawniej wymagało to znajomości funkcji warunkowych. Dziś wystarczy opis.

Prompt 1:

„Stwórz formułę, która policzy łączną sprzedaż dla produktu ‘Laptop’.”

AI wygeneruje odpowiednią konstrukcję wraz z zakresem danych.

Prompt 2:

„Policz sumę wartości tylko dla wierszy, gdzie status to ‘Zrealizowane’.”

To przykład automatycznego tworzenia sumy warunkowej bez znajomości jej składni.

Logika JEŻELI bez stresu

Funkcja JEŻELI była dla wielu użytkowników momentem, w którym Excel stawał się trudny. Wymagała zrozumienia warunku logicznego oraz dwóch możliwych wyników.

AI pozwala zapisać to naturalnie.

Prompt 3:

„Stwórz formułę, która wpisze ‘Bonus’, jeśli sprzedaż przekracza 10 000, a w przeciwnym razie ‘Brak’.”

Prompt 4:

„Oceń wynik jako ‘Dobry’, ‘Średni’ lub ‘Słaby’ w zależności od wartości w kolumnie C.”

AI automatycznie tworzy zagnieżdżone warunki logiczne, które wcześniej były trudne do napisania ręcznie.

Wyszukiwanie danych między tabelami

Jednym z najbardziej stresujących elementów Excela było wyszukiwanie danych w innych tabelach. Błędy zakresów powodowały nieprawidłowe wyniki, a użytkownicy często nie rozumieli, dlaczego formuła działa niepoprawnie.

AI upraszcza ten proces.

Prompt 5:

„Znajdź cenę produktu z drugiej tabeli na podstawie jego nazwy.”

Prompt 6:

„Połącz dane klientów z tabelą zamówień na podstawie ID klienta.”

AI wybiera właściwą funkcję wyszukiwania i dopasowuje zakresy automatycznie.

Filtrowanie danych opisem

Filtrowanie danych można teraz opisać słowami zamiast konfigurować ręcznie.

Prompt 7:

„Stwórz formułę, która pokaże tylko zamówienia powyżej 500 zł.”

Prompt 8:

„Wyświetl rekordy tylko z roku 2024.”

AI może zaproponować zarówno filtr dynamiczny, jak i rozwiązanie oparte na warunkach logicznych.

Warunki wielokrotne bez zagnieżdżania

Złożone warunki były kiedyś jedną z najbardziej skomplikowanych części Excela. Łączenie wielu kryteriów wymagało precyzyjnej konstrukcji.

AI radzi sobie z tym naturalnie.

Prompt 9:

„Policz sprzedaż tylko dla regionu Południe i produktów droższych niż 200 zł.”

Prompt 10:

„Zaznacz wiersze, gdzie status to ‘Aktywny’ i data jest z ostatnich 30 dni.”

Liczenie wybranych rekordów

Często potrzebujemy policzyć nie sumę, lecz liczbę spełniających warunek elementów.

Prompt 11:

„Policz, ile zamówień ma status ‘Opóźnione’.”

Prompt 12:

„Ile unikalnych klientów pojawia się w tabeli?”

AI generuje odpowiednie formuły liczące lub analizujące unikalność danych.

Liczenie wartości unikalnych

To zadanie przez lata było zaskakująco trudne dla wielu użytkowników.

Prompt 13:

Koniec darmowego fragmentu książki.

Zachęcamy do zakupu pełnej wersji.