क्यों Copilot एक गन्दा Excel स्प्रेडशीट ठीक नहीं कर सकता - असली कारण

प्रकाशित: 1 मई 2026, सुबह 6:30 बजे EDT

टोनी फिलिप्स एक अनुभवी Microsoft Office उपयोगकर्ता हैं जिनके पास भाषा विज्ञान और हिस्पैनिक अध्ययन में दोहरी ऑनर्स डिग्री है। जनवरी 2024 में How-to Geek के साथ शुरू करने से पहले, उन्होंने दस वर्षों से अधिक समय तक दस्तावेज़ निर्माता, डेटा प्रबंधक और सामग्री निर्माता के रूप में काम किया, और अपने खाली समय में स्प्रेडशीट और दस्तावेज़ बनाना पसंद करते हैं।

टोनी एक अकादमिक प्रूफरीडर भी हैं, जिन्हें व्यक्तिगत विवरण, रिज्यूमे, संदर्भ पत्र, शोध प्रस्ताव और शोध प्रबंध के 3 मिलियन से अधिक शब्दों को पढ़ने, संपादित करने और प्रारूपित करने का अनुभव है। How-To Geek से जुड़ने से पहले, टोनी ने कानूनी फर्मों के लिए दस्तावेज़ प्रारूपित और लिखे, जिनमें अनुबंध, वसीयतनामा और पावर ऑफ अटॉर्नी शामिल थे।

टोनी Microsoft Office के प्रति जुनूनी हैं! वे स्प्रेडशीट बनाने का कोई भी कारण ढूंढ लेते हैं, जटिल सूत्र जोड़ने के तरीके तलाशते हैं और डेटा को काम करने के नए तरीके खोजते हैं। उन्हें ऐसे Word दस्तावेज़ बनाने पर गर्व है जो पेशेवर दिखते हैं। उन्होंने यूके के एक माध्यमिक विद्यालय में डेटा प्रबंधक के रूप में काम किया है और Microsoft PowerPoint के साथ कक्षा में वर्षों का अनुभव है। उन्हें Microsoft Office में समस्याओं का सामना करना और अपनी विशेषज्ञता और कानूनी स्तर के प्रशिक्षण का उपयोग करके समाधान खोजना पसंद है।

Microsoft की दुनिया के बाहर, टोनी एक उत्साही कुत्ते के मालिक और प्रेमी, फुटबॉल प्रशंसक, एस्ट्रोफोटोग्राफर, माली और गोल्फर हैं।

यह परम AI भ्रम है: वह विचार कि एक चैटबॉट वर्षों के अव्यवस्थित Excel डेटा को सेकंड में सुलझा सकता है। वास्तव में, गन्दा डेटा अस्पष्ट संकेत और अविश्वसनीय आउटपुट बनाता है। स्वचालन टूटे हुए तर्क को ठीक नहीं करेगा; यह सिर्फ आपको तेजी से गलतियां करने में मदद करता है।

"मैजिक वैंड" भ्रम

आपका संकेत एक टूटे हुए स्कीमा को ठीक नहीं करेगा

आधुनिक Excel AI के लिए बड़ा विक्रय बिंदु यह है कि यह "समझ" सकता है जो भी आप हाइलाइट करते हैं। यह एक शानदार कहानी है: आप एक गन्दी रेंज पकड़ते हैं, सादे अंग्रेजी में एक प्रश्न पूछते हैं, और जादू होने की प्रतीक्षा करते हैं। लेकिन यह केवल तभी काम करता है जब स्प्रेडशीट वास्तव में शुरुआत से समझ में आती है। यदि आपका डेटा आपदा है, तो AI कुछ भी "व्याख्या" नहीं कर रहा है। यह सिर्फ अनुमान लगा रहा है।

AI सिस्टम को अनुसरण करने के लिए एक ठोस नक्शे की आवश्यकता होती है, और Excel में, वह नक्शा आपका स्कीमा है। यदि आपके पास हर जगह मर्ज किए गए सेल हैं, हेडर जो मेल नहीं खाते, और सफेद स्थान में तैरती यादृच्छिक गणनाएं हैं, तो AI लड़खड़ा जाएगा। यदि एक कॉलम "Revenue" शीर्षक वाला है, दूसरा "Rev", और तीसरे में पूरी तरह से हेडर गायब है, तो सिस्टम के पास यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि वे एक ही चीज हैं। इसका कोई भी अनुमान आपके डेटा के लिए एक संभावित लैंडमाइन बन जाता है, इसलिए आप सॉफ़्टवेयर से इसका पालन करने की उम्मीद करने से पहले तर्क को मजबूत कर लें।

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कचरा अंदर, स्वचालित कचरा बाहर

अस्पष्ट संकेत अविश्वसनीय आउटपुट की ओर ले जाते हैं

हम सभी ने "कचरा अंदर, कचरा बाहर" सुना है, लेकिन AI कचरे को पहचानना बहुत कठिन बना देता है। एक मानक Excel शीट में, एक टूटा हुआ सूत्र आमतौर पर #REF! या #VALUE! त्रुटि के साथ आप पर चिल्लाता है, जो—हालांकि कष्टप्रद—कम से कम आपको एक विचार देता है कि कुछ सही नहीं है। AI, दूसरी ओर, एक सहायक सहायक होने के लिए बनाया गया है, इसलिए यह अक्सर आपको एक आत्मविश्वास भरा जवाब देगा तब भी जब डेटा पूरी तरह से बकवास हो।

अस्पष्टता असली हत्यारा है। यदि आप प्रारूपों को मिला रहे हैं, जैसे टेक्स्ट के रूप में सहेजे गए नंबर या असंगत मुद्रा प्रतीक, तो मॉडल को शुरू करने से पहले एक शिक्षित अनुमान लगाना होगा। कल्पना करें कि एक "कुल" कॉलम जिसमें गलती से व्यक्तिगत बिक्री और उप-योग दोनों शामिल हैं जिन्हें आपने मैन्युअल रूप से टाइप किया है। यदि आप AI से उसे जोड़ने के लिए कहते हैं, तो यह एक भी चेतावनी के बिना आपकी आधी शीट को डबल-काउंट कर सकता है। आप एक पेशेवर दिखने वाली रिपोर्ट के साथ समाप्त होते हैं जो गणितीय रूप से काल्पनिक है।

संक्षेप में, AI गड़बड़ी को साफ नहीं करता; यह बस इसे पॉलिश करता है।

Microsoft 365 Personal

Microsoft 365 में Word, Excel, और PowerPoint जैसे ऑफिस ऐप्स तक पांच उपकरणों पर पहुंच, 1 TB OneDrive स्टोरेज, और बहुत कुछ शामिल है।

Copilot एक एम्पलीफायर के रूप में, फिक्सर नहीं

AI स्प्रेडशीट त्रुटियों को बड़े पैमाने पर तेज करता है

AI को "उबाऊ" काम से बाहर निकलने के शॉर्टकट के रूप में मानना आकर्षक है। वास्तव में, यह आपकी जो भी आदतें हैं उनके लिए एक मेगाफोन है। यदि आपकी संरचना मजबूत है, तो AI एक विशाल बल गुणक है जो दोहराव वाले काम को जल्दी से संभालता है। लेकिन अगर आपकी नींव हिलती हुई है, तो AI केवल आपको बहुत बड़े पैमाने पर असफल होने में मदद करता है।

एक सूत्र में छिपा एक हार्ड-कोडेड मान AI द्वारा उत्पन्न हर अंतर्दृष्टि को विषाक्त कर सकता है। एक खराब परिभाषित रेंज केवल एक सेल को नहीं बिगाड़ती; यह पूरे स्वचालित वर्कफ्लो को तिरछा कर देती है। इसलिए, अपने तर्क को सही करने के बजाय, ये उपकरण इसे बढ़ाते हैं। जब AI आपको वह उत्तर नहीं दे सकता जो आप चाहते हैं, तो उत्पन्न स्क्रिप्ट या Python ब्लॉक में समस्या को स्थानांतरित करना आकर्षक होता है, लेकिन यह केवल गड़बड़ी को छिपाने के लिए एक नई जगह देता है।

स्वचालन से पहले संरचना

AI सुविधाओं से पहले तर्क मौजूद होना चाहिए

एक बढ़ता हुआ विचार है कि हमें अब संगठित होने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि मशीन इसे संभालने के लिए पर्याप्त स्मार्ट है। यह एक जाल है। डेटा मॉडलिंग अभी भी एक अच्छी शीट की आधारशिला है। एक Excel टेबल को उदाहरण के रूप में लें। हां, यह अच्छा दिखता है, लेकिन यह आंखों पर अच्छा दिखने से कहीं अधिक कर रहा है। यह उन सीमाओं को सेट करता है जो AI को पटरी पर रखते हैं। प्रत्येक पंक्ति एक सुसंगत रिकॉर्ड होनी चाहिए, और प्रत्येक कॉलम में एक स्पष्ट, एकल क्षेत्र होना चाहिए।

उस संरचना के बिना, AI के पास पकड़ने के लिए कुछ भी स्थिर नहीं है। किसी भी AI सुविधा को छूने से पहले, मूल बातें अभी भी मायने रखती हैं: मर्ज किए गए सेल मारें (इसके बजाय सेंटर अक्रॉस सिलेक्शन का उपयोग करें), अपने डेटा प्रकारों को सुसंगत रखें, और अद्वितीय हेडर का उपयोग करें जो वास्तव में डेटा का वर्णन करते हैं। यदि इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध डेटा में ही स्पष्ट नहीं हैं, तो AI उन्हें नहीं ढूंढेगा।

स्वचालन संगठन की कमी को ठीक नहीं करता; यह केवल भ्रम के ऊपर काम करता है।

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अपनी स्प्रेडशीट में चीजों को व्यवस्थित करना प्रयास के लायक है।

AI युग में तकनीकी ऋण

स्क्रिप्ट जिन्हें आप नहीं समझते वे भविष्य के बुरे सपने बन जाते हैं

Excel AI का परम सायरन गीत एक टूटी हुई वर्कबुक को आपके लिए ठीक करने के लिए Python या VBA स्क्रिप्ट उत्पन्न करने की क्षमता है। कागज पर, यह शानदार है—बॉट को कोड लिखने दें ताकि आपको न करना पड़े। व्यवहार में, हालांकि, आप तकनीकी ऋण जमा कर रहे हैं, कुछ मिनट के मैनुअल काम के बदले दीर्घकालिक रखरखाव बुरे सपने का व्यापार कर रहे हैं।

AI-जनित स्क्रिप्ट अक्सर इस बात के लिए अति-विशिष्ट होती हैं कि आपका डेटा अभी कैसा दिखता है। जिस क्षण आप एक नया कॉलम जोड़ते हैं या एक हेडर का नाम बदलते हैं, वह स्क्रिप्ट टूटने की संभावना है। वही उन स्थितियों के लिए कहा जा सकता है जब आप किसी अन्य वातावरण में एक स्क्रिप्ट कॉपी और पेस्ट करते हैं। यदि आपने कोड नहीं लिखा और यह नहीं समझते कि यह कैसे काम करता है, तो आप इसे ठीक नहीं कर सकते। आप एक ऐसे सिस्टम पर झुके रह जाते हैं जिसे आपने डिज़ाइन नहीं किया और जिसे आप डीबग नहीं कर सकते, जो एक खतरनाक जगह है जब बॉस रिपोर्ट का इंतजार कर रहा हो। जटिलता जादुई रूप से गायब नहीं हुई; यह सिर्फ दृष्टि से बाहर चली गई जहां यह सबसे अधिक नुकसान कर सकती है।

वास्तविक उत्पादकता का मार्ग

मैं यह नहीं कह रहा कि AI आपके अगले Excel स्प्रेडशीट में मददगार नहीं हो सकता। लेकिन मैं जो कह रहा हूं वह यह है कि शून्य का गुणक अभी भी शून्य है। यदि आप मशीन में पॉलिश की गई अराजकता डालते हैं, तो आप हर बार तेज, अधिक आत्मविश्वास वाली गलतियां प्राप्त करेंगे। साफ संरचना और ठोस डेटा मॉडलिंग अभी भी पहले आते हैं। केवल एक बार जब वे मौजूद होते हैं तो AI उपकरण Excel वर्कफ्लो में विश्वसनीय रूप से उपयोगी हो जाते हैं।

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