Copilot en Excel tiene un gran potencial, pero no es infalible. Descubre cuándo confiar en él y cuándo pensarlo dos veces.
por David Barry
Microsoft anunció recientemente la incorporación de inteligencia artificial (IA) en Excel con la introducción de la función Copilot para Windows y Mac. Diseñada para optimizar funciones que van desde la limpieza de datos hasta la generación de ideas, esta función permite a los usuarios emitir instrucciones en lenguaje natural, como “Resumir estos comentarios” o “Crear una tabla con ejemplos de la industria”, y recibir resultados generados por IA en sus hojas de cálculo.
Estos resultados permanecen dinámicos: cuando los datos subyacentes cambian, también lo hacen los resultados, lo que elimina la necesidad de actualizaciones manuales o complementos.
¿Cómo funciona Copilot en Excel?
En una publicación en la Comunidad Tecnológica de Microsoft, Catherine Pidgeon, jefa de producto de Excel Core en Microsoft, explicó que, a diferencia de las integraciones externas de IA, Copilot se comporta como cualquier otra fórmula dentro de Excel . Se puede combinar con funciones conocidas como IF, SWITCH o LAMBDA, lo que permite a los usuarios integrar la IA con la lógica tradicional.
Los usos potenciales incluyen la clasificación de respuestas de encuestas, la producción de explicaciones en lenguaje sencillo para conjuntos de datos complejos, la elaboración de un plan de proyecto o el resumen de los comentarios de los clientes.
Microsoft también enfatizó que la privacidad es fundamental para el diseño: los datos procesados por Copilot no se utilizan para entrenar ni mejorar los modelos subyacentes. Los primeros usuarios deben tener en cuenta algunas limitaciones, como el uso limitado (100 llamadas cada 10 minutos, 300 por hora) y la devolución de fechas como texto en lugar del formato serial nativo de Excel. Ya se están desarrollando mejoras, y se espera una funcionalidad más amplia con el tiempo.
La nueva funcionalidad se está implementando actualmente para los usuarios del canal beta de Microsoft 365 Copilot tanto en Windows como en Mac, y está prevista su disponibilidad para Excel en la web en un futuro cercano.
Primeras respuestas a la implementación de Copilot Excel
En Vena Solutions, la reacción fue inmediata. Si bien la incorporación ha sido bien recibida, el entusiasmo por sí solo no garantiza el éxito, afirmó Brian Kobleur , vicepresidente de Alianzas de Microsoft. Una implementación inteligente requiere comprender tanto las oportunidades como los desafíos futuros, añadió.
“La mayoría de las empresas recopilan grandes cantidades de datos, pero les cuesta convertirlos en información útil. Copilot promete cambiar esta situación”, declaró Kobleur a Reworked. “La información en Excel por sí sola es inútil. Su verdadero valor reside en la información que se puede obtener de esos datos y en las decisiones que se toman basadas en ellos”.
El desafío afecta a todas las organizaciones. «Todas las empresas quieren basarse en datos, pero muy pocas lo hacen», señaló Kobleur. Hasta ahora, extraer información requería contratar especialistas. Sin embargo, Copilot elimina estas barreras. «Copilot iguala las condiciones y proporciona acceso a información que antes requería contratar a un científico de datos o un analista financiero», afirmó.
Microsoft eligió el nombre “Copilot” deliberadamente para enfatizar el control humano. “El nombre Copilot también es muy intencional por parte de Microsoft, ya que enfatiza que el usuario humano mantiene el control”, dijo Kobleur. “Copilot mantiene a los humanos al mando; procesa los datos, pero la persona que participa toma las decisiones. Está diseñado para mejorar la capacidad de pensamiento de quienes lo usan y eliminar las tareas rutinarias para que se centren en el panorama general y en lo que realmente importa”.
Los pros y contras de Copilot en Excel
A pesar de sus ventajas, M365 Copilot es menos adecuado para cálculos reproducibles, ya que los resultados pueden variar cada vez que un analista proporciona una indicación, afirmó Mahmoud Ramin , analista sénior de investigación de Info-Tech Research Group. El LLM funciona con mayor eficiencia cuando M365 Copilot se suministra con datos bien estructurados en tablas y cuando las indicaciones hacen referencia a rangos definidos explícitamente para reducir la ambigüedad.
También describió las importantes consideraciones de seguridad. Señaló que, a pesar de sus amplias medidas de protección de datos, M365 Copilot puede otorgar acceso a personas que ya tienen permisos de visualización. Esta limitación plantea serias preocupaciones para las organizaciones que manejan información altamente confidencial. «La falta de sólidas medidas de seguridad de datos podría resultar en accesos no autorizados y una posible pérdida de datos», afirmó. «Para abordar estos riesgos, es fundamental aplicar políticas de seguridad de IA e implementar un marco integral de gobernanza de datos».
M365 Copilot en Excel lo convierte en una herramienta excelente para generar ideas, resumir y descubrir información, afirmó Ramin. Sin embargo, también recomendó que los analistas utilicen las funciones nativas de Excel para tareas más complejas, como la previsión de flujos de caja, la modelización del reconocimiento de ingresos, la consolidación de datos financieros, la realización de análisis de regresión y la creación de cronogramas de recursos.
“Dado que los resultados de M365 Copilot pueden variar cada vez que los analistas recalculan, incluso utilizando la misma entrada, las salidas variables hacen que M365 Copilot no sea muy adecuado para cálculos precisos y repetibles”, afirmó Ramin. El motor matemático de Excel proporciona números precisos y repetibles, mientras que M365 Copilot, que ofrece asistencia semántica, presenta una explicación de los datos y no garantiza los mismos resultados en cada ocasión.
Recuerde la supervisión humana al utilizar IA en Excel
Mantener el control de los humanos implica verificar lo que produce la IA. Los mayores riesgos asociados con la IA no provienen de fallas tecnológicas, sino de cómo interactúan los usuarios con ella.
Los trabajadores no deben aceptar ciegamente cualquier resultado que genere la IA, especialmente para decisiones de gran importancia. Los modelos de lenguaje extensos son propensos a alucinar o a generar información inexacta.
Para mitigar estos riesgos, Kobleur sugiere adoptar un concepto del desarrollo de software llamado “arnés de pruebas”: crear pruebas estándar para verificar sistemáticamente la precisión de los resultados de la IA . Identifica las dos principales preocupaciones como la “aceptación ciega de lo que genera la IA” y el “compartir datos confidenciales con la IA de consumo”. Sin embargo, las herramientas de IA de nivel empresarial mitigan los riesgos de seguridad al mantener los datos en el entorno de Azure del usuario y limitar el acceso de Microsoft.
La tecnología por sí sola no es suficiente. La calidad de los resultados de IA depende de los datos proporcionados, afirmó John Miller , vicepresidente de gestión de productos de Insightsoftware. Sin una base de datos sólida y una buena gobernanza, las organizaciones «se arriesgan a generar análisis erróneos que podrían derivar en errores costosos o incluso en problemas de cumplimiento», añadió.
Adopción, precisión y gobernanza de datos
Los departamentos financieros están liderando una adopción cautelosa de la IA. Reconocen la necesidad de velocidad y eficiencia, pero son conscientes de los posibles errores. Los líderes financieros están “ansiosos por automatizar tareas repetitivas”, aunque “reconocen la necesidad de medidas de seguridad”, afirmó Miller.
Los equipos están dando pasos graduales, comenzando con herramientas conocidas como Excel, donde la curva de aprendizaje es manejable. Esta estrategia reduce las interrupciones y permite a los equipos evaluar los beneficios y los riesgos. «La IA debe considerarse un acelerador de la experiencia humana, no un sustituto», enfatizó Miller.
“Las soluciones de IA de última generación no tienen una precisión del 100 %”, coincidió Amol Dalvi , vicepresidente de producto de Nerdio. “Al igual que con el uso general de Copilot, el usuario tiene el control y debe verificar los resultados”. Advierte que la psicología humana se opone a una verificación minuciosa: “La naturaleza humana nos lleva a confiar implícitamente en la tecnología, especialmente en una que transmite confianza”.
Por lo tanto, Dalvi recomienda implementaciones estructuradas: empezar poco a poco, aprender rápido, probar nuevas soluciones y ofrecer capacitación. «Se debe brindar capacitación a toda la organización antes de implementar la tecnología en toda la empresa, junto con las lecciones aprendidas por el grupo inicial de usuarios pioneros», afirmó.
Las organizaciones también deben garantizar que su infraestructura de datos esté preparada. «La gobernanza y la seguridad de los datos deben considerarse con diligencia», señaló Dalvi. Obtener beneficios requiere una ejecución disciplinada, buenas prácticas de gobernanza de datos , prácticas de implementación robustas, medidas de seguridad sólidas y una cultura que priorice la verificación por encima de la comodidad.
La experiencia de un usuario de Excel
Los usuarios de Excel están adoptando Copilot con cautela. Una directora de investigación de una empresa estadounidense destacó tanto las ventajas como los posibles inconvenientes. «Si Copilot sugiere una fórmula incorrecta, puede que los usuarios experimentados la reconozcan, pero los miembros más jóvenes del equipo podrían no percatarse, lo cual es preocupante», afirmó.
Incluso a los usuarios experimentados les puede resultar más difícil describir la fórmula exacta con palabras que calcularla directamente. «Incluso estando familiarizado con la estadística, a veces es más difícil expresar con palabras la fórmula exacta que simplemente ejecutarla», añadió.
También señaló los desafíos de proteger datos sensibles. Existen dos tipos: información de identificación personal y datos confidenciales que representan el capital de conocimiento de la organización. Las prácticas de seguridad suelen restringir el acceso y controlar el almacenamiento. Sin embargo, con la integración de Copilot, no está claro si los datos podrían utilizarse para otros fines, lo que podría afectar la seguridad incluso cuando las aplicaciones de trabajo son de confianza.
Finalmente, debe considerarse el impacto de Copilot en la productividad y la toma de decisiones. «Hasta ahora, la experiencia sugiere que la IA ayuda a los expertos a convertirse en superestrellas, mientras que los novatos pueden meterse en problemas sin darse cuenta», afirmó. En resumen, Copilot tiene potencial, pero su eficacia depende del criterio, la supervisión y la experiencia humanos.
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Acerca del autor
David es un periodista europeo con 35 años de experiencia que ha dedicado los últimos 15 años al seguimiento del desarrollo de las tecnologías en el lugar de trabajo, desde los inicios de la gestión documental, la gestión de contenido empresarial y los servicios de contenido. Actualmente, con el desarrollo de nuevos modelos de trabajo remoto e híbrido, cubre la evolución de las tecnologías que facilitan la colaboración, la comunicación y el trabajo, y recientemente ha dedicado mucho tiempo a explorar los amplios alcances de la IA, la IA generativa y la IA general.
Fuente: https://www.reworked.co/digital-workplace/when-to-use-copilot-in-excel-and-when-to-skip-it/