ChatGPT пише код, AI-асистенти автоматизують звіти. Здається, що ще трохи — і професії аналітика, фінансиста чи маркетолога просто зникнуть.

Люди, які щодня працюють із VLOOKUP, ставлять собі логічне питання:

“Чи є сенс мені зараз вчити Excel чи Google Sheets? Може, ця навичка... мертва?”

Ні. Це найбільша помилка. Що потужнішим стає AI, то ціннішою стає ваша “нудна” навичка роботи з таблицями.

Уявімо, що AI (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude тощо) — це ваш junior analyst. Він талановитий, блискавично швидкий, має доступ до всіх знань світу... і абсолютно некомпетентний у вашому бізнесі.

• Він не знає, де лежить ваш звіт про продажі.

• Він не розуміє, чому ваш керівник завжди просить дивитися на маржу, а не на обіг.

• Він не розуміє, що означає ФОП Петренко у вашій CRM.

AI — це найпотужніший інструмент в історії. Але майбутнє не за інструментом, а за майстром, який ним володіє. 

Excel та Google Sheets — це база для AI 

Ви даєте штучному інтелекту сирий .csv-файл зі звітом про продажі й просите: “Проаналізуй”. AI видає помилку або нісенітницю.

Чому AI зламався? Тому що у вашому файлі:

• У стовпці “Дата” стоїть “15.Лис.2025” (текст), а в іншому — “11/16/2025” (дата).

• У стовпці “Клієнт” є “ФОП Петренко”, “Петренко О.І.” і “Petrenko” — і це одна людина.

• У стовпці “Сума” стоїть “5 000 грн.” (текст з пробілом і валютою) замість числа 5000.

AI вміє писати скрипти для очищення, але не вміє самостійно визначити правильний формат, якщо дані неоднорідні, і часто припускається помилок у логіці об’єднання записів.

У реальному бізнесі без ручного контролю якість очищення AI буде низькою.

Це класична ІТ-проблема: “Garbage In, Garbage Out” (сміття на вході – сміття на виході).

AI захлинеться цим сміттям. Він не вміє чистити, а ви — вмієте. AI не має контексту, щоб зрозуміти, що “ФОП Петренко” це “Petrenko”. А ви — маєте. У вашому арсеналі є:

• Power Query (який ми вивчаємо на Excel Advanced): з його допомогою ви можете очистити мільйон таких брудних рядків за кілька хвилин, один раз налаштувавши правила.

• Google Sheets — інструмент колаборації, місце, куди 10 менеджерів із різних філій зводять дані в одному чистому форматі.

Спочатку ви (за допомогою Excel / Google Sheets) готуєте чисті дані, потім згодовуєте їх AI для аналізу.

Коли Excel вже не вистачає

Ви — гуру Excel. Але настає момент, коли ваш файл з VLOOKUPами по 2 мільйонах рядків зависає на кілька хвилин. Або коли вам треба щоранку вручну збирати дані з 10 різних Google Sheets від 10 колег.

Тоді на допомогу приходить Python для дата-аналітики.

Ви пишете скрипт, який сам щоранку о 9:00:

1. Зайде у 10 Google Sheets ваших колег.

2. Зайде у 2 внутрішні бази даних (SQL).

3. Забере з сайту дані по API.

4. Збере 5 мільйонів рядків, почистить їх за лічені хвилини (те, що ви в Excel робили б 3 години).

5. Вивантажить вам ідеально чистий .csv-файл на 50 000 рядків.

Ви відкриєте цей чистий файл у старому доброму Excel і спокійно побудуєте свою зведену таблицю чи фінансову модель.

Python робить важку, брудну роботу з автоматизації, щоб ви могли займатися розумною — аналізом.

Від роботи руками до стратегії

Добре, ви вмієте чистити (Excel Advanced) і автоматизувати (Python). Але якщо ви не розумієте бізнес-логіку, ви просто “руки”. Ви можете порахувати витрати, але не можете сказати, чи правильні це витрати.

AI все одно не знає цілей вашого бізнесу. Він не знає, яка у вас маржинальність. Він не знає, чи важливіше вам зараз зростання (і можна палити гроші на маркетинг) чи прибутковість (і треба різати витрати).

А ви, зі знаннями фінансового менеджменту, знаєте. Ви ставите AI правильну бізнес-задачу.

• Неправильна задача: “Проаналізуй наші витрати”.

• Правильна задача: “Проаналізуй ці витрати та знайди 10% з найнижчим ROI, які ми можемо безболісно зрізати, не втративши в обігу”.

Не бійтеся AI. Очольте його. Штучний інтелект — не конкурент, а помічник. Але щоб ним керувати, потрібен стек навичок, який ви будуєте крок за кроком:

1. Фундамент (Excel/Google Sheets): щоб збирати та чистити дані й розуміти їх структуру.

2. Автоматизація (Python): щоб працювати з великими даними.

3. Стратегія (фінменеджмент): щоб ставити правильні задачі й говорити мовою бізнесу.

 

Excel: бізнес-аналіз та прогнозування

Посібник з Google Sheets

Excel Advanced: поглиблені інструменти

Python для Data Analysts

Фінансовий менеджмент 5.0