بعد ما يقرب من خمسة عقود من إطلاق VisiCalc، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل إحدى أدوات الإنتاجية الأكثر شهرة في العالم – جدول البيانات المتواضع.
في حين أن الكثير من العاملين في مجال المعرفة يتفاعلون مع جداول البيانات بشكل منتظم، فإن العديد منهم يفتقرون إلى المهارات والثقة اللازمة للوصول إلى وظائف أكثر تقدمًا.
قال إريك بيرنباوم، مدير إدارة المنتجات في Google Sheets: “لفترة طويلة جدًا، أجبرتك جداول البيانات على تعلم بناء جملة جداول البيانات وطرق العمل في جداول البيانات”. “لكن فكر في عدد الأشخاص الذين يحتاجون إلى استخدام جداول البيانات في العمل وليس لديهم مجموعة المهارات اللازمة لإنشاء أنواع جداول البيانات التي يمكن أن تكون مفيدة لهم حقًا.”
وأضاف أن إضافة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في معالجة هذه المشكلة، مما يجعل البرنامج في متناول مجموعة واسعة من العاملين في المكاتب. قال بيرنباوم: “يطلق الذكاء الاصطناعي العنان لقوة جداول البيانات، ويتولى الكثير من العمل الصعب المطلوب لاستخدامها. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تمكين المستخدمين بشكل لا يصدق”.
قامت Google بتوسيع إمكانات الذكاء الاصطناعي (genAI) بشكل مطرد في “جداول البيانات” منذ إطلاق Duet AI – الآن Gemini – لـ Workspace في عام 2023.
يتوفر Gemini in Sheets بدون أي تكلفة إضافية لمشتركي Google Workspace، على الرغم من أن الوظيفة الإضافية المدفوعة AI Expanded Access – التي تكلف 30 دولارًا لكل مستخدم كل شهر – مطلوبة لإزالة حدود استخدام معينة.
تتضمن الميزات التي تم طرحها في الأشهر الأخيرة قدرة وكيل Gemini في جداول البيانات على تنفيذ إجراءات متعددة الخطوات مثل التنسيق والتحليل وإدخال البيانات، ومؤخرًا، القدرة على إنشاء جداول بيانات كاملة من موجه واحد. تعتمد ميزة ملء الجوزاء على وظيفة الذكاء الاصطناعي الحالية، مما يتيح للمستخدمين ملء الخلايا المحددة تلقائيًا عن طريق اكتشاف الهدف من المعلومات الموجودة في جدول البيانات وكذلك من الويب.
وهناك ميزة أخرى، وهي Sheets Canvas (المتوفرة حاليًا في إصدار ألفا)، تتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات تفاعلية يتم تحديثها في الوقت الفعلي بناءً على التغييرات التي تطرأ على بيانات جدول البيانات. يمكن أن تكون هذه لوحة كانبان لمسار المبيعات، على سبيل المثال، أو لوحة معلومات تحليلية تستخدم جداول البيانات كمصدر بيانات خلفي لها.
تدعي Google أن المستخدمين يرون بالفعل مجموعة من الفوائد من Gemini في جداول البيانات. وفقًا لاستطلاع أجرته الشركة في أغسطس 2025 لـ 200 من مستخدمي جداول البيانات، قال غالبية العاملين في مجال المعرفة (89٪) إن ميزات الذكاء الاصطناعي في جداول البيانات توفر لهم ساعة على الأقل في الأسبوع، ويعتقد 88٪ أن ميزات الذكاء الاصطناعي جعلتهم أكثر ثقة في مهاراتهم في تحليل البيانات.
تشمل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا إنشاء جداول البيانات والرسوم البيانية، وتحليل البيانات، وإصلاح الصيغ المعطلة. من غير الواضح مدى نطاق استخدام هذه الميزات فعليًا؛ رفضت Google تقديم إحصائيات الاستخدام الأسبوعية لـ Gemini في جداول البيانات.
مع قيام الشركة بدمج Gemini بشكل أعمق في جداول البيانات، تظل هناك أسئلة حول مدى ثقة الشركات في أدوات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع بيانات الأعمال المهمة، بالإضافة إلى ما تعنيه زيادة الأتمتة بالنسبة لأولئك الذين يقضون الكثير من يومهم في جدل البيانات.
إريك بيرنباوم، مدير إدارة المنتجات في جداول بيانات Google.
جوجل
عالم الكمبيوتر تحدثت مؤخرًا مع بيرنبوم حول الفوائد والتحديات المحتملة لأحدث تطور لبرامج جداول البيانات. تم تكثيف هذه المقابلة وتحريرها من أجل الوضوح.
نظرًا لأن الشركات أصبحت أكثر تركيزًا على تحقيق القيمة من استثمارات الذكاء الاصطناعي، ما هي الفوائد القابلة للقياس التي يراها العملاء من Gemini في جداول البيانات – على سبيل المثال، الوقت الذي يتم توفيره أو الأشكال الأخرى من عائد الاستثمار؟ “تظل جداول البيانات إحدى اللغات العالمية للشركات، ولا نتوقع أن يتغير ذلك في أي وقت قريب. ولكن من خلال إدخال الذكاء الاصطناعي في المنتج الذي يعمل فيه الأشخاص، نعتقد أنه يمكن أن يقلل بشكل كبير من العبء الفني للبيانات: الوقت المستغرق في فهمها، وتحديد مصادرها، وتحليلها، وتصورها.
“من الناحية التاريخية، كان متخصصو البيانات يقضون – دعنا نقدر ذلك بنسبة 80% من وقتهم – في الأعمال الأساسية الميكانيكية، وتنظيف البيانات، وصياغة الصيغ، والتنسيق، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، وربما 20% فقط من وقتهم في اتخاذ القرارات الإستراتيجية الفعلية.
“نعتقد أنه من خلال تفريغ البيانات اليدوية والمستهلكة للوقت والمعرضة للأخطاء إلى جيميني، يمكننا قلب هذه النسبة قليلاً، حتى يتمكن البشر من التركيز على الأشياء المهمة حقًا: الأسئلة ذات القيمة العالية التي يجب طرحها والأحكام والقرارات التي يتم اتخاذها منها. لقد بدأنا نرى دليلاً على ذلك في قاعدة المستخدمين وقاعدة العملاء الخاصة بنا.
“النقطة الثانية التي يجب توضيحها هي أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إضفاء الطابع الديمقراطي على تحليل البيانات إلى حد ما، وجعله متاحًا لعدد أكبر من المستخدمين. لسنوات عديدة، كان جدول البيانات بمثابة حارس البوابة؛ إذا لم تتمكن من التحدث باللغة الصارمة لصيغ جداول البيانات، فلن تتمكن من استخلاص القيمة من البيانات. ولكن من خلال تقديم واجهات اللغة الطبيعية هذه، يفصل الذكاء الاصطناعي القدرة التحليلية عن المعرفة التقنية.
“إذا كان بإمكانك طرح الأسئلة الصحيحة، أو وصف ما تريده بلغة واضحة، فيمكن أن يساعدك Gemini وSheets على تحقيق أهدافك في جدول بيانات، حتى لو كان لديك الحد الأدنى من مهارات جداول البيانات بنفسك.
“ما رأيناه حتى الآن من المستخدمين والعملاء هو أنه يمكّن بشكل لا يصدق الأشخاص الذين ربما كانوا خائفين من تحليل البيانات أو فتح جداول البيانات في الماضي. لست بحاجة إلى الذهاب وانتظار محلل بيانات لمساعدتك؛ يمكنك القيام بهذا العمل بنفسك في جدول بيانات.”
والجانب الآخر هو، ما مدى ثقة الشركات إذا تمكن المزيد من الموظفين المبتدئين من تولي مهام تحليلية عالية المستوى من خلال الاعتماد على الذكاء الاصطناعي؟ بالنظر إلى ميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الهلوسة، إلى أي درجة يمكن للشركات أن تثق في أن هذه الأدوات لن تؤدي إلى حدوث أخطاء في بيانات الأعمال المهمة؟ “إنه شيء أمضينا الكثير من الوقت في التفكير فيه. لقد بذلنا جهودًا كبيرة لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي هذه للتعاون معك، ولإظهار عملهم، وشرح ما فعلوه، والتأكد من أنه يمكنك تولي المهمة من حيث توقفوا.
“يضع وكيل جداول البيانات لدينا، على سبيل المثال، خطة صريحة وشفافة حقًا لتتمكن من مراجعتها والموافقة عليها قبل حدوث أي معالجة للبيانات. لقد تم تصميمه للقيام بذلك بلغة طبيعية بسيطة بطريقة يمكن أن يفهمها المستخدم العادي، ثم يقدم لك هذا الملخص النهائي، حتى تعرف بالضبط ما فعله وأين فعل ذلك.
“الشيء الآخر هو أن النموذج رائع في شرح الأشياء. إذا ورثت جدول بيانات يحتوي على بعض الصيغ المعقدة التي لا تفهمها، على سبيل المثال، فإن النموذج يقوم بعمل رائع في شرح كيفية عمله وماذا يفعل.
“من نواحٍ عديدة، لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تسهيل الوصول إلى هذه الميزات فحسب، بل يساعد المستخدمين على الشعور بمزيد من الثقة في المخرجات. ويشكل الخطأ البشري خطرًا متأصلًا في إدارة البيانات اليدوية، مع الذكاء الاصطناعي أو بدونه. يمكن أن تؤدي فاصلة واحدة في غير محلها أو مرجع خلية معطل إلى إفساد نموذج مالي بالكامل، ويمكن أن لا يتم اكتشافه تمامًا.
“إن نهجنا مع الذكاء الاصطناعي في جداول البيانات هو إنشاء حلقة تحقق متعمدة. لديك الآن خبير آخر في جداول البيانات يعمل معك، مما يقلل من احتمالية حدوث هذه الأخطاء.”
وحتى لو ارتكب البشر أخطاء أيضًا، فهل يعود الأمر في النهاية إلى المساءلة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي؟ “وجهة نظرنا هنا هي أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون شريكًا مع عامل المعرفة الذي يقوم بالعمل هنا. وكل ما قمنا ببنائه مصمم ليكون ذلك الشريك. قد تكون قادرًا على تفريغ المهام إلى النموذج، لكننا نستشهد بالمصادر، ونقدم الخطط والتفسيرات. نحن نعتمد في النهاية على المستخدم للقيام بهذا التحقق النهائي.
“إننا نقضي قدرًا هائلاً من الوقت في التركيز على الجودة. ونحن نعلم أنه لكي يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا في جداول البيانات، يجب أن يكون موثوقًا به. عندما أطلقنا Sheets Gemini Agent، على سبيل المثال، كنا فخورين حقًا بأننا وضعنا معيارًا متطورًا لمجموعة بيانات SpreadsheetBench الكاملة، والتي تجاوزت في ذلك الوقت المنافسين وقدرات الخبراء شبه البشرية.
“لكننا نعلم أن الجودة ليست أبدًا “جيدة بما فيه الكفاية” أو منجزة. نحن نعمل باستمرار على تحسين الجودة لمستخدمينا وعملائنا، ولحالات الاستخدام التي يعتمدون فيها على الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.”
ما هي الإمكانية التي تراها لمزيد من الوظائف الوكيلة في جداول بيانات Gemini – على سبيل المثال، جلب البيانات من مصادر أخرى، أو إنشاء تقارير متكررة، أو اتخاذ المزيد من الإجراءات بشكل مستقل؟ “نحن نستمع عن كثب إلى العملاء والمستخدمين ونبني ما يخبروننا أنهم بحاجة إليه. الوكيل قادر بالفعل على تنفيذ مهام سير عمل معقدة للغاية ومتعددة الخطوات، ونرى المستخدمين يكتشفون أن الوكيل قادر للغاية على القيام بمهام جداول البيانات الشاملة. فيما يتعلق بالموصلات، في ألفا لدينا اتصالات متاحة لـ HubSpot وSalesforce وMailchimp. ونأمل أن نتوسع في ذلك مع مرور الوقت.
“لا يوجد طريق ليحل الذكاء الاصطناعي محل المحللين. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمنح المحللين مزيدًا من الوقت للقيام فعليًا بالأجزاء الأكثر قيمة من عملهم. أصبح المحللون الذين أعمل معهم أكثر إنتاجية وتأثيرًا من أي وقت مضى، لأنهم يستطيعون تحويل عمل جداول البيانات غير المثير للاهتمام إلى النموذج، مما يوفر الوقت للقيام بعمل أكثر إثارة للاهتمام وتأثيرًا.
“مثال رائع: التصورات التي أتلقاها من المحللين في الوقت الحاضر هي لوحات فنية بدلاً من الرسوم البيانية الثابتة التي يمكنني استكشافها بنفسي. إنها طريقة أكثر إفادة وفائدة مما اعتدت عليه من قبل.”
وبالنظر إلى المستقبل، هل تتوقع أن يتم تنفيذ حصة أكبر من أعمال جداول البيانات من قبل الوكلاء، حيث يقوم البشر بتحديد الأهداف ومراجعة النتائج؟ ما هو التغيير الأكبر الذي سيحدث في كيفية استخدام الأشخاص لجداول البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ “من المرجح أن تظل المهام متشابهة ومن المرجح أن تظل حالات استخدام جداول البيانات ذات صلة. وسيكون التغيير الأكبر هو القدرة على دفع عمل جداول البيانات غير المثيرة للاهتمام إلى نموذج وإتاحة الوقت للمستخدم للقيام بأشياء أكثر تأثيرًا وأكثر إثارة للاهتمام وأكثر فائدة للأعمال.
لقد كانت جداول البيانات تاريخياً بمثابة حاويات ثابتة حيث يتم تخزين البيانات. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحويل جداول البيانات إلى تطبيقات برمجية محلية وديناميكية. وأعتقد في الواقع أن هذا النوع من التغييرات يغير قواعد اللعبة فيما يتعلق بكيفية استخدام الأشخاص لجداول البيانات للمضي قدمًا.
“إنها ليست مجرد شبكة سلبية مليئة بالأرقام؛ بل إن جداول البيانات تتطور لتصبح هذه التطبيقات الحية وطويلة الأمد والتعاونية. ويمكن للموظفين إنشاء هذه التطبيقات بسرعة، مثل لوحة إدارة علاقات العملاء الأساسية أو لوحة معلومات سلسلة التوريد في ثوانٍ. وهذا مجال استثماري بالنسبة لنا للمضي قدمًا، ونحن متحمسون حقًا لرؤية كيف يتطور هذا الأمر.”
قد يتمكن مساعدو ووكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT أو Claude، من تحليل ملفات جداول البيانات وبيانات الأعمال دون أن يعمل المستخدمون داخل تطبيق جداول البيانات. ما الذي تعتقد أنه سيبقي جداول البيانات مركزية في سير العمل، بدلاً من جعلها مجرد جزء من عملية أوسع تعتمد على الذكاء الاصطناعي؟“نحن على اتصال دائم مع العملاء والمستخدمين؛ ومن الواضح أن العمل لا يزال يحدث في جداول البيانات. وأعتقد أن جداول البيانات تظل أدوات شائعة بشكل لا يصدق. وإذا تمكنا من جلب إمكانات الذكاء الاصطناعي التي يحتاجها المستخدمون مباشرةً إلى المنتج الذي يتواجدون فيه بالفعل، فسوف نقوم بتغيير طريقة عملهم.
“أعتقد أننا يمكن أن نكون الواجهة الأمامية لبعض ابتكارات الذكاء الاصطناعي الرائعة والمنتجات التي اعتاد عليها المستخدمون اليوم. كل ما نبنيه يسترشد بتعليقات المستخدمين: يخبرنا المستخدمون الآن أنهم يريدون الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في القيام بمهامهم اليومية أو المهام الأكثر تعقيدًا، وقد بدأوا في جداول البيانات اليوم.”
