7 ferramentas de inteligência artificial para usar no Excel

O TechTudo listou sete dessas funções avançadas, explicando brevemente como utilizá-las para otimizar rotinas. Alguns dos exemplos utilizados tomaram por base agrupamentos de dados (datasets) do portal Kaggel (https://www.kaggle.com/), enquanto planilhas mais simples foram geradas por IA utilizando o Gemini Google Advanced com modelo 1.5 Pro e importadas para o Excel.

A primeira ferramenta assistida por Machine Learning do Excel é o “Flash Fill”, ou Preenchimento Relâmpago de células, sendo preciso estabelecer a diferença entre esta função e o Preenchimento Automático. Este último identifica progressões simples como números, datas e fórmulas condicionais, e replica os valores em sequência lógica, enquanto o Flash Fill consegue identificar padrões complexos de elementos em geral, permitindo associar os respectivos conteúdos, independente do formato, inclusive de múltiplas células.

Ao preencher uma nova célula com dados combinando informações de outras células em um mesmo eixo, a função identifica os padrões de combinação, preenchendo, automaticamente, as células vazias do eixo em questão. Em uma tabela com dados de clientes e duas colunas separadas, uma para Nome e outra para Sobrenome, é possível criar uma nova coluna unindo os dados das colunas de forma automatizada, em vez de digitá-los manualmente.

Basta inserir a nova coluna de “Nome Completo” e digitar as informações combinadas das colunas originais e selecionar a opção “Preenchimento Relâmpago”, na aba de “Dados” do Excel, ou pressionar o atalho “CTRL+E”. Isto irá completar todas as demais linhas da nova coluna combinando as colunas “Nome” e “Sobrenome”. Na mesma planilha modelo, é possível, inclusive, associar elementos adicionando caracteres, como a coluna de ID, valor, tipo e número de laudas separadas por hífens.

A Extração de Dados é, possivelmente, uma das ferramentas de IA mais importantes desta lista, já que ela é crucial para as funções avançadas de preparação de dados. Quando há a necessidade de trabalhar com conjuntos muito elevados de dados, é simplesmente inviável copiar e colar os valores manualmente em uma planilha, especialmente se as informações estão distribuídas em bancos ou arquivos diferentes.

A funcionalidade de Extração de Dados é a primeira opção da aba de “Dados” do Excel e permite importar e processar dados de diferentes fontes, como documentos em PDF, tabulações em CSV (valores separados por vírgulas), pastas com múltiplos arquivos e até bancos de dados armazenados em servidores Microsoft Azure. Uma vez que os arquivos de fonte são selecionados, a ferramenta direciona o usuário automaticamente para o Power Query, principal ferramenta de tratamento de dados do Excel, também baseada em IA.

A ferramenta mais importante desta lista é, definitivamente, a de Limpeza e Preparação de Dados, ou Power Query. Ela é projetada, justamente, para organizar volumes elevados de informação que normalmente não caberiam em uma planilha simples ou que precisam ser filtrados. Mais do que agregar muitos dados, o Power Query consegue remover duplicatas, valores nulos e informações irrelevantes dependendo do recorte necessário de um banco de dados maior, facilitando sua utilização para diferentes casos de uso.

O Power Query abre uma janela subordinada e pode ser acessado na aba de “Dados” após importar documentos por meio da funcionalidade de Extração de Dados. Uma forma interessante de praticar com o Power Query é buscar conjuntos de dados compilados por usuários independentes e disponibilizados no portal Kaggle, a lista de “Jogos da Nintendo”, até 2024. Ao importar o arquivo .CSV na função de Obter Dados, clique em “Transformar Dados” para carregar o banco e começar a preparação.

Para organizar o banco apenas para criar gráficos com notas de usuários e críticos do Metacritics, colunas como as de links das páginas oficiais de cada título, classificação etária, gênero e desenvolvedor são irrelevantes. O Power Query seleciona as colunas desejadas e clica na opção “Remover Colunas” sem alterar efetivamente os valores, preservando o banco de dados original e exportando apenas a tabela com as informações necessárias.

Outro uso interessante da preparação de dados é criar organizações subordinadas com diferentes prioridades por coluna. Basta clicar na seta para baixo na coluna desejada do cabeçalho e selecionar a organização crescente ou decrescente, repetindo o processo para as demais colunas conforme a prioridade. Desta forma, é possível filtrar os jogos primeiro pela nota dos críticos, depois pela nota dos usuários e, por último, em ordem alfabética.

Na mesma etapa, também é possível excluir da tabela valores específicos, como linhas com erros, vazias, ou mesmo filtrar os dados para exibirem apenas uma plataforma, como o Nintendo Switch, exportando tabelas separadas para cada plataforma. Ao final da preparação, basta clicar em “Fechar e Carregar para” e o Power Query irá encerrar a sessão de tratamento de dados e criar uma planilha limpa, apenas com os dados selecionados, já devidamente organizados.

Após o Power Query, a função de Gráficos Recomendados está entre as mais úteis, principalmente para usuários sem muita familiaridade com tratamento de dados. Ao selecionar as colunas de notas e clicar em Gráficos Recomendados, o Excel identifica quais os principais tipos de gráficos se aplicariam ao conjunto selecionado, como um mapa de distribuição de notas por intervalos de incidência, associado à curva percentual do conjunto completo.

Uma vez que o gráfico é criado, ainda é possível personalizá-lo adicionando mais elementos, como legendas, valores sobre cada coluna, nome de eixos e assim por diante, além de personalizar cores e outros detalhes visuais do gráfico.

A funcionalidade de “Previsão”, ou Modelagem Preditiva, utiliza IA para projetar valores futuros baseando-se em dados históricos, auxiliando os usuários a tomar decisões mais informadas sobre orçamentos disponíveis em anos futuros. Naturalmente, trata-se de uma ferramenta baseada em modelos de distribuição matemática e o resultado não representa uma certeza, mas um quadro de possibilidades. Ainda assim, a funcionalidade atua como uma primeira camada de tratamento de dados para casos mais simples e que não exigem uma consultoria especializada.

A Modelagem Preditiva pode ser acessada na aba de “Dados” do Excel, selecionando as colunas desejadas, com uma delas representando um período de tempo, e clicando em “Folha de Previsão”. Em seguida, basta definir o período limite para a previsão e a IA do Excel irá criar o gráfico automaticamente. Como a planilha utilizada no exemplo tratou dados gerados aleatoriamente com ferramentas de randomização do próprio Excel, o modelo preditivo repete os padrões oscilando picos e vales.

A ferramenta de Insights foi introduzida no Excel 2016 e, com ela, é possível obter previsões de tendências, valores discrepantes e padrões, permitindo que o usuário compreenda melhor seus dados e identifique informações que poderiam passar despercebidas, principalmente quando a planilha é muito extensa. Para utilizar a função na versão atual do Office 365, basta clicar no botão “Analisar Dados”, localizado na aba inicial do Excel. Utilizando os algoritmos avançados de aprendizado de máquina do Excel, a própria ferramenta fará uma varredura completa da tabela, sugerindo os dados mais relevantes para serem trabalhados.

Naturalmente, também é possível selecionar recortes pontuais, como uma ou mais colunas, recebendo sugestões mais direcionadas. Na versão atual, além de exibir direcionamento para análises relevantes, a funcionalidade conta, ainda, com uma barra de perguntas, na qual o usuário pode inserir comandos — parecido com os prompts de chatbots — para pesquisar informações específicas.

Para usuários que ainda estão se familiarizando com o Excel, o mesmo botão de análise de dados também serve como um assistente de IA colaborativo, sugerindo perguntas e outras ideias que possam ser relevantes, baseado nos dados apresentados. Outra vantagem do sistema de geração automatizada de ideias é a possibilidade de criar, automaticamente, tabelas menores subordinadas com base nos insights gerados e perguntas realizadas para a IA.

Um detalhe extremamente relevante é que, dependendo dos dados observados pela ferramenta de insights, as tabelas geradas são quase sempre dinâmicas, já organizadas com formatação condicional, conforme a IA do Excel julgar necessário. Na planilha modelo gerada pelo Power Query sobre o volume de vendas de jogos, foi extremamente simples obter uma tabela dinâmica listando as publicadoras ativas no período analisado, listando todos os jogos publicados, simplesmente combinando as ferramentas de Insights e Geração de Ideias estrategicamente agregadas no botão “Analisar Dados”.

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