prognoza dotycząca końca arkuszy kalkulacyjnych Generowanie kodu AI oznacza, że wszystko, co obecnie jest modelowane jako arkusz kalkulacyjny, lepiej modelować w kodzie. Zyskujesz wszystkie zalety oprogramowania - biblioteki, open source, AI, całą złożoność i ekspresyjność. Pomyśl o tym, czym tak naprawdę są arkusze kalkulacyjne: to logika biznesowa uwięziona w siatce. Modele cenowe, prognozy finansowe, śledzenie zapasów, przypisanie marketingowe - to wszystko są zasadniczo *programy*, które pisaliśmy w najgorszym możliwym IDE. Brak kontroli wersji, brak testów, brak modularności. Tylko krucha sieć odniesień do komórek, która łamie się, gdy ktoś wstawia wiersz. Jedynym powodem, dla którego arkusze kalkulacyjne wygrały, jest to, że bariera do pisania prawdziwego oprogramowania była zbyt wysoka. Analityk finansowy mógł nauczyć się =VLOOKUP w jedno popołudnie, ale nie mógł nauczyć się Pythona w miesiąc. Generowanie kodu AI całkowicie odwraca tę równowagę. Teraz ten sam analityk opisuje, czego chce w prostym angielskim, i otrzymuje prawdziwą aplikację - z bazą danych, interfejsem użytkownika, obsługą błędów, wszystkim. Marginalny wysiłek, aby przejść od "arkusza kalkulacyjnego" do "oprogramowania" spadł niemal do zera. To ogromne odblokowanie. Na całym świecie jest około 1 miliarda użytkowników arkuszy kalkulacyjnych. Większość z nich buduje niechlujne oprogramowanie, nie zdając sobie z tego sprawy. Gdy nawet 10% tych przypadków użycia przeniesie się do rzeczywistego kodu, otrzymasz eksplozję nowych mikroaplikacji, które nie przypominają tradycyjnego oprogramowania. Narzędzia wewnętrzne, które wcześniej żyły w udostępnionym arkuszu Google, teraz stają się prawdziwymi produktami. Arkusz kalkulacyjny "shadow IT", który prowadzi połowę operacji firmy, w końcu zyskuje odpowiednią infrastrukturę. Interesujący efekt drugorzędny: arkusz kalkulacyjny był wielkim wyrównywaczem, który pozwalał osobom nietechnicznym budować rzeczy. Generowanie kodu AI jest *następnym* wielkim wyrównywaczem, ale sufit jest 100 razy wyższy. Wkrótce zobaczymy, co się stanie, gdy miliard pracowników wiedzy będzie mógł budować prawdziwe oprogramowanie.

czytając odpowiedzi -- wielu ludzi nienawidzi tej prognozy! Wielu ludzi nie może sobie wyobrazić programowania logiki/zmiennych/wejść bez paradygmatu siatki arkusza kalkulacyjnego. moje główne kontrargumenty: - wiele narzekań pochodzi od osób przeszkolonych w skrótach klawiszowych w Windows Excel na Thinkpadach w czasach ich chwały w bankowości, przysięgających, że nigdy nie przełączą się na nic innego. Normiki finansowe późnego przyjęcia. Wkrótce będą zakłóceni. moje rzeczywiste kontrargumenty: - samo programowanie zmieniało swoje UX wiele razy. Karty perforowane, pisanie do plików, IDE, a teraz LLM do kodowania. Arkusze kalkulacyjne nie są jedynym sposobem na zakodowanie logiki biznesowej -- są lepsze sposoby, zyskując jednocześnie całą moc oprogramowania. - UX siatki może pozostać w jakiejś formie, ale może być bardziej wyświetlaniem. Tak jak kodujesz w Codex/Claude, ale potem nadal otwierasz stronę internetową. A może będziesz miał siatkę jako bazę danych, ale potem zbudujesz aplikacje na górze, ale nadal będziesz chciał interfejsu zapytań dla danych. - LLM sprawią, że przechodzenie między logiką w kodzie a logiką w arkuszach kalkulacyjnych będzie wymienne. Więc może edytujesz w siatce, ale potem klikniesz "wdrożenie" i zbuduje to aplikację internetową w chmurze. I tak jak mamy VLOOKUP(), będą LLM(), które mogą zakodować logikę AI. - każdy, kto pracuje z oprogramowaniem, wie, że jest to nieskończenie lepsze, bardziej ekspresywne i potężniejsze. Generowanie kodu AI to błogosławieństwo dla wszystkich nietechnicznych czarodziejów Excela, którzy teraz mogą przenieść swoją pracę na wyższy poziom.