Új AI-modellek jönnek az Excel-táblázatok kezelésére

Az Excel és hasonló táblázatkezelő programok világszerte elterjedtek az üzleti életben, azonban az AI-korszakban komoly problémát jelentenek a strukturálatlan és nem egységes adathalmazok. A jelenlegi nagy nyelvmodellek csak nehézségek árán képesek megbízhatóan feldolgozni összetett adatsorokat, mivel a táblázatokban az oszlopok és sorok sorrendje felcserélhető anélkül, hogy jelentésüket veszítenék – ez pedig alapvetően eltér a szöveg- vagy képfeldolgozástól.

A Large Tabular Models (nagy táblázatos modellek) egy új modellosztálya igyekszik megoldani ezt a kihívást. A Cambridge-i Egyetem kutatói 2024-ben mutatták be a LaTable nevű diffúziós modellt, amely jobban kezeli az eltérő oszloptípusokat és a metaadatokat. A diffúziós megközelítés lényege, hogy az adatokat »zajjal« látja el, majd megtanulja, hogyan lehet az eredeti állapotba visszatérni – ez hatékonyabb, mint a tokenalapon alapuló statisztikai előrejelzés.

A piacon már több startup és nagyvállalat dolgozik ezen a területen. A Fundamental startup dreistelliger millió dolláros finanszírozást kapott, míg a Google június 30-án bejelentette saját TabFM modelljét. A Mastercard saját adatain tanít egy Large Tabular Modellt a csalásmegelőzéshez. Németország is fontos szereplő: az SAP egy milliárd eurót invesztál a freiburgi Prior Labs cégbe, amelyet a TabPFN mögött álló kutatók alapítottak.

A 2025-ös felmérések szerint a vállalatok 43 százaléka jelöli meg az adatok előkészítésének hiányát mint fő problémáját. Az Excel-táblázatok rugalmassága és egyedi testreszabhatósága mellett azonban nehéz standardizálni őket, ami megnehezíti az AI-modellek számára a feldolgozást. A táblázatkezelő szoftverek használata azonban nem csökken – a kereskedelmi szférában még mindig kétharmad használja aktívan ezeket az eszközöket.