Es realmente notable lo rápido que han evolucionado las herramientas de IA para Excel. Incluso hace tres meses las encontraba casi completamente inutilizables. Hoy, pude actualizar mi modelo de Uber para los últimos cuatro trimestres en una fracción del tiempo, de manera precisa, incluso considerando el tiempo que pasé depurando y validando las entradas clave. Los tres grandes desbloqueos para mí fueron crear mis propios archivos de habilidades, que son tarjetas de recetas que codifican una disección increíblemente detallada de cada paso del proceso de modelado financiero (reunidos en un documento de 86 páginas y luego elaborados en seis habilidades de modelado distintas... desafortunadamente, no compartiré esto en este momento, pero lo consideraré en el futuro), conectar el MCP de Daloopa a Claude en Claude Excel para obtener datos precisos, y crear un espacio de validación en Perplexity Computer para hacer verificaciones finales y depuración. (No estoy patrocinado por Daloopa, Perplexity, ni por ningún proveedor, para el caso) Obviamente, este proceso aumentado por IA solo es valioso en la medida en que sea 98%+ preciso y 100%+ preciso en métricas críticas. La validación tiene que ser un proceso sistemático que mezcle herramientas de codificación y listas de verificación de validación humana (es decir, revisar manualmente las variables clave del modelo y entender dónde en el modelo hay tolerancia para errores, y dónde no la hay). Pero la capacidad de los nuevos LLMs para leer y analizar modelos (particularmente GPT 5.4) y el auge de los Espacios de Trabajo Agentes como Perplexity Computer para dirigir tareas a los LLMs adecuados parece estar resultando en un gran progreso aquí. Cosas realmente emocionantes. He sido un gran escéptico aquí... los modelos basados en Excel son la base de la toma de decisiones institucional, y no son lugar para errores de IA. Con la tecnología mejorando, particularmente los flujos de trabajo en torno a la validación sistemática, ese escepticismo se está desvaneciendo.