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Para os fãs do Excel
 

Emprego, Inteligência Artificial e Contabilidade

Com as previsões de um abalo no mercado de trabalho por conta a Inteligência Artificial, talvez olhar para o passado seja interessante. Em um texto, a Insider usa o exemplo da planilha Excel: 

Vamos pegar as planilhas eletrônicas como exemplo. Elas surgiram pela primeira vez no final dos anos 70, e sua adoção acelerou com a introdução do Microsoft Excel no final dos anos 80.

Aqui está o que o Morgan Stanley diz:

"À medida que a adoção dessa tecnologia cresceu rapidamente ao longo da década de 1980, especialmente após a introdução do Microsoft Excel em 1987, vimos uma redução no número de americanos trabalhando como escriturários de contabilidade (de cerca de 2 milhões em 1987 para um pouco mais de 1,5 milhão em 2000) - mas também vimos um aumento significativo no número de americanos empregados como contadores/auditores (subindo de cerca de 1,3 milhão em 1987 para cerca de 1,5 milhão em 2000) e analistas de gestão e gerentes financeiros (de cerca de 0,6 milhão em 1987 para cerca de 1,5 milhão em 2000)."

Ou seja, qualquer declínio em um tipo de emprego foi mais do que compensado pela criação de novos empregos relacionados.

Algo semelhante aconteceu com a introdução do caixa eletrônico, que previa o fim do trabalho do caixa de banco. Em vez disso, os caixas eletrônicos tornaram mais barata a operação de uma agência bancária, enquanto a demanda por agências bancárias aumentou, criando ainda mais empregos para os caixas do que antes.

Vamos fazer um salto no texto e ir para seu final, novamente citando a Morgan Stanley:

Disrupções no mercado de trabalho geradas pela GenAI (inteligência artificial generalizada) podem prenunciar uma demanda sem precedentes por reciclagem profissional. Embora parcerias público-privadas possam atenuar a perturbação da GenAI, acreditamos que a extensão das perturbações no mercado de trabalho provavelmente exigirá um aumento significativo na capacidade de reciclar um grande número de trabalhadores nos Estados Unidos.

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 Sonho ou pesadelo?

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Eu amo o Excel
 

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Excel e o copo vazio

Excel ainda é importante

Na postagem anterior há uma discussão sobre R e Python. A questão da tecnologia parece ser uma demanda enorme das empresas. Veja um trecho de uma postagem da AAT:

88% das empresas concordam que um entendimento da tecnologia é importante para os contadores, de acordo com uma pesquisa recente da agência de marketing PracticeWeb. E 66% pagariam mais a um contador experiente em tecnologia - o que significa que aprimorar suas habilidades em TI também pode aumentar seu poder aquisitivo nos estágios iniciais de sua carreira.

A postagem comenta cinco maneiras de obter conhecimento técnico: online (seminários, fóruns, cursos, entre outros), Excel avançado (isto inclui as funções de organizar e manipular dados), Inteligência Artificial e aprendizado de máquina, nuvem (79% das empresas no Reino Unido estão migrando para nuvem) e segurança cibernética. 

Particularmente achei interessante o foco em Excel. 

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Projeção usando Excel
 

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Tudo em uma planilha

Planilha e outros usos

 Ainda Tim Harford:

As planilhas originais em papel foram projetadas para nos ajudar a não perder o rumo, e pode-se imaginar naturalmente que a planilha digital não é apenas mais rápida, mas mais precisa. É isso? Uma pista vem de um maravilhoso estudo realizado por Felienne Hermans, uma cientista da computação. Alguns anos atrás, Hermans percebeu que havia uma fonte abundante de planilhas que ela poderia estudar. Essa fonte era a Enron, a empresa de energia falida.

Depois que a Enron entrou em colapso em 2001 em meio a um escândalo contábil épico, os reguladores extraíram um cache de meio milhão de e-mails dos servidores da empresa. Esses e-mails estão agora disponíveis ao público e foram estudados por pesquisadores que tentam entender tudo, desde a evolução da linguagem escrita informal até a maneira como as pessoas usam pastas de e-mail. Hermans estava interessado no que foi anexado a alguns desses e-mails: planilhas.

Ela começou a vasculhá-los, sem procurar fraudes, mas por planilhas com erros óbvios, como referências ausentes ou circulares. Observando quase 10.000 planilhas com cálculos, ela descobriu que um quarto tinha pelo menos um desses erros. Os erros pareciam se multiplicar. Se uma planilha tivesse algum erro, em média ela continha mais de 750.

Como uma planilha pode adquirir tantos erros? Matt Parker, o autor de Humilde Pi, um livro sobre contratempos matemáticos e suas conseqüências, observa que a funcionalidade do Excel combinada com as suposições equivocadas dos usuários geralmente introduz erros.

Digite um número de telefone internacional no Excel, por exemplo, e o programa retira os zeros principais, que são redundantes em um número inteiro matemático, mas não em um número de telefone. Se você digitar um número de série de vinte dígitos, o Excel decidirá que esses 20 dígitos são uma quantidade enorme e os arredondará, transformando os últimos dígitos em zeros.

Ou diga que você é um pesquisador de genética digitando o nome de um gene como "Dinger 1 associado ao anel associado à membrana" ou 1 de março, ou talvez o gene 1 de setembro. Você pode imaginar o que o Excel faz a seguir. Transforma esses nomes de genes em datas. Um estudo estimou que 20% de todos os artigos de genética tiveram erros causados pela autocorreção do Excel.

A defesa da Microsoft é bastante simples: as configurações padrão devem funcionar nos cenários diários. Qual é a maneira educada de dizer: Gente, o Excel não foi projetado para pesquisadores de genética. Foi projetado para contadores. (grifo do blog)

Mas é compreensível que os cientistas tenham escolhido o Excel e tenham começado a usá-lo. É poderoso, é flexível. É onipresente. Pode não ser a ferramenta certa, mas é a ferramenta que está ali.

Quando usado por um contador treinado para realizar a contabilidade de entrada dupla, um sistema estabelecido há muito tempo com detecção de erros embutida, o Excel é uma ferramenta perfeitamente profissional. Mas quando pressionado a serviço por pesquisadores de genética ou rastreadores de contatos, é como usar o canivete suíço para caber em uma cozinha, porque é a ferramenta que você tem mais próximo. Não é impossível, mas dificilmente aconselhável.

E, no entanto, quando a comunidade de pesquisa genética estava lutando com a questão dos genes que corrigia a autocorreção, eles se resignaram à dura verdade de que nunca afastariam as pessoas do Excel. Em vez disso, os responsáveis - o Comitê de Nomenclatura de Gene - decidiram mudar os nomes dos genes em questão.

A decisão é compreensível. Mas também ilustra claramente as contorções pelas quais passamos como resultado do tratamento de dados como uma reflexão tardia, apenas algo para bater juntos em uma planilha. Isso é uma pena, porque a história sugere que informações bem gerenciadas podem ser transformadoras.

Foto: aqui

Contabilidade e a história da planilha eletrônica

Eis que Tim Harford conta que o surgimento da planilha eletrônica ocorreu em uma aula de contabilidade. 

Quase quinhentos anos depois, em 1978, um estudante chamado Dan Bricklin estava sentado em uma sala de aula na Harvard Business School. Enquanto observava seu professor de contabilidade preenchendo linhas e colunas no quadro-negro, uma idéia surgiu sobre ele. Cada vez que o professor fazia uma mudança, ele precisava trabalhar de um lado para o outro da grade, apagando e reescrevendo outros números para fazer tudo somar. Bricklin sabia que essa exclusão e reescrita acontecia todos os dias, milhões de vezes por dia, em todo o mundo, quando os funcionários da contabilidade ajustavam as entradas no que chamavam de planilhas: grandes folhas de papel se espalhavam por duas páginas de um livro contábil.

Bricklin era um nerd e ex-programador que imediatamente pensou: “Eu posso fazer isso em um computador." Como Steven Levy descreveu em um clássico longa-metragem dos anos 80, o resto era história. Bricklin e um amigo chamaram seu programa de planilha de VisiCalc. Foi colocado à venda em 17 de outubro de 1979. Foi um sucesso, logo seguido pelo Lotus 1-2-3 e depois, no devido tempo, pelo Excel.

Para os contadores, as planilhas digitais foram revolucionárias, substituindo horas de trabalho meticuloso por algumas no teclado. Mas algumas coisas não mudaram. Os contadores ainda tinham treinamento profissional e o sistema de dupla entrada. O resto de nós não, mas isso não impediu o Excel de se tornar onipresente. Afinal, era facilmente acessível e flexível, uma ferramenta como um canivete suíço para números, sentado no bolso de trás digital. Qualquer idiota poderia usá-lo. E Deus, nós fizemos.

Foto: Mika Baumeister

Planilha Excel faz mudança importante na Genética - 2

 No ano passado postamos sobre um problema que a utilização da planilha Excel, por parte dos cientistas da área de saúde, estavam tendo:

Os cientistas que estudam o genoma humano resolveram fazer uma mudança por conta da planilha Excel. Cerca de 27 genes humanos foram renomeados. Tudo isto porque a planilha interpreta de forma errada os símbolos como datas. Parece um problema pequeno, mas não é.

O Excel é muito usado pelos cientistas (e pelos contadores). O problema é que suas configurações são ajustadas para aplicações mais comuns. Assim, quando um cientista insere

um símbolo alfanumérico de um gene em uma planilha, como MARCH1 - abreviação de " Membrane Associated Ring-CH-Type Finger 1 " - o Excel converte isso em uma data: 1 de março

Apesar da mudança do nome, para evitar este problema, parece que o problema persiste:

Com dados científicos, o simples ato de abrir um arquivo no Excel com as configurações padrão pode corromper os dados devido à correção automática. É possível evitar a correção automática indesejada se as células forem pré-formatadas antes de colar ou importar dados, mas essa e outras dicas de higiene de dados não são amplamente praticadas.

(...) Vários anos atrás, detectamos esse erro em arquivos de dados suplementares anexados a um artigo de jornal de alto impacto e ficamos interessados em quão difundidos esses erros são. Nosso artigo de 2016 indicou que o problema afetava periódicos de nível médio e alto a taxas aproximadamente iguais. Isso nos sugeriu que pesquisadores e periódicos desconheciam amplamente o problema de autocorreção e como evitá-lo.

Como resultado de nosso relatório de 2016, o Human Gene Name Consortium, o órgão oficial responsável pela nomeação de genes humanos, renomeou os genes mais problemáticos. MARÇO1 e SEPT1 foram alterados para MARÇO1 e SEPTIN1 respectively, e others had similar changes.

No início deste ano nós repetimos nossa análise. Neste tempo, nós expandimos [a análise] para cobrir uma maior seleção de periódicos (...)

Ficamos chocados ao descobrir no período de 2014 a 2020 que 3.436 artigos, cerca de 31% da nossa amostra, continham erros de nome de gene. [gráfico]

Acreditamos que os erros são importantes porque levantam questões sobre como esses erros podem se infiltrar em publicações científicas. Se os erros de correção automática de nomes de genes puderem passar a revisão por pares sem serem detectados nos arquivos de dados publicados, que outros erros também podem estar à espreita entre os milhares de pontos de dados?

Catástrofes de planilhas

Nas finanças e de negócios, existem muitos exemplos de erros de planilha perdas caras e embaraçosas.

Em 2012, o JP Morgan declarou uma perda de mais de US $ 6 bilhões, graças a uma série de erros comerciais possibilitados erros de fórmula em suas planilhas de modelagem. Análise de milhares de planilhas na Enron Corporation, antes de sua queda espetacular em 2001, mostra quase um quarto continha erros.

Um artigo, agora infame, das economistas de Harvard, Carmen Reinhart e Kenneth Rogoff, foi usado para justificar cortes de austeridade após a crise financeira global, mas a análise continha um erro crítico do Excel, isso levou a omitir cinco dos 20 países em sua modelagem.

Apenas no ano passado, a erro de planilha na Public Health England levou à perda de dados correspondente a cerca de 15.000 casos positivos de COVID-19. Isso comprometeu os esforços de rastreamento de contatos por oito dias, enquanto os números de casos estavam crescendo rapidamente. No ambiente de saúde, erros de entrada de dados clínicos em planilhas pode chegar a 5%, enquanto um separado estudo de planilhas de administração hospitalar mostrou 11 de 12 falhas críticas.(...)

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Perda de informações por usar formato antigo do Excel

Parece comédia, mas uma entidade da Inglaterra cometeu uma grande barbeiragem com o uso da planilha Excel e perdeu informações relevantes sobre resultados do Covid-19. Os dados estavam armazenados em uma planilha com formato XLS. Como cada planilha possui um número limitado de linhas e cada caso da doença ocupava mais de uma linha, a partir de um determinado número de caso, estimado em 1.400, começaram a ocorrer omissão de informações. 

O formato XLS, do Excel, existe desde 1987, mas foi substituído em 2007 pelo XLSX. Ainda há esperança que os resultados dos testes não foram realmente perdidos por conta da falha. 

Contabilidade? - A planilha Excel é muito usada na contabilidade. Assim, o uso do formato XLS pode comprometer as informações, por conta dos limites de linhas. 

Planilha Excel faz uma mudança importante na Genética

Esta é uma notícia curiosa. Os cientistas que estudam o genoma humano resolveram fazer uma mudança por conta da planilha Excel. Cerca de 27 genes humanos foram renomeados. Tudo isto porque a planilha interpreta de forma errada os símbolos como datas. Parece um problema pequeno, mas não é. 

O Excel é muito usado pelos cientistas (e pelos contadores). O problema é que suas configurações são ajustadas para aplicações mais comuns. Assim, quando um cientista insere

um símbolo alfanumérico de um gene em uma planilha, como MARCH1 - abreviação de " Membrane Associated Ring-CH-Type Finger 1 " - o Excel converte isso em uma data: 1 de março

Isso é extremamente frustrante, até mesmo perigoso, pois corrompe dados que os cientistas precisam separar manualmente para restaurar. É também surpreendentemente difundido e afeta até mesmo trabalhos científicos revisados por pares. Um estudo de 2016 examinou dados genéticos compartilhados com 3.597 artigos publicados e descobriu que cerca de um quinto havia sido afetado por erros do Excel.

Também não há solução fácil. O Excel não oferece a opção de desativar essa formatação automática e a única maneira de evitá-la é alterar o tipo de dados de colunas individuais . Mesmo assim, um cientista pode corrigir seus dados, mas exportá-los como um arquivo CSV sem salvar a formatação. Ou outro cientista pode carregar os dados sem a formatação correta, transformando os símbolos do gene em datas. O resultado final é que, embora usuários experientes do Excel possam evitar esse problema, é fácil introduzir erros.

A ajuda chegou, porém, na forma do corpo científico encarregado de padronizar os nomes dos genes, o HUGO Gene Nomenclature Committee, ou HGNC. Esta semana, o HGNC publicou novas diretrizes para nomeação de genes, incluindo para “símbolos que afetam o manuseio e recuperação de dados”. De agora em diante, dizem eles, os genes humanos e as proteínas que eles expressam serão nomeados com um olho na formatação automática do Excel. Isso significa que o símbolo MARCH1 agora se tornou MARCHF1, enquanto SEPT1 se tornou SEPTIN1 e assim por diante. Um registro de símbolos e nomes antigos será armazenado pelo HGNC para evitar confusão no futuro.

Fonte: aqui

Erro de planlha

O The European Spreadsheet Risks Interest Group (sim, é uma organização real, dedicada da examinar os momentos quando as planilhas estão erradas) estima que mais de 90 por cento de todas planilhas contém erros. Cerca de 24 por centro das planilhas que usam fórmulas contém um erro direto de matemática nos seus cálculos. (Matt Parker, Humble Pi, Riverheard Books, 2020)

No site da organização você pode encontrar alguns erros em planilhas. O livro de Parker descreve algumas situações interessantes, como a pesquisa feita com os e-mails da Enron, que encontrou um grande número de planilhas. Parker mostra que o uso de planilhas não está restrito ao mundo financeiro. Parker cita uma pesquisa com artigos publicados em periódicos de genética que usaram planilhas.

30 anos do Excel

Há 30 anos nascia o Excel. Então, o programa de planilhas predominante era o Lotus 1-2-3 (alguns usavam também o SuperCalc). Desde então, o Excel possui um público fiel, que adora o programa. Trinta anos depois.

Um texto do GoingConcern constata a grande aceitação da planilha entre os contadores e apresenta algumas das suas vantagens. Primeiro, a comprovação da grande aceitação da planilha:

a) mais 750 milhões de usuários no mundo
b) há campeonato internacional de Excel
c) quase 70% das empresas dos Estados Unidos usam a planilha como principal ferramenta de orçamento e planejamento.

As razões da importância da planilha:

a) tabelas dinâmicas = isto ajuda a entender os números de um relatório, a selecionar rapidamente um conjunto de dados, entre outras usos
b) Função Auditoria de fórmulas = permite, com um clique, rastrear as células relacionadas com uma fórmula.
Aqui estão algumas outras coisas que os controladores me disseram que amam o Excel:
c) Integração com outros programas = inclui SAP, Word, etc

entre outros aspectos.

O texto destaca algumas limitações da planilha - principalmente a questão do uso em um ambiente de nuvem - e dificuldade de avanços em áreas mais relevantes.

(De um usuário da planilha, que já teve oportunidade de fazer bons trabalhos, incluindo figuras para este blog, cursos de ensino usando a planilha, entre outros)

Links

Uma discussão sobre o candidato ideal a um PhD na área de artes e humanidades

A presença dos humanos no mercado acionário 

Maior banco francês e o genocídio de 1994 em Ruanda

O efeito da liberalização do trabalho sexual: experimento acidental

Taylor Swift está inovando na venda de ingressos e os economistas estão observando: é um tipo de leilão

Microsoft está associando Excel com AI

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Excel é inadequado para Análises Estatísticas

Segue três artigos mostrando a razão do Excel ser inadequado pra análises estatísticas. Conforme os autores dos trabalhos:

No statistical procedure in Excel should be used until Microsoft documents that the procedure is correct; it is not safe to assume that Microsoft Excel’s statistical procedures give the correct answer. Persons who wish to conduct statistical analyses should use some other package.

Resumo:

The reliability of statistical procedures in Excel are assessed in three areas: estimation (both linear and nonlinear); random number generation; and statistical distributions (e.g., for calculating p-values). Excel's performance in all three areas is found to be inadequate. Persons desiring to conduct statistical analyses of data are advised not to use Excel.

On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel 97 -B.D. Cullough,Berry Wilson- Computational Statistics & Data Analysis Elsevier 28 July 1999

Resumo

Some of the problems that rendered Excel 97, Excel 2000 and Excel 2002 unfit for use as a statistical package have been fixed in Excel 2003, though some have not. Additionally, in fixing some errors, Microsoft introduced other errors. Excel's new and improved random number generator, at default, is supposed to produce uniform numbers on the interval (0,1); but it also produces negative numbers. Excel 2003 is an improvement over previous versions, but not enough has been done that its use for statistical purposes can be recommended.

On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel 2003- B.D. McCullough,Berry WilsonComputational Statistics & Data Analysis Elsevier 15 June 2005

Resumo

Excel 2007, like its predecessors, fails a standard set of intermediate-level accuracy tests in three areas: statistical distributions, random number generation, and estimation. Additional errors in specific Excel procedures are discussed. Microsoft’s continuing inability to correctly fix errors is discussed. No statistical procedure in Excel should be used until Microsoft documents that the procedure is correct; it is not safe to assume that Microsoft Excel’s statistical procedures give the correct answer. Persons who wish to conduct statistical analyses should use some other package.

On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel 2007- B.D. McCullough,David A. HeiserComputational Statistics & Data Analysis- Elsevier -15 June 2008

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Fonta: Aqui