«Таблицу мне запили!»: как работает новый ИИ-ассистент MWS Tables

В какой бы автоматизированный и удобный сервис вы ни зашли, вам все равно придется настраивать много конфигураций руками. А для этого нужно понимать, что как устроено и какие функции (и в каком объеме) могут закрыть ваши задачи. Разве что внедрить в сервис толкового ИИ-ассистента, который все объяснит, да еще и в режиме агента сделает работу за вас.

Я давно мечтал, чтобы в MWS Tables появилось нечто подобное. Хочется, чтобы ИИ-машина оперировала существующими данными, создавала таблицы и связи между ними, писала формулы, собирала представления и отвечала на вопросы по содержимому пространства. 

Так вот, в обычный рабочий день я зашел в MWS Tables и внизу интерфейса обнаружил волшебную кнопку со звездочками. И это могло значить только одно: вы читаете новый обзор на свежую функцию.

Проверим же, насколько она полезна.

Итак, при запуске сервиса в правом нижнем углу вы можете обнаружить доступ к ассистенту. Используем пространство, о котором я говорил в прошлом обзоре, где рассказывал о соединении процесса из трех разных сервисов в одну автоматизированную конструкцию.

Если вы не читали обзор, поясню: в этой таблице отображены заявки на оборудование внутри компании. Запрос идет через форму, форма заполняет данные во внутренней таблице, и данные из нее параллельно идут в таск-трекер. И да, весь этот путь я соединил в MWS Tables, теперь это удобный процесс, который можно докручивать по вашему вкусу.

Чтобы начать, нажмем на фиолетовую кнопку в правом нижнем углу, и у нас откроется диалоговое окно.

Попробуем задать самый простой вопрос: о чем вообще это пространство и что оно делает? У ИИ сейчас нет никакого контекста.

ИИ думал около 20 секунд и начал выдавать свое видение.

Он ответил мне, и это очень подробный (почти на три тысячи символов) анализ того, что делает табличка. В целом ИИ верно отобразил суть процесса.

Он правильно выявил структуру данных, схему полей и даже обнаружил только что сделанный дубль и то, что копия эта никак не привязана к основной таблице. 

А теперь самый кайф: ИИ сразу же предложил советы по рефакторингу, чтобы улучшить работу и удобство текущего процесса.

Он обратил внимание на ненужный дубль таблицы и отсутствие исчерпывающих справочников/сущностей (что и должно быть в реальной компании). В прошлом обзоре я действительно не стал полноценно разворачивать процесс, так как хотел лишь продемонстрировать отдельные возможности Tables в самой минимальной комплектации.

Еще ИИ заметил отсутствие формул, которыми можно было дальше развивать процесс.

И это закроет огромную боль — формулами в таблицах владеют единицы (офисные маги), а тут ИИ внедрит вам что угодно за один хорошо сформулированный промпт.

Единственное, чего мне не хватило в ответе нейронки, так это кнопки быстрого копирования, чтобы было проще работать с ответом: например, отправить его в рабочий чат или перенаправить, скажем, в другой ИИ.

Что ж, первичную проверку ассистент прошел, но мы устроим ему более тщательный допрос.

Экспресс-тест

Чтобы подловить нашего нейронного друга, я подготовил три вопроса, на которые знаю правильные ответы.

Вопрос первый: «Сколько заявок в основной таблице было создано в октябре 2026 года?»

Я знаю, что заявок ровно десять.

Хорошо, вопрос второй: «Какой отдел подал больше всего заявок? Если несколько отделов делят первое место, перечисли их все».

Ответ тоже верный, ушло на него буквально 3 секунды. Лидера среди отделов нет — три ничьих.

Тогда еще контрольный вопрос: «Какой тип оборудования запрашивают чаще всего? Если первое место делят несколько категорий, перечисли все и укажи количество заявок».

И здесь вновь правильно.

Если вы внимательны, то заметили, что в конце каждого промпта я добавлял просьбу: «Ничего не меняй». Казалось бы, зачем? Какая бы модель ни стояла у этого ассистента, всегда лучше перестраховываться, особенно в вопросах процессов, которые уже в проде.

В любом ИИ под окошком чата всегда стоит предупреждение, что это ИИ и его надо проверять, поэтому грамотный ИИ-пользователь всегда должен учитывать возможные сценарии, в том числе с галлюцинациями ассистентов, которые умеют работать как агенты.

Но вопросы были легковаты, поэтому усложним задачу и сделаем ее комплексной.

На этот раз нейросеть думала намного дольше, около двух минут.

Но ответы были абсолютно точными.

Расчет оказался верным и исчерпывающим, со всеми важными нюансами.

Анализировать и считать ИИ умеет. А что насчет агентной работы?

Реальные изменения

Чтобы понять, можно ли довериться ассистенту, попробуем задачки на изменение таблицы и создание формул. Начнем с естественной доработки:

Меньше чем за минуту ассистент создал новую графу в таблице и довольно верно определил задачи, которые были закрыты в срок. Туда вошли выполненные и те, что были закрыты по иным причинам (допустим, отклоненные).

Попробуем пойти дальше и сделаем отдельный каталог оборудования, чтобы связать его с таблицей как полноценную сущность.

Ассистент думал примерно 30 секунд и расписал, как видит решение. После этого он запросил подтверждение на изменения.

Подтвердим — таблица создана.

Теперь заполним ее и привяжем к основной таблице.

Таблица каталога автоматически заполнилась.

Теперь проверим, появилась ли связь.

Что мы сделали?
Если какое-то из значений оборудования изменится (модель, цена, категория), это автоматически отобразится во всей базе данных. И все это за два запроса к ассистенту вместо ручной настройки системы.

Стало быть, ИИ умеет связывать данные между таблицами. А может ли он создавать новые синхронизированные представления?

Попросим сделать календарь, где будет видно имя сотрудника, оборудование и статус заявки.

Внутри ячеек действительно отображается нужная информация, но мне не понравилось, что на самой сетке видно временную метку даты формирования заявки. Я попросил нейронку это исправить, однако она ответила, что по умолчанию там будет видно только самое первое поле таблицы (потому что оно привязывается к ID строки).

Этого мне тоже не нужно, и здорово, что здесь предусмотрен предохранитель, который спрашивает, нужно ли вводить изменения для решения задачи.

Однако, несмотря на системные ограничения, с задачей ассистент вновь справился.

Выводы

Очень часто сервисы внедряют ИИ в свои продукты для галочки, чтобы соответствовать трендам. Естественно, в таком случае польза для пользователя стремится к нулю. Но в решении Tables ассистент работает на все сто — он понимает, в каком продукте находится, и самое главное, умеет с ним аккуратно работать.

Особенно отмечу наличие быстрого набора ответов, прямо как в Grok, когда микрозадач по несколько десятков на дню. Это тоже экономит ваше время.

Ассистент разбирается в логике пространств, структуре таблиц, собирает и оптимизирует представления, а также проводит работающую синхронизацию. Иными словами, можно автоматизировать (по сути, все, что я делал в предыдущих обзорах этого продукта, можно настроить в чат-боте, главное — проверять каждый шаг и калибровать в случае необходимости). Судя по всему, обзоры MWS Tables от меня больше не понадобятся, поскольку ИИ сможет ответить на все ваши вопросы и сразу предложит готовые кейсы под запрашиваемые задачи.

Но полагаю, что этот ИИ-помощник все-таки заслуживает еще одного обзора, потому что за раз обо всем не расскажешь.