* predicciones/correcciones incorrectas: Los algoritmos no son perfectos. Pueden malinterpretar su palabra o frase prevista, especialmente con términos técnicos, sustantivos propios o ortografía inusual. Esto puede conducir a errores que requieren corrección manual, perder tiempo y potencialmente introducir inexactitudes en sus datos.
* Corrección excesiva: La corrección automática agresiva puede frustrar a los usuarios cambiando consistentemente palabras que se escriben correctamente pero no en el diccionario del algoritmo. Esta constante interrupción puede interrumpir el flujo de trabajo.
* malentendidos contextuales: La predicción de Excel se basa en el contexto, pero ese contexto puede ser insuficiente o malinterpretado, especialmente dentro de fórmulas complejas o tablas de datos. La característica "inteligente" podría sugerir un componente de fórmula incorrecto o alterar el contenido de una celda de manera no deseada.
* Pérdida de control: La gran dependencia de las características predictivas puede conducir a una pérdida de control sobre la redacción y el formato precisos que desea. Esto puede ser especialmente problemático cuando la precisión es primordial (por ejemplo, informes financieros, documentos científicos).
* Errores ocultos: Si bien es útil para errores tipográficos simples, la autocorrección podría enmascarar errores subyacentes más graves en fórmulas o entrada de datos que un usuario notaría de otra manera.
En esencia, si bien las características inteligentes de Excel tienen como objetivo mejorar la eficiencia, pueden volverse contraproducentes cuando sus sugerencias son inexactas, disruptivas o enmascaran problemas más profundos. El equilibrio entre asistencia útil y interferencia no deseada es una consideración crucial.