Vom Makro-Frust zum AI-Boost: Neue Effizienz für das Excel-Management
Während Claude Code im Softwareentwicklungsteam bereits für Begeisterung sorgte und den Coding-Alltag zukünftig erleichtern könnte, stellte sich für das Management-Team eine ganz andere Frage: Schafft es AI auch, das Leben derer zu verbessern, die täglich mit komplexem, Excel-basiertem «Zahlensalat» jonglieren?
Excel ist ein zentrales Werkzeug im Projektmanagement, bringt jedoch bekannte Herausforderungen mit sich: Manuelle Aufgaben bei der Datenpflege sind zeitintensiv und fehleranfällig. Die Automatisierung mittels Makros führt zudem oft zu komplexem, schwer wartbarem Code. Unser Test am Hackathon hat gezeigt: Ja, AI kann auch hier unterstützen. Durch den Einsatz der Excel-Upload-Funktionalität von Claude.ai konnten alltägliche Aufgaben effizienter gelöst werden.
Effizienzsteigerung durch Prompting
Die Experimente zeigten, dass nach einem entsprechenden Upload eine effiziente Bearbeitung von Tabellen via Textbefehl möglich ist:
- Automatisierte Erweiterung
Zeitreihen, wie sie in der rollenden Planung vorkommen, konnten durch einfache Prompts um zukünftige Monate ergänzt werden. Die AI übernahm dabei zuverlässig die Replikation notwendiger Summenformeln in die neuen Zellen.
Im untenstehenden Beispiel wurde der Monat April von AI auf Basis der Vormonate erzeugt. Die eingetragenen Zahlenwerte beweisen die korrekte Replikation der Summenformeln.
- Ad-hoc-Visualisierung
Auf Basis der vorhandenen Daten wurden Diagramme in kürzester Zeit erstellt, ohne manuelle Vorbereitungsarbeiten oder Formatierungsschritte in Excel durchführen zu müssen.
- Komplexe Datenabfragen
Besonders hervorzuheben ist die Fähigkeit, grosse Datensets mittels natürlicher Sprache zu durchsuchen. Das zeitaufwändige Scrollen durch umfangreiche Tabellen wurde durch gezielte Abfragetechniken ersetzt. Auch die Verteilung von Werten nach einer spezifischen Logik auf verschiedene Zeilen und Spalten liess sich erfolgreich über Prompts steuern.
Herausforderungen und Optimierungspotenzial
Trotz der positiven Ergebnisse wurden auch Grenzen aufgezeigt. Ein unvollständiges oder unpräzises Prompting führte teilweise zu Fehlern in den neu generierten Excel-Dateien. So gingen beispielsweise Zellformatierungen verloren oder einzelne Datenpunkte wurden nicht korrekt übernommen. Dies erforderte ein iteratives Re-Prompting, was den Zeitvorteil in manchen Fällen minderte.
Ein weiterer kritischer Aspekt ist der Umgang mit vertraulichen Daten. Da Tools wie «Claude in Excel» sämtliches Zahlenmaterial an die Server von Anthropic übertragen, war eine vorgelagerte Anonymisierung der Projektdaten zwingend erforderlich. Dies erschwert den Einsatz im realen Projektalltag aktuell noch oder macht ihn bei hochsensiblen Daten teilweise unmöglich. Dass mittels Prompting sehr effizient mit den Daten gearbeitet werden kann, ist ein grosser Pluspunkt, der jedoch stets gegen die Anforderungen der Datensicherheit abgewogen werden muss.
Daten-Inseln verbinden: AI als Brückenbauer im System-Dschungel
Bei Deimos kommen für unterschiedliche Aufgabenbereiche spezialisierte Applikationen zum Einsatz. Die Vernetzung dieser Systeme stellt sicher, dass alle Informationen zentral zusammenfliessen, um die Daten für Analyse und Controlling sinnvoll nutzbar zu machen. Im Hackathon wurde untersucht, ob AI dabei helfen kann, diese «Daten-Inseln» schneller und individueller zu verbinden als herkömmliche Standardsoftware.
Prototyping in Rekordzeit
Innerhalb von nur zwei Stunden wurde mithilfe von Claude Code ein Hilfstool entwickelt, das genau hier ansetzt: Es ermöglicht, Daten aus den verschiedenen Systemen zentral abzugleichen und zu synchronisieren. Über eine moderne Benutzeroberfläche können zudem zusätzliche Informationen erfasst werden, was den manuellen Aufwand massiv reduziert.
Eigenentwicklung vs. Standardlösung
Parallel zu diesem Prototyp wurde eine marktgängige Standardlösung für Leistungserfassung, Rechnungsstellung und Einsatzplanung evaluiert. Diese Lösung ist solide und bei vielen Unternehmen im Einsatz. Für uns brachte sie jedoch spezifische Herausforderungen mit sich:
- Funktionale Lücken
Sie konnte die bestehenden, teils sehr individuellen Tools nicht vollständig ersetzen und deckt damit nicht den gesamten Funktionsumfang ab.
- Hohe Aufwände
Die Einführung und Integration der Lösung wäre mit Aufwand sowie laufenden Lizenzkosten verbunden.
Dieser Vergleich zeigt: Dank AI-Unterstützung rückt die Möglichkeit einer Eigenentwicklung in den Fokus. Eine massgeschneiderte Lösung bietet den Vorteil, die eigenen Arbeitsweisen präzise abzubilden und bewährte Prozesse gezielt zu optimieren, anstatt sie für eine Standardsoftware grundlegend umbauen zu müssen.
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Zentrale Erkenntnisse
Die Untersuchungen im Bereich Management und Projektleitung verdeutlichen das Potenzial von AI bei der Verarbeitung strukturierter Daten. Die wichtigsten Learnings sind:
- Beschleunigung von Routineaufgaben: Standardabläufe wie das Erweitern von Planungen oder das Erstellen von Diagrammen lassen sich durch Prompting verkürzen.
- Intelligente Dateninteraktion: Die Möglichkeit, Fragen direkt an komplexe Datensets zu stellen, bietet einen signifikanten Mehrwert gegenüber der manuellen Suche und mühsamem Scrolling.
- Formatierung und Datenschutz als Hürden: Die Qualität der Ergebnisse hängt direkt von der Präzision des Promptings ab. Zudem bleibt die notwendige Anonymisierung ein Prozessschritt, der den Effizienzgewinn derzeit noch bremst.
- Individuelle Lösungen durch AI: AI-gestützte Eigenentwicklungen können exakt auf individuelle Prozesse abgestimmt werden. Dies ermöglicht es, bestehende Abläufe zu optimieren, ohne auf starre Standardsoftware ausweichen zu müssen.
Fazit
Der AI-Hackathon hat gezeigt, dass AI auch im Management-Kontext ein mächtiger Hebel ist. Ob als passendes «Dressing» in Form von smarter Datenverarbeitung, die den sonst eher trockenen «Zahlensalat» in Excel erst richtig genüsslich macht oder als Architekt für neue Brücken zwischen isolierten Systemen: AI ermöglicht es, in kürzester Zeit funktionale Lösungen zu schaffen.
Für Deimos bedeutet das: Anstatt sich in die starren Strukturen teurer Standardsoftware zu zwängen, erlaubt der Einsatz von AI, individuelle und effiziente Prozesse beizubehalten und technologisch auf das nächste Level zu heben. Die menschliche Expertise bleibt dabei die entscheidende Instanz, um die Ergebnisse zu prüfen und den Datenschutz zu gewährleisten.
