Die meisten Menschen die täglich mit Excel arbeiten, kommen zurecht. Aber zurechtkommen ist nicht dasselbe wie verstehen. Dieses Buch schließt genau diese Lücke – mit einem klaren System für den KI-Einsatz, das du selbst durchschaust und verantwortest.
Es gibt einen Moment, den fast alle kennen, die regelmäßig mit Excel arbeiten. Man hat eine Auswertung fertig, jemand stellt eine Folgefrage – und man merkt, dass man die Antwort nicht wirklich kennt, weil man nicht genau weiß, was die Formel dahinter eigentlich tut. Man hat das Ergebnis. Aber man hat es nicht im Griff.
KI-Tools haben dieses Gefühl nicht besser gemacht. Wenn überhaupt, haben sie es schärfer gemacht. Weil jetzt noch ein System dazugekommen ist, das Ergebnisse liefert, die man nicht vollständig einschätzen kann. Man kopiert einen Prompt. Man bekommt eine Formel. Man weiß nicht genug, um zu beurteilen ob sie stimmt.
Das eigentliche Problem ist nicht die KI. Das eigentliche Problem ist das Gefühl, ein Werkzeug täglich zu benutzen – und trotzdem nicht sicher sagen zu können, wie es wirklich funktioniert. Dieses Buch ist dafür geschrieben. Nicht um dich zu beeindrucken, sondern damit du weißt, was du tust.
Wer dieses Buch durcharbeitet, wird danach kein anderes Verhältnis zu Excel haben – sondern ein anderes Verhältnis zu sich selbst darin. Das klingt groß. Aber es ist eigentlich simpel: Du hörst auf zu raten. Du fängst an zu wissen.
Ich arbeite seit Jahren mit Zahlen, Auswertungen und Entscheidungsvorlagen – in einem Umfeld, in dem Ergebnisse revisionssicher sein müssen und niemand mit echten Daten experimentiert. Ich habe alle Phasen mitgemacht: das Staunen, die erste Enttäuschung, das vorsichtige Neuanfangen, und am Ende einen Arbeitsalltag, in dem KI-Tools tatsächlich Zeit sparen – in den Bereichen, wo sie es sollten. Dieses Buch ist das, was ich mir damals gewünscht hätte.
Es gibt viele Wege, sich eine Formel zu besorgen. Google, YouTube, ChatGPT – alles liefert Ergebnisse. Was keines davon liefert, ist das Verständnis dahinter. Warum die Formel so aufgebaut ist. Was passiert wenn sich die Datenstruktur ändert. Wie man erkennt, ob das Ergebnis stimmt – auch wenn es plausibel aussieht.
Genau das ist der Unterschied zwischen jemandem, der Formeln kopiert – und jemandem, der sie liest. Dieses Buch bringt dir beides: was KI-Tools in Excel tatsächlich leisten, und genug Verständnis, um zu beurteilen wann du ihnen vertraust und wann nicht.
Jedes Modul behandelt einen konkreten Bereich der Excel-Arbeit – von den Grundlagen des sicheren KI-Einsatzes bis zur Automatisierung wiederkehrender Prozesse. In dieser Reihenfolge, weil die Methoden aufeinander aufbauen.
Warum KI manchmal selbstsicher falsch liegt. Was ein Kontextfenster ist und warum es erklärt, wie du Prompts besser formulierst. Welche Datenschutzregeln für welches Tool in welchem Kontext gelten – konkret, nicht als Disclaimer. Und eine ehrliche Einschätzung, was diese Systeme strukturell nicht können.
→ Leseprobe kostenlos verfügbarWie man fremde Monster-Formeln liest, ohne sie selbst gebaut zu haben. Welche Prompting-Techniken konsistent zu brauchbaren Formeln führen. Die Prüfroutine, ohne die kein KI-generiertes Ergebnis in einen Report gehört – und warum Formelwissen heute anders aussieht als vor fünf Jahren.
60 bis 70 Prozent der Analysten-Zeit geht in Datenvorbereitung. Dieses Modul behandelt sie als Kernkompetenz, nicht als lästige Pflicht. KI als Diagnosewerkzeug. Power Query für wiederkehrende Bereinigungen. Dokumentation, die auch ohne einen selbst funktioniert.
Die vier Ebenen der Analyse, und warum die meisten Reports bei Ebene zwei aufhören. Wie man Hypothesen formuliert, bevor man die Daten öffnet. KI als Sparringspartner für Interpretation – und die Gegenprobe, die man vor jeder Präsentation machen sollte.
VBA lesen und verstehen, ohne Programmierer zu sein. Office Scripts für cloud-basierte Umgebungen. Power Automate für die Verbindung zwischen Systemen. Wie man einen Automatisierungs-Stack aufbaut, der die eigenen Abläufe tatsächlich abbildet – und was dabei schiefgeht, wenn man den Code nicht versteht.
Wie man Methoden verankert, die man aus einem Buch kennt aber noch nicht automatisch anwendet. KI als dauerhafter Lernpartner, nicht als Einmal-Werkzeug. Wie man Kompetenz sichtbar macht, ohne sich zu exponieren. Was in fünf Jahren Standard sein wird – und was dann immer noch gilt.
Alle Bonus-Materialien sind direkt nutzbar – keine Installation, keine Zugangsdaten, keine Cloud-Abhängigkeit. Alles läuft im Browser.
Vollständiges digitales Buch. Sechs Module, 48 Kapitel, durchgehend aus der Perspektive von jemandem, der die Ergebnisse selbst verantwortet.
21 kopierfertige Prompts für Formeln, Datendiagnose, Bereinigung, Analyse, Code und Dokumentation. Mit Platzhaltern für den eigenen Kontext.
Copilot, ChatGPT und Claude im direkten Vergleich. Welches Tool darf was, unter welchen Bedingungen. Druckbar, A4, für den Arbeitsplatz.
Interaktives Browser-Tool. Namen, IBAN, E-Mail-Adressen gegen Platzhalter ersetzen – lokal, kein Server, mit exportierbarem Mapping-Protokoll.
20 M-Code-Vorlagen für die häufigsten Bereinigungsaufgaben. Syntax-Highlighting, ein Klick kopieren, filterbar nach Kategorie und Schwierigkeit.
5-Schritt-Formular, das eine vage Anfrage in eine prüfbare Analysefrage überführt – und daraus einen fertigen KI-Prompt generiert.
Interaktiver Entscheidungsbaum: Situation beschreiben, Empfehlung bekommen. Plus vollständige Vergleichstabelle und Tool-Profile mit Datenschutz-Einschätzung.
Wer analytisch mit Excel arbeitet und für Ergebnisse einsteht, findet hier etwas Nützliches – egal ob in Verwaltung, Controlling, Buchhaltung oder Unternehmensplanung.
Hat die Versprechungen gehört, hat etwas ausprobiert, hat gemerkt dass es oft nicht stimmt. Fragt sich, ob da wirklich etwas dran ist oder nur Hype. Dieses Buch beantwortet diese Frage ehrlich – inklusive der Bereiche, wo KI tatsächlich wenig hilft.
Hat ChatGPT oder Copilot ausprobiert, war beeindruckt, merkt aber dass die Ergebnisse unzuverlässig sind oder unklar bleibt, wie man das in die eigene Arbeit integriert. Bekommt hier die Struktur, die aus Experimenten einen Workflow macht.
Copilot, ChatGPT, Claude, Power Automate, Advanced Data Analysis. Irgendwo in diesem Dickicht steckt etwas Nützliches, aber wo und wie ist unklar. Bekommt eine klare Einordnung der Tools und einen Einstieg, der nicht erschlägt.
Nutzt KI bereits regelmäßig, hat eigene Routinen, merkt aber dass es Lücken gibt. Manche Aufgaben laufen noch manuell die automatisiert sein könnten, manche Prompts könnten besser sein. Findet hier die Kapitel, die tatsächlich weiterhelfen.
Endlich etwas, das nicht verspricht, alles zu revolutionieren. Das Kapitel zu Halluzinationen und Datenschutz allein war mehr wert als alles was ich zu dem Thema vorher gelesen hatte.K. M., Sachbearbeiterin Finanzabteilung, Bundesbehörde
Ich habe Power Query jahrelang gemieden. Nach Modul 3 habe ich unsere monatliche Bereinigungsroutine in eine Abfrage überführt. Das spart mir jetzt etwa drei Stunden pro Monat. Nicht drei Stunden Theorie. Drei echte Stunden.T. H., Controller, mittelständisches Unternehmen
Besonders hilfreich war die ehrliche Beschreibung, wo KI aufhört nützlich zu sein. Ich nutze jetzt die Tools gezielter und prüfe die Ergebnisse anders als vorher. Das hat mehr Vertrauen gebracht als jede Zeitersparnis.A. S., Leiterin Rechnungswesen, kommunales Unternehmen
Das Kapitel zum Advocatus Diaboli und zu kritischer Interpretation hat meiner Analysearbeit mehr gegeben als ich erwartet hatte. Ich stelle jetzt systematisch Gegenfragen zu meinen eigenen Schlussfolgerungen.M. R., Analyst, Finanzcontrolling Großunternehmen
Kein Abo. Kein monatlicher Zugang, der abläuft. Du kaufst das Paket einmal und hast es – inklusive aller zukünftigen Aktualisierungen im digitalen Format.
Wenn sich Tools verändern oder neue Kapitel hinzukommen, bekommst du das automatisch. Ohne Aufpreis, ohne erneute Anmeldung.
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Ja, wenn du analytisch mit Excel arbeitest und für deine Ergebnisse einsteht. Die Beispiele kommen aus einem finanznahen Umfeld, weil das der Kontext ist, aus dem das Buch entstanden ist. Die Methoden – Datenbereinigung, Formelarbeit, Automatisierung, kritische Interpretation – gelten überall, wo jemand aus Daten Aussagen ableitet und dafür verantwortlich ist.
Ja. Copilot ist ein Tool unter mehreren, das im Buch behandelt wird. Der Großteil der Methoden funktioniert mit ChatGPT, Claude oder jedem anderen Sprachmodell. Das Buch erklärt, welches Tool für welche Aufgabe am besten geeignet ist – und warum du in einem Unternehmenskontext nicht immer das populärste Tool nehmen solltest.
Datenschutz ist kein Anhang in diesem Buch, sondern ein Grundthema. Modul 1 behandelt ausführlich, was bei welchem Tool wie verarbeitet wird, was die DSGVO-relevanten Unterschiede zwischen Copilot im M365-Tenant, ChatGPT Team und privaten Accounts sind, und wie du mit anonymisierten Daten arbeitest, ohne die Qualität der Analyse zu opfern. Das Ziel ist nicht, Compliance zu umgehen – das Ziel ist, sicher zu wissen, was erlaubt ist.
Die meisten Kurse zeigen, was KI-Tools können. Dieses Buch behandelt auch, was sie nicht können und wann man besser ohne sie arbeitet. Es erklärt Halluzinationen nicht als Randnotiz, sondern als strukturelles Problem, das konkrete Prüfroutinen erfordert. Und es ist aus der Perspektive von jemandem geschrieben, der die Ergebnisse selbst verantwortet – nicht von jemandem, der erklärt wie es theoretisch funktioniert.
Das digitale Format erhält Updates, wenn sich wesentliche Inhalte verändern. Das Buch ist aber so geschrieben, dass die Prinzipien stabiler sind als die tool-spezifischen Anleitungen. Wer versteht, wie Sprachmodelle funktionieren und warum bestimmte Prüfmethoden nötig sind, ist auch dann vorbereitet, wenn ein Tool durch ein besseres ersetzt wird.
Als jemand, der ein Werkzeug irgendwie hinbekommt. Oder als jemand, der weiß was er tut – und warum es funktioniert.
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