Wie Google das Spreadsheet neu erfindet

Wenn es nach Google geht, übernehmen Menschen künftig keine lästigen Spreadsheet-Routineaufgaben mehr.Google



Die Tabellenkalkulation ist eines der populärsten Produktivitätswerkzeuge. Allerdings fehlen nicht wenigen Wissensarbeitern bis heute vielfach die Fähigkeiten (oder das Selbstvertrauen), um fortgeschrittene Funktionen in Sheets, Excel und Co. nutzen zu können. An dieser Stelle soll künstliche Intelligenz (KI) künftig helfen und zu einer Demokratisierung der Tabellenkalkulation beitragen. Zumindest wenn es nach Google geht.



Der Konzern hat die generativen KI-Funktionen in seinem Excel-Konkurrenzprodukt Sheets seit der Einführung von Gemini im Jahr 2023 (damals noch Duet AI) stetig weiterentwickelt. Zu den (kostenpflichtigen) Funktionen, die in den letzten Monaten eingeführt wurden, gehören etwa:




über Gemini in Google Sheets mehrstufige Aktionen auszuführen, beispielsweise in Sachen Formatierung, Analytics und Dateneingabe,



auf Basis eines Prompts vollständige Spreadsheets zu erstellen und zu editieren,



die Dateneingabe in Tabellenkalkulationen mit „Fill with Gemini“ zu automatisieren, sowie



interaktive Apps über „Sheets Canvas“ (derzeit in der Alpha-Phase) zu erstellen, die sich in Echtzeit an die Änderungen innerhalb eines Spreadsheets anpassen.




Laut Google wissen die Nutzer diese KI-Funktionen auch zu schätzen. Eine Umfrage unter 200 Sheets-Nutzern hat demnach ergeben, dass 89 Prozent der befragten Wissensarbeiter damit mindestens eine Stunde pro Woche einsparen.



Trotzdem bleiben Fragen offen. Zum Beispiel, inwieweit Unternehmen KI-Tools vertrauen können, wenn es darum geht, geschäftskritische Daten zu verarbeiten. Oder, was die zunehmende Automatisierung für die Beschäftigten bedeutet, die einen Großteil ihres Arbeitstages damit verbringen, Daten aufzubereiten. Die potenziellen Vorteile und Herausforderungen der KI-getriebenen Spreadsheet-Revolution haben wir mit Eric Birnbaum, Director of Product Management für Google Sheets, diskutiert.



„Spreadsheet-Ziele mit minimalen Kenntnissen erreichen“



Unternehmen sind zunehmend darauf bedacht, Nutzwert aus ihren KI-Investitionen zu ziehen. Welche messbaren Vorteile bietet Gemini in Sheets den Anwendern?



Eric Birnbaum: Tabellenkalkulationen sind nach wie vor eine universelle Sprache in der Geschäftswelt. Wir gehen nicht davon aus, dass sich das in absehbarer Zeit ändern wird. Wir glauben fest daran, dass sich der technische Aufwand im Zusammenhang mit Daten durch die KI-Integration in Sheets erheblich reduzieren lässt. Also konkret die Zeit, die dafür aufgewendet wird, um Daten zu verstehen, zu beschaffen, zu analysieren und zu visualisieren.



Schätzungen zufolge haben Datenprofis bislang 80 Prozent ihrer Zeit für mechanische Grundlagenarbeit aufgewendet – Daten bereinigen, Formeln erstellen, Formatierungen aufsetzen, Fehler beheben. Für die eigentliche strategische Entscheidungsfindung blieben dann gerade mal 20 Prozent der Zeit übrig. Wir sind davon überzeugt, dass wir dieses Verhältnis künftig umkehren können, indem manuelle, zeitaufwändige und fehleranfällige Datenarbeit an Gemini ausgelagert wird. Die Menschen können sich so auf die wirklich wichtigen Dinge konzentrieren, wie die richtigen Fragen zu den Daten zu stellen – und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Dafür sehen wir in unserer eigenen Nutzer- und Kundenbasis auch bereits erste Anzeichen.



Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass KI Datenanalysen bis zu einem gewissen Punkt demokratisieren und damit einem breiteren Nutzerkreis zugänglich machen kann. Denn die Tabellenkalkulation fungierte über Jahre wie eine Art „Gatekeeper“: Wer die starre Sprache der Tabellenformeln nicht beherrschte, konnte den Wert aus den Daten nicht extrahieren. Mit natürlichsprachlichen Interfaces werden Analysefähigkeiten und technische Skills voneinander getrennt. Wer Gemini in Sheets die richtigen Anweisungen gibt und Fragen stellt, kann seine Spreadsheet-Ziele auch mit minimalen Kenntnissen in Tabellenkalkulation erreichen.



Bislang beobachten wir bei unseren Nutzern und Kunden, dass das vor allem für Menschen, die Datenanalysen und Spreadsheets bisher eher gemieden – oder gar gefürchtet – haben, unglaublich befähigend ist.


Eric Birnbaum, Director of Product Management für Google Sheets.Google



Das hat aber auch eine Kehrseite: Wie können Unternehmen sicherstellen, dass Datenanalysen auch korrekt sind, wenn weniger erfahrene Beschäftigte anspruchsvolle Tasks übernehmen? Oder gewährleisten, dass die KI keine Fehler in kritische Geschäftsdaten einbringt?



Birnbaum: Wir haben große Anstrengungen unternommen, um unsere KI-Tools so zu entwickeln, dass sie nachvollziehbar agieren. Unser Sheets-Agent generiert beispielsweise wirklich detaillierte, transparente Aktionspläne, die der Nutzer prüfen und genehmigen muss, bevor irgendeine Form der Datenbearbeitung stattfindet. Dabei ist die KI darauf konzipiert, in einfacher, natürlicher Sprache zu unterstützen, die der Durchschnitts-User versteht. Das gilt auch für die abschließende Zusammenfassung, die der Agent darüber ausgibt, was er wo getan hat.



Außerdem ist das Modell auch hervorragend darin, Dinge zu erklären. Zum Beispiel wenn der Benutzer eine Tabelle mit komplexen Formeln übernimmt, die er nicht versteht. In vielerlei Hinsicht macht KI diese Funktionen nicht nur zugänglicher, sondern hilft den Nutzern auch, mehr Vertrauen in die Ergebnisse aufzubauen. Menschliches Versagen ist ein inhärentes Risiko beim manuellen Datenmanagement – mit oder ohne KI. Ein falsch gesetztes Komma oder eine fehlerhafte Zellenreferenz kann dazu führen, dass ganze Finanzmodelle unbrauchbar werden – ohne dass das initial auffällt. Unser KI-Ansatz bei Sheets besteht darin, einen bewussten Verifikationszyklus zu schaffen: Man hat nun in Form der KI einen digitalen Experten für Tabellenkalkulationen an seiner Seite, der die Wahrscheinlichkeit solcher Fehler verringern kann.



Auch wenn Menschen ebenfalls Fehler machen – läuft in Zusammenhang mit KI letztlich alles auf Accountability hinaus?



Birnbaum: Unser Standpunkt ist, dass KI mit dem Wissensarbeiter zusammenarbeiten sollte, der die Arbeit erledigt. Alles, was wir entwickelt haben, ist auf dieses Konzept ausgelegt: Man kann zwar Aufgaben an das Modell auslagern, dabei werden aber stets Quellen, Pläne und Erklärungen geliefert. Letztendlich verlassen wir uns darauf, dass die Benutzer die abschließende Verifzierung vornimmt.



Wir wenden zudem enorm viel Zeit auf, um die Qualität sicherzustellen – schließlich wissen wir, dass KI in Tabellenkalkulationen nur dann nützlich sein kann, wenn sie auch zuverlässig ist. Als wir beispielsweise den „Sheets Gemini Agent“ eingeführt haben, waren wir sehr stolz darauf, dass wir damit eine State-of-the-Art-Wertung beim „SpreadsheetBench“-Benchmark erzielen konnten – die zu diesem Zeitpunkt die Konkurrenz in den Schatten stellte.



Dabei ist uns allerdings bewusst, dass Qualität nichts ist, was man einmal erreicht und dann vergessen kann. Wir arbeiten ständig daran, diese für unsere Nutzer und Kunden zu optimieren – insbesondere für die Anwendungsfälle, bei denen sie sich am stärksten auf KI verlassen.



„KI kann Datenanalysten nicht ersetzen“



Welches Potenzial sehen Sie künftig, wenn es um agentische Funktionen in Gemini Sheets geht? Wie sieht es beispielsweise damit aus, Daten aus anderen Quellen einzulesen, wiederkehrende Reportings zu erstellen oder generell damit, mehr Aktionen autonom auszuführen?



Birnbaum: Wir hören unseren Kunden und Nutzern aufmerksam zu und entwickeln genau das, was sie als notwendig erachten. Der Agent in Sheets ist bereits in der Lage, sehr komplexe mehrstufige Workflows auszuführen. Und er ist – auch nach Einschätzung unserer Benutzer – äußerst kompetent, wenn es darum geht Spreadsheet-Aufgaben Ende-zu-Ende durchzuführen. Was die Konnektoren angeht: Diese stehen in der Alpha-Version bereits für HubSpot, Salesforce und Mailchimp zur Verfügung. Wir hoffen, dieses Angebot im Lauf der Zeit auszubauen.



Klar ist aber auch: KI kann Datenanalysten nicht ersetzen. Aber ihnen mehr Zeit für die wirklich wertvollen Tasks verschaffen. Die Analysten, mit denen ich zusammenarbeite, sind weitaus produktiver und wirkungsvoller als je zuvor. Einfach, weil sie in der Lage sind, uninteressante Spreadsheet-Routinearbeiten an die KI zu delegieren. Ein großartiges Beispiel sind in diesem Zusammenhang die Visualisierungen, die mir von den Analysten zugehen: Früher waren das statische Diagramme, heute sind es deutlich nutzwertigere und informativere sowie erkundbare „Canvasses“.



Rechnen Sie damit, dass Tabellenkalkulationen künftig zu einem größeren Teil von Agenten übernommen werden, während Menschen eher Ziele definieren und Ergebnisse überprüfen? Was wird in diesem Zusammenhang Ihrer Meinung nach die größte Veränderung darstellen?



Birnbaum: Die Aufgaben werden sich wahrscheinlich nicht großartig verändern und auch die Anwendungsfälle für Spreadsheets dürften weiterhin relevant bleiben. Die größte Veränderung wird darin bestehen, dass man repetitive Tasks an ein KI-Modell auslagern kann.



Bislang waren Tabellenkalkulationen quasi statische Container, in denen Daten abgelegt wurden. Ich glaube daran, dass KI Spreadsheets künftig in dynamische, lokalisierte Softwareanwendungen verwandeln kann. Und ich bin auch davon überzeugt, dass dies die Art und Weise, wie Menschen Tabellenkalkulationen in Zukunft nutzen werden, grundlegend verändern wird. So könnten Mitarbeiter bald im Handumdrehen mit Hilfe von KI und Sheets ein simples CRM oder ein Supply-Chain-Dashboard aufsetzen. Das ist für uns ein Investitionsbereich für die Zukunft.



KI-Assistenten und -Agenten wie ChatGPT oder Claude könnten Daten aus Tabellenkalkulationen auch analysieren, ohne dass die Nutzer in einer entsprechenden Anwendung arbeiten. Wie stellen Sie sicher, dass Sheets weiterhin im Mittelpunkt der Workflows steht und nicht einfach nur zum Teil eines umfassenderen KI-gesteuerten Prozesses wird?



Birnbaum: Wir stehen in ständigem Kontakt mit Kunden und Nutzern und es ist für uns klar, dass die Arbeit nach wie vor innerhalb von Tabellenkalkulationen stattfindet. Es ist davon auszugehen, dass das Spreadsheet auch ganz generell populär bleibt. Wenn wir die KI-Funktionen, die die Nutzer benötigen, direkt in das Produkt integrieren, in dem sie sich bereits befinden, werden wir die Art und Weise, wie sie arbeiten, verändern.



Meiner Meinung nach können wir das Frontend bilden für einige großartige KI-Innovationen und die Produkte, an die Nutzer heute gewöhnt sind. Alles, was wir entwickeln, orientiert sich am Feedback unserer User – und diese wünschen sich KI-Support bei ihren alltäglichen oder auch komplexeren Spreadsheet-Aufgaben. Mit Sheets bekommen sie genau das und zwar schon heute. (fm)



Dieser Artikel ist im Original bei unserer Schwesterpublikation Computerworld.com erschienen.