Tabellen erstellen mit generativer KI: Copilot, ChatGPT, Claude und Gemini im Vergleich

Umsatzanalysen, Budgetplanungen, Feedback-Auswertungen: Tabellenarbeit gehört zum Büroalltag. Generative KI verspricht, diese Aufgaben zu beschleunigen. Doch zwischen Marketingversprechen und Praxis klafft eine Lücke. Wir haben getestet, was Copilot, ChatGPT, Claude und Gemini bei der Arbeit mit Tabellen tatsächlich leisten. Microsoft bewirbt Copilot in Excel als intelligenten Analysten. Google positioniert Gemini als Erweiterung von Sheets. OpenAI und Anthropic setzen auf Python-basierte Datenanalyse in ihren Chat-Apps, bietet teilweise Tabellenintegrationen und Anthropic eine App für Excel. Die Versprechen klingen ähnlich: Daten verstehen, Muster erkennen, Erkenntnisse liefern. Die entscheidenden Fragen sind andere: Kommen die Daten zuverlässig ins System? Kann ich den Analysen vertrauen? Und was passiert mit den Ergebnissen – landen sie in meiner Tabelle oder bleiben sie im Chat stecken? Wir haben die vier Anbieter Microsoft Copilot, Google Gemini for Workspace, OpenAI ChatGPT und Anthropic Claude verglichen. Anschließend haben wir uns das neue GPT-5.2-Modell und das Claude-Plugin für Excel noch einmal genauer angeschaut. Vier Anbieter, vier Wege zur Tabellenarbeit Microsoft Copilot ist direkt in Excel integriert. Beim Markieren von Zellen erscheint ein kleines Icon mit verschiedenen Optionen: „Interessante Erkenntnisse anzeigen”, „Schlage eine Formelspalte vor” und „Fasse mithilfe von PivotTable oder Diagramm zusammen”. Daneben gibt es einen Chat für freie Anfragen. Der Vorteil: Formeln und Formatierungen werden sofort in den Zellen gespeichert. Google Gemini bietet ein Seitenpanel in Sheets sowie die eigenständige Gemini-App. Die Integration ermöglicht die Erstellung von Formeln und erste Analysen direkt im Tabellenblatt. Seit Januar 2025 sind diese Funktionen Teil der Business- und Enterprise-Pläne. ChatGPT und Claude arbeiten als Chatbot-Apps grundlegend anders. Beide nutzen Python-Umgebungen auf externen Servern, beispielsweise Bibliotheken wie pandas für die Datenverarbeitung und matplotlib für die Visualisierung. Das Ergebnis sind Analysetexte sowie Diagramme als Bilddateien oder Tabellen zum Herunterladen. Diese lassen sich teilweise ansehen und bearbeiten, Anthropic bietet außerdem eine Integration für Excel. Unser Testdesign: Feedback-Auswertung als Praxistest Das Testszenario stammte aus dem Arbeitsalltag: die Auswertung von Webinar-Feedback. Die Aufgabe umfasste mehrere Schritte – Daten aus einer PDF in eine Tabelle übertragen, quantitative Bewertungen analysieren, qualitative Kommentare zusammenfassen, aussagekräftige Diagramme erstellen. Zwei Aspekte interessierten uns besonders: Wie zuverlässig funktioniert der Datenimport aus externen Quellen? Und lassen sich die generierten Diagramme weiterbearbeiten, oder bleiben sie als starre Bilder? Microsoft Copilot: Formeln auf Zuruf, Diagramme als Bild Copilot zeigt seine Stärken bei der alltäglichen Arbeit mit vorhandenen Daten. Die Formelerstellung funktioniert intuitiv: Man beschreibt in normaler Sprache, was berechnet werden soll, und Copilot schlägt eine passende Formel vor. Besonders praktisch ist die direkte Eingabe über die Syntax =[Frage] in einer Zelle. Ein Klick auf „Interessante Erkenntnisse anzeigen" liefert erste Auffälligkeiten und Trends. Für einen schnellen Überblick reicht das oft. Die Integration in Excel ist nahtlos – Ergebnisse erscheinen direkt in der Tabelle, nicht in einem separaten Fenster. Copilot ist gut in Excel eingebunden und lässt sich direkt aus dem Kontextmenü aktivieren. Wenn alles funktioniert, ist das praktisch. Die Grenzen werden bei komplexeren Aufgaben sichtbar. Daten aus externen Quellen zu importieren – etwa aus einer PDF – gelingt nicht immer zuverlässig. Copilot kann die Inhalte lesen, scheitert aber dann manchmal beim strukturierten Einfügen. Eigentlich ist der Zugriff auf Daten im Microsoft-Ökosystem eine Stärke von Copilot. Die Anbindung über den Microsoft Graph ist ein großer Vorteil. In diesem Fall wurde eher ein anderer Faktor zum Problem: Das KI-Modell macht Fehler. Das ist ein typischer Nachteil von Copilot: Eine direkte Modellauswahl in Excel ist bisher nicht möglich und es gibt keinen garantierten Zugriff auf das beste Modell. Daher können die Ergebnisse schwanken. Google Gemini: Starkes Modell, wechselhafte Ausführung Gemini bietet zwei Zugänge: das Seitenpanel in Sheets sowie die eigenständige App. Im Seitenpanel können Formeln und einfache Analysen direkt im Tabellenblatt erstellt werden. Die Verbindung zu Google Drive und Gmail funktioniert gut: Gemini findet Dateien und kann Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Das zugrundeliegende Modell ist leistungsfähig. Gemini 2.5 Pro (jetzt Gemini 3 Pro) in der App verarbeitet große Datenmengen und erkennt komplexe Zusammenhänge. Die Formelerstellung ist solide und erste Trends werden zuverlässig identifiziert. Auf Knopfdruck analysiert Gemini die Daten und liefert eine Auswertung inklusive Graphen, die per Knopfdruck in die Tabelle integriert werden könnne. Die Übernahme von Daten aus einer PDF funktionierte dagegen nicht zuverlässig. Die Ausführung schwankt jedoch. In unseren Tests widersprach sich Gemini im Seitenpanel gelegentlich selbst oder verlangte plötzlich englische Befehle mitten in einer deutschen Konversation. Zudem konnte die Chatbox Inhalte oft nicht direkt in die Tabelle einfügen, sodass Ergebnisse manuell übertragen werden mussten. So konnte Gemini zwar in unserem Beispieltest Inhalte aus externen Quellen wie PDFs oder E-Mails auslesen, doch das strukturierte Einfügen in Tabellen scheiterte regelmäßig. Mal behauptete Gemini, es habe die Informationen eingefügt, was nicht der Fall war, mal behauptete es, es könne das überhaupt nicht tun, und mal verlangte es nach englischen Befehlen. Insgesamt hinterließ Gemini so einen gemischten Eindruck. ChatGPT: Der Analyst im Chat-Fenster ChatGPT lieferte überzeugende Analyseergebnisse. Die Arbeit läuft komplett im Chat: Dateien hochladen oder Google Drive verbinden, Aufgabe beschreiben, Ergebnis erhalten. Der Ablauf ist geradlinig. Der Unterschied liegt in der Analysetiefe. Mit GPT-5 Thinking und ausreichend Nachdenkzeit entstehen Auswertungen, die plausible Zusammenhänge aufzeigen und Handlungsempfehlungen geben. Mit GPT-5.2 hat OpenAI kürzlich ein noch stärkeres Modell veröffentlicht, dass insbesondere im Büro-Bereich etwas bessere Arbeit leisten soll. Das erkennt beispielsweise eine Ungenauigkeit in unseren simulierten Daten: Die Zahl der Teilnehmenden ist streng genommen nicht die Zahl der Angemeldeten - diese Information fehlt. Es lässt diese Stelle in den Daten entsprechend leer. Das ist ein Fehler unserer Daten und nicht von ChatGPT. GPT-5.2-Thinking ist aber das einzige Modell, dass diese Ungenauigkeit aufgedeckt hat. Der Import aus PDFs funktionierte in unseren Tests solide, allerdings müssen diese im Drive liegen. Wenn sie jedoch als Anhang einer E-Mail vorliegen, klappt es nicht und sie müssen manuell eingefügt werden. ChatGPT konnte die entsprechende E-Mail im Gmail-Konto zwar finden, aber nicht auf die PDF-Datei zugreifen. Anschließend extrahierte ChatGPT die Inhalte jedoch korrekt und erstellte sinnvolle Tabellenstrukturen. Die Diagramme waren gut lesbar und aussagekräftig. ChatGPT muss jedoch per Prompt dazu aufgefordert werden, sie in Excel einzupflegen, da sie ansonsten als Bilder im Chatverlauf erscheinen. https://vimeo.com/1147358188/8082320af5?share=copy&fl=sv&fe=ci ChatGPT-5.2 kann die Informationen in unserem Test zuverlässig einfügen. Allerdings erst, nachdem die PDF hochgeladen wird. Verwirrend: In ChatGPT gibt es zwei Darstellungsarten für Tabellen. Im Canvas-Modus lassen sich Tabellenzellen, -spalten und -zeilen markieren und direkt bechatten. So lassen sich gezieltere Änderungen vornehmen. Einzelne Zeilen selbst zu ändern oder Formeln einzufügen, ist jedoch nicht möglich. Eine andere Ansicht zeigt die Tabelle in einer Excel-ähnlichen Aufmachung, allerdings ohne Bearbeitungsmöglichkeiten. Es ist weder möglich, Zellen auszufüllen, noch irgendeine andere Änderung vorzunehmen. Es handelt sich also eher um eine Excel-Illusion. Das ist nur hilfreich, um daraus zu kopieren. Wer die Datei weiter bearbeiten will, muss sie herunterladen und beispielsweise in Excel öffnen. Das bedeutet für jede Iteration: prüfen, anpassen, neue Datei holen. Für eine einmalige Jahresauswertung ist das akzeptabel. Für die tägliche Arbeit mit vielen kleinen Änderungen ist es jedoch zu umständlich. Claude: Tiefgehende Auswertungen ohne Tabellenintegration Auch Claude überzeugte durch die Qualität seiner Analysen. Seine Auswertungen waren umfassend, klar strukturiert, mit nachvollziehbarer Argumentation und konkreten Empfehlungen. Die Visualisierungen zählten zu den optisch ansprechendsten im Test. Mit dem Artefakte-Feature werden Analysen als eigenständige Dokumente angezeigt – Text, Tabellen und Diagramme in einem Fenster. Dadurch ist es möglich, gezielt nachzufragen und zu verfeinern, ohne den Zusammenhang zu verlieren. Die Schwächen liegen jedoch auch hier in der Datenanbindung sowie der direkten Bearbeitung. Zwar kann Claude Google Drive verbinden, jedoch werden keine Tabellendateien in der Cloud gefunden. In unseren Tests wurden weder Excel- noch Sheets-Dateien erkannt. Daten müssen manuell hochgeladen werden. Eine eigene Tabellenanwendung ist nicht vorhanden. Alle Ergebnisse müssen exportiert und in Excel oder Sheets übertragen werden. Wer primär in der Microsoft- oder Google-Welt arbeitet, muss zusätzliche Schritte einplanen. Doch Anthropic hat ein Ass im Ärmel: das „Claude by Anthropic for Excel“-Add-in. Claude for Excel: Das beste beider Welten? Nutzer eines Claude Max-, Claude Team- oder Claude Enterprise-Abonnements erhalten Zugriff auf „Claude by Anthropic for Excel“, ein von Claude angetriebenes Seitenpanel-Chat, das direkt in Excel integriert ist. Dieses befindet sich aktuell in der Beta-Phase und kann über den Microsoft Marketplace installiert werden. Anschließend kann Claude über einen Button in Excel direkt gestartet werden, wo auch der Login-Prozess stattfindet. In Unternehmen kann dies zentral über das Microsoft 365 Admin Center von einem Admin übernommen werden. Nach der Installation lassen sich, wie von der Claude-App gewohnt, Modelle – darunter das sehr starke Opus 4.5 – auswählen, Daten hochladen oder das Web durchsuchen. Die Benutzeroberfläche ist wie bei der Claude-App aufgeräumt und übersichtlich. https://vimeo.com/1147358267/60ffaa7597?share=copy&fl=sv&fe=ci "Claude for Excel" wirkt wie der bessere Copilot - bringt aber auch seine eigenen Einschränkungen, Bugs und Nachteile mit sich. Dem Chatbot können einfache oder komplexe Fragen zu bestehenden Workbooks gestellt werden. Die Antworten enthalten konkrete Zellverweise. Es lassen sich auch Formeln erklären oder reparieren, Vorlagen automatisch befüllen oder neue Arbeitsmappen erzeugen. Zudem gibt es Unterstützung für PivotTables, Charts und Datei-Uploads – Features, die beim Start der Beta-Version noch nicht verfügbar waren. In unserem Test konnte Claude die PDF im Seitenpanel wie von der App gewohnt problemlos auslesen und die Daten anschließend ebenfalls problemlos in die vorhandene, in Excel geöffnete Tabelle integrieren. Die Auswertung klappt hervorragend und das Modell legt Feedback und Diagramme in einem separaten Tab ab. Im Vergleich zu ChatGPT fällt aber auf: Das Modell interpretiert die Teilnehmerzahl auch als die Zahl der angemeldeten Teilnehmer. Ein wirklicher Fehler ist das nicht - es ist eine Ungenauigkeit in unseren simulierten Daten. Wie von den Claude-Modellen gewohnt, ist das Tool auch beim Verstehen und Debuggen komplexer, mehrtabbiger Excel-Dateien stark. Das kann viel Zeit sparen, wenn man schnell nachvollziehen möchte, warum eine Formel falsch rechnet oder wo sich ein Fehler durch ein Modell zieht. Bei der Nutzung sehr großer und komplexer Arbeitsmappen berichten einige Nutzer im Netz jedoch von Problemen: Excel wird träge, Abfragen dauern länger und gelegentlich läuft man in Kontext- oder Chat-Limits. Hier kann es helfen, gezielt nur bestimmte Teile der Daten für die Verarbeitung vorzubereiten oder ein kleineres Modell mit mehr Chatlimits auszuwählen. Ein wichtiger Punkt ist auch das sich ändernde Sicherheits- und Vertrauensmodell: Da Claude Inhalte aus dem Workbook lesen und ändern kann und Daten extern verarbeitet werden, sollte man mit nicht vertrauenswürdigen Excel-Dateien vorsichtig sein (Stichworte: versteckte Instruktionen oder Prompt-Injection). Zudem holt man sich mit Anthropic einen weiteren Datenverarbeiter ins Haus. Was die Ergebnisse zeigen: Analyse und Integration gehen oft getrennte Wege Die Tests zeigen eine Dreiteilung: Office-native Assistenten, Chat-Analysten und hybride Integrationen, die beides teilweise zusammenbringen. Copilot in Excel spielt seine Stärke dort aus, wo Daten bereits sauber im Workbook liegen: Formeln, Hilfsspalten, schnelle Auffälligkeiten – alles landet sofort in den Zellen. Sobald jedoch externe Quellen ins Spiel kommen, wurde es in unserem Test wechselhaft. Wenn die Integration in Sharepoint & Co. jedoch funktioniert, ist sie sehr hilfreich. Bleibt noch die wenig transparente Modellauswahl, die Ergebnisqualität spürbar schwanken lassen kann. Gemini in Sheets punktet mit der Nähe zu Drive und Gmail: Dateien finden, Inhalte zusammenführen, erste Analysen direkt neben dem Sheet. In der Praxis entscheidet aber die Ausführung: Mal klappt das Einfügen in die Tabelle reibungslos, mal bleiben Ergebnisse im Chat/Panel hängen oder der Workflow wird inkonsistent (bis hin zu Sprachwechseln). ChatGPT ist im Vergleich der klarste „Analyse-Motor“. Mit ausreichend Rechen-/Denkzeit entstehen nicht nur Trends, sondern begründete Hypothesen, Segmentierungen und konkrete Handlungsempfehlungen. Der Preis bleibt der Medienbruch: Tabellen und Charts kommen häufig als Artefakte im Chat (oder als Download), und iterative Anpassungen bedeuten: neue Datei erzeugen, herunterladen, in Excel/Sheets weiterbearbeiten. Claude liefert ähnlich starke Analysen – in der App mit „Artefakte“-Workflow für strukturierte Reports. Die klassische Schwäche (Daten/Tabellen in der Cloud finden, direkt bearbeiten) relativiert sich durch „Claude by Anthropic for Excel“: Hier entsteht ein End-to-End-Flow in Excel – PDF auslesen, Daten in die offene Tabelle schreiben, Auswertung samt Diagrammen in einem separaten Tab ablegen und komplexe Workbooks inklusive Formeldebug nachvollziehbar erklären. Grenzen bleiben: Fehlender Anschluss an Cloud-Speicher, Performance und Limits bei sehr großen Dateien sowie ein verschärftes Sicherheits-/Vertrauensmodell, weil Inhalte extern verarbeitet und Änderungen am Workbook möglich werden. Fazit: Das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe Generative KI kann Tabellenarbeit deutlich beschleunigen – aber nicht mit einem einzigen, universellen Werkzeug. In der Praxis setzt sich ein Werkzeug-Mix nach Aufgabenklasse durch: Routine im Sheet/Workbook (Formeln, Hilfsspalten, schnelle Checks): Copilot (Excel) und Gemini (Sheets) sind am effizientesten, weil Ergebnisse (meistens) in der Tabelle landen, die KI-Modelle direkt im Tool assistieren können und sich Daten in der Cloud finden lassen. Wer auf einen funktionierenden Cloud-Zugriff verzichten kann, für den ist Anthropics Claude for Excel eine sehr interessante Alternative. Substanzielle Auswertungen (Feedback-Text, Hypothesen, Empfehlungen, Storyline): ChatGPT und Claude liefern die überzeugenderen Analysen durch die stärkeren Modelle und die besseren Schlussfolgerungen, auch durch die mögliche Modellauswahl. Gemini hat mit Gemini 3 Pro hier aufgeholt, doch ChatGPTs GPT-5-Thinking-Modelle (insbesondere das neue GPT-5.2-Thinking oder GPT-5 Pro) und Anthropics Opus 4.5 wirken in ihren Ergebnissen detaillierter. Analyse und Excel-Umsetzung in einem Rutsch: Das Claude-Excel-Add-in ist in unserem Test der bisher klarste Kandidat für einen „Durchstich“: Daten aus PDF extrahieren, strukturieren, ins Workbook schreiben und Auswertung plus Diagramme ablegen. Damit wird der klassische Trade-off (tiefe Analyse vs. Integration) spürbar kleiner – bei gleichzeitigen neuen Anforderungen an Performance, Limits und Sicherheit. Für den Arbeitsalltag heißt das: Copilot/Gemini für Tempo in bestehenden Tabellen, ChatGPT/Claude für inhaltliche Tiefe – und dort, wo Excel der Zielort ist und der Prozess durchgängig sein soll, Claude in Excel als derzeit stärkste Brücke. Wichtig bleibt bei allen: Ergebnisse stichprobenartig prüfen und das Sicherheitsmodell ernst nehmen, sobald externe Verarbeitung und schreibender Zugriff auf Workbooks ins Spiel kommen.

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