Warum Excel nicht aussterben wird: Netzwerkeffekte, Governance-Lücken und das Tabellenkalkulationsproblem im KI-Zeitalter

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Zusammenfassung:Excel ist 40 Jahre alt und immer noch allgegenwärtig – selbst wenn Unternehmen über moderne Datenplattformen und KI sprechen. Der Grund dafür ist nicht, dass Excel als „Best Practice“ gilt. Vielmehr ist Excel eine universelle Schnittstelle: flexibel, leicht zu erlernen und schnell für kleinere Analysen. Die Gefahr besteht darin, dass Tabellenkalkulationen unbemerkt zu produktiven Systemen werden – mit undokumentierten Makros, instabilen Arbeitsabläufen und wichtigen Entscheidungen, die auf Dateien basieren, die nicht zentral verwaltet werden.

Die Geschichte von Excel ist eigentlich eine Geschichte darüber, wie Organisationen mit Daten umgehen (oder eben nicht umgehen).

Warum Excel sich weigert zu sterben

Aus dem BBC-Bericht:

  • Excel ist nach wie vor weit verbreitet und fest im Bildungswesen verankert.
  • Es eignet sich hervorragend für schnelle Analysen und Diagramme auf Basis kleiner Datensätze.
  • Viele Organisationen verwischen die Grenze zwischen Analyse (in Excel kein Problem) und Verarbeitung/Operationen (in Excel riskant).

Excel ist erfolgreich, weil es Folgendes bietet:

  • geringe Reibung
  • ausdrucksvoll
  • lokal kontrolliert

Das sind Vorteile für die Nutzer – aber Nachteile für die Verwaltung.

Die Tabellenkalkulationsfalle: Analyse wird zur Infrastruktur

Die BBC zitiert einen Akademiker, der Abteilungen beschreibt, in denen:

  • Daten fließen in Tabellenkalkulationen.
  • Makros transformieren es
  • Die Ausgänge speisen wichtige Operationen.

Das Risiko:

  • Der Makro-Autor verlässt
  • Niemand versteht den Arbeitsablauf.
  • Fehler häufen sich unsichtbar an

So werden aus „temporären“ Tabellenkalkulationen permanente Systeme.

Warum KI das Problem verschärft

KI ist hungrig nach:

  • saubere, standardisierte, zentral zugängliche Daten

Tabellenkalkulationen erzeugen in der Regel Folgendes:

  • doppelte Datensätze
  • Konfliktierende Versionen
  • unklare Herkunft
  • lokale „Schatten-IT“-Prozesse

Organisationen, die versuchen, KI einzuführen, stoßen daher oft auf Schwierigkeiten:

  • Ihre Daten sind in den Excel-Dateien der Leute gefangen.

In diesem Sinne blockiert Excel die KI nicht, weil es alt ist – es blockiert die KI, weil es die Datenverwaltung dezentralisiert.

Die organisatorische Realität: Menschen wollen Kontrolle

Eine zentrale Erkenntnis des BBC-Berichts ist kultureller Natur:

  • Teams möchten ihre Excel-Workflows beibehalten
  • Sie wollen neue Systeme, die Daten in Tabellenkalkulationen exportieren können.

Das ist verständlich:

  • Excel vermittelt ein Gefühl von Besitz.
  • Neue Systeme fühlen sich an wie Kontrollverlust.

Für Führungskräfte gehören die Daten jedoch der Organisation und nicht einzelnen Dateien.

Warum es so schwer ist, Excel zu ersetzen

Excel ist ein universelles Werkzeug.
Zum Ersetzen ist entweder Folgendes erforderlich:

  • eine Reihe von Werkzeugen, oder
  • Maßgeschneiderte Systeme, die auf jeden Arbeitsablauf abgestimmt sind

Das ist teuer und mit erheblichen Störungen verbunden.

Eine realistischere Strategie ist:

  • Excel für die Analyse zulassen
  • Excel als Aufzeichnungssystem verbieten

Diese Linie muss durchgesetzt werden, sonst bricht sie zusammen.

Praktische Alternativen (und was sie wirklich bewirken)

Die BBC beschreibt, wie Unternehmen umziehen nach:

  • Planungssysteme
  • Fallmanagement-Tools
  • Buchhaltungsplattformen, die Rechnungsdaten extrahieren

Diese Systeme bieten:

  • strukturierte Datenmodelle
  • Berechtigungen
  • Prüfprotokolle
  • Automatisierung

Sie verringern die Risiken von:

  • stille Bearbeitungen
  • Versionschaos
  • nicht dokumentierte Transformationen

Die versteckten Kosten von Excel: operationelles Risiko

Excel-Fehler sind keine rein hypothetische Angelegenheit:

  • Modellierungsfehler
  • Fehler beim Kopieren/Einfügen
  • veraltete Dateien

Wenn Tabellenkalkulationen für Berechnungen eingesetzt werden, wird das Risiko systemisch.

Deshalb erzwingen manche Organisationen letztendlich Veränderungen durch:

  • die Koexistenz der Tabellenkalkulation mit dem neuen System verhindern

Es klingt hart, aber Koexistenz bedeutet oft, dass sich nichts ändert.

Was man sehen sollte

  1. Schatten-IT: ob Teams weiterhin geschäftskritische Tabellenkalkulationen erstellen.
  2. Daten-Governance-ProjekteZentralisierung und Standardisierung von Daten.
  3. KI-EinführungKünstliche Intelligenz wird die negativen Folgen fehlerhafter Daten noch verstärken.
  4. Bessere WerkzeugeSysteme, die die Flexibilität von Excel mit echter Governance verbinden.

Fazit

Excel ist nach wie vor beliebt, weil es wirklich nützlich ist.

Das eigentliche Problem ist nicht, dass Menschen Daten in Excel analysieren – sondern dass Unternehmen im Stillen kritische Prozesse in Excel durchführen.

Wenn KI die nächste große Welle ist, werden nicht die Organisationen mit den ausgefeiltesten Modellen die Gewinner sein. Es werden diejenigen sein, die ihre Daten endlich aus fehleranfälligen Tabellenkalkulationen in geregelte Systeme überführen.

Quellen

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Excel is hard to quit: why it persists, where it becomes dangerous, and why AI makes data governance urgent
Excel remains a universal tool for quick analysis, but becomes risky when it runs operations. AI adoption raises the penalty of messy, decentralised spreadsheet data.
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Excel is hard to quit: why it persists, where it becomes dangerous, and why AI makes data governance urgent
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Why Excel won’t die: network effects, governance gaps, and the AI-era spreadsheet problem
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Summary:
Excel is 40 years old and still everywhere—even as organisations talk about modern data platforms and AI. The reason isn’t that Excel is “best practice.” It’s that Excel is a universal interface: flexible, teachable, and fast for small analyses. The danger is when spreadsheets quietly become production systems—undocumented macros, fragile workflows, and critical decisions built on files that aren’t centrally governed.
The Excel story is really a story about how organisations manage (or fail to manage) data.
Why Excel refuses to die
From the BBC report:
Excel remains widely used and embedded in education.
It’s extremely good for quick analysis and charts on small datasets.
Many organisations blur the line between analysis (fine in Excel) and processing/operations (risky in Excel).
Excel succeeds because it is:
low friction
expressive
locally controlled
Those are user advantages—but governance disadvantages.
The spreadsheet trap: analysis becomes infrastructure
The BBC quotes an academic who describes departments where:
data flows into spreadsheets
macros transform it
outputs feed important operations
The risk:
the macro author leaves
nobody understands the workflow
errors accumulate invisibly
This is how “temporary” spreadsheets become permanent systems.
Why AI makes the problem sharper
AI is hungry for:
clean, standardised, centrally accessible data
Spreadsheets tend to produce:
duplicated datasets
conflicting versions
unclear provenance
local “shadow IT” processes
So organisations trying to adopt AI often hit a wall:
their data is trapped in people’s Excel files
In that sense, Excel isn’t blocking AI because it’s old—it’s blocking AI because it decentralises data governance.
The organisational reality: people want control
A key insight in the BBC report is cultural:
teams want to keep their Excel workflows
they want new systems to export into spreadsheets
This is understandable:
Excel feels like ownership
new systems feel like loss of control
But for leaders, the data belongs to the organisation, not to individual files.
Why replacing Excel is hard
Excel is a general-purpose tool.
Replacing it requires either:
a suite of tools, or
custom systems tuned to each workflow
That’s expensive and disruptive.
A more realistic strategy is:
allow Excel for analysis
prohibit Excel as a system of record
That line must be enforced, or it collapses.
Practical alternatives (and what they really do)
The BBC describes businesses moving to:
planning systems
case management tools
accounting platforms that extract invoice data
These systems provide:
structured data models
permissions
audit trails
automation
They reduce the risks of:
silent edits
version chaos
undocumented transformations
The hidden cost of Excel: operational risk
Excel failures aren’t hypothetical:
modelling errors
copy/paste mistakes
outdated files
When spreadsheets run operations, the risk becomes systemic.
That is why some organisations eventually force change by:
not allowing the spreadsheet to coexist with the new system
It sounds harsh, but coexistence often means “nothing changes.”
What to watch
Shadow IT
: whether teams keep building mission-critical spreadsheets.
Data governance projects
: centralising and standardising data.
AI adoption
: AI will amplify the penalty of messy data.
Better tooling
: systems that preserve Excel-like flexibility with real governance.
Bottom line
Excel persists because it’s genuinely useful.
The real problem is not that people analyse data in Excel—it’s that organisations quietly run critical processes in Excel.
If AI is the next wave, the organisations that win won’t be the ones with the fanciest models. They’ll be the ones that finally get their data out of fragile spreadsheets and into governed systems.
Sources
BBC News (Technology of Business):
https://www.bbc.com/news/articles/cwyxkzjpp87o?at_medium=RSS&at_campaign=rss
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