Ab 01.01.2026 treten Änderungen bei Bildungskarenz, Altersteilzeit und freien Dienstnehmern in Kraft. Neu hinzu kommen Teilpension und Weiterbildungszeit.   Neue Weiterbildungszeit statt bisheriger Bildungskarenz Die Bildungskarenz ermöglicht Arbeitnehmer:innen bisher, sich bis zu 12 Monate weiterzubilden und dafür Unterstützung durch das AMS zu erhalten. Ab 1. Jänner 2026 wird diese Möglichkeit allerdings deutlich eingeschränkt. Künftig müssen Beschäftigte mindestens 12 Monate durchgehend beim aktuellen Arbeitgeber angestellt gewesen sein, bevor sie eine Bildungskarenz beantragen können – bisher reichten 6 Monate. Für Akademiker:innen, die bereits ein Diplom- oder Masterstudium abgeschlossen haben, wird der Zugang noch strenger: Sie müssen eine versicherte Berufstätigkeit von insgesamt vier Jahren nachweisen, davon mindestens ein Jahr ununterbrochen beim aktuellen Arbeitgeber. Eine weitere wesentliche Änderung betrifft die finanzielle Förderung. Ab 2026 reicht eine einvernehmliche Vereinbarung mit dem Arbeitgeber nicht mehr aus, um Anspruch auf die Weiterbildungsbeihilfe des AMS zu erhalten. Eine eigene Zustimmung durch das AMS wird notwendig, wodurch die Bildungskarenz stärker an arbeitsmarktpolitische Ziele gebunden wird. Zusätzlich sind künftig verpflichtende Bildungsberatungen vorgesehen, wenn das Einkommen der Antragsteller:innen unter der halben ASVG-Höchstbeitragsgrundlage (2026: EUR 3.465,– pro Monat) liegt. Die Weiterbildungsmaßnahmen müssen mindestens 20 Wochenstunden umfassen (16 bei Kinderbetreuungspflicht bis zum siebten Lebensjahr). Bei Studien sind nach jedem Semester 20 ECTS-Punkte nachzuweisen (16 bei Kinderbetreuungspflicht). Die Erfolgsnachweise unterliegen verstärkten Kontrollen, und es gibt erweiterte Rückforderungsmöglichkeiten bei Nichteinhaltung der Verpflichtungen. Ein entscheidender Punkt für Arbeitgeber ist die neue Mitfinanzierungspflicht: Wenn das Brutto-Monatsentgelt der Bildungskarenznehmer:innen über der halben ASVG-Höchstbeitragsgrundlage (2026: EUR 3.465,– pro Monat) liegt, müssen 15 % der Weiterbildungsbeihilfe vom Arbeitgeber getragen werden.    Einkommensteuer und SV-Beiträge Sowohl verpflichtende als auch freiwillige Arbeitgeberzuschüsse sind einkommensteuerrechtlich wie das Arbeitslosengeld zu behandeln und nur bis zur Geringfügigkeitsgrenze zulässig. Die SV-Beiträge zur verpflichtenden Zuschussleistung werden vom AMS getragen. Die Kranken-, Unfall- und Pensionsversicherungsbeiträge für die Weiterbildungsbeihilfe einschließlich der Zuschussleistungen der Arbeitgeber sind analog zur Beihilfe zur Deckung des Lebensunterhaltes zu berechnen.   Altersteilzeit Auch bei der Altersteilzeit kommt es ab 2026 zu deutlichen Verschärfungen. Die maximale Bezugsdauer für das Altersteilzeitgeld wird von derzeit 5 auf 3 Jahre reduziert.  Zusätzlich werden die Voraussetzungen für den Anspruch verschärft: Arbeitnehmer:innen müssen künftig mindestens 17 Jahre in den letzten 25 Jahren sozialversicherungspflichtig beschäftigt gewesen sein – bislang reichten 15 Jahre. Ein weiterer Einschnitt betrifft den Lohnausgleich, den der Staat im Rahmen der Altersteilzeit gewährt. Für neue Altersteilzeitvereinbarungen, die ab 2026 bis Ende 2028 abgeschlossen werden, wird der Lohnausgleich von 90 % auf 80 % gesenkt, wobei diese Kürzung nur für neue Altersteilzeitvereinbarungen gelten soll. Zudem ist es künftig nicht mehr erlaubt, während der Altersteilzeit einer weiteren, auch geringfügigen, Beschäftigung nachzugehen – es sei denn, diese Tätigkeit wurde schon vor Beginn regelmäßig ausgeübt. Wer bereits in Altersteilzeit ist oder diese noch 2025 antritt, hat bis Mitte 2026 Zeit, eine unzulässige Nebenbeschäftigung zu beenden. Neu ist auch, dass Überstunden oder Überstundenpauschalen im Jahr vor der Altersteilzeit nicht mehr zur Berechnungsgrundlage des Altersteilzeitgeldes gezählt werden.    Teilpension Ab 1. Jänner 2026 wird in Österreich erstmals die sogenannte Teilverrechnung von Pensionsansprüchen möglich. Ziel ist es, Arbeitnehmer:innen, die zwar bereits Anspruch auf eine Pension haben, aber weiterhin arbeiten möchten, einen flexiblen Übergang in den Ruhestand zu ermöglichen. Voraussetzung für die neue Teilpension ist ein bestehender Anspruch auf eine gesetzliche Alterspension – egal ob es sich um die Regelpension, die Korridorpension, die Schwerarbeitspension oder die Langzeitversichertenpension handelt. Entscheidet sich eine Person für dieses Modell, kann sie ihre Arbeitszeit freiwillig und in Abstimmung mit dem Arbeitgeber reduzieren – zwischen 25 % und 75 % des bisherigen Ausmaßes.   Je nachdem, wie stark die Arbeitszeit reduziert wird, wird ein entsprechender Teil des Pensionskontos „abgerechnet“ und bereits vorzeitig ausbezahlt: Bei einer Arbeitszeitreduktion von 25% bis 40 % wird 25 % des Pensionsguthabens „geschlossen“ und als Teilpension ausbezahlt. Bei einer Reduktion um 41 % bis 60 % werden 50 % des Pensionskontos geschlossen. Bei einer Reduktion um 61 % bis 75 % werden 75 % des Pensionskontos geschlossen.  Der verbleibende Teil bleibt offen und wird durch die fortgesetzte Erwerbstätigkeit weiter aufgewertet.   Freie Dienstnehmer Ab dem 1. Jänner 2026 können erstmals arbeitnehmerähnliche freie Dienstnehmer:innen in den Geltungsbereich von Kollektivverträgen einbezogen werden. Mit Inkrafttreten der neuen Regelungen gelten für freie Dienstverhältnisse künftig gesetzlich festgelegte Kündigungsfristen: Im ersten Dienstjahr beträgt die Kündigungsfrist vier Wochen. Ab dem zweiten Dienstjahr verlängert sie sich auf sechs Wochen.  Darüber hinaus ist eine einmonatige Probezeit zulässig, innerhalb der das Dienstverhältnis von beiden Seiten jederzeit ohne Einhaltung einer Frist aufgelöst werden kann. Kündigungen können grundsätzlich zum 15. eines Monats oder zum Monatsende ausgesprochen werden. Die neuen Schutzbestimmungen sind zwingend und dürfen durch vertragliche Vereinbarungen nicht zu Ungunsten der freien Dienstnehmer:innen abgeändert oder eingeschränkt werden. Verbesserungen zugunsten der Dienstnehmer:innen – etwa längere Kündigungsfristen oder höhere Entgelte – sind hingegen ausdrücklich zulässig. Diese arbeitsrechtlichen Neuerungen gelten ausschließlich für freie Dienstverhältnisse, die ab dem 1. Jänner 2026 neu begründet werden. Bereits bestehende freie Dienstverträge mit individuellen Kündigungsvereinbarungen bleiben weiterhin gültig und werden von der Reform nicht berührt.   Quellen: https://www.parlament.gv.at/dokument/XXVIII/ME/46/fnameorig_1709826.html https://www.ris.bka.gv.at/Dokumente/BgblAuth/BGBLA_2025_I_47/BGBLA_2025_I_47.html https://www.parlament.gv.at/gegenstand/XXVIII/ME/36   Autor: Weka-Redaktion (cva) Seminartipp! Update Lohnsteuer, SV und Arbeitsrecht

Bilanzpolitik ist unternehmerische Informationspolitik und stellt ein legales Instrument dar. In der Bilanzanalyse können Sie Hinweise auf Bilanzpolitik erkennen, wenn Sie wissen, worauf Sie achten müssen.   Unter Bilanzpolitik (Jahresabschlusspolitik, Bilanzkosmetik) versteht man das Ergreifen von legalen Maßnahmen, die Auswirkungen auf das Ergebnis des Jahresabschlusses haben. Bilanzpolitik ist Informationspolitik zur Veranlassung der Bilanzadressaten zu einem Verhalten, das den Zielen derjenigen entspricht, die Bilanzpolitik betreiben. Bilanzpolitik umfasst alle Maßnahmen zur Gestaltung der Vermögens-, Ertrags-, Finanz- und Risikolage im handels- und steuerrechtlichen Abschluss durch Darstellungen von Sachverhalten einerseits und die Ausnützung von Bilanz- und Bewertungswahlrechten andererseits. Bilanzpolitik ist ein legales, facettenreiches, unternehmenspolitisches Instrument, das nur zum Teil erkennbar ist. Hinweise geben vor allem die Begründung für oder gegen bestimmte Bilanzierungs- und Bewertungsmethoden im Erläuterungsbericht bzw. im Anhang. Hingegen sind Ermessensspielräume weniger offenkundig und auch Gewinnglättung ist schwer auszumachen.   Bilanzanalyse: Erkennen bilanzpolitischer Maßnahmen Zur Erkennung bilanzpolitischer Maßnahmen sollten Leser die folgenden sechs Möglichkeiten bzw. Analysefelder kennen:   1. Gewinnqualität Für die Plausibilisierung der ausgewiesenen Erfolge dienen erstens Cashflow-bezogene Kennzahlen. Langfristig müssten sich Zahlungen (Cashflows) und buchhalterische Aufwendungen und Erträge decken, kurzfristig kann es aber große Unterschiede geben. Cashflows haben für Bilanzanalysten den Vorteil, dass sie vergleichsweise wenig durch bilanzpolitische Gestaltungsmöglichkeiten beeinflussbar sind. Somit bietet es sich an, die stärker beeinflussbaren Aufwendungen und Erträge den Cashflows gegenüberzustellen: Gewinnqualität = Cashflow aus laufender Geschäftstätigkeit/Ergebnis lt. GuV. Je stärker Zähler und Nenner auseinandergehen, umso stärker wirken sich Bilanzierungs- und Bewertungsmethoden, die von der Geschäftsführung meist gezielt genutzt werden, auf die Darstellung des Ergebnisses aus. Der offensichtlichste Indikator für eine bewusst gestaltete bzw. sogar manipulierte Finanzberichterstattung wäre, wenn negative Cashflows aus laufender Geschäftstätigkeit wachsenden Gewinnen gegenüberstünden.   2. Stille Reserven Die Bildung und Auflösung stiller Reserven ist ein zweiter Ansatzpunkt. Das konsequent verfolgte Ziel der Minimierung des auszuweisenden Erfolgs wird zu steigenden stillen Reserven führen – und umgekehrt. Von dieser Idee lebt das sog „Cookie-Jar-Accounting“ („Keksdosen-Rechnungslegung“). Dies bezeichnet das Verhalten, sich durch ein bewusstes Schlechtrechnen (z.B. durch großzügiges Generieren von Rückstellungen in „guten“ Zeiten) Reserven bzw. das Potenzial für mögliche Auflösungen der zu hohen Rückstellungen in „schlechten“ Jahren zu schaffen. Mithilfe der Market-to-Book-Ratio (Kurs-Buchwert-Verhältnis) kann analysiert werden, ob stille Reserven gebildet wurden: Market-to-Book-Ratio = Unternehmenswert/Buchwert des Eigenkapitals.   3. Rückstellungsanalyse Bewährt hat sich zudem die Analyse der sonstigen Rückstellungen und ihrer Entwicklung. Größere Fehleinschätzungen von bevorstehenden Risiken und die folgende Auflösung von Rückstellungen, die aufgrund eines zu starken Pessimismus gebildet wurden, sind ein guter Indikator für bilanzpolitische Gestaltung.   4. Sonstige betriebliche Erträge Dasselbe gilt für die Analyse der sonstigen betrieblichen Erträge, wo sich z.B. Erträge aus dem Abgang von Anlagevermögen oder aus der Herabsetzung von Einzel- oder Pauschalwertberichtigungen finden; Sachverhalte also, die nicht typisch für die laufende Geschäftstätigkeit sind.   5. Trends analysieren Je mehr vergleichbare Informationen aus Jahresabschlüssen und je mehr Jahresabschlüsse verschiedener Wirtschaftsjahre für die Analyse zur Verfügung stehen, umso besser, weil umso verlässlicher die Bilanzierungspolitik beurteilt werden kann.   6. Qualitative Bilanzanalyse Sechstens ist auch die sog. qualitative Bilanzanalyse ein wichtiger Ansatzpunkt. Diese versteht sich als Erweiterung der traditionellen, (nur) an Finanz-(kenn-)zahlen orientierten Bilanzanalyse und versucht, verbale Informationen in Anhang und Lagebericht auszuwerten, um Ansatzpunkte bzw. Motive für bilanzpolitische Gestaltungen zu finden. Dies ist besonders in Verbindung mit Pkt. 5 „Trends analysieren“ sinnvoll.   Autor: Dr. Helmut Siller, WEKA (CVA) Seminartipp! Bilanz und Jahresabschluss

Zwei KI-Systeme, eine WG: Echte Beispiele zeigen, wie Claude und ChatGPT verschiedene Probleme lösen - mit überraschenden Ergebnissen!   Willkommen in der chaotischsten WG des Internets Stellen Sie sich vor, Claude und ChatGPT würden sich eine Wohnung teilen. Was würde passieren, wenn beide denselben Auftrag bekommen? Wir haben es getestet! In diesem Experiment haben wir beide KI-Systeme mit identischen Aufgaben konfrontiert - die Ergebnisse zeigen faszinierende Unterschiede in Herangehensweise und Stärken. Diese humorvolle, aber aufschlussreiche Betrachtung basiert auf echten Beispielen und zeigt, warum es so wichtig ist, das richtige KI-Tool für die jeweilige Aufgabe zu wählen - eine Kompetenz, die in unserer zunehmend KI-getriebenen Arbeitswelt immer relevanter wird.   Der Putzplan-Krieg - Wer organisiert besser? Die Aufgabe: "Erstelle einen Putzplan für eine 4-Personen-WG"   Claude's Lösung: (Generiert mit Claude, 18.07.2025) Es folgt eine detaillierte Aufgabenbeschreibung, monatlichen Aufgaben inkl. Rotationsvorschlag, täglichen Regeln für alle, einem Einkaufsvorschlag für Putzutensilien sowie einem Feld für Notizen und Überprüfungen. Fasst man das Ergebnis zusammen, so zeigt sich, dass Claude folgendes abdeckt: Strukturierte Tabelle mit fairer Aufgabenverteilung Berücksichtigung von Zeitaufwand Höfliche Formulierungen und Flexibilität Praktische Umsetzbarkeit im Vordergrund  ChatGPT's Lösung: (generiert mit ChatGPT, Modell o3, 18.07.2025) Auch ChatGPT erstellt zunächst eine Übersicht und ergänzt diese anschließend um die Aufgaben im Detail, fügt dann jedoch nur noch Tipps zur Umsetzung hinzu. Das Ergebnis von ChatGPT zeigt also: Zusätzliche Effizienz-Tipps Umfassende Kategorisierung Praktikabilität  Das Ergebnis: Claude punktet mit Diplomatie, Praxistauglichkeit und Detailtiefe, ChatGPT mit Kategorisierung und somit Praktikabilität.    Kreative Projekte - Vom Konzept zur Umsetzung Die Aufgabe: "Entwickle ein Konzept für eine WG-Party mit 20 Gästen"   Claude's Stärke: Interaktive Planung WG-Party Konzept  Basics 20 Gäste | Samstag ab 20:00 Uhr | Budget: 8-12€ pro Person Thema: Retro Gaming Night oder klassische House Party Getränke & Essen 2 Kästen Bier, 6 Flaschen Wein, 2 Flaschen Wodka + Mixer Fingerfood-Buffet: Nachos, Pizzaschnecken, Mini-Würstchen Später: Pizza bestellen Entertainment Musik: Playlist von Lounge bis Electronic/House (6-8h) Aktivitäten: Bier-Pong, Kartenspiele, Karaoke, Foto-Booth Raumaufteilung Wohnzimmer: Hauptparty + Tanz Küche: Getränke-Station Ein Zimmer: Chillout-Zone Balkon: Raucher-Bereich Organisation Vor: Wertsachen weg, Nachbarn informieren, Equipment testen Während: WG-Mitglieder auf Bereiche aufteilen Nach: Grobe Aufräumaktion am Abend, Detail-Reinigung am nächsten Tag Deko & Atmosphäre Lichterketten, gedimmtes Licht, Kerzen Luftballons, Streamers, bunte Glühbirnen Sicherheit Nüchterne "Aufpasser" bestimmen Hausregeln kommunizieren Notfallkontakte & Taxi-Apps bereit Was Claude noch bietet: Artefact mit interaktiver Checkliste Budgetrechner für verschiedene Szenarien Übersichtliche Zeitplanung (generiert mit Claude, 18.07.2025)   ChatGPT's Stärke: Kreative Vielfalt WG-Party-Konzept (20 Gäste) Motto & Look Urban Jungle: viele Pflanzen, warmes Licht, entspannte House-Beats. Kleiner Dresscode: „etwas Grünes“. Räume Wohnzimmer → Dancefloor + Foto-Ecke. Küche → Bar mit Barkarte. Flur → Chill-Lounge. Balkon → Raucherzone & Kräutertöpfe. Zeitplan 19 – 20 Uhr Ankommen + Welcome-Drink 20 – 22:30 Uhr Bar & Plaudern 22:30 – 01 Uhr Peak-Dance ab 01 Uhr Chillout & Snacks Getränke Rum, Wodka, Gin (je ~2 Fl.). Mixer (Tonic, Cola, Säfte), 40 Biere, 8 Weine. Bowle-Eimer, 12 l Wasser, ~8 kg Eis. Essen Fingerfood-Buffet, DIY-Taco-Bar, um 23 Uhr Pizza nachschieben. Technik & Musik Spotify-Playlists (Warm-up, Main, Afterhour), aktive Boxen > 100 W. LED-Bulbs für Farbstimmung. Entertainment-Extras 21 Uhr Cocktail-Contest. 23 Uhr Polaroid-Schnitzeljagd. Song-Wunsch-Box nach Mitternacht. Organisation WG-Team teilt sich Einkauf, Aufbau, Bar-Schichten, Technik, Aufräumen. Budget ~260 € ⇒ ~13 € pro Person (Pfand senkt Kosten). Nachbarschaft & Sicherheit Info-Zettel im Hausflur, Musik ab 22 Uhr leiser, Fenster schließen. Balkon-Aschenbecher, Wasserstation, Erste-Hilfe-Kit. Nachhaltigkeit Mehrweg-Gläser, Stoffservietten, Restessen am Folgetag verteilen. Kurz: klares Motto, smarter Raumplan, feste Aufgaben – so wird die Party stimmungsvoll und stressfrei. Viel Spaß! (generiert mit ChatGPT, Modell o3, 18.07.2025)   ChatGPT kann hier aber noch mehr liefern: Detaillierte Deko-Konzepte Generierte Bilder für Einladungen Kreative Motto-Ideen mit visueller Umsetzung Atmosphäre-Vorschläge mit Bildbeispielen Das Ergebnis: Claude liefert sofort nutzbare Ideen, ChatGPT inspiriert mit kreativen Ideen und visueller Unterstützung.   Was wir von der KI-WG lernen können Diese echten Beispiele zeigen messbare Unterschiede zwischen den Systemen und zeigen, dass jedes System seine eigenen Stärken hat und aber auch die Präferenz der nutzenden Person eine große Rolle spielt. Hier einmal die zentralen Erkenntnisse zu den Stärken der Systeme: Aufgabe Claude AI ChatGPT Strukturierte Pläne ★★★★☆ ★★☆☆☆ Motivierende Texte ★★☆☆☆ ★★★★☆ Bild & Audio-Kreativität ★☆☆☆☆ ★★★★★ Diplomatische Tonalität ★★★★☆ ★★★☆☆ Tiefe Analysen ★★★☆☆ ★★★★☆ Praxistipps Matchen Sie die Aufgabe zur KI: Weniger Suchen, mehr Treffer. Kombinieren statt ersetzen: Claudes Tabellen + ChatGPTs Präsentations‑Pep sind unschlagbar. Iterieren Sie laut: Geben Sie Feedback im Chat („kürzer“, „lockerer“). Beide Modelle lernen innerhalb der Session. Neben den beiden vorgestellten Tools gibt es noch eine Vielzahl weitere Tools für unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten. Eine Übersicht der Toollandschaft findet man übrigens bei „There is an AI for that“ unter https://theresanaiforthat.com/. Hier kann z. B. nach Einsatzgebiet gesucht und so immer die passende KI gefunden werden.  Autorin: Kerstin Vogel Seminartipp! Text- und Bildgestaltung mit KI

Aktuelle Recherche, präzise Visuals und spontane Daten­auswertungen rücken enger zusammen: ChatGPT bündelt vormals getrennte Schritte zu einem nahtlosen Workflow vom Fakt bis zur Präsentation.   Vom Antwortgenerator zur Prozessarchitektur Die jüngsten Erweiterungen – Browsing-Modus, Vision-Komponenten und Code-Interpreter – haben ChatGPT in kürzester Zeit von einem reinen Textassistenten zu einer umfassenden Workflow-Plattform transformiert. Musste noch im Jahr 2023 nur für das Hochladen einer PDF-Datei ein gesondertes Plug-in installiert werden, was auch die einzige Upload Möglichkeit darstellte, kann heute mit nahezu allen Dateitypen direkt im Chat interagiert werden. Projekte, die früher mehrere Anwendungen erforderten, lassen sich damit in einer einzigen, durchgängigen Dialogoberfläche abbilden. Die Folge ist ein deutlicher Qualitäts- und Tempo­gewinn, weil Informationssuche, Kreativarbeit und Analyse nicht länger sequenziell, sondern parallel ablaufen können.    Multimodalität – Mehr als nur Text Multimodalität bezeichnet die Fähigkeit eines Modells (wie zum Beispiel ChatGPT o3), verschiedene Medien­formate – in diesem Fall Text, Bild, Dateien oder Live-Web-Inhalte – in einem gemeinsamen semantischen Raum auszuwerten und miteinander zu verknüpfen. ChatGPT realisiert diesen Ansatz auf vier Säulen: Internetzugriff ersetzt statische Wissensbestände durch tagesaktuelle Quellen. Vision-Funktionen erzeugen hochwertige Grafiken, erkennen Inhalte in Bildern und ermöglichen präzise Nachbearbeitung. Code-Interpreter liest Excel-Dateien, führt Berechnungen aus und visualisiert Ergebnisse unmittelbar im Chat. Custom GPTs automatisieren spezialisierte Rollen – vom Ideen-Sparringspartner bis zum SEO-Analysten in Form „vorgeprompteter“ Assistenten. Das Zusammenspiel dieser Module verschiebt Arbeitsschritte aus separaten Tools in eine durchgängige Konversation: Ein Live-Abfragesatz aus dem Web fließt in ein generiertes Schaubild, wird per Vision-Analyse auf Markenrichtlinien geprüft und mit Interpreter-Statistiken unterlegt – ohne Medienbruch, ohne Zeitverlust.  Bildlich kann man sich dies wie Instrumente eines Orchesters vorstellen: Erst im Zusammenspiel entsteht die Symphonie eines flüssigen, medien­übergreifenden Workflows.   Web & Daten – Recherche und Analyse ohne Medienbruch Nahtlosigkeit beginnt hierbei der Informationsgewinnung. Der integrierte Browser-Modus bringt Marktzahlen, Gesetzes­änderungen oder wissenschaftliche Artikel ohne Umweg in die Konversation und versieht sie automatisch mit Quellenlinks. Sobald strukturiertes Material vorliegt, übernimmt der Code-Interpreter: Eine XLSX-Datei genügt, um Kennzahlen aufzubereiten, Pivot-ähnliche Gruppierungen zu erzeugen oder ein Balken­diagramm für den Quartalsbericht zu erstellen. Ein praktisches Szenario zeigt das Potenzial: Umsatzzahlen aus dem CRM werden als Excel hochgeladen, mit dem Befehl „Top-10-Produkte nach Umsatz inklusive Diagramm“ verknüpft und wenige Augenblicke später als sortierte Tabelle samt Visualisierung zurückgeliefert. Der sonst übliche Wechsel zwischen Spreadsheet-Programm und Grafik-Suite entfällt, der analytische Faden bleibt erhalten. Mit diesem Fundament an verifizierten Zahlen schließt sich ein natürlicher Kreis zu den visuellen Anforderungen des Projekts.   Vision-Power – Von der Rohidee zum finalen Visual Die Bildengine der neuesten Generation setzt komplexe Prompts detailgetreu um ­– Logos sind gestochen scharf, Texte in Grafiken lesbar, perspektivische Szenen erscheinen realistisch. Nach dem ersten Entwurf sorgt ein einziger Zusatz-Prompt – etwa „Hintergrund in Mitternachtsblau“ – für das gewünschte Update, ohne dass Datei-Versionen ausgetauscht werden müssen. Parallel bietet die Bilderkennung eine Qualitätsschleife: Screenshots werden auf UI-Inkonsistenzen geprüft, Diagramme auf Achsenbeschriftungen, Produktfotos auf Fertigungsfehler. So fließen Gestaltung und Kontrolle in einem Prozess zusammen, bevor Ergebnisse in den nächsten Abschnitt des Workflows wandern. Diese visuelle Präzision legt den Grundstein dafür, Aufgaben künftig noch stärker zu delegieren.   Custom GPTs – Rollen, die Verantwortung tragen Der GPT-Builder verknüpft Rollen-Prompts, Wissensanhänge und API-Actions zu Bots, die wiederverwend­bare Aufgabenpakete bereitstellen. Ein Ideen-Sparringspartner strukturiert Brainstormings, ein SEO-Bot crawlt Wettbewerbsseiten und erstellt Keyword-Cluster. Wird ein solcher Assistent in den Unter­nehmens­workflow eingebunden, entsteht ein Multiplikator­effekt: Routinen laufen schneller, während kreative Kapazität für Strategie-Entscheidungen frei wird. Mit Blick auf kommende Entwicklungen eröffnet dies einen Vorgeschmack auf agentische Arbeits­modelle, die nicht nur beraten, sondern aktiv handeln.   Fazit & Ausblick Die Verknüpfung von Browsing, Vision und Interpreter erhöht die Produktivität deutlich. Recherche, Gestaltung und Analyse laufen nicht mehr nacheinander, sondern verschmelzen zu einem Dialog, der bei Bedarf in Echtzeit nachjustiert wird. Dabei lässt sich die nächste Ausbaustufe bereits erahnen: Ein KI-Browser-Modus, der Tabs öffnet, Formulare ausfüllt, Termine bucht und nur noch vor irreversiblen Schritten um Freigabe bittet. Damit rückt ein Arbeitsmodell näher, in dem Modelle nicht mehr nur antworten, sondern Prozesse selbsttätig ausführen.    Autorin: Kerstin Vogel Seminartipp! ChatGPT für Fortgeschrittene

Excel‑Tabellen sprechen nicht – zumindest bisher. Lernen Sie, wie Large Language Models (LLMs) Ihre Excel‑Daten reinigen, analysieren und verständlich erklären. Datengetriebene Entscheidungen bilden heute die Grundlage wirksamer Unternehmenssteuerung. Gleichwohl kämpfen viele Fach‑ und Führungskräfte weiterhin mit verschachtelten Formeln, manuellen Pivot‑Tabellen und zeitintensiven Makros. Large‑Language‑Models wie ChatGPT oder Microsoft Copilot markieren einen Paradigmenwechsel: Analyse wird dialogbasiert. Statt kryptischer Funktionsketten genügen präzise Fragen in natürlicher Sprache, um Datensätze zu säubern, Muster zu entdecken und Ergebnisse adressatengerecht aufzubereiten.Dieser Beitrag führt Einsteigerinnen und Einsteiger in einen praxistauglichen Drei‑Phasen‑Workflow ein (von der Datenbereinigung bis zum fertigen Bericht), hebt Chancen und Grenzen hervor und liefert sofort anwendbare Hilfsmittel.   Der dreistufige Dialog‑Workflow   1. Datenbereinigung (Clean‑Up) Ein verlässlicher Analyseprozess beginnt mit konsistenter Datenqualität. LLM‑gestützte Tools übernehmen wiederkehrende Aufräumaufgaben, die bislang per Power Query oder komplexer Formeln erledigt wurden. Beispiel‑Prompt: Analysiere und bereinige die hochgeladene Umsatz-Datei nach folgenden Kriterien: Datenbereinigung: Identifiziere und entferne Dubletten basierend auf [Spalte X, Y, Z] - zeige mir vor der Löschung alle gefundenen Dubletten zur Bestätigung Konvertiere alle Datumsspalten (identifiziere diese automatisch) in das Format JJJJ-MM-TT Erstelle eine Übersicht aller Spalten mit fehlenden Werten (Anzahl und Prozentsatz) Datenstuktur: Überprüfe Spaltennamen auf Eindeutigkeit und schlage bei Bedarf verbesserte Namen vor Identifiziere potenzielle Datentyp-Inkonsistenzen Ausgabe: Zusammenfassung aller durchgeführten Änderungen Bereinigte Datei als Download Dokumentation der Bereinigungsschritte für die Nachvollziehbarkeit Beginne mit einer Analyse der Datenstruktur und frage nach, falls Annahmen über die Dubletten-Erkennung getroffen werden müssen. Nutzen Zeitgewinn: Routinebereinigung in Minuten statt Stunden. Reproduzierbarkeit: Das gleiche Prompt liefert konsistente Ergebnisse über verschiedene Dateien hinweg. Nachvollziehbarkeit: Der Chat‑Verlauf zeigt, welche Änderungen man angefordert hat. Wenn im Prompt gefordert, können die Änderungen auch nachvollzogen werden.   2. Exploration  Sind die Daten konsistent, empfiehlt sich ein dialogischer Rundgang durch Kennzahlen, Korrelationen und Ausreißer. Beispiel‑Prompt Identifiziere systematisch Ausreißer in der Spalte Umsatz_EUR für Q3 2024: Schritt 1 - Datenvalidierung: Definiere Q3 2024 als Juli-September 2024 Prüfe Datenqualität: fehlende Werte, negative Umsätze, Datentypen Erstelle Grundstatistiken (n, Mittelwert, Median, Standardabweichung, Min/Max) Schritt 2 - Methodische Ausreißer-Erkennung: Berechne Z-Scores (markiere |z| > 3 als extreme Ausreißer) Dokumentiere alle identifizierten Werte mit verwendeter Methode Schritt 3 - Geschäftslogik-Validierung: Prüfe jeden Ausreißer auf Plausibilität im Geschäftskontext Klassifiziere als: "Extremwert plausibel" oder "Verdächtiger Datenfehler" Begründe jede Klassifikation Schritt 4 - Strukturierte Ergebnisdokumentation: Liste alle Ausreißer tabellarisch auf mit: Datum, Wert, Methode, Klassifikation Fasse Erkenntnisse in 3-5 Kernpunkten zusammen Gib konkrete Handlungsempfehlungen für verdächtige Werte Arbeitsweise: Führe jeden Schritt vollständig aus, bevor du zum nächsten übergehst. Zeige Zwischenergebnisse und frage nach Bestätigung, falls Interpretationen des Geschäftskontexts erforderlich sind. Hinweis: Es empfiehlt sich die Schritte nacheinander in verschiedenen Iterationen durchzuführen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Nutzen Hypothesenbildung in Echtzeit: Frage – Antwort – Vertiefungsfrage. Flexible Segmentierung: Umsätze nach Region, Produktgruppe oder Zeitraum ohne manuelles Filtern.   3. Interpretation (Storytelling) Kennzahlen allein überzeugen selten; Entscheidungsträger:innen benötigen Kontext. LLMs spielen hier ihre Stärke in der Textgenerierung aus. Beispiel‑Prompt „Fasse die wichtigsten Umsatztrends 2024 in fünf sachlichen Sätzen zusammen und formuliere daraus eine konkrete Handlungsempfehlung.“ Nutzen Strukturierte Zusammenfassungen ohne externe Textredaktion. Anpassbare Tonalität (formell, prägnant, stichpunktartig). Mehrfach­verwendung: Kurzfassungen für verschiedene Stakeholder mit einer kurzen Eingabe schnell möglich. Qualitätssicherung:  Validieren Sie jede KI‑Aussage gegen die zugrunde liegenden Zahlen. Der Dialog ersetzt nicht das Controlling‑Urteil.   Stolpersteine & Good Practice Wie es oft bei der Arbeit mit KI-Tools der Fall ist, gibt es auch bei der Datenanalyse einige Stolpersteine, die Sie in der Zusammenarbeit berücksichtigen sollten: Garbage in → Garbage out: Unscharfe Prompts sowie schlechte Datengrundlagen multiplizieren Fehler. Definieren Sie stets klare Ziele, Datenbereiche und Formate und achten Sie auf die Datenqualität. Bias & Halluzinationen: LLMs erzeugen plausibel klingende Antworten, keine Garantien. Gute Prompts reduzieren das Risiko von Halluzinationen, schließen diese aber nie vollständig aus. Kontrollen bleiben daher auch weiterhin Pflicht. Datenschutz: Sensible Daten vorher anonymisieren oder lokal verarbeiten. Achten Sie hierbei auf jeden Fall auf eine DSGVO konforme Verarbeitung der Daten.     Fazit Large‑Language‑Models verwandeln Excel von einem rechenzentrierten Werkzeug in einen dialogischen Analysepartner. Wer die drei Phasen – Bereinigung, Exploration, Interpretation – beherrscht, kann schnell valide Erkenntnisse erzielen und gewinnt Freiräume für strategische Aufgaben. KI ist kein Orakel, sondern eine kooperative Assistenz, deren Vorschläge kritisch geprüft und verantwortungsvoll eingesetzt werden müssen.   Autorin: Kerstin Vogel Seminartipp: Datenverarbeitung mit Excel und KI