Warum Excel die Zukunft von KI im Rechnungswesen entscheiden könnte

Neue Forschung legt nahe, dass das größte Hindernis für künstliche Intelligenz im Rechnungswesen nicht das Misstrauen gegenüber KI selbst sein könnte. Es könnte der Komfort, die Flexibilität und das institutionelle Gewicht von Microsoft Excel sein. Das macht die Tabellenkalkulation sowohl zu einer Barriere für Disruption als auch zu einem potenziell mächtigen Tor für Microsoft.

Eine neue Studie mit 271 Fachleuten aus dem Rechnungswesen untersuchte, warum einige Unternehmen künstliche Intelligenz einführen, während andere an vertrauten Analysewerkzeugen festhalten.¹ Ihre zentrale Erkenntnis ist täuschend einfach: Die Nutzung von Excel für Datenanalysen stand in negativem Zusammenhang mit der KI‑Einführung, während KI‑Schulungen und die breitere Einführung von Datenanalyse‑Tools positiv damit korrelierten.

Das bedeutet nicht, dass Excel veraltet ist oder dass Buchhalter irrational handeln. Excel bleibt flexibel, weit verbreitet verstanden und tief in Budgetierung, Abstimmung, Prognosen, Berichterstattung und Auditvorbereitung verankert. Die wichtigere Erkenntnis ist, dass die Einführung von Technologie ebenso von Arbeitsabläufen, Gewohnheiten, wahrgenommenem Risiko und Schulungen abhängt wie von technischer Leistungsfähigkeit.

Für Investoren ändert das die Bewertung der Unternehmens‑KI‑Chance. Die wahrscheinlichen Gewinner sind möglicherweise nicht die Unternehmen, die den dramatischsten Ersatz für etablierte Arbeitsabläufe anbieten. Vielmehr könnten es die Unternehmen sein, die KI in Software integrieren können, die Beschäftigte bereits jeden Morgen öffnen.

Warum Excel die KI‑Einführung im Rechnungswesen verlangsamen kann

Die Forschenden betrachteten die KI‑Einführung mittels eines Dual‑Faktor‑Modells. Anstatt die Einführung nur als einfache Frage zu sehen, ob Nutzer genügend Nutzen erkennen, berücksichtigten sie sowohl Treiber als auch Hemmnisse. Ein Mitarbeitender kann erkennen, dass KI nützlich ist, sie dennoch ablehnen, weil ein Werkzeugwechsel Unsicherheit, Schulungskosten, Integrationsaufwand und die Möglichkeit von Fehlern mit sich bringt.

Diese Spannung ist besonders im Rechnungswesen wichtig. Ein experimenteller Marketingentwurf kann korrigiert werden. Ein Fehler in einem Finanzmodell, einer Abstimmung, einer behördlichen Einreichung oder einem Prüfungsarbeitsblatt kann erhebliche Konsequenzen nach sich ziehen. Buchhalter haben daher gute Gründe, Systeme zu bevorzugen, deren Formeln, Kontrollen und Einschränkungen sie verstehen.

Excel profitiert zudem von angesammeltem organisationsinternen Wissen. Unternehmen haben jahrzehntelang Vorlagen, Makros, Modelle, Berichtverfahren und Genehmigungsprozesse rund um Tabellenkalkulationen aufgebaut. Mitarbeitende wissen, wie man Formeln prüft und Berechnungen nachverfolgt. Dieses Umfeld zu ersetzen bedeutet, mehr als nur eine Anwendung aufzugeben. Es bedeutet, ein Betriebssystem für Finanzarbeit zu stören.

Die Studie interpretiert dies durch den Status‑quo‑Bias. Vertrautheit erzeugt Sicherheit und ein Gefühl von Kontrolle, während die potenziellen Verluste beim Wechsel unmittelbarer erscheinen können als die erwarteten Gewinne. Das erklärt, warum allein die Demonstration, dass eine KI‑Plattform fortschrittlicher ist, nicht ausreicht, um die Einführung zu fördern.

Was die KI‑Studie im Rechnungswesen ergeben hat

Die endgültige Stichprobe umfasste 271 Fachleute aus dem Rechnungswesen, die an KI‑, Machine‑Learning‑ oder Datenanalyse‑Initiativen beteiligt waren. Etwa 92 % arbeiteten in Rechnungswesen‑ oder verwandten Dienst‑ und Beratungsunternehmen, und 62 % waren in Organisationen mit weniger als 500 Mitarbeitenden tätig.

Nur 33 % der Befragten gaben an, KI‑Schulungen erhalten zu haben. Gleichzeitig hatten lediglich 36 % derjenigen, die Excel für Datenanalysen nutzten, auf fortgeschrittenere KI‑Lösungen umgestellt. Excel‑Kenntnisse allein waren kein statistisch signifikanter Prädiktor, sobald das Gesamtemodell berücksichtigt wurde, aber die tatsächliche Excel‑basierte analytische Nutzung stand in signifikant negativem Zusammenhang mit der KI‑Einführung.

Der Unterschied ist bedeutsam. Excel‑Kenntnisse verhindern nicht per se die Einführung von KI. Die Barriere entsteht, wenn etablierte Tabellenkalkulations‑Workflows bereits unmittelbare Bedürfnisse decken, sodass die Kosten und Unsicherheit eines Systemwechsels schwer zu rechtfertigen sind.

KI‑Schulungen sind wichtiger als eine zusätzliche Software‑Lizenz

Organisationen behandeln die KI‑Einführung häufig als Beschaffungsentscheidung. Sie kaufen Lizenzen, aktivieren Funktionen und erwarten, dass die Nutzung folgt. Die Studie legt nahe, dass dieser Ansatz die Verfügbarkeit von Software mit der organisatorischen Fähigkeit verwechselt.

Schulungen standen in positivem Zusammenhang mit der KI‑Einführung, ebenso wie die frühere Einführung breiterer Datenanalyse‑Tools. Zusammen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass Organisationen davon profitieren, eine Fortschrittsreihe von Fähigkeiten aufzubauen. Buchhalter, die bereits über die reine Tabellenkalkulationsanalyse hinausgegangen sind, sind besser darauf vorbereitet, KI zu bewerten, zu überwachen und zu integrieren.

Ein praxisorientiertes Einführungsprogramm sollte sich daher auf konkrete Arbeitsabläufe konzentrieren:

• Abstimmung und Anomalieerkennung
• Abweichungsanalyse und Management‑Reporting
• Prognosen und Szenario‑Entwicklung
• Dokumentenprüfung und Audit‑Vorbereitung

Diese abgegrenzten Anwendungsfälle lassen sich leichter validieren als ein generelles Mandat, „KI zu nutzen“. Sie erzeugen zudem messbare Ergebnisse, etwa weniger manuelle Schritte, schnellere Abschlusszyklen oder mehr geprüfte Transaktionen. Das wird immer wichtiger, da Finanzabteilungen aufgefordert werden, einen Return on AI‑Investitionen nachzuweisen, anstatt nur Lizenzzahlen oder das Interesse der Mitarbeitenden zu berichten.

Die Erkenntnis ergänzt zudem eine breitere Analyse von Securities.io, die argumentiert, dass proprietäre Daten und institutionelles Wissen die wertvollste KI‑Mauer werden könnten. Im Rechnungswesen ist das Modell nur ein Baustein. Der schwer zu reproduzierende Vorteil liegt in der Kombination aus vertrauenswürdigen Finanzdaten, etablierten Kontrollen, unternehmensspezifischen Verfahren und Mitarbeitenden, die wissen, wie ein gültiges Ergebnis aussehen muss.

Warum vertraute Software zum besten KI‑Vertriebskanal werden könnte

Das Papier beschreibt Excel als Hemmnis, das bedeutet jedoch nicht, dass die Tabellenkalkulation verschwinden muss. Die stärkere geschäftliche Erkenntnis ist, dass die Senkung von Wechselkosten wirksamer sein kann, als Nutzer zu verlangen, vertraute Werkzeuge aufzugeben.

Microsoft verfolgt diesen Ansatz bereits. Sein Finance Agent verbindet Excel mit bestehenden Finanzsystemen und ist darauf ausgelegt, Aktivitäten wie Abstimmung, Abweichungsanalyse und Echtzeit‑Finanz‑Insights zu unterstützen. Das ist strategisch wichtig, weil KI an die Oberfläche gebracht wird, der Buchhalter bereits vertraut.

Die Einbettung von KI in etablierte Software kann mehrere Einführungsbarrieren gleichzeitig adressieren. Sie begrenzt Störungen im Arbeitsablauf, bewahrt vertraute Tabellen, ermöglicht die Überprüfung von Ausgaben in einem etablierten Format und reduziert die psychologische Hürde, eine neue Fähigkeit auszuprobieren. Der Nutzer wird nicht aufgefordert, Excel durch KI zu ersetzen. Der Nutzer wird eingeladen, Excel mithilfe von KI zu erweitern.

Dieses Muster ist nicht auf das Rechnungswesen beschränkt. Unternehmens‑KI konkurriert zunehmend über Distribution, Integration, Governance und Kontextzugriff statt nur über die Modellleistung. Die jüngste Berichterstattung von Securities.io über UiPath und den Wandel hin zu agentischer Unternehmens‑Automatisierung veranschaulicht dieselbe geschäftliche Realität: Automatisierung wird wertvoller, wenn sie über die Anwendungen und Prozesse hinweg operieren kann, die ein Unternehmen bereits nutzt.

Einführung führt nicht automatisch zu finanziellen Erträgen

Die Studie sollte nicht als Beleg dafür gelesen werden, dass der Einsatz von KI zwangsläufig die Rentabilität steigert. Sie misst die Einführung, nicht den finanziellen Ertrag, der durch diese Einführung erzielt wird. Die Umfrage war relativ klein, stark auf beratungsintensive Rechnungswesen‑Dienstleister konzentriert und erstreckte sich über einen kurzen Zeitraum. Die Regressionsresultate zeigen Assoziationen, beweisen jedoch nicht, dass Schulungen oder Analyse‑Tools die Organisationen zur KI‑Einführung veranlasst haben.

Es gibt zudem Risiken, die das Modell nicht vollständig erfasst hat, darunter Datenschutz, Cyber‑Sicherheit, Vertrauen in Drittanbieter, Zuverlässigkeit der Ergebnisse und regulatorische Verantwortlichkeit. Diese Aspekte sind besonders wichtig, wenn KI in der Finanzberichterstattung eingesetzt wird.

Aktuelle Branchenbelege deuten jedoch darauf hin, dass die Einführung weiter zunimmt. KPMGs 2026 Global AI in Finance Report, basierend auf mehr als 1.000 leitenden Finanzverantwortlichen, zeigt, dass die aktive Nutzung deutlich gewachsen ist, während außergewöhnliche Leistungen nach wie vor seltener sind als die reine Einführung. Diese Lücke verstärkt die Kernbotschaft des Papiers: Technologie zu erwerben ist einfacher, als die Organisation um sie herum zu verändern.

Investition in die Schnittstelle für KI im Rechnungswesen

Für Investoren, die eine Beteiligung an der KI‑Einführung im Rechnungswesen suchen, bietet Microsoft eine besonders relevante Position. Das Unternehmen besitzt Excel, das im Studium identifizierte etablierte Werkzeug, und entwickelt gleichzeitig die KI‑Schicht, die die Finanzarbeit modernisieren soll.

Das schafft einen ungewöhnlichen strategischen Vorteil. Die Verankerung von Excel kann die Migration zu konkurrierenden KI‑Plattformen verlangsamen, gibt Microsoft jedoch direkten Zugang zu einer riesigen installierten Basis von Finanzfachleuten. Anstatt den Status‑quo zu überwinden, indem man ihn entfernt, kann Microsoft ihn monetarisieren, indem Copilot und finanzspezifische Agenten in die bestehende Microsoft‑365‑Umgebung integriert werden.

Der Investitionscase reicht über ein einzelnes Rechnungswesen‑Feature hinaus. Microsoft kann Produktivitätssoftware, Cloud‑Infrastruktur, Identitäts‑Kontrollen, Unternehmens‑Datenverbindungen und KI‑Agenten in einem einzigen kommerziellen Ökosystem vereinen. Securities.ios breitere Analyse von Microsoft als KI‑Investition untersucht, wie Copilot in dieses größere Plattform‑Umfeld passt.

Es gibt bedeutende Risiken. Kunden könnten zusätzliche Abonnementkosten ablehnen, Finanzteams könnten den KI‑Zugang wegen Genauigkeits‑ oder Datenschutzbedenken einschränken, und konkurrierende Plattformen könnten stärkere spezialisierte Buchhaltungsfunktionen bieten. Microsoft muss zudem nachweisen, dass eingebettete KI messbaren Mehrwert schafft und nicht nur ein weiteres kostenpflichtiges Feature zu einem bereits komplexen Software‑Stack hinzufügt.

Dennoch weist die Studie auf ein nachhaltiges kommerzielles Prinzip hin. Die Einführung von KI im Unternehmen wird nicht allein dadurch bestimmt, welches System am intelligentesten ist. Sie hängt auch davon ab, welches System die Nutzer am wenigsten umstellen lässt. Im Rechnungswesen könnte Excel den Übergang zu KI verzögern, letztlich jedoch zur Tür werden, durch die dieser Übergang erfolgt.

Referenzen:

¹ Juma’h, A. H., & Li, Y. (2026). Das Potenzial von KI im Rechnungswesen freischalten: Eine Studie zu Akzeptanzhemmnissen und -treibern. Advances in Accounting, 71, 100905. https://doi.org/10.1016/j.adiac.2026.100905