Microsoft Office 2019 para Mac perde funções e passa a modo de leitura
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#mac #microsoft #office 

Title: P0: Office vs Remote vs hybrid [2025-09-19 Fri]

*Advantages & Challenges*
Office:
- Real-time collaboration, mentorship, strong team culture
- Commute stress, rigid schedules, health risks
Remote:
- Flexibility, cost savings, improved work-life balance
- Isolation, blurred boundaries, lower visibility
Hybrid:
- Combines strengths, adaptability, attracts/retains talent
- Requires coordination, robust IT and clear policies #workplace #comfort #management #office

#Microsoft is intentionally bricking all #OfficeforMac 2019/2021 installations
https://www.osnews.com/story/145179/microsoft-is-intentionally-bricking-all-office-for-mac-2019-installations/

"Proprietary software is unethical."

#macOS #O365 #M365 #Office

Braucht es #KI in #Office? Darüber gibt es geteilte Meinungen. #Gemini in #GoogleSheets bzw. #Copilot in #Excel haben aber ihre Berechtigung: Fünf überzeugende Einsatzmöglichkeiten von der Beschaffung über die Korrektur bis zur Analyse von Daten. #clickomaniach

http://blog.clickomania.ch/2026/06/02/tipps-und-tricks-fuer-copilot-in-excel-und-gemini-in-google/

Fünf Aufgaben, die die KI in der Tabellenkalkulation beherrscht

Vor zwei Jahren hielt die KI Einzug in Office. Die Sinnfrage stellt sich bis heute, denn wie ein Test neulich zeigte, ist Copilot unfähig, ein simples Worddokument anständig zu formatieren.

Aber wie sieht es in der Tabellenkalkulation aus? Denn schon zu Beginn war absehbar, dass hier der Nutzen am grössten sein würde: Hier geht es um den Umgang mit Daten und strukturierten Informationen, und dafür sind die Computer unbestritten prädestiniert.

Und in der Tat. Es gibt einige Aufgaben, bei denen uns die künstliche Intelligenz zur Hand gehen kann. Hier sind meine Beispiele, die sich analog mit Copilot in Excel und mit Gemini in Google Sheets umsetzen lassen:

1) Bereinigung von Inkonsitenzen

Tabellen enthalten oft ein Sammelsurium an Daten, das nicht durch Konsistenz glänzt.

Ein Beispiel: Ich sollte neulich dokumentieren, wie viele Bilder von einigen Fotografen auf einer grossen Newssite zu finden sind. Diese Informationen liessen sich per Scraping wunderbar erfassen. Doch eine erste Auswertung scheiterte am Ballast, der ebenfalls in der Tabelle gelandet war (man glaubt kaum, auf wie viele unterschiedliche Arten sich ein Bildcredit erfassen lässt). Auch die Namen lassen sich unterschiedlich schreiben. Das weiss ich als Mensch mit einem Umlaut im Nachnamen. Doch einer der Fotografen trägt einen türkischen Namen mit Ç am Anfang. Natürlich wurde das Cedille je nach Tagesform auch mal weggelassen.

Früher hätten wir die Tabelle alphabetisch nach der entsprechenden Spalte sortiert und einer manuellen Kontrolle unterzogen. Heute verwenden wir folgenden Prompt:

In der Spalte [Spalte] stehen Personennamen. Überprüfe die Schreibweise auf Konsistenz, inbesondere was Akzente und Sonderzeichen angeht. Stelle sicher, dass alle Namen einheitlich geschrieben sind.

Diese Methode lässt sich für beliebige andere Datensätze adaptieren: für die Schreibweise von Unternehmen («GmbH», «Gmbh» oder gar keine Organisationsform), Orten («Thalheim an der Thur», «Thalheim a.d. Thur», «Thalheim»), Berufe («Geograf», «Geograph») und so weiter.

2) Erstellen oder Verfeinern von Funktionen

Natürlich, das ist die banalste aller Aufgaben: Sollten wir uns nicht erinnern, wie man Daten in einem bestimmten Bereich sucht (SVERWEIS), wie man ein Datum zusammenbastelt (DATUM), in einem Zelleninalt sucht (FINDEN) und ein paar Zeichen herausklaubt (TEIL), dann hilft uns die künstliche Intelligenz auf die Sprünge.

Dafür benötigen wir weder Copilot noch Gemini: Auch ChatGPT und Claude liefern mit einer passenden Beschreibung die entsprechende Funktion. Der Vorteil der direkt eingebauten LLMs liegt indes darin, dass wir mit Verweisen auf Spalten und Zeilen direkt angeben können, auf welche Daten sich die Funktion beziehen soll.

Ein Extratipp: Die KI beherrscht es ausgezeichnet, Funktionen robuster zu bauen. Sie baut etwa ein «Error-Handling» ein und sorgt dafür, dass kein Fehler angezeigt wird, wenn eine Zelle leer ist oder nicht das erwartete Datenformat aufweist.

3) Daten fit für die Tabellenkalkulation machen

Früher war es eine Art Hobby von mir, meine E-Mail-Korrespondenz zu analysieren (hier, hier oder hier). Ich fertigte jeweils eine Kopie der entsprechenden Mbox-Datei an, griff mittels regulärer Ausdrücke die gewünschten Informationen heraus und versuchte, die mit allen Tricks so weit zu konsolidieren, dass sie sich in eine Excel-Tabelle importieren und dort mittels Pivot-Tabellen und ähnlichen Tricks analysieren liessen.

Ähnlich wie bei Punkt 1) beschrieben sind solche Bereinigungen mittels KI viel einfacher vorzunehmen als von Hand. Die Sprachmodelle erledigen auch die Aufgabe, strukturierte Formate so umzuwandeln, dass sie sich in einer Tabellenkalkulation verarbeiten lassen.

Das Paradebeispiel für diesen Fall ist XML. Zwar hat Microsoft sich schon vor 23 Jahren ein Bein ausgerissen, um Excel auf diese Auszeichnungssprache zu trimmen. Aber wirklich benutzerfreundlich war das Ergebnis nie. Statt mit Datenquellen oder mit Power Query zu hantieren, würde ich pragmatisch mittels Claude die gewünschten Informationen extrahieren und in der schlichtestmöglichen Form (CSV) in eine Tabelle importieren.

Das Gleiche gilt für YAML und für ballastreiche HTML-Tabellen.

4) Beispieldaten erzeugen

Wir möchten für ein umfangreiches Projekt eine Tabelle aufbauen und sicherstellen, dass die den Anforderungen gewachsen ist. Doch uns liegen keine echten Daten vor. In diesem Fall füllt uns Copilot bzw. Gemini unsere Tabelle (respektive eine Kopie davon) mit einem Testdatensatz. Dazu verwenden wir z.B. folgenden Prompt:

Erstelle mir 50 Zeilen mit realistisch klingenden Namen, E-Mail-Adressen und zufälligen Verkaufszahlen zwischen 100 und 500 Franken für die Region DACH.

Diese Methode ist in diversen anderen Lebenslagen Gold wert: für Prototypen, Schulungen oder wenn ein Blogger oder Journalist Screenshots anfertigen muss. In diesem Fall können wir das Sprachmodell auch bitten, eine bestehende Tabelle mit heiklen Daten zu verfremden bzw. zu anonymisieren.

5) Last but keinesfalls not least: Zellen per Prompt füllen

Das ist mein Highlight: Die künstliche Intelligenz kann nicht bloss auf bestehende Tabellen angewandt werden. Wir haben auch die Möglichkeit, sie direkt über eine Funktion einzubinden. Das geht wie folgt:

• Das funktioniert bei Google Sheets über die Funktion AI, wobei der Prompt in Klammern folgt.
• Bei Microsoft funktioniert es analog, wobei dort die Funktion Copilot heisst.

Einige weitere Beispiele, was sich damit anstellen lässt, ausgelegt für Google Sheets:

Datenbeschaffung

In der Spalte A stehen Tiere wie Elefant, Giraffe, Hauskatze und Nashorn:

=AI("Gewicht von "&A1&" in kg. Gib nur eine einzige Zahl zurück.")

Tipp: Auch wenn wir uns von der KI eine Zahl zurückliefern lassen, erhalten wir dennoch einen Textstring. Wir müssen diesen mit Int bzw. Ganzzahl umwandeln, wenn wir damit rechnen möchten.

Übersetzungen

Wir möchten den Textinhalt einer Zelle in einer Spalte daneben in einer anderen Sprache ausgeben:

=KI("Übersetze diese Produktnamen ins Englische, klinge dabei professionell und hochwertig: " & E2)

Mailings

Anhand einer Tabelle mit Name, Anrede und Beziehung lassen wir uns pseudo-persönliche Mitteilungen formulieren.

=KI("Fasse die Information in "&A1&" mit Anrede in "&B1&" zu einer kurzen Mitteilung mit Bezug auf "&C1&" zusammen)

Sentiment-Analyse

Wir lassen uns gesammelte Feedbacks auf ihre Stimmung hin untersuchen:

=KI("Bewerte die Stimmung dieses Textes auf einer Skala von 1 (sehr unzufrieden) bis 5 (begeistert): " & A2)

Daten-Extraktion

Wir sind bei längeren Eingaben nur an bestimmten Informationen interessiert:

=KI("Extrahiere nur die Telefonnummer aus diesem Text: " & B2)

Klassifizierung

Wir wollen Kategorien bilden, das aber nicht von Hand tun müssen:

=KI("Klassifiziere diese Ausgabe in eine der Kategorien [Lebensmittel, Haushalt, Hobby, Kinder]: " & C2)

Beschreibung

=KI("Kürze diese Podcast-Beschreibung auf maximal 280 Zeichen: " & D2)

Praktisch. Das Dumme an der Sache ist, dass diese überaus nützliche Funktion nicht universell zur Verfügung steht. Bei Microsoft benötigen wir ein Premium-Abo, bei Google ist ein geschäftlicher Workspace-Zugang (Business Standard oder höher) bzw. ein privates AI Premium-Abo notwendig.

Alternativ probieren wir es in Excel mit dem Plug-in eines Drittherstellers wie ChatGPT für Excel. Wir benötigen dafür einen API-Schlüssel.

Beitragsbild: Wieder FINDEN und TEIL verwechselt? Die KI könnte helfen und für einen verfrühten und entspannten Feierabend sorgen (Andrea Piacquadio, Pexels-Lizenz).

"Europe's Microsoft KILL SWITCH Goes LIVE - Euro-Office June 9, France Exits, Germany Saves €15M"

-> "Europe’s Microsoft exit is no longer theoretical. After the ICC prosecutor was cut off from Microsoft email, European tech companies built the alternative and Euro-Office ships in days."

(Via House of El #HouseOfEl ) #Microsoft #Office #NextCloud #EuroOffice
https://youtube.com/watch?v=OL9ckcSkwtg