Warum lokale Rechenpower, Dateiformate und SharePoint-Struktur durch KI wieder entscheidend werden
Manche Themen hattest du schon längst abgehakt.
- Lokale Rechenpower? Wozu, wir haben die Cloud.
- Dateiformate? Daten leben in Apps.
- SharePoint-Metadaten? Die Suche findet ja sowieso alles.
- Eigenentwicklung? Zu aufwändig.
- Makros? Ein Relikt aus einer anderen Zeit.
Und dann kommt KI. Nicht als sanfte Ergänzung, sondern als Verstärker. Und plötzlich entscheidet genau das, was du schon längst vergessen hattest, darüber wie gut KI bei dir funktioniert.
Fünf Themen feiern gerade ein Comeback. Nicht weil die Technologie rückwärtsgewandt ist, sondern weil KI neue Anforderungen stellt, die alte Grundlagen wieder in den Mittelpunkt rücken.
Lokale Rechenpower ist kein Relikt, sondern ein strategischer Vorteil
Im Cloud-Boom war die Botschaft klar: Rechenpower gehört in Rechenzentren, nicht auf den Schreibtisch. Thin Clients galten als Zukunft und lokale Hardware als Kostenfaktor, den man reduzieren sollte. Für viele Standardanwendungen stimmt das noch heute. Aber KI hat eine neue Kategorie von Anforderungen geschaffen.
Bestimmte KI-Modelle lassen sich heute direkt auf dem eigenen Rechner ausführen. Lokale Inferenz ist keine Nischenlösung mehr für Entwickler, sondern wird von immer mehr Anwendungen aktiv vorausgesetzt. Das verändert die Nutzungssituation konkret:
Vorteil | Was das bedeutet |
Datenschutz | Daten verlassen das Gerät nicht, keine Cloud-Übertragungsrisiken |
Keine Limits | Keine Tagesquoten, keine Anfragenkontingente |
Verfügbarkeit | Unabhängig von Netzwerkqualität und Serverlast |
Wer heute Geräte für Mitarbeitende beschafft, muss KI-Tauglichkeit als Kriterium mitdenken. Prozessorarchitektur, RAM und GPU-Kapazität entscheiden darüber, welche KI-Funktionen auf dem Gerät überhaupt nutzbar sind.
Das bedeutet nicht, dass jede Person ein Hochleistungsgerät benötigt. Es bedeutet, dass du weißt, welche Rollen von lokaler KI-Ausführung profitieren, und dass die Gerätestrategie das widerspiegelt. Wer das ignoriert, stellt fest, dass bestimmte KI-Funktionen schlicht nicht verfügbar sind. Nicht weil die Software fehlt, sondern weil die Hardware nicht mitspielt.
Dateiformate sind zurück, weil KI mit App-Daten nichts anfangen kann
Die letzten Jahre haben eine bestimmte Arbeitsweise normalisiert: Informationen werden in Apps erfasst. CRM-Systeme, Projektmanagement-Tools, HR-Plattformen. Alles irgendwo in der Cloud, strukturiert in Datenbankfeldern, abrufbar über die jeweilige Oberfläche. Das fühlt sich modern an. Kein Datei-Chaos, alles automatisch gespeichert. Bis KI ins Spiel kommt. KI-Systeme arbeiten mit Kontext. Und genau hier beginnt das Problem:
Wie kommst du an Daten, die in einer geschlossenen App-Umgebung gespeichert sind?
In vielen Fällen lautet die ehrliche Antwort: gar nicht, oder nur mit erheblichem Aufwand. Exportfunktionen sind eingeschränkt oder fehlen ganz. Daten sind vorhanden, aber praktisch nicht zugänglich für KI-Anwendungen. Dabei haben die Dateiformate, die viele schon fast als überholt betrachteten, einen entscheidenden Vorteil: Sie funktionieren universell.
Was universelle Dateiformate für KI bedeuten:
- Eine Word-Datei lässt sich in nahezu jeden KI-Dienst hochladen
- Eine Excel-Tabelle kann direkt als Kontext übergeben werden
- Ein PDF wird von allen relevanten KI-Systemen verarbeitet
- Kein API-Zugang nötig, keine Exportkonfiguration, keine Systemabhängigkeit
Die Frage, die du dir für jede wichtige Informationsquelle stellen solltest: Wie komme ich an diese Daten, wenn ich sie einer KI als Kontext übergeben will? Wenn die Antwort lautet „gar nicht“, ist das ein strukturelles Problem, kein technisches Detail.
SharePoint-Struktur und Metadaten entscheiden über KI-Qualität
SharePoint hat eine bewegte Geschichte. Berechtigungen, die niemand wirklich verstand und Metadaten, die niemand pflegte. Irgendwann setzte sich die Überzeugung durch, dass die Struktur überbewertet ist, da die Suche ja sowieso alles findet.
Mit KI ist diese Überzeugung nicht mehr haltbar, denn KI-Systeme wie Microsoft Copilot arbeiten auf Basis der Daten, auf die sie zugreifen können. Und die Qualität der Ergebnisse hängt unmittelbar von drei Dingen ab:
Faktor | Auswirkung auf KI-Ergebnisse |
Ablagestruktur | Gezielterer Zugriff auf relevante Inhalte statt beliebige Treffer |
Berechtigungen | Zu viel Zugriff liefert zu viel Rauschen, zu wenig Zugriff lückenhafte Ergebnisse |
Metadaten | Bessere Einordnung und Priorisierung von Dokumenten |
Berechtigungen, die irgendwann pragmatisch vergeben und nie überprüft wurden, sind heute ein aktives Qualitätsproblem. Mit KI werden sie plötzlich kritisch.
Drei Fragen, die du dir dazu stellen solltest:
- Bilden eure SharePoint-Strukturen inhaltliche Einheiten ab oder spiegeln sie nur historisch gewachsene Ordnerhierarchien wider?
- Wurden Berechtigungen je systematisch überprüft, oder entsprechen sie noch dem Stand von vor drei Jahren?
- Gibt es definierte Metadatenfelder, und werden diese tatsächlich gepflegt?
Unbefriedigende Antworten sind keine Kritik an vergangenen Entscheidungen, sondern eine Aufgabe für heute.
Eigenentwicklung erlebt ein Comeback, weil KI die Einstiegshürde beseitigt
Es gab eine Zeit, in der Eigenentwicklung in Microsoft-Umgebungen selbstverständlich war. SharePoint-Lösungen wurden angepasst, Excel-Tabellen mit VBA automatisiert, Workflows gebaut, die genau auf die eigenen Prozesse zugeschnitten waren. Dann kamen die Schmerzen. Lösungen, die bei Updates nicht mehr funktionierten. VBA-Skripte, die beim Wechsel in die Cloud ihren Dienst versagten. Eigenentwicklungen, die niemand mehr warten konnte. Die Reaktion vieler IT-Verantwortlicher war verständlich: lieber auf Standardlösungen setzen. Das Problem war nie die Idee selbst, sondern die Komplexität des Zugangs.
KI verändert genau das. Heute beschreibst du, was eine Lösung tun soll, und KI übersetzt das in funktionierenden Code. Du musst Power Apps nicht programmieren können. Du musst beschreiben können, was die App leisten soll. Du musst kein VBA-Experte sein. Du musst erklären können, was automatisiert werden soll.
Wo das heute konkret funktioniert:
- Excel: Formeln, Automatisierungen und Datenstrukturen per Beschreibung erstellen
- Power Apps: Eigene Anwendungen ohne Programmierkenntnisse bauen
- Power Automate: Workflows beschreiben statt konfigurieren
- SharePoint: Strukturen und Seiten mit KI-Unterstützung gestalten
- Power BI: Berichte und Dashboards aus Beschreibungen generieren
Mitarbeitende, die ihre Prozesse gut kennen und klar beschreiben können, sind jetzt in der Lage, Lösungen zu bauen, die früher Entwickler benötigt hätten. Die Frage ist nicht mehr ob das möglich ist, sondern ob du den Zugang strukturiert ermöglichst.
Makros kehren zurück als intelligente Automatisierung
Wer intensiv mit Excel gearbeitet hat, kennt den Makro-Recorder. Aufzeichnen, was du tust, und Excel wiederholt es auf Knopfdruck. Und dann wurde es zum Problem, denn Buttons wurden verschoben, Tabellenstrukturen angepasst, und das Makro lief ins Leere. Viele Unternehmen haben Makros aktiv aus ihren Umgebungen verbannt.
Was heute als Computer Use oder Agentic Automation bezeichnet wird, ist im Kern dasselbe Konzept. Der entscheidende Unterschied zeigt sich im direkten Vergleich:
Klassische Makros | KI-gestützte Automatisierung |
Starr, folgt festem Klickpfad | Kontextbasiert, passt sich an |
Scheitert bei Oberflächenänderungen | Findet Elemente auch nach Umbenennung |
Erfordert VBA-Kenntnisse | Funktioniert per Beschreibung |
Muss neu programmiert werden | Lernt aus der Anweisung |
Der Schlüssel liegt in der Qualität der Anweisung. KI-gestützte Automatisierung funktioniert so gut, wie die Anweisung formuliert ist, die ihr gegeben wird. Mitarbeitende, die das beherrschen, werden zu Multiplikatoren, denn sie automatisieren nicht nur ihre eigene Arbeit, sondern befähigen andere, dasselbe zu tun.
Was diese fünf Trends gemeinsam haben
Fünf Themen, die unterschiedlicher kaum sein könnten und doch verbindet sie eine gemeinsame Logik. Sie alle wurden als überholt betrachtet, weil eine neue Technologieschicht sie scheinbar überflüssig gemacht hatte. Und sie alle kehren zurück, weil KI eine noch neuere Schicht hinzufügt, die andere Anforderungen stellt.
KI ist kein Ersatz für gute Grundlagen, sondern ein Verstärker. Gute Grundlagen werden mit KI noch wertvoller. Schlechte Grundlagen werden mit KI noch problematischer. Die entscheidende Frage ist nicht, ob dein Unternehmen KI nutzt. Die Frage ist, ob deine Grundlagen KI-tauglich sind.
Ein kurzer Selbstcheck:
Thema | Die Frage, die du beantworten können solltest |
Gerätestrategie | Welche Geräte können KI-Funktionen lokal ausführen, und welche nicht? |
Datenzugang | Wie übergibst du Daten aus deinen wichtigsten Quellen an eine KI? |
SharePoint | Sind Struktur, Berechtigungen und Metadaten KI-tauglich aufgestellt? |
Eigenentwicklung | Wissen deine Mitarbeitenden, was sie mit KI-Unterstützung selbst bauen können? |
Automatisierung | Gibt es einen strukturierten Ansatz für KI-gestützte Prozessautomatisierung? |
Wenn bei einer dieser Fragen Unsicherheit besteht, ist das keine ungewöhnliche Situation. Es ist der Ausgangspunkt.
Der nächste Schritt
Die 365 Akademie begleitet Unternehmen dabei, ihre Microsoft-365-Umgebung so aufzustellen, dass KI-Nutzung nicht an Grundlagen scheitert. Wenn du einschätzen möchtest, wo du heute stehst, ist ein direktes Gespräch der sinnvollste nächste Schritt.