Microsoft Copilot in Excel: Daten effizienter verarbeiten
Wie der KI-gestützte Assistent die Zukunft der Tabellenkalkulation verändert
Von: Fabio Basler
Die Einführung von Microsoft Copilot in Excel stellt einen Meilenstein für die Tabellenkalkulation dar. Mit der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in Excel wird der gesamte Datenanalyse- und Automatisierungsprozess neu definiert. Copilot übernimmt dabei Aufgaben, die bisher manuell ausgeführt werden mussten, und steigert dadurch die Effizienz erheblich. Die Frage, die sich viele stellen, lautet: Wird Microsoft Copilot die Arbeit in Excel grundlegend verändern und hält der Copilot in Excel was er verspricht?
Was ist der Copilot in Excel?
Der Copilot ist ein KI-basierter Assistent, der direkt in Microsoft Excel und weiteren Microsoft 365-Anwendungen integriert ist. Dank der Partnerschaft mit OpenAI kann Microsoft die GPT-Technologie hinter dem Large Language Model (LLM) ChatGPT nutzen, um generative KI-Funktionen bereitzustellen.
Diese Funktionen unterstützen Benutzer bei alltäglichen Aufgaben wie der Analyse großer Datensätze, der Erstellung von Formeln, Pivot-Tabellen, Diagrammen, sowie bei der Identifizierung von Trends und Ausreißern in den Daten.
Ein wesentliches Merkmal von Copilot ist die Möglichkeit, durch natürliche Sprache mit dem Assistenten zu interagieren, was die Barriere für komplexe Auswertungen deutlich senkt. Anstatt manuell Formeln zu schreiben, können Benutzer dem Copilot einfache Anweisungen geben, wie z. B. „Zeige die Umsatzentwicklung vom letzten Monat“, und die entsprechenden Ergebnisse werden automatisch generiert.
Die ersten Schritte mit Microsoft Copilot
Die Nutzung von Copilot in Excel erfordert ein Microsoft 365-Abonnement mit einer speziellen Copilot-Pro-Lizenz.
Aus technischer Sicht zu beachten ist, dass die Excel-Daten als dynamische Tabellen formatiert und in OneDrive gespeichert werden müssen, damit der Copilot sie verarbeiten kann. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, steht der Copilot in der Start-Registerkarte von Excel zur Verfügung und kann direkt über das Menüband gestartet werden.
Neu in Excel: Der Copilot (Symbol rechts).
Tipp: Mit einem Rechtsklick auf das Symbol „Copilot“ und „Zu Symbolleiste für den Schnellzugriff hinzufügen“ ist das Klickfeld jederzeit startbereit in deiner Symbolleiste.
Sobald die Anwendung bereit ist, können Benutzer per Text- oder Spracheingabe mit Copilot kommunizieren. Das Prinzip dürfte vielen von OpenAIs ChatGPT bekannt vorkommen: Benutzer geben Eingaben als Prompts ein und erhalten vom Modell ein Ergebnis, wobei der Kontext der Unterhaltung berücksichtigt wird.
Helfer im Hintergrund: Die KI verspricht, Datenverarbeitung zu vereinfachen.
Das Potenzial dieses Tools zeigt sich in seiner Fähigkeit, Daten innerhalb von Sekunden zu analysieren und Diagramme, Pivot-Tabellen oder andere relevante Darstellungen automatisch zu erstellen.
Formelzauber: der Copilot rechnet vor
Eine zentrale Funktion von Copilot ist die automatische Formelgenerierung. Der KI-Assistent kann basierend auf einem Prompt direkt eine neue Spalte mit Formeln in die dynamische Tabelle einfügen. Dies erfolgt automatisch, ohne dass die Formeln manuell in die Spalte übertragen werden müssen.
So kann Copilot beispielsweise eine „Umsatz“-Spalte erstellen, indem er die „Verkaufsmenge“ und den „Preis“ multipliziert:
Anwendungsbeispiel: Copilot übenimmt lästige Formelaufgaben.
Auch anspruchsvollere Formeln in Bereichen wie Datum, Logik und Textverarbeitung sind keine Herausforderung für den Copilot. Zudem erkennt der KI-Assistent potenzielle Formelfehler, bietet passende Korrekturen an und schlägt alternative Methoden zur Verbesserung der Berechnungen vor.
Datenfunde mit dem Spürsinn eines Trüffelschweins
Der Copilot übernimmt eine zentrale Rolle bei der Datenanalyse. Er rechnet Daten durch, identifiziert Trends sowie Ausreißer und liefert Einblicke durch Pivot-Tabellen und Zusammenfassungen. Dies geschieht alles automatisch anhand von einfachen Aufforderungen wie: *„Mit welchem Kunden wurde der höchste Umsatz erzielt?“
Beispiel einer Anfrage, mit der schnell der umsatzstärkste Kunde gefunden wird.
Die Auswertungen werden als Pivot-Tabellen erstellt und in einem neuen Blatt eingefügt. Der große Vorteil von Copilot besteht darin, dass er nicht nur vorhandene Daten analysiert, sondern auch basierend auf den Ergebnissen Empfehlungen für weitere Analysen gibt. Diese Empfehlungen können die Erstellung neuer Diagramme, das Hinzufügen von Pivot-Auswertungen oder das Filtern spezifischer Datensätze umfassen.
Copilot als Datenmaler: taucht den Pinsel in Daten und streicht Trends und Muster
Ein weiterer wesentlicher Vorteil von Copilot ist seine Fähigkeit, ansprechende und informative Diagramme zu erstellen. Durch die Integration von natürlicher Sprache in den Prozess können Benutzer einfach eine Anweisung wie „Erstelle ein Balkendiagramm je Produkt nach Summe der Kosten“ eingeben und Copilot erstellt in Sekundenschnelle das gewünschte Diagramm:
Schnell umgewandelt: ein Balkendiagramm, das mit KI erstellt wurde.
Da die Diagrammerstellung auf Pivot-Diagrammen basiert, sind die verfügbaren Visualisierungstypen jedoch auf Standardgrafiken beschränkt. Darstellungen wie Kastengrafiken (Boxplots), Histogramme, Wasserfalldiagramme oder Treemaps können derzeit nicht erstellt werden.
Zu früh gestartet? Analyse von Grenzen und Fehlermeldungen
Obwohl Copilot in Excel vielversprechende Funktionen bietet, zeigt sich in der Praxis, dass häufig Fehlermeldungen auftreten, die die Benutzererfahrung beeinträchtigen. Meldungen wie „Leider habe ich im Moment Probleme beim Bearbeiten von Prompts“ oder „Es tut mir leid, aber ich kann diese Aufgabe nicht ausführen“ erscheinen erstaunlich oft bei simplen Anforderungen. Diese Probleme sind besonders frustrierend, da ähnliche Aufgaben bereits problemlos von LLMs wie ChatGPT (GPT-4o, GPT-o1), Claude 3.5 Sonnet oder Gemini Ultra bearbeitet werden können.
Ein weiterer Bereich, in dem Copilot Schwierigkeiten hat, ist die Spracheingabe, insbesondere in der deutschen Sprache. Während die Texteingabe zumeist recht zuverlässig funktioniert, kommt es bei der gesprochenen Interaktion häufig zu Missverständnissen oder ungenauen Ergebnissen.
Prompt Engineering: der Schlüssel für Mensch und Maschine
Oder sitzt das Problem etwa vor dem Bildschirm? Prompt Engineering beschreibt den Prozess, Texteingaben so zu gestalten, dass Copilot in Excel Problemstellungen präzise bearbeiten kann. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, sollten Benutzer die Schaltfläche zum Eingabeaufforderungsleitfaden verwenden und ihre Fragen klar formulieren, indem sie möglichst viel Kontext bieten. Zudem ist es ratsam, die Daten strukturiert aufzubereiten und eindeutige Spaltenüberschriften zu verwenden. Das verbessert nicht nur die Genauigkeit der Ergebnisse des Copilot, sondern ermöglicht es der KI auch, komplexe Zusammenhänge schneller und effizienter zu erkennen.
Copilot und VBA: KI trifft auf Automatisierung
Einige Anwender mögen denken, dass sie das Erstellen von Pivot-Tabellen und Diagrammen selbst erledigen können und dafür keinen Copilot benötigen. Doch wenn es um die VBA-Programmierung geht, zeigt sich oft die Tiefe von Excel-Kenntnissen. Hier brilliert Copilot, da KI und große Sprachmodelle (LLMs) hervorragend Code schreiben können.
Wenn Nutzer beispielsweise verlangen, „ein VBA-Skript zu schreiben, um die Spaltenbreite über eine Inputbox anzupassen“, erledigt Copilot dies im Handumdrehen. Da auch andere LLMs im Codieren versiert sind, könnte eine direkte Integration in Excel als Differenzierungsmerkmal hervorgehoben werden, bei dem VBA-Code automatisch in neue Module im Visual Basic Editor eingefügt wird. Dies würde die Benutzerfreundlichkeit erhöhen und den Automatisierungsprozess weiter optimieren.
Zukunftsmusik: Copilot und Multimodalität, ML-Modelle, BI und DAX?
Es steht zu vermuten, dass Copilot sich derzeit noch in den Kinderschuhen befindet und viele der leistungsstarken Features in weiter Ferne liegen. Wünschenswert wäre eine Multimodalität, ähnlich wie sie in GPT-4o zu finden ist, oder eine integrierte Reflexion wie bei GPT-o1.
Zusätzlich könnte Copilot als wertvoller Assistent in BI-Projekten mit Power Query und Power Pivot fungieren. Die Fähigkeit, DAX-Code automatisiert zu generieren und als Measures direkt zu implementieren, würde den Workflow der Datenanalyse deutlich vereinfachen.
Nicht zuletzt könnte die jüngste Integration von Python in Excel in Kombination mit Copilot das Trainieren von ML-Modellen revolutionieren. Nutzer ohne Programmierkenntnisse könnten so fortgeschrittene Modelle trainieren, indem sie einfache, menschliche Befehle verwenden und Excel-Daten nutzen.
Stolperstein Datenschutz: die zentrale Herausforderung für Unternehmen?
Ein entscheidendes Hindernis bei der Integration von Copilot in Unternehmen ist die Unsicherheit bezüglich des Datenschutzes. Entscheider vieler Unternehmen sind besorgt darüber, was mit ihren Daten geschieht, insbesondere wenn Excel-Tabellen auf OneDrive gespeichert sind. Diese Bedenken können dazu führen, dass Unternehmen zögern, Copilot in ihre bestehenden Prozesse zu integrieren, da sie sicherstellen müssen, dass sensible Daten nicht unbefugt verwendet oder weitergegeben werden.
Die Klärung dieser Fragen ist entscheidend, um das Vertrauen der Unternehmen in die Nutzung von Copilot zu stärken. Es bedarf transparenter Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen, um zu garantieren, dass Unternehmensdaten geschützt sind und nicht für Zwecke verwendet werden, die den internen Datenschutzrichtlinien widersprechen. Nur so kann Copilot sein volles Potenzial entfalten und Unternehmen bei der effizienten Datenverarbeitung unterstützen, ohne dabei in Konflikt mit datenschutzrechtlichen Anforderungen zu geraten.
Stellt der Copilot die Datenanalyse auf den Kopf?
Der Microsoft Copilot in Excel verändert grundlegend, wie Daten verarbeitet und analysiert werden, indem er eine KI-gestützte Assistenz einführt. Trotz seiner vielversprechenden Möglichkeiten stehen jedoch Herausforderungen wie Fehlermeldungen, unzureichende Sprachunterstützung und Datenschutzbedenken im Raum.
Eine verbesserte Nutzererfahrung könnte durch präzises Prompt Engineering erreicht werden. Zukünftig könnte der Copilot nicht nur bei der Automatisierung von Aufgaben helfen, sondern auch als wertvolles Werkzeug für komplexe Datenanalysen und maschinelles Lernen dienen. Damit das Tool sein volles Potenzial auszuschöpfen, sind klare Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, auch um das Vertrauen der Unternehmen zu gewinnen.
Über den Autor: Fabio Basler
Fabio Basler ist ein begeisterter Trainer für Datenwissenschaft. Seine Kenntnisse erstrecken sich von Excel, Power BI und SQL über die Programmierung in Python und R bis hin zu modernen Themen der Data Science, des Machine Learnings und der Künstlichen Intelligenz. Durch seine Videokurse und Seminare vermittelt er Menschen gezielt die Fähigkeiten, die sie benötigen, um ihre Datenkompetenzen zu stärken. Mit einem praxisorientierten Ansatz zeigt er, wie Daten effektiv genutzt werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln.
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Serie: Weiterbildung im Team aktivieren – Teil 2
Von: Sebastian Dörnhöfer
„Dafür fehlt uns gerade die Zeit“ gehört zu den Sätzen, die in Gesprächen über Weiterbildung früher oder später fast zwangsläufig fallen. Gerade in IT-Teams ist das wenig überraschend: Projekte laufen parallel, Systeme müssen verfügbar bleiben, Sicherheitsfragen dulden mitunter keinen Aufschub und neue Anforderungen kommen hinzu, während sich Technologien schneller verändern, als manche Projektplanung hinterherkommt.
Daraus mangelnde Lernbereitschaft abzuleiten, würde an der Realität vieler Teams vorbeigehen. Der Pluralsight Tech Skills Report 2025 nennt fehlende Zeit bereits zum vierten Mal in Folge als größte Hürde beim Aufbau neuer technischer Fähigkeiten. Gleichzeitig bezeichnen 95 Prozent der befragten Führungskräfte den Aufbau einer Lernkultur rund um Daten und Technologie als Priorität; ebenso viele IT- und Business-Professionals geben an, beim Aufbau technischer Kompetenzen mehr Unterstützung zu benötigen.
Zwischen dem Stellenwert, den Unternehmen Weiterbildung zuschreiben, und den Bedingungen, unter denen sie im Alltag stattfinden soll, liegt damit häufig eine bemerkenswerte Lücke. Mehr freie Stunden lassen sich in einem ausgelasteten Team nur selten herbeiorganisieren. Beeinflussen lässt sich jedoch, welchen Platz Lernzeit in der täglichen Priorisierung bekommt und wie flexibel sie sich an unterschiedliche Arbeitssituationen anpassen lässt.
Das Problem mit dem berühmten „wenn Zeit ist“
Viele Unternehmen möchten Weiterbildung unkompliziert ermöglichen. Mitarbeitende bekommen einen Zugang und dürfen ihn während der Arbeitszeit verwenden; die begleitende Botschaft lautet sinngemäß häufig: „Schaut gerne rein, wenn es bei euch passt.“
Diese Offenheit ist sympathisch, im Tagesgeschäft jedoch anspruchsvoll. Eine Aufgabe mit Termin, ein Kundenproblem oder eine laufende Abstimmung bringen ihre Priorität bereits mit. Weiterbildung besitzt häufig keinen vergleichbaren Zeitpunkt, an dem sie zwingend stattfinden muss, und lässt sich deshalb ohne unmittelbare Konsequenzen verschieben. Aus „diese Woche“ wird die nächste, dann der nächste Sprint oder die Zeit nach dem aktuellen Projekt.
Ein solcher Verlauf braucht keine bewusste Entscheidung gegen Lernen. Niemand muss die Lernzeit streichen oder Weiterbildung für unwichtig erklären; es genügt, dass andere Aufgaben ihren Platz im Kalender und in den Erwartungen des Teams konsequenter beanspruchen.
Auch Beschäftigte nehmen diese Spannung wahr. In der Weiterbildungsstudie 2024 von Bitkom Akademie und HRpepper gaben 87 Prozent an, dass ihnen Zeit für Weiterbildung im Arbeitsalltag wichtig ist. Mehr als die Hälfte berichtete zugleich, dass Weiterbildung ohne vorgegebene Termine schwer in den Arbeitsalltag zu integrieren sei; 39 Prozent erleben sie sogar als zusätzliche Belastung.
Lernzeit berührt damit neben der Kalenderplanung auch die Unternehmenskultur. Mitarbeitende müssen darauf vertrauen können, dass fachliche Weiterbildung während der Arbeitszeit tatsächlich vorgesehen ist und bei normaler Belastung einen legitimen Platz neben anderen Aufgaben besitzt.
Weiterbildung muss nicht immer einen halben Tag beanspruchen
Ein Teil der Hürde entsteht bereits durch die Vorstellung davon, wie Weiterbildung auszusehen hat. Wer zuerst an einen vollständigen Kurs, einen Seminartag oder mehrere ungestörte Stunden denkt, wird in einem dicht gefüllten Arbeitsalltag schnell zu dem Schluss kommen, dass dafür gerade wenig Raum vorhanden ist.
Für komplexe Themen braucht es selbstverständlich längere Formate. Ein neues Fachgebiet lässt sich nicht in zwanzig Minuten erschließen, und ein mehrteiliger Classroom verfolgt einen anderen Anspruch als ein kurzer fachlicher Impuls. Berufliches Lernen findet dennoch längst in sehr unterschiedlichen Zeiteinheiten statt.
In der Administration wird vielleicht gerade ein bestimmter Abschnitt zu einer M365-Konfiguration benötigt, in der Entwicklung steht vor einem Projekt eine neue Funktion eines KI-Werkzeugs im Fokus, während auf IT-Verantwortungsebene zunächst ein Überblick über eine regulatorische Veränderung gebraucht wird, bevor sich die erforderliche Vertiefung einschätzen lässt.
Auch in der betrieblichen Weiterbildung insgesamt lässt sich eine Entwicklung zu kürzeren Formaten beobachten. Der Umsetzungsbericht zur Nationalen Weiterbildungsstrategie verweist auf Daten des Adult Education Survey, nach denen Weiterbildungen von lediglich einigen Stunden inzwischen fast die Hälfte der betrieblichen Weiterbildungsaktivitäten ausmachen. Umfangreichere Qualifizierungen verlieren dadurch keineswegs ihren Wert; die Formen beruflichen Lernens haben sich vielmehr deutlich ausdifferenziert.
Für Unternehmen eröffnet der zusätzliche Spielraum. Je nach Ziel können 20 oder 30 Minuten ausreichen, wenn der Lernbedarf bereits klar umrissen ist und die verfügbare Zeit nicht erst mit der Suche nach einem geeigneten Inhalt verloren geht.
Lernzeit muss zum Nutzungsmodell passen
Ein fester Lernslot klingt zunächst nach einer einfachen Antwort auf das Zeitproblem. „Jeden Freitag 30 Minuten Lernen“ kann für manche Teams tatsächlich eine hilfreiche Routine schaffen; in anderen Organisationen wird derselbe Termin nach wenigen Wochen regelmäßig verschoben, weil Arbeitsweise und Lernmodell nicht zueinander passen.
Deshalb sollte die Form der Lernzeit aus der gewünschten Nutzung entstehen. Ein Team mit festem Lernrhythmus profitiert eher von wiederkehrenden Terminen, während projektbezogene Weiterbildung ihre Zeit genau dann benötigt, wenn ein fachlicher Bedarf entsteht. Wer den Lernzugang vor allem für individuelle Entwicklung bereitstellt, braucht wiederum größere Flexibilität.
Ein verlässliches 30-Minuten-Fenster, das über Monate Bestand hat, kann dabei wertvoller sein als ein ambitionierter halber Lerntag, der nur auf dem Papier existiert. Die passende Lösung erkennt man weniger an ihrer Größe als daran, ob sie im jeweiligen Arbeitsumfeld tatsächlich durchgehalten werden kann.
Lernzeit braucht kulturelle Legitimität
Eine formale Freigabe allein sagt noch wenig darüber aus, wie Mitarbeitende ihre Lernzeit erleben. In manchen Teams ist es selbstverständlich, während des Arbeitstages einen Kurs zu öffnen; andernorts entsteht schnell das Gefühl, zuerst müsse die „eigentliche Arbeit“ erledigt werden.
Diese unausgesprochenen Erwartungen prägen Lernverhalten erheblich. Eine Organisation kann Weiterbildung ausdrücklich erlauben und trotzdem eine Kultur entwickeln, in der Lernzeiten bei höherem Arbeitsdruck als Erstes verschwinden oder auf den Abend verlagert werden. Dass nur 21 Prozent der Beschäftigten in der Bitkom-/HRpepper-Studie 2024 von Arbeitszeitregelungen berichten, die Lernzeiten berücksichtigen, zeigt zumindest, dass eine feste Verankerung keineswegs selbstverständlich ist.
Führungskräfte beeinflussen diese Wahrnehmung stark. Wird ein vereinbartes Lernfenster bei jeder Engstelle gestrichen, versteht ein Team die tatsächliche Priorität sehr schnell. Bleibt es dagegen auch in normalen Belastungsphasen bestehen, vermittelt das eine andere Haltung: Fachliche Entwicklung gehört zur Arbeit und muss sich ihre Berechtigung nicht jedes Mal neu verdienen.
Dafür braucht es keine detaillierte Kontrolle der Lernaktivität. Verlässlichkeit ist an dieser Stelle wesentlich wichtiger als Reporting darüber, wer wann welche Minute gelernt hat.
Kleine Einheiten brauchen die richtige Erwartung
Wer Weiterbildung in kleineren Einheiten ermöglicht, sollte anschließend auch die Erwartungen an Nutzung entsprechend einordnen. Nicht jeder wertvolle Lernmoment endet mit einem vollständig abgeschlossenen Kurs.
Zwanzig Minuten eines Videokurses können ausreichen, um eine konkrete technische Frage besser zu beantworten; ebenso kann ein einzelner Abschnitt einer Aufzeichnung genau das Wissen liefern, das für ein aktuelles Projekt benötigt wird. Solche Formen digitaler Weiterbildung passen zu einem Arbeitsalltag, in dem Lernen häufig bedarfsbezogen statt linear erfolgt.
Das macht Abschlüsse oder Teilnahmebescheinigungen keineswegs bedeutungslos. Wo ein Lernziel einen vollständigen Kurs, einen Nachweis oder eine verbindliche Qualifizierung voraussetzt, bleiben sie wichtig. Für andere Nutzungsmodelle erzählen sie jedoch nur einen Teil der Geschichte.
Wie bedarfsbezogene Nutzung einzuordnen ist und wann auch einzelne Kursabschnitte ihren Zweck erfüllen können, betrachten wir in Teil 5 der Serie ausführlicher. Für die Frage nach Lernzeit reicht an dieser Stelle die Feststellung, dass kleine Lernfenster auch dann ihren Wert entfalten können, wenn sie nicht in einen vollständigen Kursabschluss münden.
Ein realistischer Anfang
Aus der Erkenntnis „Wir sollten mehr Lernzeit ermöglichen“ muss kein komplexes Modell entstehen. Ein pragmatischer Einstieg genügt, solange anschließend beobachtet wird, ob die gewählte Lösung im Arbeitsalltag Bestand hat, von den Mitarbeitenden tatsächlich genutzt wird und zum jeweiligen Nutzungsansatz des Unternehmens passt. Solche Beobachtungen liefern häufig mehr Erkenntnis als eine allgemeingültige Zahl von Lernstunden pro Monat.
Zeitmangel wird dadurch nicht verschwinden. Auch ein gut organisierter Lernrhythmus ändert nichts an hoher Auslastung und wechselnden Prioritäten. Der Unterschied liegt darin, ob Weiterbildung dauerhaft auf den seltenen Moment wartet, an dem gerade nichts Dringenderes ansteht, oder einen realistischen und akzeptierten Platz im Arbeitsalltag erhält.
Im nächsten Beitrag schauen wir deshalb auf die nächste Voraussetzung für tatsächliche Nutzung: den Lernanlass. Denn verfügbare Zeit beantwortet noch nicht, warum sich jemand ausgerechnet jetzt mit einem bestimmten Thema beschäftigen sollte.
Über diese Serie
In dieser Beitragsreihe geht es darum, wie Unternehmen Weiterbildung im Team besser sichtbar machen, vorhandene Lernzugänge aktiver nutzen und Lernen realistisch im Arbeitsalltag verankern können. So entsteht eine Grundlage, um Kompetenzen kontinuierlich weiterzuentwickeln und auf neue fachliche Anforderungen vorbereitet zu sein.
Know-how kann man teilen. Zum Glück
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Mit dem academy Pass Enterprise macht ihr aktuelles IT-Wissen jederzeit für euer Team zugänglich. Videokurse, Live-Classrooms und deren Aufzeichnungen ermöglichen flexibles Lernen, neue Skills und den direkten Transfer in den Arbeitsalltag. Unsere Expertinnen und Experten beraten euch persönlich und unterstützen euch dabei, IT-Weiterbildung passend und nachhaltig in eurem Unternehmen zu verankern.
Über den Autor: Sebastian Dörnhöfer
Sebastian Dörnhöfer verantwortet das Customer Success Management bei der heise academy. Seine berufliche Laufbahn verbindet mehr als zehn Jahre Erfahrung im B2B-Umfeld mit Stationen in Beratung, Sales, Key Account Management und Customer Success. Dabei hat er Kundenbeziehungen ebenso begleitet wie Customer-Success-Strukturen, Prozesse und datenbasierte Steuerungsansätze mit aufgebaut und weiterentwickelt. Heute beschäftigt er sich insbesondere damit, wie digitale Weiterbildung im Unternehmen tatsächlich genutzt, im Arbeitsalltag verankert und langfristig zu einer wirksamen Lernstrategie weiterentwickelt werden kann.
