Excel-Makros, VBA und Formeln mit lokaler KI erstellen und an einer Kopie testen

Excel-Makros und VBA von der KI, ohne dass die Tabelle das Haus verlässt

Ein Sprachmodell auf einer Workstation in Ihrem Unternehmen kann Excel-Makros, VBA-Code, Power-Query-Schritte und Formeln aus einer Beschreibung in einfachen Worten erstellen, ohne dass etwas aus der Tabelle das Haus verlässt. Sie beschreiben die Blätter, die Spalten und was passieren soll, die KI liefert den Code mit einer Erklärung, und Sie testen ihn an einer Kopie der Arbeitsmappe. Für Formeln und kurze Makros genügt eine Workstation mit einer NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell (24 GB); für ein Team mit längeren Makros empfehlen wir eine NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell (32 GB), die einige Personen gleichzeitig bedient.

Dieser Leitfaden richtet sich an Mitarbeitende in Controlling, Logistik, Einkauf und Backoffice, die Berichte und Listen in Excel pflegen und die wiederkehrenden Schritte automatisieren möchten, und an die Führungskraft, die darüber entscheidet. Drei Begriffe vorab. Ein Makro ist eine aufgezeichnete oder geschriebene Folge von Schritten, die Excel auf Knopfdruck ausführt. VBA (Visual Basic for Applications) ist die Programmiersprache, in der Excel-Makros geschrieben werden. Ein lokales Modell ist eine KI, die auf Ihrer eigenen Hardware läuft, auf einer Grafikkarte (GPU) mit genügend Speicher, statt in der Cloud eines Anbieters.

Dass das Modell lokal läuft, ist hier wichtig, denn für ein brauchbares Makro muss die KI Ihre Blattnamen, Spaltenüberschriften und ein paar Beispielzeilen kennen. In einem Kostenstellenbericht oder einer Lieferantenliste verraten schon diese mehr, als Sie teilen möchten. Unser Leitfaden zu lokaler KI und DSGVO erklärt, was der eigene Betrieb löst und was Pflicht des Unternehmens bleibt.

Was eine lokale KI für Excel schreibt

Die meisten Anfragen aus dem Büro lassen sich vier Arten von Code zuordnen. Die Tabelle zeigt, was zu welcher Aufgabe passt.

Dokumentation zu Power Query M und Excel VBA, openpyxl-Dokumentation, gelesen am 30. Oktober 2026; die Zuordnung der Aufgaben ist unsere Empfehlung.

Für Importe ist Power Query oft die bessere Lösung. Laut Dokumentation dient die Sprache M dazu, Daten aus einer oder mehreren Quellen zu filtern, zu kombinieren und zusammenzuführen („filter, combine, and mash-up data“), und die Schritte laufen mit der Datei des nächsten Monats erneut, ganz ohne Makro. Um von der KI geschriebenen M-Code einzufügen, öffnen Sie im Power-Query-Editor auf der Registerkarte für die Ansicht den erweiterten Editor und ersetzen den Abfragecode; der Editor zeigt an, ob der Code frei von Syntaxfehlern ist. M unterscheidet Groß- und Kleinschreibung; ein Funktionsname mit falsch gesetztem Großbuchstaben führt deshalb zu einem Fehler.

Eine lokale KI sieht Ihre Arbeitsmappe nicht von selbst und kann das Makro nicht ausführen. Sie schreibt Code aus dem, was Sie ihr sagen. Die Qualität des Ergebnisses hängt davon ab, wie genau Sie Aufbau und Regel beschreiben, deshalb zählt der Arbeitsablauf weiter unten mehr als die Wahl des Modells.

Welches lokale Modell gut VBA schreibt

Einen veröffentlichten Benchmark, der misst, wie gut offene Modelle VBA, Power Query oder Excel-Formeln schreiben, haben wir mit Stand Oktober 2026 nicht gefunden. Die Modellkarten nennen allgemeine Programmiertests: Die Karte von Qwen3.8-27B, von Qwen im August 2026 unter der Lizenz Apache 2.0 veröffentlicht, nennt 90,3 Punkte in LiveCodeBench v6 und 61,7 in SWE-bench Pro und erwähnt keine Excel- oder VBA-Aufgabe. Das sind Angaben des Herstellers, gemessen an anderer Programmierarbeit.

Bleibt ein praktischer Test. Nehmen Sie drei Aufgaben aus dem Arbeitsalltag Ihrer Abteilung, etwa ein Berichtsmakro, einen unordentlichen Import und eine Abgleichsformel, stellen Sie sie dem Modell auf der Workstation und prüfen Sie die Ergebnisse an einer Kopie. Wir beginnen bei der 27B-Klasse (27 Milliarden Parameter) wie Qwen3.8-27B, wie in unseren anderen Leitfäden zum Programmieren mit lokalen Modellen; für Formeln und kurze Makros kann ein kleineres Modell wie gpt-oss-20b (Apache 2.0) genügen. Unser Artikel, ob ein lokales Modell zum Programmieren reicht, vergleicht lokale und Cloud-Modelle anhand der veröffentlichten Tests.

Ein sicherer Ablauf, von der Anfrage zum getesteten Makro

1. Beschreiben Sie den Aufbau und lassen Sie die echten Daten weg. Nennen Sie Blätter, Spalten und ihre Formate und fügen Sie drei oder vier erfundene Beispielzeilen hinzu. Das Makro braucht den Aufbau; echte Kundennamen helfen ihm nicht.
2. Sagen Sie in nummerierten Schritten, was passieren soll. „Kopiere jede Zeile mit Status ‚offen‘ auf das Blatt ‚Bericht‘, sortiert nach Fälligkeit, und speichere sie als PDF in Ordner X“ funktioniert besser als „mach mir einen Bericht“.
3. Verlangen Sie Kommentare und eine Zusammenfassung. Lassen Sie die KI in einfachen Worten erklären, was das Makro ändert, löscht oder überschreibt, und bitten Sie sie, mit einer Meldung abzubrechen, wenn ein Blatt fehlt.
4. Einfügen und speichern. Fügen Sie den Code als Modul im Visual-Basic-Editor ein und speichern Sie die Datei als Arbeitsmappe mit Makros (.xlsm).
5. An einer Kopie testen. Führen Sie das Makro an einer Kopie der echten Datei aus und vergleichen Sie das Ergebnis mit einem Fall, den Sie genau kennen.
6. Die Version aufbewahren. Legen Sie den Makrotext mit einer kurzen Notiz ab, was er tut und wer ihn angefordert hat.

Im deutschen Excel gibt es eine zusätzliche Falle. Funktionen tragen hier deutsche Namen (SUMME statt SUM). Die VBA-Eigenschaft FormulaLocal verwendet die Sprache des Benutzers („in the language of the user“): Das Beispiel der Dokumentation zeigt eine SUM-Formel, die auf einer deutschen Installation als =SUMME(A1:A10) erscheint, während die Beispiele zur einfachen Eigenschaft Formula englische Namen und Kommas verwenden. Wenn ein Makro Formeln in Zellen schreibt, sagen Sie der KI, welche der beiden sie nutzen soll.

Sie können die Workstation allein bestellen, die Einrichtung von Ollama, Modell und AnythingLLM in der MIT-lizenzierten Docker-Version als Chatfenster allein oder beides zusammen: die Workstation mit allem fertig installiert und eingerichtet; schreiben Sie uns, wir schlagen Ihnen die beste Lösung für Ihre Aufgaben und Ihr Budget vor.

Einstellungen zur Makrosicherheit, die eingeschaltet bleiben

Von der KI geschriebene Makros sind Code wie jeder andere, und die Schutzmechanismen von Excel gelten auch für sie. Die Office-Dokumentation, zuletzt aktualisiert am 17. Juli 2026, hält fest, dass Office unter Windows VBA-Makros in Dateien aus dem Internet standardmäßig blockiert; dazu zählen Downloads und E-Mail-Anhänge, die Windows markiert (das „Mark of the Web“). Eine solche Datei öffnet sich mit einem Sicherheitshinweis ohne Möglichkeit, die Inhalte zu aktivieren. Das betrifft Sie, wenn Sie eine Makro-Arbeitsmappe per E-Mail an eine Kollegin schicken: Markiert Windows den Anhang, sind die Makros auf ihrem PC blockiert.

Vier Regeln halten den Schutz aufrecht:

• Lassen Sie die Makroeinstellung im Trust Center auf „VBA-Makros mit Benachrichtigung deaktivieren“ oder strenger. Die Einstellung „VBA-Makros aktivieren“ trägt den Hinweis „nicht empfohlen, potenziell gefährlicher Code kann ausgeführt werden“.
• Nutzen Sie vertrauenswürdige Speicherorte sparsam. Die Dokumentation empfiehlt genau das und rät davon ab, Netzwerkspeicherorte als vertrauenswürdige Speicherorte festzulegen.
• Lassen Sie die IT entscheiden, wie Makro-Arbeitsmappen geteilt werden. Das Trust Center bietet auch „VBA-Makros außer digital signierten Makros deaktivieren“: Makros mit der Signatur eines vertrauenswürdigen Herausgebers laufen, unsignierte bleiben deaktiviert.
• Aktivieren Sie nie Makros in einer Datei, deren Makros Sie nicht kennen; die Dokumentation sagt dasselbe. Ein Makro, das Sie von jemand anderem bekommen haben, wird wie jedes andere geprüft.

Auch die KI hilft dabei. Lassen Sie sich jede Zeile erklären, die Dateien löscht, Mails versendet oder eine Verbindung zu einem anderen System öffnet, und führen Sie keinen Code aus, den Sie nicht verstehen.

Power Query, Python in Excel und lokale Python-Skripte

Python in Excel verlagert die Arbeit in die Cloud des Herstellers. Die Seite zur Datensicherheit von Python in Excel, gelesen am 30. Oktober 2026, hält fest, dass der Python-Code dort in einem gesicherten Container läuft; der Code erreicht nur die Daten, auf die die Formel verweist, hat keinen Netzwerkzugriff, und die Daten werden nicht dauerhaft gespeichert. Für ein Unternehmen, dessen Tabellen im Haus bleiben sollen, ist ein Python-Skript, das auf der Workstation läuft, der lokale Weg.

Die KI kann solche Skripte mit openpyxl schreiben, einer Python-Bibliothek unter der MIT-Lizenz, die xlsx- und xlsm-Dateien liest und schreibt. Ihre Dokumentation enthält zwei Warnungen, die Sie der KI in Ihrer Anfrage mitgeben sollten: openpyxl liest nicht jedes Element einer Arbeitsmappe, deshalb gehen Formen verloren, wenn eine Datei geöffnet und unter demselben Namen gespeichert wird, und eine .xlsm-Datei muss mit keep_vba=True geladen werden, sonst öffnet Excel das gespeicherte Dokument nicht. Lassen Sie das Skript in eine neue Datei schreiben.

Wie viel GPU-Speicher ein Excel-Assistent braucht

Der Speicher entscheidet, was eine Workstation leisten kann: Das Modell und ein Zwischenspeicher (Cache) für jede Anfrage müssen auf die Grafikkarte passen. Ein Token ist ein Wort oder Wortteil. Die 4-Bit- und 8-Bit-Versionen eines Modells sind komprimierte Fassungen: Die 8-Bit-Version bleibt näher am Original, die 4-Bit-Version braucht weniger Speicher. Makroanfragen sind kurz im Vergleich zum Programmieren ganzer Anwendungen, und Ollamas Standardkontext auf einer Karte mit 24 bis 48 GiB Speicher beträgt 32K Token, genug für eine Blattbeschreibung, einige Beispielzeilen und die Antwort; auf den Karten mit 24 und 96 GB stellt die Einrichtung denselben Wert ein. Unsere Regel für Nutzer je Karte nimmt 90 Prozent des vom Treiber gemeldeten Speichers abzüglich 3 GiB je Karte, und darin müssen das Modell und ein Cache für jede gleichzeitig beantwortete Anfrage Platz finden. Den Cache rechnen wir in 16 Bit, der Voreinstellung von Ollama: Für Qwen3.8-27B braucht eine Anfrage von 32.000 Token etwa 2,1 GiB, nach unserer Rechnung aus der Modellkonfiguration wie in unserem Qwen-Hardware-Leitfaden.

Unsere Schätzung nach der Regel für Nutzer je Karte mit nutzbarem Speicher von 18,5, 25,7, 40,0 und 83,0 GiB, den 4-Bit- (18 GB) und 8-Bit-Dateien (30 GB) von Qwen3.8-27B in Ollama und dem 13,76 GB großen Checkpoint von gpt-oss-20b, jede Anfrage mit 32.000 Token und 16-Bit-Cache; keine Messungen. Eine Max-Q hat dieselben 96 GB wie die Workstation Edition.

Auf der Einstiegsstufe lässt das 4-Bit-Modell (16,8 GiB) 8,9 GiB frei, Platz für vier gleichzeitige Anfragen. Eine Anfrage ist eine Frage, die gerade beantwortet wird, und im Büro fragen selten mehrere in derselben Sekunde. Ollama beantwortet je Modell eine Anfrage nach der anderen, bis die Einstellung OLLAMA_NUM_PARALLEL erhöht wird; sie gehört bei mehreren Nutzern zur Einrichtung. Die Stufe mit der RTX PRO 4000 führt das kleinere gpt-oss-20b aus; das 27B-Modell in 4 Bit ließe ihr nicht einmal Platz für eine Anfrage dieser Größe. Auf der Abteilungsstufe sind mit vLLM, einem Serving-Programm für viele gleichzeitige Nutzer, Qwens eigener 8-Bit-Version (FP8) und einem 8-Bit-Cache nach derselben Regel 47 Anfragen von 32.000 Token möglich, die Zahl, mit der auch unsere anderen Leitfäden zu Qwen3.8-27B rechnen.

Einen Anhaltspunkt für das Tempo gibt der Test von StorageReview vom 14. Oktober 2026: Qwen3.8-27B im NVFP4-Format von NVIDIA, betrieben mit vLLM 0.27.1, schrieb bei einer einzelnen Anfrage auf jeder Karte, auf der es lief, zwischen 17 und 22 Token pro Sekunde, von der RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition und einer L40S bis zu einer RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition. Ein Makro mit Erklärung von 1.000 Token dauert damit nach unserer Rechnung etwa 45 bis 60 Sekunden. Auf Ihrer Workstation hängt das Tempo von der Speicherbandbreite der Karte, dem Format des Modells und der Serving-Software ab.

Den Strombedarf schätzen wir aus Karte, einem 350-W-Prozessor und 15 Prozent für den Rest: unter Volllast etwa 0,6 kW für eine Workstation mit einer RTX PRO 4500, 0,75 kW mit einer RTX PRO 5000 und 1,1 kW mit einer RTX PRO 6000 Workstation Edition, jeweils an einem normalen 230-V-Bürostromkreis.

Der Makro-Assistent als eine Aufgabe auf dem KI-Server der Firma

Makros zu schreiben ist für ein Sprachmodell eine bescheidene Aufgabe, und eine Workstation nur dafür nutzt die Hardware selten am besten. Dasselbe Modell beantwortet Fragen zu Dokumenten, entwirft E-Mails und fasst Besprechungen zusammen; die größere Stufe oder ein KI-Server der Firma mit zwei RTX PRO 6000 Server Edition kann den Makro-Assistenten neben diesen Aufgaben für mehrere Abteilungen übernehmen, wie unser Leitfaden zum KI-Server für Firmen mit 10 bis 100 Mitarbeitenden beschreibt. Für eine gemeinsame Nutzung wandert das Chatfenster von der Workstation ins Netzwerk: AnythingLLM läuft als Desktop-App für eine Person, deren Nutzungsbedingungen die private und interne geschäftliche Nutzung erlauben, oder als Docker-Server unter der MIT-Lizenz mit Benutzerkonten für ein Team, wie unser Vergleich von AnythingLLM als Desktop-App oder Team-Server erklärt. Auf einer einzelnen Workstation gibt Ollamas eigene App für Windows und macOS, verfügbar seit Juli 2025, einer Person direkt ein Chatfenster.

Einige Punkte für die Person, die das System betreut: Ollama nimmt standardmäßig nur Verbindungen vom lokalen Rechner an und hat keine eigene Anmeldung; ein gemeinsamer Modellserver gehört deshalb hinter die Firewall und hinter eine Anwendung mit Benutzerkonten, wie unser Leitfaden von Ollama auf dem PC zum KI-Server der Firma zeigt. Nutzen Sie wegen CVE-2026-103663 Ollama 0.35.0 oder neuer. Ollama bietet auch Cloud-Modelle und eine Websuche; die in seiner FAQ beschriebene Einstellung OLLAMA_NO_CLOUD=1 schaltet beides ab, sodass jede Anfrage auf der Workstation bleibt. AnythingLLM erfasst anonyme Nutzungsdaten, bis die Telemetrie mit DISABLE_TELEMETRY abgeschaltet ist, wie sein README erklärt. Eine Regel in der KI-Nutzungsrichtlinie legt fest, welche Daten in den Chat dürfen und wer Makros prüft, bevor sie weitergegeben werden. Wenn Ihr Team lieber kleine Web-Tools als Makros bauen möchte, beschreibt unser Leitfaden zu internen Tools mit KI ohne Entwickler diesen Weg, und IT-Abteilungen, die eine Plattform für Formulare und Freigaben suchen, finden die Optionen in unserem Vergleich der Power-Apps-Alternativen mit lokaler KI.

Senden Sie uns eine typische Excel-Aufgabe aus Ihrer Abteilung und die Zahl der Personen, die den Assistenten nutzen würden, und wir schlagen Workstation oder Server dafür vor.

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