LONDON (IT BOLTWISE) – Microsoft stellt Project Online zum 30. September 2026 ein und zwingt damit viele Organisationen, ihren Projekt-Stack rechtzeitig neu zu ordnen. Während Excel weiterhin für schnelle Analysen steht, gewinnen KI-gestützte Plattformen und spezialisierte Tools bei Kollaboration und Massendaten. Gleichzeitig verschieben neue Architekturansätze die Art, wie Daten verarbeitet und in Workflows eingebunden werden. Der Artikel zeigt, welche Alternativen realistisch sind, wie Migrationen gelingen und welche Standards wie ARD die nächsten Schritte für ein automatisiertes Datenökosystem prägen.
Microsoft Project Online hat ein klares Datum im Kalender: Der Dienst wird am 30. September 2026 eingestellt. Für viele Unternehmen ist das weniger eine reine Lizenzfrage, sondern ein Signal, dass sich Projekt- und Datenarbeit strukturell verändert. Denn während Excel nach wie vor als Werkzeug für Ad-hoc-Analysen dominiert, stoßen klassische Tabellen bei großen Datenmengen, anspruchsvoller Zusammenarbeit und wiederkehrenden Prozessen an Grenzen. KI-gestützte Plattformen rücken deshalb stärker in den Vordergrund, weil sie Dashboards, automatische Workflows und eine engere Verzahnung von Datenquellen ermöglichen.
In der Praxis zeigt sich der Unterschied besonders dort, wo Teams nicht nur rechnen, sondern koordinieren müssen: Ressourcenpläne, Statusupdates, Abhängigkeiten und Berichte laufen bei Projektmanagement-Stacks häufig über mehrere Anwendungen. Genau hier bieten spezialisierte Alternativen bessere Bausteine als ein „Excel-first“-Ansatz. Google Sheets etwa wird in Branchenumfragen häufig wegen Offline-Funktionen und Integrationen hervorgehoben, während Zoho Sheet laut Marktbeobachtungen stark auf Workflow-Automatisierung setzt und für Einzelnutzer kostenlos bleibt. LibreOffice Calc bleibt zudem als Open-Source-Option relevant, weil regelmäßige Updates wie Version 24.2.6 und ein weiteres Release in Aussicht Stabilität in Unternehmensumgebungen bringen.
Technisch verschiebt sich der Fokus von flachen Berechnungen hin zu Datenmodellen, die teamfähig und versionierbar sind. LibreOffice und klassische Tabellenkalkulationen decken viele Use-Cases ab, aber bei komplexen Kollaborationen und Millionen von Datenpunkten wird die Frage nach Datenhaltung und Zugriff zentral. Genau hier etablieren sich Tools wie Airtable, das relationale Arbeitsweisen leichter zugänglich macht als reine Tabellenlogik. Während Excel in vielen Finanzmodellierungen weiterhin Vorteile bietet, zielen Airtable-Tarife auf automatisierte Updates und teamorientiertes Datenmanagement. Für Organisationen, die relationale Strukturen und klare Workflows benötigen, kann das den Umstieg von „Dokument zu Datei“ hin zu „Dokument zu Datensatz“ spürbar erleichtern.
Der KI-Anteil an dieser Entwicklung ist inzwischen nicht mehr nur Marketing, sondern verändert konkrete Nutzeroberflächen. Ein Beispiel ist Quadratic, das als Tabellenkalkulationstool KI nutzt, um Dashboards und Visualisierungen über natürliche Spracheingabe zu erstellen. Für Unternehmen ist dabei vor allem die Integration entscheidend: Laut Berichten verbindet die Plattform Dienste wie MongoDB, Slack und Salesforce, was die Hürde senkt, Daten aus „Silos“ in konsistente Auswertungen zu übertragen. Auch im Bankensektor wird der Mehrwert greifbar: Die National Australia Bank hat mit Databricks’ Genie ein KI-gestütztes Daten-Tool umgesetzt, bei dem sich die Entwicklungszeit pro Anwendungsfall um zwei bis vier Tage verkürzt und Kundenanfragen zu Transaktionsstreitigkeiten um 30 Prozent zurückgehen.
Damit wird ein Kernprinzip sichtbar: KI reduziert nicht nur Bearbeitungszeit, sondern verändert die Prozesslogik. Das „Customer Brain“ genannte System schafft dabei eine einheitliche Intelligenzschicht aus Transaktionen und Service-Interaktionen, also aus Daten, die in unterschiedlichen Fachbereichen entstehen. Parallel gewinnen Python-basierte Werkzeuge wie Pandas für Massendatenanalyse an Bedeutung, weil sie repetitive Aufgaben automatisieren und Fehler reduzieren, wenn Datensätze deutlich über dem liegen, was klassische Tabellen bequem handhaben. Damit entsteht ein realistischer Pfad: Excel bleibt für Einstieg und schnelle Prototypen nützlich, während Datenverarbeitung, Validierung und Automatisierung zunehmend über spezialisierte Pipelines laufen.
Marktseitig zeigen sich mehrere Wettbewerbsstränge gleichzeitig. Google und Microsoft werben für Ökosystem-Integration, NVIDIA liefert dabei die KI-Infrastruktur-Ebene, während Salesforce in die Anwendungswelt hinein verlängert. Im Hintergrund arbeitet Databricks an einer Architektur, die viele ETL-Pipelines entschärfen soll: Die angekündigte LTAP-Architektur (Lake Transactional/Analytical Processing) kombiniert Transaktionen und Analysen auf einem Speicher und zielt darauf ab, Infrastruktur-Engpässe für agentische KI zu beseitigen. CEO Ali Ghodsi beschreibt diesen Ansatz explizit als Weg, um Blockaden zu lösen, die KI-Agenten bremsen. Ergänzend setzen verschiedene Anbieter auf Migrations-Tools, die bestehende Unternehmensfelder und Ressourcenpläne in zielgerichtete Umgebungen wie Power BI und Power Automate überführen.
Ein weiteres Signal für Standardisierung kommt mit ARD: Google, Microsoft, NVIDIA und Salesforce haben am 17. Juni die Agentic Resource Discovery (ARD)-Spezifikation veröffentlicht. Das offene Protokoll unter Apache-2.0-Lizenz zielt darauf, dass KI-Fähigkeiten plattformübergreifend erkannt und verifiziert werden können. In der Praxis bedeutet das weniger individuelle Integrationsarbeit und mehr „finde passende Fähigkeiten“-Mechanik, die für agentische Workflows wichtig ist. Gerade in migrierenden Landschaften – etwa wenn Project Online Ende 2026 ausläuft – kann ein solcher Standard helfen, Automatisierung schrittweise aufzubauen, ohne jedes Zielsystem neu zu verdrahten.
Für die Zukunft heißt das: Unternehmen sollten ihre Migration nicht als Einmalprojekt begreifen, sondern als Architekturentscheidung für Datenqualität, Sicherheit und Betriebsfähigkeit. Gerade bei Workflows mit KI stellt sich die Governance-Frage besonders deutlich: Wer darf welche Daten lesen, wie werden Berechnungen nachvollziehbar gemacht, und wie werden Modelle gegen fehlerhafte Eingaben oder ungewollte Datenabflüsse abgesichert? Technisch spricht vieles dafür, Zugriffe über Rollenmodelle zu steuern und sensible Daten in klar abgegrenzte Bereiche zu leiten, etwa über Tokenisierung oder strikte Mandanten-Trennung. Wer jetzt plant, kann das Ende von Project Online als Chance nutzen, Excel-gesteuerte Abläufe geordnet zu ergänzen und die Workflows so zu gestalten, dass agentische KI, Standards wie ARD und moderne Data-Architekturen langfristig zusammenspielen.
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