Ich habe ChatGPT und Gemini gebeten, ein Excel-Dashboard zu erstellen - aber nur einer hat wirklich geliefert

Ein Excel-Dashboard zu erstellen bedeutet normalerweise, einen ganzen Nachmittag mit dem Layout-Design zu verbringen. Also habe ich ChatGPT gegen Gemini antreten lassen, um zu sehen, welches Tool die mühsame Arbeit am besten automatisiert - und nur eines kam dem nahe, was ich mir erhofft hatte.

Für beide Modelle verwendete ich ihre kostenlosen Versionen - ChatGPT Free und Gemini Flash - sodass die Ergebnisse widerspiegeln, was die meisten Menschen tatsächlich ohne kostenpflichtige Funktionen oder Erweiterungen erleben würden. Ich stellte auch sicher, dass ich jedem Tool denselben Datensatz, dieselbe Eingabeaufforderung und dieselben Einschränkungen gab.

So lief es ab.

Ich habe beide Modelle gebeten, eine fertige Excel-Datei von Grund auf zu erstellen

Die direkte Arbeitsmappendurchführung scheiterte in der Praxis

Ich begann damit, beide Tools zu bitten, ein vollständiges Excel-Dashboard von Grund auf zu erstellen, unter Verwendung einer modifizierten Version des Financial Sample-Datensatzes von Microsoft, um zu sehen, ob sie eine funktionierende Datei erstellen könnten, die ich sofort öffnen und verwenden konnte.

Die Eingabeaufforderung begann damit, beiden Modellen zu sagen, dass sie als Excel-Dashboard-Designer agieren sollen, und ich bat sie, eine strikte Drei-Blatt-Architektur (Daten, Verarbeitung, Dashboard) zu verwenden, wobei sie sich nur auf native Excel-Formeln und -Funktionen stützen sollten. Ich wies sie außerdem an, KPI-Karten für den Gesamtumsatz, den Gesamtgewinn und die insgesamt verkauften Einheiten zu erstellen, PivotTables zu erzeugen, drei Diagramme einzufügen, einen mit dem gesamten Dashboard verbundenen Slicer einzufügen und ein professionelles Design mit Marineblau-Akzenten und gedämpften Grautönen anzuwenden.

Leider ist der Ansatz der direkten Dateigenerierung gescheitert.

Gemini produzierte eine nutzbare Arbeitsmappe, die den Datensatz korrekt wiederaufbaute - allerdings ohne Formeln. Es generierte KPI-Karten und Diagramme, die tatsächliche Werte widerspiegelten, obwohl die Farben nicht meinem Briefing entsprachen, und es basierte auf fest codierten Ausgaben in der Verarbeitungsschicht anstelle eines vollständig wiederverwendbaren PivotTable-Systems.

ChatGPT erstellte ebenfalls ein Arbeitsbuch, aber es kam in einem weitaus weniger vollständigen Zustand an. Der Datensatz wurde nicht vollständig rekonstruiert, das Verarbeitungssheet enthielt nutzlose Platzhalter und die Dashboard-Karten zeigten Nullen und leere Diagramme aufgrund fehlender Datenverbindungen.

Obwohl beide Ergebnisse - insbesondere das von Gemini erzeugte - auf den ersten Blick visuell vielversprechend aussahen, lieferte keines eine zuverlässige, wiederverwendbare Dashboard-Struktur. Ich stellte schnell fest, dass es der falsche Ansatz war, diese Werkzeuge direkt mit der Erstellung der komplexen Tabellenkalkulationsdatei zu beauftragen, selbst mit umfassenden Anweisungen.

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Also habe ich anstatt nach einem fertigen Arbeitsbuch zu fragen, meine Strategie geändert, sodass beide Modelle einen vollständigen Automatisierungsleitfaden erstellen, dem ich folgen könnte, um das Excel-Dashboard manuell zu erstellen. Ich habe denselben Datensatz und dieselben Einschränkungen wie zuvor verwendet, aber den Prompt angepasst, um spezifische Anweisungen, Zellkoordinaten, Farb-Hexcodes und Elementgrößen anzufordern.

Diese Verschiebung veränderte die Art des Vergleichs, indem sie aufzeigte, wie genau jedes Modell abstrakte Anforderungen in konkrete Umsetzungsschritte übersetzen konnte.

Geminis Bauplan war präzise und leicht umzusetzen

Saubere Koordinatenzuordnung machte die manuelle Montage zum Kinderspiel

Geminis Entwurf ließ sich sauber in Excel übertragen, da er genaue Zellreferenzen und spezifische Diagrammbereiche lieferte. Besonders gut gefiel mir, dass er direkte Quellenangaben für Diagramme bereitstellte, wie zum Beispiel bestimmte Bereichsangaben auf Arbeitsblättern, sodass ich sie direkt in die Diagrammquellenfelder von Excel kopieren konnte, anstatt manuell PivotTable-Ausgaben auszuwählen.

Es behandelte KPI-Formeln sauber, stellte sicher, dass PivotTable-Ausgaben mit dem Dashboard-Layout übereinstimmten, und kartierte die Koordinaten konsequent. Die gesamte Struktur fühlte sich stabil an, sobald ich den manuellen Aufbau abgeschlossen hatte.

Das visuelle System von Gemini funktionierte ebenfalls. Es verwendete die angeforderte Farbpalette mit Marineakzenten, strukturierte die KPI-Karten korrekt und schlug ein horizontales Slicer-Layout vor, das den Abstand erheblich verbesserte.

Allerdings musste der Entwurf noch kleinere Korrekturen erfahren. Die Slicer-Abmessungen waren zu klein, um seine Textschaltflächen vollständig anzuzeigen, das Donut-Diagramm ließ ein Segment in der Standard-Neonfarbe, weil das Modell mir nur sagte, fünf der sechs Kategorien neu zu gestalten, und Diagrammtitel fehlten. Außerdem musste ich einige kleinere Anpassungen an den Diagrammelementen und dem vertikalen Abstand vornehmen, um die Lesbarkeit zu verbessern.

Das gesagt, hat keines dieser Probleme die Kernfunktionalität beeinträchtigt, und es dauerte nur etwa zwei Minuten schneller Anpassungen, um das Ergebnis in etwas zu verwandeln, mit dem ich zufrieden war.

Der Entwurf von ChatGPT erforderte umfangreiche manuelle Interpretation

Vage Anweisungen und fehlerhafte Formeln verursachten Reibung

ChatGPT behandelte dieselben Kernkomponenten: Formeln, PivotTable-Einrichtung, Diagrammplatzierung und Slicer-Konfiguration. Allerdings lieferte es mir weitaus ungenauere Koordinatenzuweisungen, was zu einiger Verwirrung führte, als ich die Anweisungen in Excel umsetzte.

Zum Beispiel beschrieb es Layoutbereiche mit allgemeinen Begriffen wie „Hintergrund: Weiß; Unbenutzter Bereich: Weiche graue Füllung“, ohne klare Grenzen zwischen ihnen festzulegen, und das genaue Befolgen der Anweisungen zur Platzierung des Slicers bedeutete, dass dieser von einem der Diagramme verdeckt wurde, sobald ich alles zusammengestellt hatte.

Die Diagramme wirkten auch vertikal komprimiert, was die Lesbarkeit verringerte und mehr manuelle Anpassungen erforderte als das lockerere Layout von Gemini.

KI-Halluzination schlich sich ebenfalls in die Ausgabe von ChatGPT ein. Sie enthielt einen Abschnitt „Executive Insight“, der dazu gedacht war, automatisierte Textkommentare zu erzeugen - diese Funktion schlug jedoch in der Praxis fehl, da die zugrunde liegenden Formeln Fehler oder leere Ergebnisse zurückgaben, was bedeutete, dass ich den zusätzlichen Abschnitt entweder vollständig neu erstellen oder entfernen musste.

Mehrere Formatierungsprobleme mussten korrigiert werden, einschließlich der Standardfarben für Donut-Diagramme, die nicht überschrieben wurden, einer schlechten KPI-Karten-Hierarchie, bei der Labels und Werte keinen unterschiedlichen visuellen Gewicht hatten, und engem Abstand, der dazu führte, dass sich Elemente gegenseitig drängten. ChatGPT sagte mir außerdem nur, den Hintergrund in einem Diagramm zu entfernen, anstatt in allen drei.

Auf der positiven Seite hat es mich ausdrücklich dazu aufgefordert, meine Diagrammobjekte umzubenennen - ein wichtiger Punkt, den Gemini übersehen hat. Und die PivotTable-Anweisungen waren im Allgemeinen leichter zu folgen als die von Gemini, obwohl beide Modelle immer noch ein gewisses vorhandenes Excel-Wissen voraussetzten.

Während keines der Probleme von ChatGPT katastrophal war, bedeutete die schiere Anzahl von ihnen, dass es viel länger dauerte, das Ergebnis zu beheben, als dies bei der Gemini-Ausgabe der Fall war.

Beide KI-Tools verstehen die Grundlagen von Excel, unterscheiden sich jedoch in der Ausführung

Die eigentliche Lücke tritt auf, wenn Elemente auf das Raster abgebildet werden

ChatGPT und Gemini haben beide die Arbeitsmappe korrekt in die Blätter Daten, Verarbeitung und Dashboard gegliedert, gültige KPI-Formeln für Umsatz, Gewinn und verkaufte Einheiten bereitgestellt und die Erstellung von PivotTables sowie die Verbindung von Filtern klar erklärt.

Die kritischen Unterschiede wurden deutlich, als ich die Schritte umsetzte. Gemini lieferte wiederverwendbare, direkt kopierbare Elemente wie explizite Zellbereiche und Diagrammquellen, während ChatGPT auf allgemeine Anweisungen angewiesen war und mit dem Formatieren zu kämpfen hatte. Infolgedessen erforderte Geminis selbstbewusste Ausgabe weniger Korrekturen und ließ sich sauber einfügen, während ChatGPTs weniger präzise Vorlage bedeutete, dass ich viel länger damit verbringen musste, Abstände und visuelle Struktur zu verfeinern, bevor ich die Arbeitsmappe tatsächlich verwenden konnte.

Und der Gewinner ist...

Keines der Modelle lieferte ein vollständig automatisiertes Excel-Dashboard aus der ursprünglichen Arbeitsmappenanfrage. Sobald ich jedoch zum Blueprint-Ansatz wechselte, wurden die Unterschiede deutlicher. Gemini lieferte das präzisere und besser verwendbare Ergebnis und erforderte nur geringfügige Anpassungen, während ChatGPTs verzerrte Layouts und Halluzinationen bedeuteten, dass sein Output mehr manuelle Überarbeitung benötigte, bevor er das gleiche Maß an Perfektion erreichte.

In praktischen Begriffen zeigte das Experiment, dass der entscheidende Unterschied nicht die rohe Fähigkeit, sondern die Präzision der Anweisungen war. Da Gemini klarere Formeln, exakte Rasterkoordinaten und genauere Layoutanweisungen lieferte, war es das einzige Werkzeug, das tatsächlich den manuellen Zeit- und Arbeitsaufwand reduzierte, der erforderlich war, um das Excel-Dashboard zu erstellen, das ich wollte.