Tabellenkalkulation ist aus dem modernen Arbeitsalltag nicht mehr wegzudenken. Ob im Controlling in der Berichtserstellung oder der Projektplanung – Excel ist ein unverzichtbares Werkzeug. Doch im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz stoßen klassische Tabellenkalkulationsprogramme an ihre Grenzen.
Die Standardisierung von Datensätzen wird immer wichtiger, besonders wenn es um den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Schnittstellen geht. Ohne diese Standardisierung lassen sich Sprachmodelle nicht ohne größere Anpassungen und Nachtraining über die eigenen Unternehmensdaten stülpen. Hier kommen Large Tabular Models ins Spiel, die speziell für die Arbeit mit großen Datensätzen entwickelt wurden.
Was sind Large Tabular Models?
Der Begriff Large Tabular Models wurde erstmals 2026 in einem Paper der Forscher:innen Mihaela van der Schaar und Boris van Breugel geprägt. Das Team von van der Schaar an der Uni Cambridge entwickelte das Positionspapier weiter und schlug vor, ein Diffusionsmodell zu entwickeln, das mit Herausforderungen wie unterschiedlichen Spaltentypen und Metadaten besser zurechtkommt.
Bei einem Diffusionsmodell werden die Ausgangsdaten „verrauscht“. Das Modell lernt dabei, wie es vom diffusen Endergebnis zum Original kommt. Anders als bei großen Sprachmodellen funktioniert eine statistische Vorhersage auf Tokenbasis nur leidlich, weil Zahlenwerte in Tokens zerlegt werden müssen. Dies ist deutlich ineffizienter als bei Texten oder Bildern, bei denen eine bestimmte Reihenfolge oder ein bestimmter Aufbau eine fest zugeschriebene Bedeutung ergibt.
Die Bedeutung von Large Tabular Models
Eine Umfrage von Precisely aus dem Jahr 2026 zeigte, dass 43 Prozent der Verantwortlichen „Data Readiness“ als ihr größtes Problem sehen. Excel-Tabellen und dazugehörige Formeln sind zwar kreativ und individuell anpassbar, aber schwer zu vereinheitlichen. Dies macht es für moderne Sprachmodelle von OpenAIAnthropic oder Microsoft schwierig, Tabellenblätter und Datenreihen nutzbar zu machen.
Die Nutzung von Tabellenkalkulationsprogrammen wird in absehbarer Zeit nicht abnehmen. Im kaufmännischen Bereich nutzten beispielsweise zwei Drittel der im Herbst 2026 vom Softwareanbieter Diamant Software Befragten schon lange Tabellenkalkulationssoftware. Etwa zehn Prozent wollten die Nutzung weiter ausbauen. Wenn die Datenbasis für die Weiterverarbeitung eines Datensatzes in Excel nicht korrekt aufbereitet ist, entstehen daraus zahlreiche Probleme.
Unternehmen und Projekte im Bereich Large Tabular Models
Neben Fundamental gibt es einige größere Startups und Firmenprojekte, die sich mit Large Tabular Models oder Tabular Foundation Models beschäftigen. Allein 2026 ist der Markt deutlich in Bewegung. Am 30. Juni veröffentlichte Google mit TabFM beispielsweise eine eigene Spielart dieser KI-Tool-Klasse. Die soll ältere Projekte wie TabICL oder TabPFN bei der Klassifizierung übertrumpfen. Mastercard nutzt die hauseigenen Daten ebenfalls für das Training eines Large Tabular Models, das vor allem zur Betrugsprävention eingesetzt werden soll.
Auch Deutschland spielt in diesem Bereich eine wichtige Rolle. Die Softwarefirma SAP hat beispielsweise ein Auge auf Prior Labs aus Freiburg geworfen, das Ende 2026 unter anderem von einem der Forscher hinter TabPFN gegründet wurde. Laut einer aktuellen Pressemitteilung will der Konzern in den nächsten vier Jahren rund eine Milliarde Euro in den Neuzugang investieren.
