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KI im Einkauf: Chancen, Risiken und Ansätze

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Im vergangenen Jahr wurde die generative AI, oder besser gesagt die Idee davon, in allen Geschäftsbereichen als revolutionäre Entwicklung gefeiert. So auch im Bereich Einkauf und Supply Chain. An dieser Stelle möchten wir jedoch einen Schritt zurücktreten und einen Blick auf die Praxis werfen: Wie sieht die Zukunft von künstlicher Intelligenz (KI) im Einkauf in der Realität aus? 

In diesem Artikel untersuchen wir, wie sich Fortschritte in der KI auf die Aufgaben, die Ergebnisse und die Rolle von Einkaufsexperten auswirken könnten. Darüber hinaus werden die Risiken und empfohlenen Ansätze für die Einführung von KI-Tools erläutert. Es besteht kein Zweifel daran, dass KI die Produktivität und den strategischen Wert des Einkaufs steigern kann - allerdings nur für Unternehmen und Einkaufsmanager, die die richtigen Prozesse anwenden, um das Potenzial von KI zu nutzen und die damit verbundenen Risiken zu minimieren.

KI im Einkauf

Automatisierung wird ein wichtiger Treiber für die Einführung von künstlicher Intelligenz, insbesondere von Large Language Models (LLMs), im Einkauf sein. Eine wachsende Zahl von KI-Tools und -Integrationen rationalisiert Routineaufgaben, die bisher einen Großteil der Zeit eines Teams in Anspruch genommen haben. Zum Beispiel:

  • Dokumentenerstellung: KI kann Routinedokumente wie Bestellungen und Verträge mit geringerer Fehlerwahrscheinlichkeit erstellen und so die Produktivität im gesamten Einkaufszyklus steigern.
  • Dateneingabe und -analyse: KI-Systeme sind hervorragend in der Datenverarbeitung. Sie können große Datensätze verarbeiten, um entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen, was insbesondere bei der Analyse von Lieferantenleistung und Risikofaktoren hilfreich ist.
  • Erstverhandlungen mit Lieferanten: KI kann Routineverhandlungen auf der Grundlage vordefinierter Kriterien verwalten und ermöglicht so die Automatisierung von Erstgesprächen und Verhandlungen über grundlegende Parameter. Dadurch können sich Einkäufer auf strategischere und differenziertere Aspekte ihrer Aufgaben konzentrieren, z. B. auf komplexe Verhandlungen und das Supplier Relationship Management.
  • Überwachung von Markttrends: KI-Algorithmen können Markttrends in Echtzeit überwachen und analysieren. Auf diese Weise erhalten Einkäufer aktuelle Informationen, die eine proaktive und kontinuierliche Entscheidungsfindung auf der Grundlage der neuesten Marktentwicklungen unterstützen.

Langfristig wird der Einsatz von KI im Einkauf über die einfache Automatisierung hinausgehen. Wir erwarten, dass fortgeschrittene Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz im Einkauf folgende Aspekte umfassen werden:

  • Dynamische Verhandlungen: Ausgestattet mit fortgeschrittener natürlicher Sprachverarbeitung und Verhandlungsalgorithmen wird KI datengestützte und komplexe Verhandlungen unterstützen, einschließlich der Verwaltung komplexer Vertragsbedingungen und komplizierter Preisstrukturen sowie der Anpassung von Vereinbarungen an die spezifischen Bedürfnisse beider Parteien. Das Verstehen und Anpassen der feinen Nuancen von Verhandlungen werden eine wichtige Entwicklung in der Rolle der KI im Einkauf darstellen. Die Kombination von künstlicher und menschlicher Intelligenz wird zu noch besseren Ergebnissen führen.
  • Strategischer Einkauf durch Predictive Analytics: Die Integration KI-gestützter Predictive Analytics in den Einkauf wird eine strategisch dynamische Funktion schaffen, die Markttrends vorhersagt und potenzielle Störungen in der Lieferkette antizipiert. Diese Systeme werden umfassende Datenanalysen nutzen, um proaktive Anpassungen der Einkaufsstrategien zu empfehlen und Unternehmen dabei zu unterstützen, in einem sich schnell verändernden Umfeld die Nase vorn zu behalten.
  • Ganzheitliche Nachhaltigkeitsbewertungen: KI-Tools werden eine zentrale Rolle bei ganzheitlichen Nachhaltigkeitsbewertungen spielen. Sie werden nicht nur die Umweltauswirkungen von Lieferanten bewerten, sondern auch verschiedene Datensätze zu ethischen Geschäftspraktiken, sozialer Verantwortung und allgemeinen Unternehmenswerten analysieren. Unternehmen werden in der Lage sein, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um ihre Einkaufsprozesse mit ihren umfassenderen Zielen in Bezug auf soziale Verantwortung und ökologische Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen.

Die Automatisierung von Routineaufgaben wird Einkäufer zunehmend von administrativen und sich wiederholenden Aufgaben befreien, so dass sie sich stärker auf höherwertige Aufgaben wie strategische Planung, Beziehungsaufbau und kreative Problemlösung konzentrieren können.

Eine häufige Sorge im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sind die Auswirkungen auf die Arbeitsplätze. Die menschlichen Elemente des Einkaufs, wie der Aufbau und die Pflege von Beziehungen zu Lieferanten und innerhalb des Unternehmens, werden jedoch weiterhin von entscheidender Bedeutung sein. Langfristig, wenn die KI mehr und mehr Aufgaben übernimmt, werden die Tätigkeiten im Einkauf mehr menschliche Fähigkeiten erfordern, wie z.B. differenzierte Entscheidungsfindung, emotionale Intelligenz und den Aufbau und die Pflege von Beziehungen. Mit anderen Worten: Wir erwarten eine Verschiebung der Kompetenzen, die für eine erfolgreiche Einkaufsabteilung erforderlich sind. Durch die Automatisierung könnten einige Fähigkeiten an Bedeutung verlieren, während die Nachfrage nach technischem Wissen, strategischem Denken und Kooperationsfähigkeit steigen wird. Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel.

Letztlich können Technologie und Daten nur bis zu einem bestimmten Punkt eingesetzt werden. Der Einkauf sollte sich darauf konzentrieren, KI als Verbündeten zu nutzen, um bessere Lieferantenergebnisse zu erzielen und komplexe Verhandlungen zu steuern. Die Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz wird die besten Ergebnisse liefern - und wie bei jeder Veränderung sind die richtigen Prozesse und Schulungen erforderlich, um dies zu erreichen.

 

Implementierung von KI: Risiken, Herausforderungen und empfohlene Ansätze 

Die Einführung von KI in Unternehmen bietet Chancen, birgt aber auch Risiken. Unternehmen müssen sich mit diesen Risiken im Vorfeld auseinandersetzen. Ein großer Teil der Risikominimierung sollte sich darauf konzentrieren, bereits vor der Implementierung die Grundlagen für eine angemessene Nutzung zu schaffen.

Unterschätzen Sie nicht die Bedeutung von Schulung und Training

Es ist sehr wahrscheinlich, dass das Verständnis und die Erfahrung im Umgang mit KI-Tools innerhalb der Organisation unterschiedlich sein werden. Die Risiken, die sich aus einer missbräuchlichen oder unsachgemäßen Nutzung von KI ergeben (und die potenziellen Chancen, die sich aus einer angemessenen Nutzung ergeben), erfordern die Implementierung formaler Schulungsstrukturen, um ein gemeinsames Verständnis der Auswirkungen der Nutzung von KI zu schaffen.

Ein Beispiel hierfür sind KI-Chatbots wie ChatGPT oder Google Gemini. Mitarbeiter müssen davor gewarnt werden, sensible oder vertrauliche Informationen einzugeben (wenn es sich nicht um eine private Angelegenheit handelt) - in der Geschäftswelt gab es bereits Fälle von Informationslecks durch solche Tools. Bevor Sie Ihren Teams KI-Tools zur Verfügung stellen, sollten Sie sicherstellen, dass sie sich dieser Risiken bewusst sind und wissen, wie sie diese sicher nutzen können. Darüber hinaus sollten sich Ihre Teams darüber im Klaren sein, dass KI-Ergebnisse nicht fehlerfrei sind und immer durch menschliches Urteilsvermögen validiert werden sollten, insbesondere wenn die Ergebnisse für eine wichtige Geschäftsentscheidung verwendet werden.

Data and Governance: Eine solide Grundlage schaffen

Die Leistung von KI-Tools ist nur so gut wie die verfügbaren Daten. Unvollständige oder minderwertige Daten führen zu Leistungs- und ethischen Risiken, wie z. B. einer voreingenommenen Auswahl von Lieferanten, einer falschen Einschätzung von Markttrends oder falschen Annahmen über die Leistung von Lieferanten. Stellen Sie sicher, dass die verwendeten Daten korrekt und einsatzbereit sind, oder riskieren Sie, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage irreführender Informationen zu treffen. Dies wirft auch die „make or buy“-Frage auf, da Tools von Drittanbietern eine Blackbox sein können. Wir schlagen vor, dass Unternehmen die Bedeutung der Rolle und des Outputs eines Tools gegenüber der verfügbaren Transparenz und den erforderlichen Investitionen abwägen.

Stellen Sie vor der Implementierung oder Integration eines Tools eine angemessene Governance sicher, die ein umfassendes Verständnis der Anwendungsfälle, Risiken, Schutzmaßnahmen und des Zugriffs auf Daten und Inhalte erfordert. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie Ihre Kostenmodelle und Ressourcenanforderungen verstehen, bevor Sie beginnen. Binden Sie das Management und die relevanten Stakeholder (z. B. Rechtsabteilung, Technik, Finanzen) in den Entscheidungs- und Implementierungsprozess ein. Prüfen Sie, ob Sie intern über die richtigen Kompetenzen verfügen oder ob Sie die Unterstützung eines externen Experten benötigen.

Beginnen Sie mit einer schrittweisen Einführung von KI und stellen Sie sicher, dass Sie den Einsatz und die Auswirkungen kontinuierlich überwachen.

Erste Schritte

Wir stehen an der Schwelle eines Umbruchs im Einkauf, in dem generative AI nicht mehr nur ein Schlagwort ist, sondern zum strategischen Verbündeten des Einkaufs wird. Wenn künstliche Intelligenz akzeptiert und richtig eingesetzt wird, kann sie den Einkauf auf seinem Weg zum strategischen Partner des Unternehmens weiter voranbringen. Einkaufsteams, die sich nur langsam anpassen, laufen jedoch Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten und den Anschluss zu verlieren. Die Umsetzung, die Akzeptanz und die Entwicklung von Einstellungen und Fähigkeiten können nicht über Nacht erfolgen - der Schlüssel liegt darin, jetzt damit zu beginnen, eine Ära des besseren Einkaufs einzuläuten.