10+ KI-Beschaffungsanwendungsfälle & Fallstudien

Da die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) von einem breiteren Publikum geschätzt werden, wächst die Zahl der KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen täglich. KI im Beschaffungssektor bildet da keine Ausnahme.

Sehen Sie einen umfassenden Überblick über den KI-Beschaffungsprozess mit detaillierten Gründen für dessen Einführung, verschiedenen Anwendungsfällen, den Top-5-KI-Beschaffungstools, spezifischen Fallstudien für jeden Anwendungsfall, der Bedeutung und den Vorteilen der KI-Beschaffung sowie den Technologien, die dabei zum Einsatz kommen:

Warum müssen Beschaffungsteams KI nutzen?

Daten sind für Beschaffungsteams entscheidend, denn ohne externe oder interne Daten können sie weder die Ausgaben für Waren und Dienstleistungen verfolgen noch Lieferanten- und Anbieterbeziehungen effektiv verwalten. Das zunehmende Datenvolumen ermöglicht es Beschaffungsteams, Kosteneinsparungen und Lieferanten-/Anbieterleistungsrisiken effizienter zu steuern.

Datengestützte Entscheidungsfindung ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Käufer Waren und Dienstleistungen zum bestmöglichen Preis unter den besten Bedingungen erwirbt. Die Beschaffung umfasst eine enorme Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten (z. B. Verträge, Rechnungen und andere Dokumente), was die Analyse mit herkömmlicher Software erschwert.

Machine-Learning-Modelle und generative KI sind darauf ausgelegt, solche vorhandenen Daten zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus abzuleiten. Dies macht die Beschaffung zu einem idealen Anwendungsfeld für KI, da KI-Algorithmen Einblicke liefern und Unternehmen helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Laut einer Umfrage von Deloitte gaben mehr als 60% der Chief Procurement Officers an, dass sie Advanced Analytics nutzen.¹

11 Anwendungsfälle von KI in Beschaffungsprozessen

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Beschaffung von einer reaktiven zu einer proaktiven Funktion transformieren, die Erkenntnisse generiert und die operative Effizienz verbessert. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören:

Lieferantenmanagement

1. Vertragsmanagement

Warum es wichtig ist

Effektives Vertragsmanagement ist entscheidend für das Risikomanagement und die Optimierung von Lieferantenbeziehungen. Herkömmliche Vertragsmanagementprozesse können langsam und fehleranfällig sein.

KI-Lösung

KI-gestützte Vertragsmanagement-Tools vereinheitlichen das Vertragslebenszyklusmanagement und die Extraktion von Vertragsdaten. Mithilfe von NLP und maschinellem Lernen analysieren diese Tools die Vertragssprache, identifizieren Schlüsselbegriffe und verwalten Vertragslebenszyklusereignisse. Sie automatisieren die Erstellungs-, Prüfungs- und Genehmigungsprozesse, was die Durchlaufzeiten verkürzt und die Compliance verbessert.

Vorteile:

• Automatisierte Vertragserstellung und -prüfung.
• Verbessertes Risikomanagement.
• Optimiertes Vertragslebenszyklusmanagement, das die Lieferantenbeziehungen und die operative Effizienz verbessert.

Fallstudie

Ein Fortune-200-Pharmaunternehmen nutzte eine KI-Beschaffungssoftware, um seinen klinischen Studienprozess zu verbessern, indem es eine End-to-End-Plattform für präklinische und klinische Forschung aufbaute. Das KI-gestützte Vertragsmanagement optimierte die Lieferantenintegration, beschleunigte die Arzneimittelentwicklung und verbesserte die Patientenüberwachung.

Dieser Ansatz führte zur Gründung der Strategic Transactions Group, zum Abschluss mehrerer Vereinbarungen und zur Entwicklung von Prozessen, die die Arzneimittelentwicklungszeit erheblich verkürzten und die Betriebskosten optimierten, was ein effizientes und effektives Management klinischer Studien gewährleistete.²

2. Lieferantenrisikomanagement

Warum es wichtig ist

Das Management von Lieferantenrisiken ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines stabilen und widerstandsfähigen Lieferantenbeziehungsmanagements. Die frühzeitige Erkennung potenzieller Lieferantenleistungsrisiken kann Störungen verhindern und die Organisation schützen.

KI-Lösung

KI nutzt Big-Data-Methoden, um Millionen vorhandener Datenquellen zu durchsuchen und Warnmeldungen zu potenziellen Risikopositionen in den gesamten Lieferkettenprozessen bereitzustellen. Dieser proaktive Ansatz des Risikomanagements verbessert die Fähigkeit, auf neu auftretende Bedrohungen zu reagieren.

Vorteile:

• Proaktive Identifizierung von Lieferantenrisiken.
• Erhöhte Widerstandsfähigkeit und Stabilität des Lieferkettenmanagements.
• Verbesserte Fähigkeit zur Risikominderung und Aufrechterhaltung der Betriebskontinuität.

Praxisbeispiel

Eine führende globale Fast-Food-Kette war aufgrund einer übermäßigen Abhängigkeit von zwei Hauptlieferanten für ihre Saucen-Kategorie einem erheblichen Lieferantenrisiko ausgesetzt, von denen einer im Vereinigten Königreich ansässig war. Diese Abhängigkeit gab Anlass zur Sorge, insbesondere angesichts möglicher Brexit-Auswirkungen auf die Lieferketten. Um diese Risiken zu mindern, setzte das Unternehmen KI-gestützte Software zur Bewertung und Identifizierung alternativer Lieferanten ein.

Diese KI-Beschaffungssoftware analysierte die Marktnachfrage und die Lieferantenkapazitäten und ermöglichte es der Kette, die Netzwerkdistanz um 25% zu reduzieren und Einsparungen von €3,2 Millionen jährlich zu erzielen.

Durch die Optimierung des Liefernetzwerks und die Identifizierung inländischer Optionen in Europa verringerte der Fast-Food-Riese die Abhängigkeit von Importen aus dem Vereinigten Königreich und stärkte die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette, was einen reibungsloseren und kosteneffizienteren Betrieb gewährleistete.³

Analyse

3. Ausgabenanalyse & -klassifizierung

Warum es wichtig ist

Genaue Ausgabendaten sind die Grundlage für effektive Ausgabenmanagementstrategien. Das Verständnis der internen Ausgaben ist entscheidend für robuste Prozesse und das Compliance-Management.

KI-Lösung

KI-gestützte Ausgabenklassifizierungsalgorithmen durchsuchen dynamisch Einzelpostendetails und kennzeichnen Schlüsselwörter zur Zuordnung zu Ausgabenkategorien. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen erreichen diese Algorithmen eine Genauigkeit von etwa 97%, was die Präzision erhöht und den Wert der Ausgabenanalyse steigert.⁴

Vorteile:

• Erhöhte Genauigkeit bei der Ausgabenklassifizierung.
• Verbesserte Ausgabenanalyse und Kategoriemanagement.
• Identifizierung von Kosteneinsparungsmöglichkeiten durch bessere Ausgabentransparenz.

Praxisbeispiel

Das bestehende Beschaffungssystem von Pentair war veraltet und komplex und erforderte viel Zeit, um Ausgabendaten über Geschäftsbereiche hinweg abzugleichen. Eine KI-Beschaffungslösung, die weltweit in zwei Monaten implementiert wurde, transformierte den Beschaffungsprozess von Pentair.

Infolgedessen lieferte sie über 90% Genauigkeit bei der Ausgabenklassifizierung und ermöglichte erhebliche Verbesserungen bei der Lieferantenkonsolidierung und den Zahlungsbedingungen. Dies führte zu einer Verbesserung des Working Capital um $15 Millionen und befähigte Category Manager, Einsparungsmöglichkeiten zu identifizieren, was die strategische Beschaffung und das Ausgabenmanagement im gesamten Unternehmen vorantrieb.⁵

4. Anomaly-Erkennung

Warum es wichtig ist

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, Anomalien wie Betrug, Compliance-Verstöße oder Preisänderungen in der Lieferantenlandschaft automatisch zu erkennen.

KI-Lösung

KI kann große Datenmengen verarbeiten, um Echtzeit-Updates zu Anomalien und Veränderungen in der Betriebsumgebung zu liefern. Diese Fähigkeit ermöglicht sofortige Benachrichtigungen über bedeutende Entwicklungen mit verbesserter Genauigkeit.

Quelle: Datanami⁶

Vorteile:

• Automatisierte Erkennung von Anomalien und Unregelmäßigkeiten.
• Verbessertes Risikomanagement und Risikominderung.
• Echtzeit-Einblicke in betriebliche Veränderungen.

Fallstudie

KI hat bei der Anomalieerkennung große Vorteile gebracht, insbesondere im Kreditorenprozess. Angesichts eines hohen Rechnungsvolumens von globalen Partnern stand das Finanzteam von Scribd vor Herausforderungen bei der manuellen Eingabe und potenziellen Fehlern. Durch die Nutzung von KI-Beschaffungsautomatisierungsfunktionen optimierten sie den Abgleich von Bestellungen, eliminierten Dateneingabefehler und beschleunigten die Finanzprozesse um 60%.

Diese künstliche Intelligenz in der Beschaffung ersparte ihnen sowohl die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter als auch eine deutliche Verbesserung des Ausgabenmanagements und der Finanztransparenz, sodass sich das Team auf strategische Aufgaben und den Kundenservice konzentrieren konnte.⁷

5. Automatisierte Compliance

Warum es wichtig ist

Compliance-Management ist eine kritische, aber oft manuelle und zeitaufwändige Aufgabe. Die Sicherstellung der Einhaltung von Zahlungsbedingungen, Vertragsklauseln und Beschaffungsrichtlinien ist für das Risikomanagement unerlässlich.

KI-Lösung

KI kann Vertrags-, Rechnungs- und Bestelldaten strukturieren, um Compliance-Verstöße automatisch zu identifizieren und hervorzuheben. Durch den Einsatz von KI können Beschaffungsteams Zahlungsbedingungen vergleichen, Verstöße feststellen und Duplikate automatisch erkennen.

Vorteile:

• Automatisierte Compliance-Prüfungen.
• Reduziertes Risiko von Verstößen und damit verbundenen Strafen.
• Verbesserte Effizienz bei der Abwicklung compliance-bezogener Aufgaben.

Praxisbeispiel

Die MTN Group, ein großer Telekommunikationsanbieter in Afrika und dem Nahen Osten, stand aufgrund der Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen vor Herausforderungen durch langsame und fehleranfällige Finanzprozesse. Um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern, setzte MTN KI für die Finanzberichterstattung und Steuer-Compliance ein.

Diese Umstellung reduzierte die Budgetvorbereitungszeit der Zentrale um 50%, versorgte die Führungskräfte mit konsistenten und genauen Daten und verbesserte die Steueraufsicht in 23 Ländern. Durch die Standardisierung von Prozessen und die Integration von KI verbesserte MTN seine Compliance und operative Agilität erheblich.⁸

Automatisierung manueller Aufgaben

6. Kreditorenbuchhaltungs-(AP)-Automatisierung

Warum es wichtig ist

Der Kreditorenbuchhaltungsprozess umfasst mehrere manuelle Phasen, die die Rechnungsverarbeitung und -genehmigungen verlangsamen können. Automatisierung ist der Schlüssel zur Verbesserung von Effizienz und Genauigkeit.

KI-Lösung

KI und maschinelles Lernen automatisieren den AP-Prozess und reduzieren die Anzahl menschlicher Eingriffe pro Rechnung. Diese Lösung verbessert die Effizienz, senkt die Kosten und bietet integrierte Compliance. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Anwendungen in Kreditorenbuchhaltungs-(AP)-Prozessen.

Vorteile:

• Schnellere Rechnungsverarbeitung und -genehmigungen.
• Reduzierter manueller Aufwand und damit verbundene Fehler.
• Verbesserte Compliance und Kosteneinsparungen im AP-Betrieb.

Fallstudie

Eine KI-Beschaffungssoftware unterstützt Landsec erheblich bei der Automatisierung seiner Kreditorenbuchhaltungs-(AP)-Prozesse, was zu Zeiteinsparungen, reduzierter manueller Arbeitsbelastung und verbesserter Produktivität führt, wie AP-Automatisierungsfallstudien belegen. Mit der AP-Automatisierung erzielt Landsec bis zu 92% Zeitersparnis bei manuellen Datenerfassungs- und Validierungsaufgaben.

Die Plattform verbindet den Workflow von Landsec und die proprietäre App ICE nahtlos mit der KI-Engine und dem Validierungsbildschirm. Sie erfasst effizient Daten aus Überweisungsavisen und gleicht sie mit den Kontoauszugsdaten von Landsec ab, wodurch der AP-Automatisierungsprozess optimiert und die allgemeine Betriebseffizienz gesteigert wird.

7. Rechnungsdatenextraktion

Warum es wichtig ist

Als Teil der AP-Automatisierung ist die manuelle Rechnungsverarbeitung zeitaufwändig und fehleranfällig. Die Automatisierung dieses Prozesses ist unerlässlich, um den Workflow zu steuern und die interne Datenerfassung effizient zu verifizieren.

KI-Lösung

Generative KI-Lösungen, einschließlich Computer Vision und Natural Language Processing (NLP), automatisieren die Extraktion von Rechnungsdaten. Diese Lösung kann in bestehende Systeme integriert werden, um den Rechnungsverarbeitungs-Workflow zu optimieren.

Vorteile:

• Automatisierte Rechnungsverarbeitung.
• Deutliche Reduzierung der Rechnungsverarbeitungszeit.
• Verbesserte Genauigkeit und Effizienz bei der Datenerfassung.
• Verbesserte Kontrolle über den Procure-to-Pay-Prozess.

Fallbeispiel

Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle im Rechnungsdatenextraktionsprozess von Jumio und ermöglicht schnelle und genaue Verifizierungen bei gleichzeitiger Bekämpfung von Betrug und Geldwäsche. Durch den Einsatz von KI-Beschaffungssoftware automatisiert Jumio die Bestell- und Rechnungsverarbeitung, beschleunigt die Abstimmungszeiten und lässt sich nahtlos in ERP-Systeme wie NetSuite integrieren.

Diese Automatisierung spart dem Finanzteam Zeit und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und Effizienz bei der Verwaltung von Beschaffungs- und Kreditorenbuchhaltungsprozessen, sodass sich Jumio auf strategische Initiativen und die Kundenwirkung konzentrieren kann.⁹

8. Beschaffungs-Chatbots

Warum es wichtig ist

Beschaffungsteams verbringen oft viel Zeit damit, Routineanfragen von Mitarbeitern und Lieferanten zu beantworten, was den Betrieb verlangsamen kann.

KI-Lösung

KI-gestützte Beschaffungs-B2B-Chatbots bieten Unterstützung bei Beschaffungsanfragen über eine Textoberfläche. Diese Chatbots können Anfragen zu Bestellstatus, Lieferstatus, Lagerverfügbarkeit, Lagerpreisen, Lieferantenstatus und Kontaktdaten bearbeiten. Sie können Beschaffungsleiter auch über Genehmigungen von Bestellungen und Kaufverträgen benachrichtigen und so sofortiges Handeln ermöglichen.

Vorteile:

• Automatisierte Bearbeitung von Routine-Beschaffungsanfragen.
• Schnellere Reaktionszeiten und verbesserte Benutzererfahrung.
• Erhöhte Effizienz im Beschaffungsbetrieb.

Praxisbeispiel

KI-Lösungen spielen eine zentrale Rolle bei den Beschaffungsverhandlungen von Walmart, insbesondere mit Kleinstlieferanten. Durch den Einsatz eines KI-gestützten Chatbots kann Walmart fokussierte Verhandlungen mit einer großen Anzahl von Lieferanten führen und Vereinbarungen erzielen, die für beide Parteien vorteilhaft sind.

Der Chatbot automatisiert den Verhandlungsprozess, spart Zeit und Ressourcen und verbessert gleichzeitig die Konditionen und die Flexibilität innerhalb der Lieferkette. Dieser innovative Ansatz ermöglicht es Walmart, Verhandlungen effizient zu führen, Einsparungen zu erzielen und die allgemeine Widerstandsfähigkeit seiner Beschaffungsprozesse zu verbessern.¹⁰

9. Strategische Beschaffung

Warum es wichtig ist

Strategische Beschaffung umfasst die Verwaltung und Automatisierung von Beschaffungsveranstaltungen zur Optimierung von KI-Beschaffungsprozessen. Die manuelle Verwaltung dieser Veranstaltungen ist ineffizient und fehleranfällig.

KI-Lösung

KI und maschinelles Lernen werden eingesetzt, um Angebotstabellen zu erkennen und spezialisierte kategoriespezifische eSourcing-Bots für Rohstoffe, Wartung und Reparaturen zu entwickeln. Diese Bots automatisieren und optimieren den Beschaffungsprozess.

Vorteile:

• Automatisiertes Management von Beschaffungsveranstaltungen.
• Verbesserte Effizienz und Genauigkeit bei der strategischen Beschaffung.
• Verbesserte Fähigkeit, Daten für bessere Beschaffungsentscheidungen zu nutzen.

Fallstudie

Kärcher stand in der nicht-produktionsbezogenen Beschaffung aufgrund zeitaufwändiger manueller Verhandlungsprozesse vor Herausforderungen. Um dies zu adressieren, implementierte Kärcher eine Lösung für autonome Abläufe, die erhebliche Effizienzsteigerungen brachte.

Diese KI-gestützte Plattform automatisierte die Durchführung, Verhandlung und Vergabe taktischer Beschaffungsprozesse, optimierte die Vorauswahl von Bestellanforderungen und reduzierte den manuellen Aufwand.

Infolgedessen erzielte Kärcher erhebliche Rabatte und Zeitersparnisse, sodass sich die Beschaffungsmitarbeiter auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren konnten. Dieser KI-gesteuerte Ansatz optimierte sowohl die Prozesseffizienz als auch die allgemeine Beschaffungsqualität. Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt ist Kärcher nun bereit, diese Lösung unternehmensweit zu skalieren und die strategische Beschaffung sowie globale Einblicke zu verbessern.¹¹

10. Globale Beschaffung

Warum es wichtig ist

Globale Beschaffung bedeutet, sich in einem komplexen Geflecht aus externen Daten und Lieferkettendynamiken zurechtzufinden. Effektive Beschaffungsstrategien erfordern Einblicke in globale Liefertrends und zukünftige Marktbedingungen.

KI-Lösung

KI-Tools ermöglichen es Unternehmen, marktdatengestützte Erkenntnisse für übergeordnete Beschaffungsstrategien zu nutzen. KI kann Veränderungen in globalen Liefertrends erkennen, Marktpreise vorhersagen und Beschaffungsstrategien für verschiedene Produktkategorien informieren.

Vorteile:

• Datengestützte Produkt- und Lieferanteneinblicke.
• Verbesserte strategische Beschaffungsentscheidungen.
• Verbesserte Fähigkeit, auf globale Lieferkettenstörungen zu reagieren.

Fallstudie

Ein Fortune-500-Öl- und Gasunternehmen litt unter Ineffizienzen und Datensilos aufgrund der Abhängigkeit von 15 veralteten kundenspezifischen Lösungen für seinen Beschaffungsprozess. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, implementierte das Unternehmen ein einheitliches globales System, das die 15 Lösungen auf zwei konsolidierte.

Dieses KI-gestützte System verbesserte die Beschaffungsleistung durch Echtzeit-Einblicke, steigerte die eSourcing-Akzeptanz um 20% und erhöhte den Beschaffungs-ROI um 15%. Das optimierte System ermöglichte auch schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen und ein besseres Vertrags- und Ausgabenmanagement, wodurch die globale Beschaffungsstrategie des Unternehmens erheblich optimiert wurde.¹²

11. Informationssammlung und Angebotsvergleichsautomatisierung

Warum es wichtig ist

Beschaffungseinkäufer verbringen viel Zeit mit administrativen Aufgaben wie der Suche nach Lieferanten, dem Sammeln grundlegender Produktinformationen, der Standardisierung von Angebotsformaten für den Vergleich und der Validierung von Lieferantenqualifikationen.

KI-Lösung

KI-Tools können diese Aufgaben der Informationssammlung und des Angebotsvergleichs automatisieren, sodass sich Einkäufer auf die Lieferantenbewertung und Entscheidungsfindung konzentrieren können.

Fallstudie

Der globale Hersteller Schneider Electric nutzt KI-gestützte Beschaffungsassistenten zur Unterstützung von Beschaffungsaktivitäten, indem er die Lieferanteninformationsbeschaffung und Angebotsbewertung automatisiert.¹³ Das System extrahiert Schlüsselinformationen aus Lieferantenvorschlägen, organisiert Angebote in einem standardisierten Format und hebt Unterschiede bei Preisen, Lieferbedingungen und technischen Spezifikationen hervor. Die Automatisierung dieser sich wiederholenden Aufgaben reduzierte die Zeit, die Beschaffungsteams mit der Prüfung von Angeboten verbringen, und ermöglichte es den Einkäufern, sich auf Lieferantenauswahl und Verhandlung statt auf administrative Arbeiten zu konzentrieren.

Top 5 KI-gestützte Beschaffungssoftware

Hauptmerkmale von KI-Beschaffungssoftware

KI trägt dazu bei, Beschaffungstools effizienter und einfacher zu verwalten. Hier sind drei wichtige Funktionen, die Sie häufig finden werden:

• Bestandsverwaltung: KI kann Bestände in Echtzeit verfolgen. Sie hilft Teams zu wissen, was auf Lager ist, was zur Neige geht und wann nachbestellt werden muss. Dies reduziert Abfall und vermeidet Verzögerungen.
• Vertragsverwaltung: Diese Tools helfen bei der Speicherung, Prüfung und Überwachung von Verträgen. KI kann Schlüsselbegriffe hervorheben, Risiken kennzeichnen und Warnungen senden, bevor Verträge auslaufen. Dies spart Zeit und verbessert die Compliance.
• AP-Automatisierung: Die AP-Automatisierung nutzt KI, um Rechnungen schneller zu verarbeiten. Sie kann Rechnungen mit Bestellungen abgleichen, auf Fehler prüfen und zur Genehmigung weiterleiten. Dies reduziert manuelle Arbeit und beschleunigt Zahlungen.

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Die Auswirkungen generativer KI auf die Beschaffung

Generative KI wird die Beschaffung revolutionieren, indem sie die Art und Weise verändert, wie Entscheidungen getroffen, Prozesse verwaltet und Interaktionen gehandhabt werden. Die wichtigsten Wege, wie generative KI die KI-Beschaffung verändern wird:

Echtzeit-Einblicke: Generative KI wird Echtzeit-Experteneinblicke liefern und datengestützte Strategien für alle Ausgabenkategorien und Entscheidungen ermöglichen. Dieser Wandel stellt sicher, dass Beschaffungsprozesse strategischer und fundierter sind.

Personalisierung: Künstliche Intelligenz wird jede Ausgabe und Interaktion auf die spezifischen Bedürfnisse von Beschaffungsfachleuten, Lieferanten, Produkten, Dienstleistungen und Waren zuschneiden. Dieses Maß an Personalisierung wird die Zufriedenheit und Effizienz bei Beschaffungsaktivitäten steigern.

Demokratisierung der spezialisierten Beschaffungsfunktion: Aufgaben, die früher jahrelange Spezialerfahrung erforderten, werden mit KI-Unterstützung auch für Anfänger zugänglich sein. Diese Demokratisierung wird die spezialisierte Beschaffungsarbeit breiter zugänglich und handhabbar machen.

Arbeitsreduzierung: Ein erheblicher Teil der derzeitigen Source-to-Pay-(S2P)-Arbeit wird automatisiert oder eliminiert. Self-Service- und Produktivitätsverbesserungen werden die Arbeitsbelastung drastisch reduzieren.

KI-Technologien in der Beschaffung

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht es Beschaffungsteams, selbstlernende automatisierte Statistiken zu nutzen und so ihre Fähigkeit zu verbessern, Herausforderungen zu bewältigen und die operative Effizienz zu optimieren. Im Gegensatz zu Robotic Process Automation (RPA), die auf automatisierte Aufgaben beschränkt ist, können ML-Algorithmen lernen und sich anpassen und liefern überlegene Qualität und Ergebniswirkung. Zu den häufigsten Anwendungen in der Beschaffung gehören:

• Überwachtes Lernen wird häufig in der Ausgabenanalyse eingesetzt und unterstützt die Ausgabenklassifizierung und strategische Entscheidungsfindung.
• Unüberwachtes Lernen ist nützlich, um versteckte Erkenntnisse in Beschaffungsdaten aufzudecken.
• Bestärkendes Lernen ermöglicht es Algorithmen, aus Aktionen und deren Konsequenzen zu lernen und möglicherweise zukünftige Beschaffungsstrategien zu gestalten.
• Deep Learning bietet spannende Möglichkeiten für fortgeschrittene Datenanalysen.

Natural Language Processing (NLP)

NLP ist eine weitere KI-Facette, die die Beschaffung transformiert, indem sie ein besseres Verständnis, die Interpretation und Manipulation menschlicher Sprache ermöglicht. Zu den häufigsten Anwendungen in der Beschaffung gehören:

• Automatisiertes Text-Parsing extrahiert Daten wie Kündigungstermine, Zahlungsbedingungen und Neuverhandlungsrechte aus Verträgen und verbessert die Effizienz des Vertragsmanagements.
• KI-gesteuerte Worteinbettung hilft bei der Analyse von Textdaten in Bestellungen. Durch die Kartierung von Wörtern und Phrasen im Verhältnis zueinander optimiert sie die Kategorisierung und ermöglicht eine bessere Ausgabenanalyse und Beschaffungsentscheidungen.
• Natural Language Generation (NLG) treibt Chatbots und virtuelle Assistenten an, die menschliche Anfragen interpretieren und Antworten generieren, wenn auch derzeit in der Beschaffung auf bestimmte Aufgaben beschränkt.

Robotic Process Automation (RPA)

Obwohl technisch gesehen keine KI, liefert RPA erhebliche Vorteile in Bezug auf Prozesseffizienz und Produktivität. RPA kann in der Beschaffung auf folgende Weise eingesetzt werden:

• Automatisierte Rechnungsverarbeitung: RPA-Systeme optimieren die Rechnungsverarbeitung durch Automatisierung der Datenextraktion, -validierung und -abstimmung und minimieren so Fehler und Verarbeitungszeit.
• Bestellgenerierung: RPA automatisiert die Erstellung von Bestellungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Kriterien und gewährleistet so schnelle und genaue Beschaffungsprozesse.
• Automatisierte Aufgabenausführung: RPA automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Kommunikation und schafft so Zeit für strategische Beschaffungsinitiativen.

Agentische Orchestrierung

Die agentische Orchestrierung stellt den Wandel vom „KI-Assistenten“ zum „KI-Operator“ dar. Sie beinhaltet das Design und Management von Multi-Agenten-Ökosystemen, in denen spezialisierte digitale Mitarbeiter zusammenarbeiten, um komplexe, durchgängige Beschaffungszyklen ohne schrittweise menschliche Eingriffe auszuführen. Zu den wichtigsten technologischen Komponenten gehören:

• Multi-Agenten-Koordination: Orchestriert spezialisierte Agents (z. B. Sourcing-, Risiko- und Rechts-Agents), die parallel arbeiten, Empfehlungskonflikte lösen und Aktionen basierend auf globalen Geschäftszielen priorisieren.
• Zielgesteuerte Reasoning-Engines: Im Gegensatz zu starren RPA-Skripten nutzen diese Systeme Reasoning-Modelle, um übergeordnete Ziele wie „Diversifizierung der Lieferkette für Komponente X“ in autonome Teilaufgaben zu zerlegen, einschließlich Marktforschung, Prüfung und Ausarbeitung von Gegenangeboten.
• Model Context Protocol (MCP): Ein standardisiertes Protokoll, das es Agents ermöglicht, sicher Tools über unterschiedliche Systeme hinweg aufzurufen. Dies erlaubt einem Agenten, autonom Produkte zu entdecken, ERP-Bestände zu prüfen und Bestellungen direkt innerhalb der Reasoning-Engine auszuführen.
• Zustandsbehaftete Governance & Gedächtnis: Hält ein Arbeitsgedächtnis über langfristige Beschaffungsereignisse hinweg aufrecht und stellt sicher, dass sich Agents an vergangene Lieferanteninteraktionen erinnern und vordefinierte ethische Leitplanken sowie Human-in-the-Loop-Eskalationsschwellen einhalten.

5 Hauptvorteile von KI-Beschaffungsprozessen

1. Verbesserte Entscheidungsfindung

KI-gestützte Analysen versorgen Beschaffungsfachleute mit umfassenden Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen. Machine-Learning-Algorithmen erkennen Muster, Trends und Anomalien in Beschaffungsdaten und ermöglichen eine fundierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Predictive und Prescriptive Analytics. Dieser datengestützte Ansatz verbessert die strategische Beschaffungsplanung, Lieferantenauswahl und das Risikomanagement.

2. Optimierte Abläufe

Die Automatisierung durch KI-Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) optimiert sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben in der Beschaffung. Von der Rechnungsverarbeitung und Bestellgenerierung bis hin zur Lieferantenintegration und Vertragsverwaltung optimiert die KI-gesteuerte Automatisierung Abläufe, reduziert manuelle Fehler und steigert die Prozesseffizienz. Dies ermöglicht es Beschaffungsteams, sich auf strategische Initiativen und wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren.

3. Kosteneinsparungen

KI-gestützte Kostenoptimierungstools analysieren Ausgabenmuster, identifizieren Kosteneinsparungsmöglichkeiten und verhandeln günstige Konditionen mit Lieferanten. Predictive Analytics prognostizieren Nachfrageschwankungen, ermöglichen ein proaktives Bestandsmanagement und reduzieren Überbestandskosten.

Darüber hinaus identifizieren KI-gesteuerte Vertragsmanagement-Tools Möglichkeiten zur Kosteneindämmung und Compliance-Einhaltung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

4. Robustes Lieferantenbeziehungsmanagement

KI-Technologien ermöglichen ein robustes Lieferantenbeziehungsmanagement (SRM), indem sie Echtzeit-Einblicke in Lieferantenleistung, Risiken und Chancen bieten. Lieferantenbewertungsalgorithmen bewerten Lieferantenleistungskennzahlen und ermöglichen proaktives Lieferantenengagement, Vertragsneuverhandlungen und Risikominderungsstrategien.

KI-gestützte SRM-Tools fördern kooperative Beziehungen zu Lieferanten und treiben Innovation und kontinuierliche Verbesserung voran.

5. Risikominderung

KI-gestützte Risikomanagement-Tools überwachen Markttrends, regulatorische Änderungen und Lieferkettenstörungen in Echtzeit. Predictive Analytics bewerten Lieferantenrisikoprofile, identifizieren potenzielle Störungen und empfehlen proaktive Minderungsstrategien.

Natural Language Processing (NLP)-Tools analysieren Vertragsbedingungen, erkennen potenzielle Compliance-Probleme und stellen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher, wodurch rechtliche und betriebliche Risiken effektiv gemindert werden.

• 12 KI-Anwendungen in der Fertigung
• 15 KI-Anwendungen/Anwendungsfälle/Beispiele in der Logistik

Agentische KI als der prägende Beschaffungswandel des Jahres 2026

Die Beschaffungsbranche hat sich vom KI-Assistenten zum KI-Operator gewandelt, wobei agentische Systeme zunehmend komplette Beschaffungszyklen autonom ausführen.

Forschungsergebnisse der Hackett Group aus dem Jahr 2026 ergaben, dass 80 Prozent der Beschaffungsleiter KI-gestützte Technologie nun als den transformativsten Trend identifizieren, der die Funktion in den nächsten fünf Jahren beeinflussen wird, wobei der Einsatz KI-gestützter Technologie erstmals in die Top-3-Beschaffungsprioritäten aufrückt.¹⁴

Dieser Wandel markiert das Jahr 2026 als endgültiges Übergangsjahr für autonome Beschaffungsfähigkeiten, da Unternehmen von KI-Pilotprojekten zu nachhaltiger agentischer Leistung über Beschaffungs-, Vertrags- und Lieferantenmanagementfunktionen hinweg übergehen.

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{10+ KI-Beschaffungsanwendungsfälle & Fallstudien}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-procurement}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 26. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

2023 Global Chief Procurement Officer Survey | Deloitte US

Deloitte

2.

How GEP Helped A Pharma Giant Transform R & ED Procurement Infrastructure and Reduce Drug Development Time | GEP

GEP

3.

Global Fast-Food Chain Develops Supply Risk Mitigation Strategy With GEP | GEP

GEP

4.

https://www.deloitte.com/ca/en/services/consulting/perspectives/ai-opportunity-sourcing-procurement.html

5.

Pentair with Sievo

6.

BigDATAwire - Data Science • AI • Advanced Analytics

7.

Scribd | Tipalti

Tipalti

8.

MTN Group cuts budget preparation time in half with Oracle Cloud

9.

Jumio | Tipalti

Tipalti

10.

How Walmart Automated Supplier Negotiations

Harvard Business Review

11.

Case studies

12.

How a Fortune 500 Oil & Gas Major Partnered With GEP To Achieve a 15% Jump in Procurement ROI | GEP

GEP

13.

Schneider Electric - Doing More, Better - Procurescape

Procurescape

14.

NEWS RELEASE - The Hackett Group® Reports Rapid Progress in Procurement’s AI Agenda - The Hackett Group®

The Hackett Group®

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

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Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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