10+ KI-Beschaffungs-Anwendungsfälle & Fallstudien

Da die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) von einem größeren 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 einer detaillierten Darstellung der Gründe für seine Einführung, verschiedener Anwendungsfälle, der Top 5 KI-Beschaffungstools, spezifischer Fallstudien für jeden Anwendungsfall, der Bedeutung und Vorteile der KI-Beschaffung und der beteiligten Technologien:

Warum müssen Beschaffungsteams KI nutzen?

Daten sind für Beschaffungsteams von entscheidender Bedeutung, denn ohne externe oder interne Daten können sie die Ausgaben für Waren und Dienstleistungen nicht verfolgen oder die Beziehungen zu Lieferanten und Anbietern nicht 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 große Menge strukturierter und unstrukturierter Daten (z. B. Verträge, Rechnungen und andere Dokumente), was die Analyse mit herkömmlicher Software erschwert.

Modelle für maschinelles Lernen und generative KI sind darauf ausgelegt, solche vorhandenen Daten zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus abzuleiten. Dies macht die Beschaffung ideal für KI, da KI-Algorithmen Erkenntnisse 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 fortschrittliche Analysen einsetzen.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 betriebliche Effizienz verbessert. Zu den gängigen Anwendungsfällen gehören:

Lieferantenmanagement

1. Vertragsmanagement

Warum es wichtig ist

Ein effektives Vertragsmanagement ist entscheidend für das Risikomanagement und die Optimierung von Lieferantenbeziehungen. Traditionelle 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 Ereignisse im Vertragslebenszyklus. Sie automatisieren die Erstellungs-, Überprüfungs- und Genehmigungsprozesse, verkürzen die Durchlaufzeiten und verbessern die Compliance.

Vorteile:

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

Fallstudie

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

Dieser Ansatz führte zur Gründung der Strategic Transactions Group, zur Ausführung mehrerer Vereinbarungen und zur Entwicklung von Prozessen, 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 Identifizierung potenzieller Lieferantenleistungsrisiken kann Unterbrechungen verhindern und die Organisation schützen.

KI-Lösung

KI nutzt Big-Data-Methoden, um Millionen vorhandener Datenquellen zu durchsuchen und Warnungen 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, Risiken zu mindern und die Betriebskontinuität aufrechtzuerhalten.

Praxisbeispiel

Eine führende globale Fast-Food-Kette war aufgrund einer übermäßigen Abhängigkeit von zwei Hauptlieferanten für ihre Saucenkategorie einem erheblichen Lieferantenrisiko ausgesetzt, von denen einer im Vereinigten Königreich ansässig war. Diese Abhängigkeit gab Anlass zur Sorge, insbesondere angesichts der möglichen Auswirkungen des Brexits auf die Lieferketten. Um diese Risiken zu mindern, setzte das Unternehmen KI-gestützte Software ein, um alternative Lieferanten zu bewerten und zu identifizieren.

Diese KI-Beschaffungssoftware analysierte die Marktnachfrage und die Lieferantenkapazitäten und ermöglichte es der Kette, die Netzwerkentfernung um 25% zu reduzieren und jährliche Einsparungen von 3,2 Millionen Euro 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 erhöhte die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette, was reibungslosere und kostengünstigere Abläufe gewährleistete.³

Analytik

3. Ausgabenanalyse & -klassifizierung

Warum es wichtig ist

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

KI-Lösung

KI-gestützte Algorithmen zur Ausgabenklassifizierung durchsuchen dynamisch Einzelpostendetails und kennzeichnen Schlüsselwörter, um sie Ausgabenkategorien zuzuordnen. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen erreichen diese Algorithmen eine Genauigkeit von etwa 97%, wodurch die Präzision erhöht und ein Mehrwert in der Ausgabenanalyse geschaffen wird.⁴

Vorteile:

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

Praxisbeispiel

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

Infolgedessen bot es eine Genauigkeit von über 90% bei der Ausgabenklassifizierung und ermöglichte erhebliche Verbesserungen bei der Lieferantenkonsolidierung und den Zahlungsbedingungen. Dies führte zu einer Verbesserung des Betriebskapitals um 15 Millionen US-Dollar und befähigte Category Manager, Einsparmöglichkeiten 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, automatisch Anomalien wie Betrug, Compliance-Probleme oder Preisänderungen in der Lieferantenlandschaft zu erkennen.

KI-Lösung

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

Quelle: Datanami⁶

Vorteile:

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

Fallstudie

KI hat bei der Anomalieerkennung, insbesondere im Kreditorenprozess, große Vorteile gebracht. Angesichts eines hohen Rechnungsvolumens von globalen Partnern stand das Finanzteam von Scribd vor Herausforderungen bei der manuellen Eingabe und potenziellen Fehlern. Durch die Nutzung der Automatisierungsfähigkeiten der KI-Beschaffung 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 signifikante Verbesserung des Ausgabenmanagements und der finanziellen Transparenz, 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 Bestellobligodaten strukturieren, um Compliance-Verstöße automatisch zu identifizieren und hervorzuheben. Durch den Einsatz von KI können Beschaffungsteams Zahlungsbedingungen vergleichen, Nicht-Compliance feststellen und Duplikate automatisch identifizieren.

Vorteile:

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

Praxisbeispiel

Die MTN Group, ein großer Telekommunikationsanbieter in Afrika und dem Nahen Osten, stand aufgrund der Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen vor Herausforderungen mit langsamen und fehleranfälligen Finanzprozessen. Um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern, setzt MTN KI für die Finanzberichterstattung und Steuer-Compliance ein.

Diese Umstellung verkürzte die Vorbereitungszeit für das Zentralbudget um 50%, versorgte die Führungskräfte mit konsistenten und genauen Daten und verbesserte die Aufsicht über die Steuerrückstellungen 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-Automatisierung

Warum es wichtig ist

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

KI-Lösung

KI und maschinelles Lernen automatisieren den Kreditorenprozess und reduzieren die Anzahl der menschlichen Eingriffe pro Rechnung. Diese Lösung verbessert die Effizienz, senkt die Kosten und bietet integrierte Compliance. Für weitere Informationen lesen Sie KI-Anwendungen in Kreditorenbuchhaltungs-Prozessen.

Vorteile:

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

Fallstudie

Eine KI-Beschaffungssoftware hilft Landsec erheblich bei der Automatisierung seiner Kreditorenbuchhaltungs-Prozesse, was zu Zeitersparnis, reduzierter manueller Arbeitsbelastung und verbesserter Produktivität führt, wie Fallstudien zur Kreditoren-Automatisierung zeigen. Mit der Kreditoren-Automatisierung erzielt Landsec bis zu 92% Zeitersparnis bei manuellen Datenerfassungs- und Validierungsaufgaben.

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

7. Rechnungsdatenextraktion

Warum es wichtig ist

Als Teil der Kreditoren-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 überprüfen.

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.
• Signifikante 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 Überprüfungen 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 auch die Genauigkeit und Effizienz bei der Verwaltung von Beschaffungs- und Kreditorenprozessen, 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 die Abläufe verlangsamen kann.

KI-Lösung

KI-gestützte B2B-Chatbots für die Beschaffung bieten Unterstützung bei Beschaffungsanfragen über eine Textschnittstelle. Diese Chatbots können Anfragen zu Auftragsstatus, Lieferstatus, Lagerbeständen, Lagerpreisen, Lieferantenstatus und Kontaktdaten bearbeiten. Sie können auch Beschaffungsverantwortliche für die Genehmigung 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 in den Beschaffungsverhandlungen von Walmart, insbesondere mit Kleinstlieferanten. Durch den Einsatz eines KI-gestützten Chatbots kann Walmart gezielte Verhandlungen mit einer großen Anzahl von Lieferanten führen und Vereinbarungen erzielen, die für beide Seiten vorteilhaft sind.

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

9. Strategische Beschaffung

Warum es wichtig ist

Strategische Beschaffung umfasst die Verwaltung und Automatisierung von Ausschreibungsereignissen zur Optimierung von KI-Beschaffungsprozessen. Die manuelle Verwaltung dieser Ereignisse 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 rationalisieren den Beschaffungsprozess.

Vorteile:

• Automatisierte Verwaltung von Ausschreibungsereignissen.
• Verbesserte Effizienz und Genauigkeit bei der strategischen Beschaffung.
• Verbesserte Fähigkeit, Daten für bessere Beschaffungsentscheidungen zu nutzen.

Fallstudie

Kärcher stand aufgrund zeitaufwändiger manueller Verhandlungsprozesse vor Herausforderungen in der produktionsfremden Beschaffung. Um dies zu adressieren, implementierte Kärcher eine autonome Betriebslösung, die signifikante Effizienzsteigerungen brachte.

Diese KI-gestützte Plattform automatisierte die Ausführung, Verhandlung und Vergabe von taktischen Beschaffungsprozessen, 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 so die strategische Beschaffung und globale Einblicke zu verbessern.¹¹

10. Globale Beschaffung

Warum es wichtig ist

Globale Beschaffung beinhaltet die Navigation durch ein komplexes Geflecht externer Daten und Lieferkettendynamiken. Effektive Beschaffungsstrategien erfordern Einblicke in globale Angebotstrends und zukünftige Marktbedingungen.

KI-Lösung

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

Vorteile:

• Datengestützte Produkt- und Lieferantenerkenntnisse.
• Verbesserte strategische Beschaffungsentscheidungen.
• Verbesserte Fähigkeit, auf globale Lieferkettenunterbrechungen zu reagieren.

Fallstudie

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

Dieses KI-gestützte System verbesserte die Beschaffungsleistung durch Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken, Steigerung der eSourcing-Akzeptanz um 20% und Erhöhung des Beschaffungs-ROI um 15%. Das optimierte System ermöglichte auch schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen und ein besseres Vertrags- und Ausgabenmanagement, was die globale Beschaffungsstrategie des Unternehmens erheblich optimierte.¹²

11. Informationsbeschaffung und Angebotsvergleichsautomatisierung

Warum es wichtig ist

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

KI-Lösung

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

Fallstudie

Der globale Hersteller Schneider Electric nutzt KI-gestützte Beschaffungsassistenten, um Beschaffungsaktivitäten durch die Automatisierung der Lieferanteninformationsabfrage und Angebotsbewertung zu unterstützen.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 die Lieferantenauswahl und -verhandlung statt auf Verwaltungsarbeiten zu konzentrieren.

Top 5 KI-gestützte Beschaffungssoftware

Hauptmerkmale von KI-Beschaffungssoftware

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

• Bestandsverwaltung: KI kann den Bestand 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.
• Vertragsmanagement: Diese Tools helfen, Verträge zu speichern, zu überprüfen und zu überwachen. KI kann Schlüsselbegriffe hervorheben, Risiken kennzeichnen und Warnungen senden, bevor Verträge auslaufen. Dies spart Zeit und verbessert die Compliance.
• Kreditoren-Automatisierung: Die Kreditoren-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.

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 Beschaffung verändern wird:

Echtzeit-Einblicke: Generative KI wird Echtzeit-Experteneinblicke liefern und datengesteuerte Strategien für alle Ausgabenkategorien und -entscheidungen ermöglichen. Diese Verschiebung 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 für unerfahrene Benutzer mit KI-Unterstützung zugänglich sein. Diese Demokratisierung wird spezialisierte Beschaffungsarbeit breiter zugänglich und handhabbar machen.

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

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In der Beschaffung eingesetzte KI-Technologien

Maschinelles Lernen

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

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

Natural Language Processing (NLP)

NLP ist eine weitere KI-Facette, die Beschaffung transformiert, indem sie ein besseres Verständnis, eine bessere Interpretation und Manipulation menschlicher Sprache ermöglicht. Zu den gängigen 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 Abbildung von Wörtern und Phrasen im Verhältnis zueinander rationalisiert sie die Kategorisierung und erleichtert so eine bessere Ausgabenanalyse und Beschaffungsentscheidungen.
• Natural Language Generation (NLG) treibt Chatbots und virtuelle Assistenten an, interpretiert menschliche Anfragen und generiert Antworten, ist jedoch derzeit in der Beschaffung auf bestimmte Aufgaben beschränkt.

Robotic Process Automation (RPA)

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

• Automatisierte Rechnungsverarbeitung: RPA-Systeme rationalisieren die Rechnungsverarbeitung durch Automatisierung der Datenextraktion, -validierung und -abstimmung, wodurch Fehler und Bearbeitungszeit minimiert werden.
• Bestellgenerierung: RPA automatisiert die Generierung von Bestellungen basierend auf vordefinierten 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 Freiraum für strategische Beschaffungsinitiativen.

Agentische Orchestrierung

Agentische Orchestrierung stellt den Wandel von „KI als Assistent“ zu „KI als Operator“ dar. Sie beinhaltet das Entwerfen und Verwalten von Multi-Agenten-Ökosystemen, in denen spezialisierte digitale Arbeiter zusammenarbeiten, um komplexe, durchgängige Beschaffungszyklen ohne schrittweises menschliches Eingreifen auszuführen. Zu den wichtigsten technologischen Komponenten gehören:

• Multi-Agenten-Koordination: Orchestriert spezialisierte Agenten (z. B. Beschaffungs-, Risiko- und Rechtsagenten), um parallel zu arbeiten, Empfehlungskonflikte zu lösen und Aktionen basierend auf globalen Geschäftszielen zu priorisieren.
• Zielgesteuerte Reasoning-Engines: Im Gegensatz zu den starren Skripten von RPA verwenden diese Systeme Reasoning-Modelle, um übergeordnete Ziele, wie z. B. „Diversifizierung der Lieferkette für Komponente X“, in autonome Teilaufgaben zu zerlegen, einschließlich Marktforschung, Überprüfung und Ausarbeitung von Gegenangeboten.
• Model Context Protocol (MCP): Ein standardisiertes Protokoll, das es Agenten ermöglicht, sicher Tools über unterschiedliche Systeme hinweg aufzurufen. Dies erlaubt einem Agenten, Produkte autonom zu entdecken, den ERP-Bestand 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 Agenten 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 befähigen Beschaffungsfachleute mit umfassenden Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen. Algorithmen des maschinellen Lernens identifizieren Muster, Trends und Anomalien in Beschaffungsdaten und ermöglichen so eine fundierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage von prädiktiven und präskriptiven Analysen. Dieser datengesteuerte Ansatz verbessert die strategische Beschaffungsplanung, Lieferantenauswahl und das Risikomanagement.

2. Optimierte Abläufe

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 zum Lieferanten-Onboarding und Vertragsmanagement rationalisiert KI-gesteuerte Automatisierung die 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 Kosteneinsparmöglichkeiten und verhandeln günstige Konditionen mit Lieferanten. Prädiktive Analysen prognostizieren Nachfrageschwankungen, ermöglichen ein proaktives Bestandsmanagement und reduzieren übermäßige Lagerkosten.

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 die Leistung, Risiken und Chancen von Lieferanten liefern. Algorithmen zur Lieferantenbewertung evaluieren Leistungskennzahlen von Lieferanten und ermöglichen so proaktives Lieferantenengagement, Vertragsneuverhandlungen und Risikominderungsstrategien.

KI-gesteuerte 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 Lieferkettenunterbrechungen in Echtzeit. Prädiktive Analysen bewerten Risikoprofile von Lieferanten, 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 von KI als Assistent zu KI als Operator gewandelt, wobei agentische Systeme zunehmend durchgängige Beschaffungszyklen autonom ausführen.

Forschungen der Hackett Group aus dem Jahr 2026 ergaben, dass 80 Prozent der Beschaffungsverantwortlichen 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 der Beschaffungsprioritäten aufrückt.¹⁴

Dieser Wandel markiert das Jahr 2026 als ein endgültiges Übergangsjahr für autonome Beschaffungsfähigkeiten, da Unternehmen von KI-Piloten zu nachhaltiger agentischer Leistung in den Bereichen Beschaffung, Verträge und Lieferantenmanagement 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-Beschaffungs-Anwendungsfälle & 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.

The AI opportunity in sourcing and procurement | Deloitte Canada

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.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaft mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachwissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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