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In den letzten Jahren hat der Einkaufsbereich einen tiefgreifenden Wandel erlebt. Die Funktion wurde nach und nach digitalisiert, automatisiert und hat innerhalb des Unternehmens einen strategischen Stellenwert gewonnen. Mit der Entwicklung der K\u00fcnstlichen Intelligenz setzt sich diese Dynamik fort.<\/p>\n
Nach pr\u00e4diktiver KI und generativer KI treten wir nun in eine neue \u00c4ra ein: die der agentischen KI. Diese Technologie basiert darauf, innerhalb eines definierten Rahmens proaktiv zu handeln. F\u00fcr den Einkauf verspricht sie noch mehr Effizienz, Agilit\u00e4t und strategische Wirkung.<\/p>\n
Agentische KI ist darauf ausgelegt, autonom zu handeln. Diese Technologie kann Ziele identifizieren, sie in einzelne Aufgaben zerlegen und Prozesse ausf\u00fchren. Und das alles mit einem Minimum an menschlicher Aufsicht.<\/p>\n
Genau hier kommen KI-Agenten ins Spiel. Diese Softwarel\u00f6sungen sind in der Lage, zu planen, sich anzupassen und mit ihrer Umgebung zu interagieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen sie aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.<\/p>\n
Bislang st\u00fctzte sich der Einkauf auf Robotic Process Automation (RPA), um wiederkehrende Aufgaben auszuf\u00fchren, auf pr\u00e4diktive KI, um Risiken vorherzusehen, oder auf generative KI, um Inhalte zu erstellen. Agentische KI geht nun noch einen Schritt weiter \u2013 durch ihre F\u00e4higkeit, autonom zu handeln und zu schlussfolgern.<\/p>\n
Laut Gartner werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentische KI enthalten, wodurch 15 % der t\u00e4glichen Entscheidungen am Arbeitsplatz autonom getroffen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Dank dieses neuen Agententyps k\u00f6nnen Einkaufsteams komplexe Anwendungsf\u00e4lle mit mehreren Schritten automatisieren und bessere Ergebnisse erzielen. Das ist umso interessanter, da es im Einkauf auch heute noch viele repetitive T\u00e4tigkeiten und viel Datenverarbeitung gibt.<\/p>\n
Santosh Nair, Chief Product Officer bei GEP, betont: \u201eKI-Agenten werden die Beschaffung grundlegend ver\u00e4ndern, indem sie aktuelle Herausforderungen adressieren, die Effizienz steigern und den Weg f\u00fcr eine strategischere und proaktivere Einkaufsfunktion ebnen. Unternehmen, die diese Technologie einsetzen, sind dabei, sich in einem sich wandelnden wirtschaftlichen Umfeld einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.\u201c<\/em><\/p>\n KI-Agenten k\u00f6nnen entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette des Einkaufs eingesetzt werden \u2013 von der Ausgabenanalyse bis zur Rechnungsstellung. Anhand von drei zentralen Beispielen folgt ein \u00dcberblick \u00fcber ihr enormes Potenzial im Source-to-Contract-Prozess.<\/p>\n Agentische KI kann Ausschreibungen eigenst\u00e4ndig erstellen und bewerten. Wenn autonome Agenten eine Abweichung von vertraglichen Bedingungen feststellen, k\u00f6nnen sie automatisch eine Ausschreibung (RFx) ausl\u00f6sen.<\/p>\n Sie passen den Inhalt an, w\u00e4hlen die anzusprechenden Lieferanten aus und bewerten deren Antworten mithilfe eines dynamischen Bewertungssystems. Im Verlauf dieses Prozesses k\u00f6nnen sie die Parameter entsprechend externer Faktoren anpassen.<\/p>\n Zum Beispiel dann, wenn sich die Marktbedingungen ver\u00e4ndern oder neue regulatorische Anforderungen auftreten.<\/p>\n Bisher basierte das Risikomanagement stets auf regelm\u00e4\u00dfigen Bewertungen oder Warnsystemen, die bei \u00dcberschreiten vordefinierter Schwellenwerte aktiv werden. K\u00fcnftig k\u00f6nnen KI-Agenten ebenfalls als Warnsysteme dienen, indem sie kontinuierlich gro\u00dfe Mengen strukturierter und unstrukturierter Datenstr\u00f6me \u00fcberwachen, etwa zur Lieferantenperformance, zu Finanzberichten oder Nachrichtenfeeds.<\/p>\n Sie sind in der Lage, schwache Signale zu erkennen, Anomalien zu melden und sogar L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge zu machen. Dadurch k\u00f6nnen Teams Probleme fr\u00fchzeitig antizipieren und die operative Kontinuit\u00e4t sowie die Resilienz ihres Unternehmens trotz unvorhergesehener Ereignisse sicherstellen.<\/p>\n Agentische KI bietet wertvolle Unterst\u00fctzung bei Vertragsverhandlungen. Sie kann Szenarioanalysen durchf\u00fchren, Verhandlungsergebnisse datenbasiert simulieren und sogar ma\u00dfgeschneiderte Vertragsklauseln formulieren.<\/p>\n Agentische KI unterst\u00fctzt Einkaufsteams w\u00e4hrend Verhandlungen, indem sie in Echtzeit Vorschl\u00e4ge und Risikobewertungen liefert. In manchen F\u00e4llen verhandeln KI-Agenten sogar v\u00f6llig autonom.<\/p>\n Das erkl\u00e4rt auch Christoph Menne, Partner der deutschen Managementberatung absolut Group: \u201eWir sehen Kunden in Europa, die beginnen, den gesamten Sourcing- und Beschaffungsprozess f\u00fcr Artikel und Dienstleistungen mit geringem Wert vollst\u00e4ndig an agentische KI zu \u00fcbertragen.\u201c<\/em><\/p>\n So gro\u00df das Potenzial agentischer KI auch ist, sie bringt zugleich eine Reihe von Herausforderungen mit sich \u2013 aus technischer, kultureller und organisatorischer Sicht.<\/p>\n Infrastruktur und Datenintegration sind entscheidend f\u00fcr die Implementierung agentischer KI. Unternehmen m\u00fcssen auf eine moderne und interoperable Infrastruktur setzen, um das gesamte Einkaufs\u00f6kosystem zu vernetzen, etwa ERP, SRM usw.<\/p>\n \u00dcber die Technologie hinaus sind auch Datenqualit\u00e4t und Data Governance von zentraler Bedeutung. Fragmentierte, veraltete oder unzuverl\u00e4ssige Daten beeintr\u00e4chtigen unweigerlich die F\u00e4higkeit von KI-Agenten, Signale zu erkennen, relevante Entscheidungen zu treffen und autonom sowie sicher zu handeln.<\/p>\nStrategische Anwendungen im Einkauf<\/h2>\n
Sourcing und Lieferantenbewertung<\/h3>\n
Risikomanagement<\/h3>\n
Verhandlung und Vertragsgestaltung<\/h3>\n
Herausforderungen bei der Implementierung agentischer KI<\/h2>\n
Infrastruktur und Daten<\/h3>\n