Ist KI das Allheilmittel im Einkauf?

Autonomie ©BeNeering

Warum es auf neu gestaltete Einkaufsabläufe und den richtigen Grad an Autonomie ankommt

Künstliche Intelligenz hält in immer mehr Unternehmensbereichen Einzug. Auch im Einkauf ist die Hoffnung groß, damit administrative Aufwände, langwierige Abstimmungen und ineffiziente Abläufe deutlich zu reduzieren. Ihr Einsatz allein schafft jedoch noch keinen messbaren Geschäftsnutzen. Die eigentliche Bewährungsprobe beginnt dort, wo sich individuelle Produktivitätsgewinne in wirtschaftlichen Mehrwert für das gesamte Unternehmen übersetzen sollen. Wie groß diese Lücke noch ist, zeigt der aktuelle „State of AI 2026“-Report von McKinsey: 80 Prozent der Befragten geben an, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert. Einen positiven Beitrag zum EBIT ihrer Organisation sehen dagegen bislang nur 37 Prozent [1].

Auffällig ist, was jene Unternehmen anders machen, die bereits besonders stark von KI profitieren: Fast drei Viertel dieser sogenannten AI High Performers gestalten ihre Arbeitsabläufe aufgrund des KI-Einsatzes grundlegend neu, statt KI lediglich in bestehende Prozesse einzufügen. Bei den übrigen Unternehmen tut dies nur rund ein Viertel.

Für den Einkauf lässt sich daraus eine zentrale Erkenntnis ableiten: Eine schneller erledigte Einzelaufgabe macht noch keinen wertschöpfenden Beschaffungsprozess. Eine KI kann eine Richtlinienfrage innerhalb von Sekunden beantworten, ein Lieferantenangebot auslesen oder eine Warengruppe vorschlagen. Wenn ihr Ergebnis anschließend jedoch manuell übertragen, geprüft und in den richtigen Workflow eingeordnet werden muss, bleibt der Nutzen auf diesen einzelnen Arbeitsschritt begrenzt.

Damit KI ihre Wirkung über einzelne Aufgaben hinaus entfalten kann, reicht es nicht, sie lediglich auf bestehende Einkaufsabläufe aufzusetzen. Unternehmen sollten vielmehr prüfen, welche Prozessschritte sich mit den Möglichkeiten der Technologie neu gestalten lassen, und KI dort fest in den Beschaffungsprozess integrieren.

Einkaufsabläufe mit KI neu denken

Wie das konkret aussehen kann, zeigt sich bereits bei der Bedarfserfassung. Eine Anforderung wie „Wir benötigen kurzfristig einen externen Fotografen für neue Mitarbeiterporträts und Teamfotos an unserem Standort“ mag für die anfordernde Person zunächst eindeutig erscheinen. Für die weitere Verarbeitung im Beschaffungsprozess fehlen jedoch noch Angaben etwa zu Umfang und Termin, bestehenden Verträgen oder bevorzugten Dienstleistern sowie zu Budget und erforderlichen Freigaben. Heute werden solche Informationen häufig erst im weiteren Verlauf vom Einkauf ergänzt – verbunden mit Rückfragen und manuellen Übergaben.

Ist KI von Beginn an in den Ablauf eingebettet, kann ein Teil dieser Klärung bereits bei der Erfassung erfolgen. KI erkennt fehlende Angaben, bezieht vorhandene Informationen ein und unterstützt dabei, den Bedarf in den passenden Beschaffungsprozess zu überführen. Bei standardisierten Anforderungen kann sie wiederum schneller zum passenden Produkt, Vertrag oder Beschaffungskanal führen. Auch in den weiteren Schritten bis zur Bestellung können spezialisierte KI-Agenten Aufgaben zunehmend eigenständig übernehmen, etwa Anforderungen klassifizieren, Lieferantenangebote auswerten, Richtlinien prüfen oder Informationen für nachfolgende Prozessschritte aufbereiten.

Entscheidend ist deshalb weniger die einzelne KI-Funktion als ihr Zusammenspiel innerhalb eines durchgängigen Ablaufs. Diesen Ansatz verfolgt auch BeNeering mit seiner in die Digital Procurement Platform integrierten KI-Engine: Ein zentraler KI-Assistent dient als Einstiegspunkt, während im Hintergrund eine Orchestrierungsschicht spezialisierte Agenten, Plattformfunktionen und relevante Datenquellen zusammenführt. So können aufeinanderfolgende Schritte eines Beschaffungsvorgangs koordiniert und innerhalb klar definierter Grenzen zunehmend autonom von KI-Agenten ausgeführt werden [2]. Je stärker KI auf diese Weise in den Beschaffungsprozess eingebunden ist und dort eigenständig Aufgaben und Prozessschritte übernimmt, desto wichtiger wird die Frage, wie weit ihr Handlungsspielraum reichen darf.

Wie viel Autonomie verträgt der Einkauf?

Nicht jede Aufgabe erfordert dabei denselben Grad an Autonomie. In manchen Fällen analysiert und strukturiert KI lediglich Informationen, beispielsweise indem sie Dokumente ausliest oder einen Bedarf klassifiziert. In anderen Fällen erstellt sie darauf aufbauend Vorschläge, etwa für eine Warengruppe, einen Vertrag oder einen Beschaffungspfad. Darüber hinaus können KI-Agenten innerhalb festgelegter Grenzen mehrstufige Abläufe übernehmen – etwa eine Anforderung vervollständigen, notwendige Prüfungen durchführen und anschließend den nächsten vorgesehenen Prozessschritt anstoßen.

Mehr Autonomie ist dabei nicht automatisch besser. Standardisierte Vorgänge mit eindeutigem Beschaffungsweg lassen sich weitgehend automatisiert verarbeiten. Bei komplexeren oder kritischen Beschaffungsentscheidungen müssen dagegen unterschiedliche Kriterien gegeneinander abgewogen werden – etwa Preis, Leistungsqualität, Risiko, Verfügbarkeit oder langfristige Auswirkungen auf die Lieferantenbeziehung. KI kann hierfür Informationen zusammenführen, Zusammenhänge aufzeigen und Empfehlungen vorbereiten. Die Gewichtung solcher Zielkonflikte und die Verantwortung für die Entscheidung bleiben jedoch beim Menschen.

Kontrollierte Autonomie bedeutet deshalb, den Handlungsspielraum der KI an Aufgabe, Risiko und mögliche Folgen anzupassen: weitgehende Autonomie bei klar definierten Vorgängen mit beherrschbarem Risiko sowie klare Eskalationswege und gezielte menschliche Beteiligung dort, wo fachliche Einordnung, Erfahrungswissen, Abwägung und Verantwortung gefragt sind. Menschliches Eingreifen wird damit nicht zum Standard, sondern konzentriert sich auf jene Fälle, in denen es tatsächlich notwendig ist.

Autonomie braucht belastbare Prozesse

Wie weit Unternehmen KI-Agenten im Einkauf eigenständig handeln lassen können, hängt jedoch nicht nur von Aufgabe und Risiko ab, sondern auch vom Reifegrad der zugrunde liegenden Prozesse. Autonome Prozesse können nur dort zuverlässig funktionieren, wo Workflows klar definiert, Systeme miteinander verbunden und relevante Informationen und Daten in Echtzeit verfügbar sind.

Fehlt diese Grundlage, stößt auch leistungsfähige KI schnell an ihre Grenzen. Greift ein Agent etwa auf veraltete Daten zu oder fehlen ihm relevante Systeminformationen, steigt das Risiko fehlerhafter Entscheidungen und Prozessschritte deutlich. Verlässlich autonome Beschaffungsabläufe sind unter solchen Voraussetzungen kaum möglich.

Der Reifegrad der Prozesse setzt damit auch den Rahmen für den möglichen Autonomiegrad. Je durchgängiger Workflows und Systeme zusammenspielen und je verlässlicher aktuelle Daten verfügbar sind, desto mehr Aufgaben können KI-Agenten eigenständig übernehmen. Der mögliche Autonomiegrad hängt daher nicht nur vom jeweiligen Anwendungsfall und den Fähigkeiten der KI ab, sondern ebenso von der Prozess- und Systemreife.

Vom Produktivitätsgewinn zum Geschäftsnutzen

Sind die Voraussetzungen geschaffen und ist KI fest in die Beschaffungsprozesse eingebunden, verändert sich auch die Arbeitsteilung. Übernimmt sie wiederkehrende Klärungen, Datenaufbereitung und standardisierte Vorgänge, profitieren davon sowohl der Einkauf als auch die anfordernden Fachbereiche. Rückfragen, manuelle Übergaben und Abstimmungsschleifen nehmen ab, administrative Aufwände sinken.

Im Einkauf entsteht dadurch mehr Raum für Verhandlungen, Warengruppenstrategien, Lieferantensteuerung oder die Bewertung von Risiken. Fachbereiche wiederum verbringen weniger Zeit mit dem Beschaffungsprozess und können sich stärker auf ihre Kernaufgaben konzentrieren.

Der wirtschaftliche Nutzen liegt damit nicht in der Zeitersparnis allein. Er entsteht, wenn geringere Prozessaufwände mit besseren Einkaufsergebnissen und einer produktiveren Nutzung von Kapazitäten im Unternehmen zusammenwirken. So können sich die durch KI erzielten Produktivitätsgewinne schließlich auch im Unternehmensergebnis niederschlagen.

Fazit

KI ist kein Allheilmittel für den Einkauf. Ihr Potenzial entfaltet sich erst, wenn sie fest in durchgängige Prozesse eingebunden ist und innerhalb klarer Grenzen handeln kann. Wie viel Autonomie sinnvoll ist, hängt von Aufgabe, Risiko und Prozessreife ab. Wo Urteilsvermögen, Erfahrungswissen und Verantwortung gefragt sind, bleibt der Mensch unverzichtbar. Kontrollierte Autonomie wird damit zum Zielbild für den KI-Einsatz im Einkauf.

Ob daraus echter Geschäftsnutzen entsteht, zeigt sich an den Ergebnissen: weniger administrative Aufwände, geringere Beschaffungskosten und Risiken sowie mehr Freiraum für strategische Aufgaben im Einkauf und die Kernaufgaben der Fachbereiche. Werden Produktivitätsgewinne auf diese Weise im Unternehmen wirksam, kann KI zum Katalysator für mehr Wertschöpfung werden.

Quellen
[1] McKinsey & Company: The state of AI in 2026: On the road to ROI.
www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
[2] BeNeering: BeNeering integriert KI-Engine in seine Digital Procurement Platform.
www.beneering.com/pressroom/

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