Natalia Parmenova, Chief Revenue Officer bei BeNeering ©BeNeering
Wo künstliche Intelligenz die indirekte Beschaffung wirklich verändert und an welchen Stellen der Mensch unersetzlich bleibt
Von Natalia Parmenova, Chief Revenue Officer bei BeNeering
Unternehmen stehen unter permanentem Druck, operative Kosten zu senken und Prozesse zu beschleunigen. Einkaufsabteilungen richten ihren Fokus daher verstärkt auf die Effizienz ihrer Beschaffungswege – mit sehr ungleichen Ergebnissen. Während der direkte Einkauf von Produktionsmaterialien von jeher oberste Priorität hatte, weil Lieferverzögerungen sofort die Produktion gefährden können, galt die indirekte Beschaffung von IT-Equipment, Dienstleistungen oder Instandhaltungsmaterialien lange als zu fragmentiert für eine effiziente Automatisierung. Zahlreiche interne Bedarfsträger, heterogene Anforderungen und eine Vielzahl kleiner Lieferanten erhöhen die Komplexität und sorgen bis heute für einen hohen administrativen Aufwand. Als Folge binden unstrukturierte Freitextanfragen, langwierige Genehmigungsschleifen und der unautorisierte Einkauf am System vorbei – das sogenannte Maverick Buying – wertvolle Kapazitäten und verursachen vermeidbare Kosten.
Künstliche Intelligenz bietet Möglichkeiten, diese Herausforderungen gezielt anzugehen, indem sie Routineaufgaben automatisiert und operative Beschaffungsprozesse grundlegend vereinfacht. Entsprechend groß ist das Interesse in der Industrie. Laut der weltweiten Procurement Key Issues Study der Hackett Group [1] erwarten inzwischen 80 Prozent der Einkaufsleiter, dass KI-Anwendungen die Arbeitsweise ihrer Teams in den kommenden fünf Jahren fundamental verändern werden. Analysen von McKinsey unterstreichen dieses Potenzial: Durch den gezielten Einsatz spezialisierter KI-Agenten lassen sich im operativen Einkauf Effizienzsteigerungen und Zeitersparnisse von 25 bis 40 Prozent realisieren [2].
Die Vision vom reibungslosen Bestellprozess
Das Zielbild dieser Transformation ist in der Regel ein Beschaffungsprozess, in dem Standardtransaktionen autonom, fehlerfrei und ohne manuelles Eingreifen abgewickelt werden. So gewinnen Einkaufsverantwortliche jene Zeit zurück, die sie für strategische Kernaufgaben benötigen.
Eine zentrale Grundlage dafür ist die Umsetzung eines Guided Buying Prozesses. Dabei führt das Beschaffungssystem die Mitarbeitenden intuitiv und gezielt durch den Bestellprozess – ähnlich wie bei einem Einkauf in einem Online-Shop. Im Hintergrund findet eine intelligente Orchestrierung statt, die dafür sorgt, dass Budgets und Einkaufsrichtlinien eingehalten werden und Verträge mit bevorzugten Lieferanten automatisch Anwendung finden. Die Vielfalt und Komplexität der dahinterliegenden Systeme verschwindet hinter einer zentralen Oberfläche, während KI als digitaler Lotse fungiert, der Anfragen entgegennimmt, Informationen aufbereitet und den Vorgang an den passenden Beschaffungsweg weiterleitet. Mit modernen Plattformen – wie beispielsweise der Digital Procurement Plattform von BeNeering [3] – kann auf diese Weise inzwischen eine automatisierte Abwicklungsquote von bis zu 90 Prozent im operativen Tagesgeschäft erzielt werden.
Das Zusammenspiel spezialisierter Assistenten
Der entscheidende Mehrwert von KI in der Beschaffung entsteht jedoch durch das abgestimmte Zusammenspiel spezialisierter KI-Assistenten entlang der gesamten Prozesskette – von der kanalübergreifenden Suche über die Verarbeitung von Freitextanforderungen und Lieferantenangeboten bis hin zur Prüfung von Bestellbestätigungen und zur Unterstützung beim Sourcing.
So durchsucht zum Beispiel ein KI-Suchassistent mit einer einzigen Eingabe parallel interne Kataloge, verfügbare Bestände und externe Marktplätze. Dank intelligenter Fehlertoleranz kann er auch bei ungenauen Suchbegriffen oder Tippfehlern passende Ergebnisse liefern und regelkonforme Angebote sowie bevorzugte Lieferanten priorisieren. Findet sich kein geeigneter Katalogartikel, verarbeitet ein weiterer KI-Assistent die unstrukturierte Freitextanforderung, überführt sie in eine formal korrekte Bestellanforderung und ergänzt fehlende Angaben wie Materialgruppen oder Kostenstellen. Liegt bereits ein externes Lieferantenangebot vor, kann ein spezialisierter Assistent die Daten automatisch auslesen und strukturieren.
Auch in den nachgelagerten Prozessschritten kann KI den Einkauf spürbar entlasten. Dialogorientierte KI-Ratgeber bieten sich an, um per Chat Auskünfte zu Einkaufsrichtlinien zu erhalten und Regelwissen direkt mit operativen Daten zu verknüpfen – bis hin zum aktuellen Status einer Bestellung im ERP-System. In der operativen Abwicklung können eingehende Bestellbestätigungen automatisch mit den zugrunde liegenden Bestellungen abgeglichen werden. Abweichungen bei Preisen, Mengen oder Lieferterminen werden dabei erkannt und gezielt zur Klärung an den Einkauf weitergeleitet. KI-Assistenten und autonome Agenten ermöglichen so einen deutlich stärker automatisierten und weitgehend selbstständig ablaufenden operativen Einkauf.
Klare Grenzen: Die Zuarbeit der Maschine, die Verantwortung des Menschen
Trotz der weitreichenden Fähigkeiten dieser digitalen Assistenten gibt es eine klare Grenze zwischen der Zuarbeit der Maschine und der Verantwortung des Menschen. KI kann Muster in großen Datenmengen erkennen und Prozessschritte vorbereiten – ihr fehlen jedoch das Gespür für zwischenmenschliche Nuancen, unternehmensspezifisches Erfahrungswissen und strategische Weitsicht.
Gerade bei haftungsrelevanten Entscheidungen, komplexen Vertragsverhandlungen, unvorhersehbaren Lieferengpässen oder der ethischen Bewertung einer Lieferkette kann KI zwar Vorarbeit leisten und Empfehlungen aussprechen – die finale Entscheidung muss jedoch beim Menschen bleiben. Moderne Softwarearchitekturen sehen deshalb oft klare Freigabe- und Eskalationswege vor, die die menschliche Entscheidungshoheit sicherstellen. KI ersetzt den Einkäufer somit nicht, sondern nimmt ihm lediglich Routinetätigkeiten ab und schafft Raum für wesentliche, strategische Aufgaben.
Voraussetzungen für den KI-Erfolg: Daten, Integration und Change Management
Damit dieses Zusammenspiel in der Praxis funktionieren kann, müssen auch die organisatorischen Rahmenbedingungen stimmen. Denn der Übergang zu einem unternehmensweit KI-gestützten Einkauf ist kein reines Softwareprojekt, sondern ein strategischer Transformationsprozess.
An erster Stelle steht die Datenqualität als Fundament. KI-Modelle arbeiten nur so verlässlich wie die Daten, auf die sie zugreifen. Lückenhafte Stammdaten, ungenaue Warengruppen oder nicht aktuell gehaltene Verträge führen zu fehlerhaften Empfehlungen und schwächen das Vertrauen der Mitarbeitenden von Beginn an.
Ebenso entscheidend ist eine native Systemintegration. Idealerweise ist die KI direkt in die Beschaffungsplattform eingebettet, statt als isolierte Drittanbieterlösung über komplexe Schnittstellen angebunden zu werden. So kann sie ohne zusätzliche Datensilos und hohen Administrationsaufwand auf aktuelle Prozessdaten zugreifen und diese sinnvoll in ihre Empfehlungen und Entscheidungen einbeziehen.
Schließlich entscheidet die Nutzerakzeptanz über den tatsächlichen Erfolg. Digitale Transformationsprojekte scheitern selten an der Software selbst, sondern an mangelnder Einbindung der Beteiligten. Ein häufiger Fehler ist es, IT, Datenschutzbeauftragte und Betriebsrat erst kurz vor der Einführung einzubinden, obwohl die IT Datensicherheit, Integration und Betriebskosten von Beginn an sicherstellen muss. Zudem unterscheiden sich die Bedürfnisse der Mitarbeitenden: Während manche gerne per Chat mit dem System interagieren, bevorzugen andere weiterhin strukturierte Formulare. Selbst leistungsfähige KI-Lösungen werden daher nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen, wenn das Change-Management vernachlässigt wird. Unternehmen sollten unterschiedliche Gewohnheiten berücksichtigen, die Mitarbeitenden frühzeitig einbinden, den Umgang mit KI-Lösungen gezielt vermitteln und konkret zeigen, wie sie den Arbeitsalltag erleichtert.
Fazit und Ausblick
Künstliche Intelligenz wird die indirekte Beschaffung nicht durch vollständige Autonomie von heute auf morgen schlagartig verändern. Vielmehr wird sie Routinetätigkeiten schrittweise automatisieren und Prozesse im Hintergrund zunehmend effizienter machen. Der Erfolg bemisst sich dabei nicht daran, was technisch theoretisch möglich ist, sondern an der Akzeptanz durch die Mitarbeitenden und daran, ob im Arbeitsalltag tatsächlich Zeit und Kapazitäten freigesetzt werden.
Wie in vielen anderen Unternehmensbereichen kann KI auch im Einkauf viel leisten: Sie entlastet Teams spürbar und verschafft dem strategischen Einkauf jene Freiräume, die er für komplexe Lieferketten, anspruchsvolle Verhandlungen und nachhaltige Lieferantenbeziehungen benötigt. Am Ende bleibt die Technologie ein mächtiges Werkzeug, während das entscheidende Urteilsvermögen jedoch weiterhin beim Menschen liegt.
[1] https://www.thehackettgroup.com/insights/2026-procurement-key-issues-2601/
Disclaimer:
„Für den oben stehenden Beitrag sowie für das angezeigte Bild- und Tonmaterial ist allein der jeweils angegebene Nutzer verantwortlich. Eine inhaltliche Kontrolle des Beitrags seitens der Seitenbetreiberin erfolgt weder vor noch nach der Veröffentlichung. Die Seitenbetreiberin macht sich den Inhalt insbesondere nicht zu eigen.“
