KI in der Beschaffung: Wichtige Vorteile, Anwendungsfälle und zukünftige Trends

KI in der Beschaffung verstehen

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung intelligenter Agenten befasst, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise ein menschliches Maß an Intelligenz erforderlich wäre. Zu diesen Aufgaben gehören u.a. Problemlösung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung.

Im Kontext der Beschaffung wird KI als strategische Technologie betrachtet, die Beschaffungsprozesse wie Vertragsverhandlungen und Beschaffung automatisieren und verbessern kann. Außerdem kann KI zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen, die Beschaffungskosten senken und die Entscheidungsfindung im Unternehmen verbessern. Schließlich sind KI-Technologien auch entscheidend, um beschaffungsbezogene Risiken zu verringern und robuste Lieferketten zu schaffen.

Im Folgenden findest du eine Liste der wichtigsten KI-Technologien für die Beschaffung:

Maschinelles Lernen

Eines der wichtigsten Themen in der KI ist das maschinelle Lernen, ein Teilbereich, der sich damit beschäftigt, wie Computer aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können, ohne explizit programmiert zu werden. Stell dir vor, du bringst Computern bei, aus Erfahrungen zu lernen, ähnlich wie Menschen es tun.  Im Wesentlichen ist maschinelles Lernen die Methode, durch die KI den Teil "Intelligenz" in ihrem Namen erhält. Du kannst mehr über das Thema in unserem Kurs Maschinelles Lernen verstehen erfahren.

Deep Learning

Ein weiterer wichtiger Bereich der KI ist das Deep Learning. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die sich auf eine Art des maschinellen Lernens konzentriert, die neuronale Netze genannt wird und die Funktionsweise unseres Gehirns nachahmt. Neuronale Netze ermöglichen es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und die Welt in Form einer Hierarchie von Konzepten zu verstehen. Dank neuronaler Netze konnten Forscher/innen einige der komplexesten Probleme lösen, darunter die Bild- und Videoverarbeitung. Ebenso ist eine Art neuronales Netzwerk, der sogenannte Transformator, der Schlüssel zum Verständnis der Entwicklung und des Aufstiegs der generativen KI.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Ein Bereich der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache konzentriert. Das ultimative Ziel von NLP ist es, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache so zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, dass sie sowohl sinnvoll als auch nützlich ist.  In unserem Kurs Einführung in die natürliche Sprachverarbeitung in Python erfährst du mehr.

Robotik

KI ist der Schlüssel für die Entwicklung der Robotik. KI-Technologien können in sogenannte RPA (robotische Prozessautomatisierung) integriert werden, um deren Fähigkeiten zu verbessern und sie in die Lage zu versetzen, komplexere Aufgaben zu erledigen. KI in der Robotik ermöglicht es Robotern, aus Erfahrungen zu lernen, sich an neue Situationen anzupassen und Entscheidungen auf der Grundlage von Sensordaten zu treffen.

Generative KI in der Beschaffung

Wenn wir über KI für die Beschaffung sprechen, müssen wir von generativer KI sprechen. Generative KI-Systeme wie ChatGPT oder Google Gemini können die Produktivität und Effizienz von Geschäftsprozessen erheblich steigern (in unserem DataFrame-Podcast erfährst du in diesem Gespräch mit Bernard Marr , wie generative KI Wirtschaft und Gesellschaft verändert). Im Kontext der Beschaffung kann KI in einer Vielzahl von Kontexten eingesetzt werden, z. B:

• Automatisierung der Vertragsgestaltung und -prüfung. Dank ihrer Fähigkeit, Texte zu generieren, kann generative KI genutzt werden, um schnell Entwürfe für Beschaffungsverträge zu erstellen und juristische Dokumente zu prüfen, um ihre Richtigkeit zu gewährleisten und potenzielle Risiken und Verstöße zu erkennen. 
• Erstellung von Beschaffungsberichten und Einblicken. Diese Tools können große Datenmengen nahtlos analysieren und umfangreiche Dokumente zusammenfassen, um aufschlussreiche Informationen in Form von Berichten, Briefings oder Präsentationen zu erstellen.
• Verbesserung von Lieferantenverhandlungen durch Szenariosimulationen. Generative KI kann auch eine menschenähnliche Entscheidungsfindung simulieren, Verhandlungsstrategien entwerfen und Antworten generieren, die der Taktik eines erfahrenen Verhandlungsführers sehr nahe kommen. Zum Beispiel kann gen AI verschiedene Rollen in Scheinverhandlungen spielen, um eine Strategie zu planen, indem sie Argumente und Gegenargumente prüft.

KI-Einsatzfälle in der Beschaffung

In den folgenden Abschnitten werden wir einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle von KI in der Beschaffung behandeln.

Beschaffungsverhandlungen

Wenn es um die Beschaffung geht, bedeuten traditionelle Beschaffungsverhandlungen oft sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben, datenintensive Analysen und endlose Interaktionen zwischen Lieferanten und Beschaffungsteams, um das richtige Geschäft zu machen.

KI und insbesondere die generative KI verändern die Art und Weise, wie Beschaffungsexperten diese Verhandlungen führen. Mit Tools wie ChatGPT lassen sich Angebotsauswertungen automatisieren, wichtige Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen und relevante und aktuelle Informationen zur Vorbereitung von Verhandlungen abrufen.

Wenn sie gut konzipiert sind, können KI-gestützte Assistenten sogar selbstständig Verhandlungen mit Lieferanten führen, die auf historischen Daten und vordefinierten Parametern basieren. In der Praxis können generative KI-Assistenten die internen und externen Beziehungen verbessern, indem sie Reibungsverluste aufgrund von unterschiedlichen Zeitzonen, vollen Terminkalendern und überwältigenden Daten beseitigen. Stattdessen hilft sie bei Gesprächen mit Gesprächsthemen, die die Prioritäten der Gegenpartei besser widerspiegeln. 

Zusammen ermöglichen diese Anwendungen fundiertere, effizientere und dynamischere Beschaffungsverhandlungen und reduzieren den manuellen Aufwand bei Verhandlungen erheblich.

Analyse und Optimierung der Ausgaben

Die Ausgabenanalyse ist der Prozess der Analyse von Ausgabendaten, um Muster zu erkennen, Engpässe und Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu identifizieren, die Leistung zu verbessern und die Beschaffungsstrategien zu optimieren. KI und maschinelles Lernen können dabei helfen, jeden Schritt der Ausgabenanalyse zu automatisieren und zu beschleunigen, vom Sammeln und Bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen bis hin zum Klassifizieren und Analysieren von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Bewertung und Management von Lieferantenrisiken

Einer der anschaulichsten Anwendungsfälle von KI in der Beschaffung ist die Bewertung der Risikoprofile von Lieferanten. Mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen werden granulare Kategorien von Lieferanten erstellt und Ergebnisse auf der Grundlage von Daten wie Sicherheits- und Datenschutzkontrollen, Finanzen, ESG-Praktiken, Unternehmensrichtlinien, Programmen zur Reaktion auf Vorfälle, Beziehungen zu Dritten und anderen Faktoren, die sich auf die Kontinuität und Widerstandsfähigkeit des Lieferanten auswirken können, vorhergesagt.

Nachfrageprognose und Bestandsmanagement

Eine weitere wertvolle Anwendung von KI ist die Bestandsverwaltung. Modelle für maschinelles Lernen analysieren historische Verkaufsdaten, Kundentrends und andere Faktoren, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und das Risiko von Überbeständen zu minimieren. Ebenso kann KI die Kundennachfrage auf der Grundlage von früheren Aufzeichnungen, Markttrends und sogar Echtzeitinformationen vorhersagen.

Aufdeckung von Beschaffungsbetrug

KI verbessert auch die Aufdeckung und Verhinderung von Betrug in Beschaffungsprozessen. Durch die Nutzung historischer Datensätze von Lieferanten können maschinelle Lernmodelle Millionen von Transaktionen analysieren, um subtile Muster, die auf Betrug hindeuten, schneller und genauer zu erkennen als Menschen. Unternehmen können diese Analysen nutzen, um betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu erkennen und so Betrugsverluste zu reduzieren.

Fallstudien zu KI in Beschaffung und Einkauf

Unternehmen auf der ganzen Welt beginnen, KI-Lösungen einzusetzen, um ihre Beschaffungsprozesse zu verbessern. Unten findest du zwei Anwendungsfälle von Unternehmen aus verschiedenen Branchen:

Zara

Zara ist ein internationaler Modehändler mit Sitz in Spanien. Das Unternehmen hat KI in verschiedene Aspekte seines Geschäftsbetriebs integriert. Das betrifft nicht nur das Verbraucherverhalten, sondern auch die Beschaffung. Insbesondere hat sie einen ganzheitlichen Ansatz gewählt, der den Einsatz von KI in jedem Schritt der Lieferkette vorsieht.

Das wohl innovativste Beispiel für diesen Ansatz ist die Verwendung von Mikrochips in den Sicherheitsetiketten aller Kleidungsstücke. Diese Mikrochips ermöglichen es, alle Produkte von der Produktion bis zum Verkauf in Echtzeit zu verfolgen, so dass Zara einen umfassenden und genauen Überblick über den Zustand seines Bestands hat. 

Dadurch kann Zara seine Lagerbestände genau kontrollieren, Überbestände und Fehlbestände reduzieren und gleichzeitig die betriebliche Effizienz steigern. So kann Zara z.B. sofort feststellen, wenn ein Artikel in einer bestimmten Filiale zur Neige geht und ihn schnell aus dem Lager oder einer anderen Filiale nachbestellen.

Coca-Cola

Coca-Cola hat sich kürzlich mit Microsoft zusammengetan, um dessen Cloud- und KI-Fähigkeiten zur Optimierung seiner Lieferketten zu nutzen. 

Durch die Nutzung von Microsofts Azure OpenAI Service konzentriert sich Coca-Cola auf die Optimierung verschiedener Lieferkettenprozesse. Mit dieser Partnerschaft zielt das Unternehmen insbesondere darauf ab, die Nachfrage zu prognostizieren, das Bestandsmanagement zu verbessern und die Vertriebslogistik zu rationalisieren. All diese Verbesserungen werden es Coca-Cola ermöglichen, die Betriebskosten zu senken und die Effizienz der gesamten Lieferkette zu verbessern.

Herausforderungen und Überlegungen​

Während die Vorteile von KI im Beschaffungswesen auf der Hand liegen, ist es nicht immer einfach, eine erfolgreiche KI-Lösung zu implementieren, vor allem in einer Branche wie der Versicherungswirtschaft, in der es um viele sensible Daten geht. Lass uns die wichtigsten Herausforderungen analysieren.

Ethische und regulatorische Herausforderungen

Trotz der einzigartigen Fähigkeiten der KI ist es wichtig, ihre potenziellen Risiken und rechtlichen Bedenken bei der Beschaffung zu berücksichtigen. Im Fall der generativen KI bringt diese Technologie trotz ihrer großen Versprechen auch neue Risiken mit sich, wie z.B. Fehlinformationen und potenziellen Beschaffungsbetrug. 

Außerdem müssen die Beschaffungsexperten die sich schnell entwickelnde Gesetzeslandschaft einhalten, um den Datenschutz und die faire und sichere Nutzung von KI zu gewährleisten. Ein gutes Beispiel dafür, wie die Zukunft der Compliance aussehen wird, ist das kürzlich verabschiedete EU-KI-Gesetz, eine umfassende Verordnung, die Unternehmen, darunter auch Versicherer, dazu verpflichtet, strenge Regulierungsmaßnahmen voranzutreiben. 

In unserem Lernpfad zu den Grundlagen des EU-KI-Gesetzes erfährst du mehr über diese innovative und ehrgeizige Regelung und wie du sie einhalten kannst.

Integration und Skalierbarkeit

Die Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme und deren Skalierbarkeit kann komplex sein und erfordert eine moderne Infrastruktur, die vielen Unternehmen fehlt. Stattdessen verlassen sich die meisten Unternehmen auf veraltete Beschaffungspraktiken und Software, die sich nicht ohne Weiteres mit modernen KI-Tools verbinden lassen. 

Die Kombination von Technologien des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz mit diesen etablierten Prozessen erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung, um Unterbrechungen zu vermeiden. Versicherungsunternehmen müssen ihre aktuelle Infrastruktur bewerten, potenzielle Integrationsprobleme identifizieren und in die notwendigen Upgrades investieren, um sicherzustellen, dass beide Systeme harmonisch mit den bestehenden Technologien zusammenarbeiten.

Wenn du mehr darüber wissen willst, wie du KI-Tools in deinen Technologie-Stack integrierst, empfehlen wir dir, unseren separaten Leitfaden zur KI-Integration zu lesen.

Teams und Menschen weiterbilden

Der Aufbau einer erfolgreichen KI-Strategie erfordert erhebliche Anstrengungen und Ressourcen, aber selbst Unternehmen mit großem Geldbeutel scheitern bei der Umsetzung von KI-Lösungen. Und warum? Weil sie nicht genug qualifizierte Mitarbeiter mit KI-Kenntnissen haben. 

Laut einer Umfrage von McKinsey beschäftigen die besten Unternehmen 22% der Mitarbeiter im Einkauf in Analyseteams. Das bedeutet, dass die Unternehmen investieren und die Anzahl der verfügbaren Datenprofile erhöhen müssen, um die Skalierung zu erreichen, indem sie externe datenkundige Profile einstellen oder die bestehenden Teams umschulen.

Die Rekrutierung und Bindung von Talenten mit den richtigen Fähigkeiten kann jedoch eine Herausforderung sein, vor allem angesichts des umkämpften Marktes für Fachkräfte im technischen Bereich. Investitionen in die Weiterbildung und Umschulung des vorhandenen Personals können ebenfalls dazu beitragen, die Qualifikationslücke zu schließen und sicherzustellen, dass das Unternehmen die KI-Fähigkeiten voll nutzen kann. 

Zum Glück gibt es DataCamp, das den Beschaffungsteams hilft. Mit unserer DataCamp for Business-Lösung können wir deinem Unternehmen helfen, Daten- und KI-Kompetenz zu erlangen. Mit einer skalierbaren Lösung, die für Teams jeder Größe geeignet ist, sowie anpassbaren Lernpfaden und detaillierten Berichten kann DataCamp for Business dir helfen, dein Unternehmen zu transformieren und KI-fähig zu machen. 

Zukünftige Trends in KI und Beschaffung

Wenn wir in die Zukunft blicken, wird die Bedeutung von KI in der Beschaffung exponentiell zunehmen. 

Laut einer Studie von Gartner, die im Januar 2024 veröffentlicht wurde, plant mehr als die Hälfte der Beschaffungsunternehmen die Einführung von Gen-KI im nächsten Jahr. Dieser Trend wird sich in den kommenden Jahren wahrscheinlich fortsetzen, da die aktuellen KI-Tools immer leistungsfähiger werden und neue, beschaffungsspezifische Lösungen auf den Markt kommen.

Das zunehmende Interesse der Beschaffungsverantwortlichen an KI hat nicht nur mit betrieblicher Effizienz zu tun, sondern auch mit Nachhaltigkeit und gesetzlichen Verpflichtungen. Da immer mehr Regierungen bereit sind, nachhaltige Ziele durch Beschaffungsvorschriften voranzutreiben, gilt KI als wichtiges Instrument, um Unternehmen bei der Bewertung von Lieferanten auf der Grundlage von Umwelt-, Sozial- und Governance-Parametern (ESG) zu unterstützen und sicherzustellen, dass die Beschaffungsmethoden den Nachhaltigkeitszielen entsprechen.

Der Gardner-Bericht zeigt jedoch auch, dass nur 14 % der befragten Beschaffungsleiter/innen Vertrauen in die Fähigkeiten ihrer Teams haben, KI in ihre Beschaffungsprozesse einzubinden. Den Grund dafür kennen wir bereits. Wie wir in unserem State of Data & AI Literacy 2024 Report herausgefunden haben, ist die KI-Kenntnislücke in allen Sektoren akut. 62% der befragten Führungskräfte glauben, dass ihre Organisation eine KI-Kenntnislücke hat. 

Deshalb wird die KI-Kompetenz eine entscheidende Rolle dabei spielen, die Integration von KI in die Beschaffung voranzutreiben und zu beschleunigen. DataCamp for Business kann deinem Unternehmen helfen, diese KI-Kenntnislücke zu schließen, mit anpassbaren, skalierbaren Lernpfaden, die für Unternehmen jeder Größe geeignet sind. Starte noch heute und fordere eine Demo an.

Fazit

KI ist einer der wichtigsten Treiber für Veränderungen im Beschaffungswesen. Die Anwendung von KI und maschinellem Lernen in der Beschaffung hat das Potenzial, viele zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, Betriebskosten zu senken, Lieferketten robuster zu machen und Beschaffungsbeziehungen zu stärken.

Da diese Systeme immer intelligenter werden, werden Beschaffungsteams mit einem soliden Verständnis der KI-Grundlagen wahrscheinlich einen deutlichen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten haben. Mehr über die Bedeutung einer soliden Daten- und KI-Kultur erfahren Sie in unserem kommenden Webinar Increasing Your Organization's Data and AI Maturity

Fordere eine Demo an, um zu erfahren, wie DataCamp dich durch den Prozess der Weiterbildung deines gesamten Teams und den Aufbau einer datenfreundlichen Kultur führen kann. In der Zwischenzeit kannst du dich in unseren Materialien zum Thema KI informieren:

• Lernpfad AI Business Fundamentals 
• Wie du im Jahr 2025 KI von Grund auf lernst: Ein kompletter Expertenleitfaden
• Grundlagen des EU-KI-Gesetzes
• Was ist KI-Kompetenz? Ein umfassender Leitfaden für Anfänger
• Der State of Data & AI Literacy Report 2024 stellt sich vor 
• Der Leitfaden für Lernende zur KI-Kompetenz
• Führende Plattform für KI-Kenntnisse in deinem gesamten Unternehmen