Konstantin von Büren
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Vordenkerrolle

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Agentische KI in der Beschaffung: Nutzung von Daten, KI und Automatisierung zur Steigerung der Prozesseffizienz und Freisetzung von Ressourcen

Die Beschaffung ist das Herzstück moderner Geschäftsabläufe und wirkt sich direkt auf Kosten, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit aus. Mit dem Aufkommen der agentenbasierten KI haben Unternehmen eine noch nie dagewesene Möglichkeit, ihre Beschaffungsprozesse durch intelligente, autonome Entscheidungssysteme zu optimieren. Laut Gartner werden bis 2028 33 % der Softwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten - ein deutlicher Anstieg von weniger als 1 % im Jahr 2024, wodurch 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden können.

In diesem Blog werden wir die transformative Rolle der agentenbasierten KI im Beschaffungswesen untersuchen, praktische Anwendungsfälle in den wichtigsten Bereichen des Beschaffungswesens aufzeigen und umsetzbare Erkenntnisse für Unternehmen bereitstellen, die die Leistung der KI zur Steigerung von Effizienz und Innovation nutzen möchten.

Was sind KI-Agenten?

Agentische KI bezieht sich auf fortschrittliche Systeme der künstlichen Intelligenz, die autonom arbeiten, lernen und sich anpassen. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die sich oft auf vordefinierte Regeln stützt, passt sich die agentenbasierte KI dynamisch an Echtzeit-Eingaben und -Szenarien an. Sie nutzen Techniken wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und fortschrittliche Argumentationsmodelle, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen.  

Kurz gesagt: KI-Agenten zeichnen sich durch drei Hauptmerkmale aus:  

  • Gedächtnis: Sie erinnern sich an Eingaben und Ausgaben über Aufgaben und wechselnde Bedingungen hinweg.  
  • KI-Modelle: Sie zerlegen Probleme in ihre kleinsten Teile und definieren und führen Maßnahmen gegen diese Teile durch.  
  • Systeme: Sie greifen auf externe Systeme zu, um Informationen abzurufen oder zu schreiben.  

Verschiedene Arten von AI-Agenten

Obwohl es keine formale Definition gibt, haben wir die KI-Agenten in drei Kategorien eingeteilt, wobei wir uns bewusst sind, dass die Grenzen unscharf sein können:  

  • Autonome Agenten: Sie operieren unabhängig innerhalb vordefinierter Grenzen, führen Aufgaben aus und interagieren mit externen Parteien ohne menschliches Eingreifen.  
  • Kollaborative Agenten: Unterstützen und ergänzen den Menschen bei seiner Arbeit, indem sie relevante Daten und Erkenntnisse abrufen, organisieren und präsentieren, um die Effizienz und Genauigkeit der Entscheidungsfindung zu verbessern.  
  • Umgebungsabhängige Agenten: Sie arbeiten im Hintergrund, überwachen ihre Umgebung und bieten proaktive und kontextbewusste Unterstützung, um die Datengenauigkeit, die Entscheidungsfindung und das Risikomanagement zu verbessern.    

Agentische KI in der Beschaffung  

Die Beschaffungsteams sehen sich mit immer höheren Anforderungen und einem stark schwankenden Geschäftsumfeld konfrontiert. In Kombination mit dem anhaltenden Druck auf die Ressourcen bedeutet dies, dass von der Beschaffung erwartet wird, mit weniger mehr zu erreichen, während sie durch manuelle Prozesse, unzusammenhängende Systeme und fragmentierte Daten behindert wird.  

KI-Agenten können Beschaffungsteams dabei helfen, komplexe Prozesse zu vereinfachen, zu optimieren und zu automatisieren und Herausforderungen in Bezug auf Datenmanagement, Prozesseinhaltung und Ressourcenbeschränkungen zu bewältigen.

Zu den wichtigsten Merkmalen, die agentenbasierte KI für die Beschaffung wertvoll machen, gehören:

  • Eigenständigkeit: KI-Agenten treffen eigenständige Entscheidungen innerhalb festgelegter Leitplanken, wodurch die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens verringert wird.
  • Urteilsvermögen und Anpassungsfähigkeit in Echtzeit: Agentische KI kann Situationen analysieren, differenzierte Entscheidungen treffen und Strategien an sich ändernde Bedingungen anpassen.  
  • Problemlösung in mehreren Schritten: Es kann komplexe Aufgaben in kleinere Schritte zerlegen und diese selbständig ausführen.
  • Integration mit externen Tools: Agentische KI kann mit verschiedenen Datenquellen, APIs und Software-Tools interagieren, um ihre Ziele zu erreichen.

Von Menschen gesteuerte BeschaffungskI

Die meisten agentenbasierten KI-Anwendungen im Beschaffungswesen fallen unter die Kategorie der Human-in-the-Loop-Systeme (HITL). Diese Systeme ermöglichen es den KI-Agenten, mit einem gewissen Grad an Autonomie zu operieren, Entscheidungen zu treffen, Maßnahmen zu ergreifen und definierte Ziele zu verfolgen, wobei in kritischen Phasen immer noch die Beteiligung des Menschen zur Überwachung, Beurteilung und Intervention erforderlich ist.  

In diesem Modell sind die Beschaffungsteams keine passiven Beobachter, sondern sie nehmen aktiv an der Gestaltung des Verhaltens und der Ergebnisse der KI teil. HITL-Systeme sind besonders in den frühen Phasen der KI-Einführung wertvoll, da sie es Unternehmen ermöglichen, agentenbasierte Technologien schrittweise und verantwortungsbewusst einzuführen, bevor sie auf autonomere Anwendungen skalieren.  

Überblick über KI-Agenten in der Beschaffung  

Diese Eigenschaften machen KI-Agenten besonders interessant, da mehrere Agenten miteinander interagieren können, um die Automatisierung des gesamten Beschaffungsprozesses voranzutreiben. Agenten gibt es entlang der gesamten Prozesskette der Beschaffung. Hier sind einige Agenten, die die Beschaffung unterstützen können.

Überblick über KI-Agenten entlang des gesamten Beschaffungsprozesses

Vom Plan zur Strategie

In der Phase von der Planung zur Strategie können KI-Agenten Aufgaben der Ausgaben- und Datenanalyse automatisieren, z. B. das Sammeln von Marktinformationen und die Klassifizierung von Daten. KI-Agenten können auch Möglichkeiten zur Kosteneinsparung identifizieren, indem sie historische und Echtzeit-Beschaffungsdaten analysieren und Anomalien in den Ausgabenmustern erkennen, z. B. überhöhte Zahlungen oder nicht konforme Einkäufe.

Beispiele für Agenten in Plan-to-Strategy sind:  

  • Stewart Data', der die Daten bereinigt und harmonisiert.  
  • Classy Taxonomy", die Transaktionsdaten klassifiziert.
  • Richie Records', der Lieferantendaten mit externen Informationen anreichert.  
  • Hunter Opportunity", der anhand von Ausgaben- und Preismustern Einsparungsmöglichkeiten aufspürt.

Quelle zu Vertrag

KI-Agenten können zur Automatisierung des Ausschreibungsprozesses eingesetzt werden, von der Angebotseinholung bis zur Bewertung und Verhandlung. Mithilfe prädiktiver Analysen können KI-Agenten Einblicke in die besten Verhandlungsstrategien oder Ankerpunkte geben. Im Rahmen des Supplier Relationship Management können Agenten die Leistung von Lieferanten in Echtzeit bewerten, Risiken erkennen und mindern sowie das Onboarding und die Vertragsverwaltung durch die Automatisierung von Dokumentenvalidierung und Compliance-Prüfungen rationalisieren.

Beispiele für Bearbeiter im Bereich Source-to-Contract sind:  

  • Samantha Sourcing', die gemeinsam mit den Stakeholdern taktische Beschaffungsmaßnahmen durchführen kann, einschließlich der Identifizierung von Lieferanten, Angebotsanfragen und Angebotsanalysen.  
  • Natalie Negotiator", die selbstständig mit Lieferanten über die Geschäftsbedingungen verhandelt.
  • Peter Performance', der die Leistung der Zulieferer überwacht und auf der Grundlage von Leistungsanomalien Abhilfemaßnahmen entwickelt.
  • Claus Contract', der Verträge überarbeitet und alternative Klauseln und Formulierungen vorschlägt.

Beschaffung und Bezahlung  

Beschaffungsteams können mithilfe von agentenbasierter KI die Erstellung von Bestellungen, Genehmigungen, die Buchung von Wareneingängen und Leistungserfassungsblättern automatisieren und Rechnungen mit Bestellungen abgleichen, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Sie kann auch externe Ereignisse überwachen, deren Auswirkungen auf offene Bestellungen bewerten und Maßnahmen zur Abhilfe einleiten. Agentic AI kann Lagerbestände überwachen und automatische Nachbestellungen auslösen, um Fehlbestände zu vermeiden.  

Beispiele für Agenten in Purchase-to-Pay sind:  

  • Perry Turner', der die PR prüft und vervollständigt, bevor er sie in POs umwandelt.
  • Booker Sheets', der die Informationen zum WE und zum VSE zu den Bestellungen erfasst und schreibt.
  • Eva Payne', die die Rechnungen mit den Bestellungen abgleicht, prüft, ob sie den Vorschriften entsprechen, und sie zur Zahlung bearbeitet.

Vorteile und Herausforderungen der agentenbasierten KI im Beschaffungswesen  

Wenn Beschaffungsteams die Einführung von agentenbasierter KI in Erwägung ziehen, ist es wichtig, sowohl die Vorteile als auch die potenziellen Hindernisse abzuwägen. Während KI erhebliche Vorteile bringen kann, müssen Unternehmen auch die Herausforderungen angehen, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen.

Wichtigste Vorteile

  • Gesteigerte Effizienz: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben reduziert den manuellen Aufwand und beschleunigt die Prozesse.
  • Bessere Entscheidungsfindung: KI-Agenten bieten Einblicke in Echtzeit und ermöglichen schnellere und präzisere Entscheidungen.
  • Kosteneinsparungen: Identifizierung ineffizienter Ausgaben, Optimierung von Lieferantenverträgen sowie Beschaffung und Verhandlung taktischer Ausgaben, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken.
  • Risikominderung: Die proaktive Überwachung von Lieferanten- und Marktrisiken erhöht die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette.

Zu bewältigende Herausforderungen

  • Datenqualität: Ungenaue oder fragmentierte Daten, die über mehrere Systeme verstreut sind, können zu unzuverlässigen KI-Ergebnissen und fehlerhaften Empfehlungen führen. Dies ist aber auch der Bereich, in dem Agenten schnell Mehrwert schaffen können, indem sie Daten klassifizieren, harmonisieren und anreichern, um sie als Grundlage für andere Anwendungsfälle zu nutzen.
  • Komplexität der Integration: Agentische KI erfordert eine nahtlose Integration mit bestehenden Beschaffungssystemen, wie ERP-Plattformen, Lieferantendatenbanken und Vertragsmanagement-Tools. Dies kann eine technische Herausforderung sein, insbesondere wenn die Systeme eines Unternehmens zahlreich oder isoliert sind.  

    Die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen KI  

    Bei der Einführung von KI-Agenten müssen Unternehmen verantwortungsvollen KI-Praktiken Vorrang einräumen. Verantwortungsvolle KI wird durch zwei wichtige Säulen definiert:

    • Datensicherheit und -hoheit: Agentische KI-Systeme erfordern oft einen umfassenden Zugriff auf Unternehmensdaten, was das Risiko von Datenschutzverletzungen, unbefugtem Zugriff und Datenlecks erhöht. Verantwortungsbewusste KI stellt sicher, dass robuste Sicherheitsprotokolle vorhanden sind und die Datenverarbeitung mit Vorschriften wie der DSGVO übereinstimmt.
    • KI-Leitplanken: Um ethisches und verantwortungsbewusstes Verhalten zu gewährleisten, müssen KI-Agenten innerhalb klar definierter Grenzen agieren. Dazu gehören die Festlegung von Handlungsbeschränkungen, die Gewährleistung der Überprüfbarkeit und die Implementierung menschlicher Übersteuerungsmechanismen zur Aufrechterhaltung von Kontrolle und Transparenz.

    Aufbau von KI-Agenten auf unserer Plattform für Beschaffungsautomatisierung

    Procure Ai revolutioniert das Beschaffungswesen in Unternehmen mit einer KI-gestützten Plattform zur Automatisierung der Beschaffung. Durch die Kombination von generativer KI, fortschrittlicher prädiktiver Analytik und autonomer Ausführung entwickeln wir KI-Agenten für die Beschaffung, die Abläufe rationalisieren, operative Risiken reduzieren, Kosteneinsparungen maximieren und Prozesse durchgängig automatisieren.

    Durch die Orchestrierung von fortschrittlichen KI/ML-Modellen und GenAI auf einer sicheren und vernetzten Plattform können wir KI-Agenten erstellen, die ein breites Spektrum an Aufgaben entlang des Beschaffungsprozesses abdecken. Unsere Agenten unterstützen die Standardisierung von Ausgaben- und Lieferantendaten über verschiedene Systeme hinweg, identifizieren Einsparungsmöglichkeiten in der Ausgabenanalyse, führen Stakeholder mit Intake Management durch regelkonforme Einkaufserfahrungen, führen selbstständig taktische Beschaffungsereignisse und -verhandlungen durch und liefern den operativen Teams vorausschauende Erkenntnisse.  

    Durch den Wegfall administrativer Aufgaben ermöglichen wir es CPOs, ihr Team mit KI-Agenten zu erweitern und knappe Ressourcen für strategische Chancen einzusetzen. Mit dem Schwerpunkt auf nahtloser Übernahme und nutzerzentriertem Design ermöglichen wir es dem Einkauf, die Komplexität zu bewältigen und das volle Potenzial der KI zu nutzen. Kunden wie EnBW, Kärcher und DMG Mori berichten von 37 % kürzeren Auftragsabwicklungszeiten, 47 % schnelleren Vergabeentscheidungen und durchschnittlichen Einsparungen von 4,6 % bei Tail Spend Verhandlungen.

    Machen Sie den nächsten Schritt zur Automatisierung der Beschaffung

    Die Integration von agentenbasierter KI in die Beschaffung bedeutet einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Unternehmen über ihre Mitarbeiter denken und ihre Einkaufs-, Beschaffungs- und Lieferkettenprozesse verwalten. Von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Bereitstellung strategischer Erkenntnisse ermöglicht agentenbasierte KI den Beschaffungsteams, ein noch nie dagewesenes Maß an Effizienz und Kosteneinsparungen zu erzielen.

    Die Einführung von agentenbasierter KI erfordert zwar die Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, KI-Kenntnisse und die Bewältigung von Veränderungen, doch die gemeinsame Erstellung einer Roadmap zur Erreichung der gewünschten Ergebnisse stellt sicher, dass das Unternehmen bereit ist. Unternehmen, die mit ihrem Status quo unzufrieden sind, sollten in agentenbasierte KI investieren, um die Komplexität der Beschaffung zu bewältigen - heute und in Zukunft. Dies wird ihnen einen Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend dynamischen Geschäftsumfeld verschaffen.

    Sind Sie bereit für KI in der Beschaffung? Kontaktieren Sie uns um zu erfahren, wie wir Ihnen mit unserer KI-gestützten Plattform zur Beschaffungsautomatisierung helfen können, Druck in Fortschritt zu verwandeln.

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