Wie Agentic AI die Beschaffung dauerhaft verändert

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Die Beschaffung durchläuft derzeit eine tiefgreifende Transformation dank Künstlicher Intelligenz (AI). Traditionell stützten sich Einkaufsabteilungen auf manuelle Arbeit oder starre, regelbasierte Software, um Aufgaben wie Bestellungen, Rechnungsprüfung oder Vertragsmanagement abzuwickeln. Diese älteren Ansätze brachten zwar schrittweise Verbesserungen, veränderten aber nicht grundlegend, welchen Wert die Beschaffung für das Unternehmen schafft. Heute jedoch formt eine neue Generation von AI, einschließlich Agentic AI, die Beschaffung neu und entwickelt sie von einem reinen Kostenfaktor im Backoffice zu einem strategischen Treiber für Unternehmenswert.

Einfach gesagt bedeutet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Beschaffung, dass Maschinen menschliche Intelligenz nachahmen können, um zentrale Einkaufsprozesse zu automatisieren und zu verbessern, von der Vertragsverwaltung bis hin zu PO Workflows. Im Gegensatz zu alten Tools, die auf vordefinierten Regeln basierten, können AI Systeme lernen, schlussfolgern und Kontext verstehen. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben mit menschlich anmutendem Urteilsvermögen zu erledigen.

Einer der größten Umbrüche ist die Verlagerung von manuellen oder regelbasierten Prozessen hin zu intelligenten und autonomen Abläufen. Frühere Automatisierungen wie OCR gestützte Datenerfassung oder einfache Bots konnten zwar wiederholbare Tätigkeiten ausführen, waren aber nicht in der Lage, sich an Abweichungen anzupassen oder Entscheidungen zu treffen. Agentic AI ändert das. Im Einkauf können AI Agents End-to-End Workflows übernehmen: E Mails lesen, Bestellungen verarbeiten, Systeme aktualisieren und mit Stakeholdern kommunizieren, ähnlich wie ein Junior Mitarbeiter.

Die Auswirkungen sind erheblich. Leistungsstarke Einkaufsorganisationen investieren massiv in AI. Eine Deloitte Studie zeigt, dass führende Beschaffungsabteilungen 18 Mal häufiger vollständig AI oder kognitive Fähigkeiten in ihren Abläufen einsetzen. Zukunftsorientierte Unternehmen sehen AI in der Beschaffung, oft auch „Procure AI“ Lösungen genannt, nicht nur als Mittel zur Kostensenkung, sondern auch als Weg, um neue Herausforderungen wie Nachhaltigkeitsziele, Lieferkettenrisiken oder Fachkräftemangel zu bewältigen. Laut IBM haben Unternehmen mit AI in der Beschaffung innerhalb weniger Monate Kostensenkungen von 40 bis 70 Prozent erzielt, die Lieferanten Onboarding Zeit um das Zehnfache verkürzt und Millionen eingespart, indem Fehler vermieden und Compliance verbessert wurden.

Zusammengefasst: Das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Beschaffung definiert die Funktion neu. Aus administrativen Tätigkeiten wird ein Bereich strategischer Intelligenz und Agilität.

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Arten von Künstlicher Intelligenz in der Beschaffung

AI in der Beschaffung ist keine einzelne Technologie, sondern ein Bündel von Fähigkeiten. Unterschiedliche Methoden und Tools kommen in verschiedenen Bereichen der Beschaffung zum Einsatz. Hier sind einige der wichtigsten Technologien, die die Beschaffung modernisieren:

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Machine Learning (ML)

Machine Learning umfasst Algorithmen, die Muster in Daten erkennen und aus Erfahrungen lernen. In der Beschaffung wird ML genutzt, um große Datenmengen zu analysieren, zum Beispiel frühere Einkaufsdaten oder die Performance von Lieferanten, und daraus Prognosen und fundierte Entscheidungen abzuleiten. Ein ML Modell kann historische Einkaufsdaten und Marktvariablen verarbeiten, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und die Planung zu verbessern. Häufig wird ML auch für Klassifizierungen eingesetzt, etwa um Ausgaben automatisch zu kategorisieren oder Lieferanten zu bereinigen (z. B. „IBM“ und „I.B.M.“ als denselben Anbieter zu erkennen). Anders als starre Regeln werden diese Modelle im Laufe der Zeit besser. ML gilt als Nachfolger von RPA in der Evolution der Beschaffungsautomatisierung. Während RPA Aufgaben automatisieren, aber nicht lernen kann, werden ML Systeme kontinuierlich besser und können Variabilität handhaben. Von Spend Analytics bis zur Betrugserkennung in Rechnungen liefert ML die intelligente Grundlage vieler moderner Beschaffungstools.

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Natural Language Processing (NLP)

Beschaffung umfasst viele unstrukturierte Texte wie E-Mails, Verträge, Angebote oder Lieferantendokumente. Hier kommt Natural Language Processing ins Spiel. NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und sogar zu erzeugen. Im Einkauf kann NLP beispielsweise einen Vertrag lesen, wichtige Klauseln und Bedingungen extrahieren, Risiken markieren oder E-Mails von Lieferanten und RFQ Antworten analysieren und die Daten direkt ins Beschaffungssystem übertragen. Fortschrittliche NLP Modelle beherrschen mehrere Sprachen und Fachjargon, sodass globale Teams Dokumente unabhängig von ihrer Herkunft analysieren können.

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Robotic Process Automation (RPA)

RPA bezeichnet „Software Roboter“, die menschliche Handlungen nachahmen, um wiederkehrende Aufgaben auszuführen. Auch wenn RPA streng genommen keine AI ist (da es nicht selbst lernt), wird es häufig zusammen mit AI eingesetzt, um Workflows zu beschleunigen. Im Einkauf kann RPA Routineaufgaben übernehmen wie Dateneingaben, Formularbearbeitung oder den Datentransfer zwischen Systemen. Ein Beispiel: Ein RPA Bot kann sich in ein ERP System einloggen, um einen neuen Lieferanten anzulegen, oder Rechnungsdaten aus einer E Mail ins Zahlungssystem übertragen. Diese Bots folgen vordefinierten Regeln und eignen sich besonders für strukturierte und häufige Aufgaben wie das Erstellen standardisierter Bestellungen oder das Abgleichen von Rechnungspositionen. RPA reduziert manuellen Aufwand und Fehler, stößt aber an Grenzen, wenn es um Ausnahmen oder unstrukturierte Eingaben geht. Deshalb kombinieren moderne Lösungen RPA mit AI, was häufig „intelligente Automatisierung“ genannt wird. Ein AI gestütztes Beschaffungssystem könnte etwa RPA nutzen, um Teile der Rechnungsverarbeitung zu übernehmen, während AI die Entscheidungsstellen wie die Erkennung von Abweichungen steuert.

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Generative AI in der Beschaffung

Generative AI ist die neueste und wohl disruptivste Technologie in der Beschaffung. Sie basiert auf Modellen wie Large Language Models, die Inhalte erzeugen können, sei es Text, Bilder oder Antworten, basierend auf umfangreichen Trainingsdaten. Ein wichtiges Einsatzfeld ist die Erstellung von Inhalten und Kommunikation. Generative AI kann erste Entwürfe für Verträge, RFPs/RFQs oder Lieferanten E Mails automatisch erstellen. Außerdem eignet sie sich hervorragend, um unstrukturierte Daten zusammenzufassen. Ein Einkäufer könnte eine AI bitten: „Schreibe eine Zusammenfassung der Lieferantenleistung im letzten Jahr“ – und erhält in Sekunden einen präzisen Bericht. Ein weiterer wachsender Anwendungsfall sind AI gestützte Konversationsassistenten. Moderne generative Modelle sind in der Lage, komplexe Kommunikation mit Lieferanten zu führen, etwa Antworten zu Preisen oder Lieferzeiten in professioneller Form zu generieren. Generative AI unterstützt auch Entscheidungsprozesse, indem sie verschiedene Quellen wie Verträge, Vorschriften oder Lieferantendaten analysiert und Handlungsempfehlungen gibt, beispielsweise das Hervorheben einer riskanten Klausel oder das Aufzeigen nachhaltigerer Beschaffungsoptionen. Generative AI bringt Kreativität und kontextuelles Verständnis in die Beschaffung und ermöglicht es AI Agents, nicht nur Daten zu verarbeiten, sondern auch Ergebnisse und Entscheidungen in menschenähnlicher Qualität zu liefern.

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Wie Sie AI in der Beschaffung einsetzen: Praxisbeispiele

Mit den oben genannten AI Technologien können Beschaffungsteams viele Teile ihres End to End Prozesses automatisieren und verbessern. Hier einige konkrete Praxisanwendungen von AI in der Beschaffung:

ERP Updates mit automatisiertem PO Management

Einer der wirkungsvollsten Anwendungsfälle ist die Automatisierung der Bearbeitung von Bestellungen (POs). AI kann den gesamten PO Zyklus abwickeln, von der Bestellanforderung bis zur Erstellung der offiziellen Bestellung und dem Abgleich von Auftragsbestätigungen. So können Algorithmen eingehende Bestellanforderungen nach Priorität sortieren, Bestelldetails automatisch ergänzen und sie mit Vertragsbedingungen abgleichen. Stimmen alle Daten, erstellt und versendet das System die Bestellung ohne menschliches Zutun. Geht eine Auftragsbestätigung vom Lieferanten ein, vergleicht ein AI Agent diese sofort mit der ursprünglichen Bestellung, markiert Abweichungen wie Preis oder Liefertermin und aktualisiert das ERP System. Unternehmen nutzen solches AI gestütztes PO Management, um manuelle Dateneingaben deutlich zu reduzieren. Das beschleunigt den Beschaffungsprozess und sorgt für höhere Datenqualität in den Backend Systemen.

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Datenextraktion aus Verträgen und Bestellungen

Beschaffungsverantwortliche verbringen viel Zeit damit, Verträge, Einkaufsvereinbarungen oder umfangreiche Dokumente nach wichtigen Informationen zu durchsuchen. AI kann diese Arbeit in Sekunden erledigen. Vertragsanalysen KI Tools können selbst komplexe Verträge durchsuchen und strukturierte Datenpunkte extrahieren, etwa Zahlungsbedingungen, Verlängerungsfristen, Preisklauseln, Haftungen oder Kündigungsbedingungen. Darüber hinaus prüft die AI diese Informationen gegen Standards oder Compliance Regeln und weist auf Abweichungen hin. Auch bei Bestellungen liest AI eingehende PO Dokumente oder E Mails und erfasst alle relevanten Details wie Artikelnummern, Mengen, Preise oder Lieferadressen ohne manuelle Eingabe.

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Automatisierte E-Mail Antworten und Lieferantenkommunikation

Beschaffung erfordert ständige Kommunikation mit Lieferanten, von RFQs über Bestellnachverfolgung bis zu Klärungen oder Verhandlungen. AI Agents können hier einen großen Teil übernehmen. Mithilfe von Generative AI kann ein Beschaffungs Copilot Antworten auf häufige Lieferantenanfragen oder Statusmeldungen in Sekunden entwerfen. In der Praxis bedeutet das, dass AI eine eingehende Lieferanten E-Mail liest und einen Antwortentwurf erstellt, den der Einkäufer nur noch prüfen muss. Moderne AI Chatbots können bereits menschlich klingende Dialoge führen, fehlende Informationen anfordern, Lieferstatus melden oder Fragen beantworten. So reagieren Organisationen schneller und konsistenter.

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Automatisierte Rechnungsverarbeitung (Accounts Payable)

Die Bearbeitung von Lieferantenrechnungen ist zeitaufwendig und gleichzeitig kritisch. AI kann den Prozess von Anfang bis Ende automatisieren, von der Erfassung über die Validierung bis zur Zahlung. Dabei liest das System Rechnungen mit OCR und NLP, unabhängig vom Format, und erfasst Felder wie Rechnungsnummer, Datum, Positionen, Mengen, Preise, Steuern und Summen. Moderne Lösungen benötigen weder manuelles Setup noch Training, um unterschiedliche Layouts zu erkennen. Nach der Extraktion prüft AI die Rechnung gegen Bestellung und Wareneingang im 3 Way Match, kontrolliert Berechnungen und Compliance, etwa ob die Mehrwertsteuer korrekt angegeben ist. Bei Abweichungen wird die Rechnung markiert oder der Lieferant automatisch kontaktiert. Ist alles korrekt, werden die Daten direkt ins ERP oder Buchhaltungssystem gebucht. Das Ergebnis: ein deutlich schnellerer Accounts Payable Zyklus, Rechnungen sind in Minuten statt Tagen freigegeben, und Fehler oder Doppelzahlungen werden minimiert.

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Wie AI die Beschaffung nachhaltig verändert

Sie fragen sich vielleicht, wie AI in der Beschaffung helfen kann. Die Einführung von AI in der Beschaffung ist weit mehr als ein Technologie Upgrade, sie verändert grundlegend, wie Unternehmen arbeiten und im Wettbewerb bestehen – und zwar zum Besseren.

AI gestützte Beschaffung beschleunigt Prozesse. Aufgaben, die Einkäufern früher Stunden oder Tage gekostet haben, etwa das manuelle Eingeben von Daten oder das Prüfen von Rechnungen, können mit AI nahezu sofort erledigt werden. Dieser Effizienzgewinn ist erheblich, da AI Beschaffungszyklen verkürzt und Unternehmen dadurch jährlich Hunderte oder sogar Tausende Arbeitsstunden einspart.

Der Einsatz von AI Agents in der Beschaffung führt auch zu Kostensenkungen und optimierter Ausgabensteuerung. Durch die Analyse von Ausgabemustern und Marktdaten identifiziert AI Chancen zur Lieferantenbündelung oder zum Erzielen besserer Preise. IBM berichtet von Kostensenkungen zwischen 40 und 70 Prozent innerhalb von sechs Monaten und Einsparungen von 70 Millionen US Dollar durch die Erkennung von Doppelungen, fehlerhaften Zahlungen und eine verbesserte Vertragstreue. Diese direkten Effekte auf das Ergebnis machen deutlich, dass AI nicht nur Kosten reduziert, sondern auch eine strategischere Mittelverwendung ermöglicht.

AI in der Beschaffung stärkt zudem die strategische Entscheidungsfindung. Dank der Analysefähigkeit von Machine Learning lassen sich große Datenmengen auswerten und Erkenntnisse gewinnen. So kann AI Trends sichtbar machen, etwa steigende Preise für bestimmte Materialien, wodurch Einkäufer rechtzeitig Verträge sichern können. Daten werden in handlungsrelevante Informationen verwandelt, und die Beschaffung entwickelt sich von einer reaktiven zu einer proaktiven Funktion.

Auch die Einhaltung von Vorschriften wird durch AI verbessert. Systeme erkennen automatisch Abweichungen, etwa wenn ein Zahlungstermin nicht dem verhandelten Vertrag entspricht oder eine Rechnung erforderliche Steuerinformationen nicht enthält. So sinkt das Risiko, dass menschliche Fehler zu Verstößen oder negativen Prüfungsergebnissen führen. Viele Unternehmen berichten bereits von konkreten Risikoreduktionen durch den Einsatz von AI.

Vielleicht am wichtigsten, wenn auch schwer messbar, ist der Beitrag von AI zur Aufwertung der Rolle der Beschaffung. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben werden Fachkräfte entlastet und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren: strategische Lieferantenbeziehungen, Produktinnovation und langfristige Planung. Schon heute wandeln sich viele Teams von reinen Transaktionsabwicklern zu strategischen Beratern im Unternehmen.

Insgesamt können AI Agents etwa 80 Prozent der manuellen Dateneingabe in der Beschaffung automatisieren. Wichtig ist jedoch, dass diese Assistenten menschliche Teams unterstützen, nicht ersetzen sollen. Die Vision ist eine hybride Zusammenarbeit, in der AI das operative Fundament übernimmt, während Menschen Ausnahmen klären, Beziehungen gestalten und strategisch arbeiten.

Auf einer höheren Ebene verändert die Einführung von AI die Beschaffung nachhaltig, im Sinne von dauerhaft und positiv. AI gestützte Beschaffung definiert den Zweck der Funktion neu, weg vom Kostenfaktor hin zu einem Motor für Wettbewerbsvorteile und Innovation. Unternehmen, die diesen Schritt gegangen sind, senken nicht nur ihre Kosten, sondern bauen widerstandsfähigere, innovativere und kundenorientiertere Lieferketten auf. AI verändert die Beschaffung für immer, und zum Besseren.

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turian AI Agents für die Beschaffung

Um zu zeigen, wie diese Konzepte in der Praxis zusammenkommen, betrachten wir den Ansatz von turian im Bereich Beschaffung. Der AI Agent von turian agiert wie ein digitaler Beschaffungsassistent, dem Sie Aufgaben genauso zuweisen können wie einem menschlichen Mitarbeiter. Erhält ein Lieferant zum Beispiel eine E-Mail mit einer Auftragsbestätigung, liest die AI von turian sowohl die Nachricht als auch den Anhang wie ein Mensch. Sie extrahiert alle relevanten Informationen (Bestellnummern, Mengen, Abweichungen vom ursprünglichen PO) und gleicht diese Details automatisch mit der Bestellung im ERP des Unternehmens ab. Stimmen die Angaben überein, aktualisiert der AI Agent das ERP System in Sekunden und dokumentiert, dass die Bestätigung eingegangen ist und korrekt ist. Gibt es Abweichungen, etwa bei Lieferterminen, kann der Agent eine Antwortmail an den Lieferanten entwerfen oder einen menschlichen Verantwortlichen informieren, abhängig von den hinterlegten Regeln. Dies verdeutlicht, dass die AI nicht nur Daten extrahiert, sondern auch Entscheidungen über den nächsten Schritt trifft, sei es ein System Update oder eine Kommunikation.

Der Agent von turian ist hochgradig anpassungsfähig an unterschiedliche Workflows und Ausnahmen. Beschaffungsprozesse enthalten oft unternehmensspezifische Regeln. Nutzer können die AI mit individuellen Vorgaben konfigurieren und Human-in-the-Loop Prüfpunkte für sensible Entscheidungen festlegen. Das bedeutet, dass das Beschaffungsteam die Kontrolle behält: Bei Ausnahmefällen holt die AI eine Freigabe ein, sodass kritische Schritte überwacht bleiben. Den Großteil der alltäglichen Transaktionen kann die AI jedoch eigenständig erledigen, da sie auf den Kontext der Unternehmensprozesse trainiert ist und die passenden Maßnahmen „erkennen“ kann.

Über Bestellungen hinaus deckt die AI von turian ein breites Spektrum an Anwendungsfällen in der Beschaffung ab. Sie kann eingehende RFQs bearbeiten (die Anforderungen lesen und sogar beim Erstellen schneller Angebotsantworten unterstützen), Verträge analysieren und bei Compliance sowie Qualitätsmanagement helfen, etwa beim Verarbeiten von Lieferantendokumenten oder beim Prüfen von Zertifikaten wie RoHS oder REACH. So wird sichergestellt, dass die gesamte regulatorische Dokumentation vollständig ist.

AI in der Beschaffung verändert das Spielfeld, und Unternehmen, die diese neuen digitalen Teammitglieder einsetzen, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

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