Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein technologischer Trend. Sie hält zunehmend Einzug in Unternehmensprozesse, unterstützt bei der Verarbeitung großer Informationsmengen und verändert die Art, wie Daten ausgewertet, Inhalte erstellt und Entscheidungen vorbereitet werden. Besonders im Einkauf sind die Erwartungen hoch: KI soll Routineaufgaben reduzieren, Transparenz schaffen und Prozesse beschleunigen.
Gleichzeitig ist vielerorts noch unklar, was heute tatsächlich möglich ist, wo die Grenzen liegen und welche Voraussetzungen für einen sinnvollen Einsatz geschaffen werden müssen. Wie Einkaufsorganisationen KI zwischen großen Effizienzversprechen, ersten praktischen Anwendungen und berechtigten Unsicherheiten realistisch einordnen und den nächsten sinnvollen Schritt setzen können, erläutert Boris Blazej, geschäftsführender Gesellschafter von Supply Chain Partners, im Interview.
Warum gewinnt Künstliche Intelligenz in Unternehmen derzeit so stark an Bedeutung?
KI setzt an einer zentralen Herausforderung vieler Unternehmen an: der wachsenden Menge und Komplexität von Informationen. Daten, Dokumente, E-Mails, Berichte und Marktinformationen müssen laufend erfasst, strukturiert, ausgewertet und für Entscheidungen aufbereitet werden. KI kann diese Tätigkeiten beschleunigen und Mitarbeitende gezielt unterstützen. Gleichzeitig ist die Technologie heute leichter zugänglich und zunehmend in bestehende Systeme integriert. Dadurch wächst die Erwartung, Routineaufgaben zu reduzieren, Wissen schneller verfügbar zu machen und Entscheidungen besser vorzubereiten.
Dem stehen Fragen zur Verlässlichkeit der Ergebnisse, zum Umgang mit sensiblen Daten, zu notwendigen Kompetenzen und zu Veränderungen von Rollen und Arbeitsweisen gegenüber. Dieses Spannungsfeld aus Hype, Hoffnung und Sorge zeigt sich besonders deutlich in informations- und abstimmungsintensiven Bereichen wie dem Einkauf.
Viele Anbieter versprechen große Effizienzgewinne durch KI. Was ist heute bereits realistisch und wo sollte man vorsichtig sein?
Realistisch sind derzeit vor allem klar abgegrenzte Assistenz-, Analyse- und Automatisierungsfunktionen. KI kann Texte und Dokumente erstellen, strukturieren oder auswerten, etwa Ausschreibungsunterlagen, Spezifikationen, Verträge oder Rechnungen. Ebenso kann sie Datenmengen ordnen und Bestellpositionen, Lieferanten oder Materialien klassifizieren.
Der größte Nutzen entsteht bei wiederkehrenden und informationsintensiven Aufgaben. KI bereitet Informationen schneller auf, erstellt Vorschläge und unterstützt Entscheidungen. Vorsicht ist bei Versprechen geboten, die eine weitgehend autonome Abwicklung komplexer Prozesse suggerieren. KI kann fachliche Beurteilung, Kontextverständnis und Verantwortung derzeit nicht ersetzen. Je kritischer die Entscheidung, desto wichtiger bleiben menschliche Prüfung und klare Kontrollmechanismen.
Viele verbinden KI vor allem mit Anwendungen wie ChatGPT. Auf welchen Wegen hält KI heute bereits Einzug in Unternehmen?
KI kommt häufig nicht als eigenständige Anwendung, sondern als zusätzliche Funktion bestehender Systeme in die Unternehmen. Anbieter wie SAP oder Microsoft integrieren sie zunehmend in ERP-, Einkaufs-, Analyse- und Office-Lösungen. Mitarbeitende begegnen der Technologie dadurch direkt in ihren gewohnten Arbeitsumgebungen. Im Einkauf kann KI beispielsweise Informationen aus Verträgen oder Rechnungen extrahieren, Positionen zuordnen, Lieferanteninformationen aufbereiten oder Ausschreibungen unterstützen. In Office-Anwendungen hilft sie bei Texten, Besprechungszusammenfassungen, Datenanalysen und Präsentationen.
Der Einstieg erfolgt daher oft schrittweise über Module, Updates, Copilots oder Assistenzfunktionen. Umso wichtiger ist es, deren konkreten Nutzen, Datenzugriffe und Einsatzgrenzen frühzeitig zu prüfen.
KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug zur Erreichung konkreter Ziele. Deshalb sollte nicht die Technologie am Anfang stehen, sondern ein klar definiertes Problem oder Verbesserungspotenzial.
Was unterschätzen Unternehmen häufig, wenn sie KI im Einkauf einsetzen möchten?
Häufig wird unterschätzt, dass weder die Einführung einer Software noch der Zugang zu Sprachmodellen allein ausreicht Mehrwert für ein Unternehmen zu schaffen. Der Nutzen von KI hängt wesentlich von den organisatorischen, technischen und fachlichen Rahmenbedingungen ab. Grundlage sind digital verfügbare, strukturierte und verlässliche Daten sowie klare Prozesse. KI kann falsche Daten oder unklare Abläufe selbständig nicht zuverlässig korrigieren. Sie kann bestehende Schwächen sogar verstärken und zusätzliche Korrekturaufwände verursachen. Ebenso wichtig sind Kompetenzen im Umgang mit der Technologie, speziell mit offenen Anwendungen wie LLM-Chatbots. Mitarbeitende müssen Ergebnisse kritisch bewerten, Fehler und Verzerrungen erkennen und einschätzen können, welche Aufgaben sich für KI eignen. Darüber hinaus braucht es klare Verantwortlichkeiten, Freigaben, Kontrollpunkte und Schutzmechanismen. Es muss geregelt und sichergestellt sein, welche Systeme genutzt werden dürfen, welche Daten verarbeitet werden können und wann eine fachliche oder menschliche Entscheidung erforderlich bleibt.
Fehlen diese Voraussetzungen, können verursachte Schäden den erwarteten Nutzen schnell übersteigen. Konkret beobachtete Beispiele aus der Praxis wären hier etwa ungünstig formulierte Verträge, die ungeprüft unterzeichnet werden, vertrauliche Informationen, die falschen Lieferanten oder Kunden automatisch zugehen oder falsche Analyseergebnisse, auf deren Grundlage ungünstige Lieferantenentscheidungen getroffen werden.
Ausgangspunkt sollte nicht die Tool-Auswahl sein, sondern die Frage, wo KI einen messbaren Beitrag leisten kann.
Wie können Einkaufsorganisationen den nächsten sinnvollen Schritt im Umgang mit KI finden?
Ausgangspunkt sollte nicht die Tool-Auswahl sein, sondern konkrete Fragen: Wo entstehen hoher manueller Aufwand, Fehler, Medienbrüche oder werden bisher nicht gehobene Verbesserungspotenziale vermutet – und wie könnte KI hier einen messbaren Beitrag leisten? Dann sollte das Zielbild ausformuliert und betroffene Prozesse sowie Daten- und Systemreife untersucht werden. Darauf aufbauend lassen sich Use Cases nach Nutzen, Umsetzbarkeit und Risiko priorisieren. Geeignete Anwendungsfälle sollten anschließend in einem klar abgegrenzten Rahmen getestet werden. Entscheidend ist, nicht nur schnelle Erfolge zu suchen, sondern systematisch Erfahrungen zu sammeln. Erkenntnisse sollten geteilt, erfolgreiche Ansätze standardisiert und bei nachgewiesenem Nutzen skaliert werden. Die späteren Benutzer und betroffenen Mitarbeitenden sollten dabei frühzeitig eingebunden und gezielt befähigt werden.
Was ist abschließend Ihre wichtigste Empfehlung an Einkaufsverantwortliche?
Entscheidend ist, vom konkreten Bedarf auszugehen. KI sollte dort eingesetzt werden, wo sie ein klar definiertes Problem lösen oder ein konkretes Verbesserungspotenzial heben kann.
Der größte Mehrwert entsteht dort, wo verlässliche Daten, klare Prozesse und befähigte Mitarbeitende zusammenkommen. Einkaufsorganisationen müssen nicht sofort die große KI-Transformation ausrufen. Entscheidend ist, mit einem sinnvollen Anwendungsfall zu starten, Erfahrungen zu sammeln und erfolgreiche Ansätze gezielt weiterzuentwickeln.
