Künstliche Intelligenz eröffnet für den Einkauf in Unternehmen viele neue Möglichkeiten: eine automatisierte Bedarfsplanung, ein besseres Risikomanagement, vorausschauende Entscheidungen. Alles mit KI möglich. Viele Unternehmen stehen vor der Frage, wo sich der Einsatz von KI wirtschaftlich lohnt und wie sie die Einführung am sinnvollsten gestalten.
Warum viele KI-Initiativen im Einkauf ins Stocken geraten
In vielen Unternehmen existieren bereits zahlreiche Ideen für den Einsatz von KI. Fachbereiche identifizieren Optimierungspotenziale, Softwareanbieter präsentieren neue Lösungen und erste Mitarbeitende sammeln Erfahrungen mit generativen KI-Tools. Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis, dass viele Unternehmen den Schritt von einzelnen Pilotprojekten zu einem flächendeckenden KI-Einsatz noch nicht geschafft haben. Die McKinsey Global Survey 2025 zeigt, dass zwar 88 % der befragten Unternehmen KI bereits regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen, sich jedoch rund zwei Drittel noch in der Experimentier- oder Pilotphase befinden und KI nicht unternehmensweit skaliert haben.
Es mangelt selten an Ideen. Viel häufiger fehlt eine strukturierte Vorgehensweise, um die verschiedenen KI-Anwendungsmöglichkeiten zu bewerten und zu priorisieren. Dadurch entstehen lange Listen potenzieller Projekte, aber keine konkreten Roadmaps. Die Folge: KI bleibt ein Zukunftsthema – greifbare Ergebnisse bleiben aus.
Kosten senken, Risiken im Griff behalten – und den Einkauf spürbar entlasten: Nutzen Sie Künstliche Intelligenz, um Ausgaben, Lieferanten und Verträge schneller zu bewerten.
Wo KI im Einkauf unterstützen kann
Die Einsatzmöglichkeiten von KI reichen heute weit über die Automatisierung einzelner Prozesse hinaus. KI kann operative Abläufe, taktische Entscheidungen oder strategische Weichenstellungen im Einkauf optimieren. Eine Einordnung entlang dieser drei Ebenen hilft, Potenziale zu erkennen und die richtigen Prioritäten für die Umsetzung abzuleiten.
Was bei der Gestaltung der individuellen KI-Roadmap zu beachten ist: Operative Anwendungsfälle bringen häufig schnelle Effizienzgewinne, strategische KI-Lösungen entfalten ihr Potenzial meist erst über einen längeren Zeitraum, leisten dann aber oft einen höheren Wertschöpfungsbeitrag.
| Ebene | Charakteristik | Beispielhafte KI-Anwendungen |
| Strategisch | Langfristige und wertorientierte Entscheidungen | Supplier Discovery, Supply-Chain-Simulationen, Preisprognosen, Risikobewertung, Warengruppenstrategien |
| Taktisch | Mittelfristige Optimierung von Einkaufsentscheidungen | Vertrags-Screening, Anomalieerkennung, Angebotsvergleiche, RFx-Generatoren, Verhandlungsunterstützung |
| Operativ | Transaktionsnahe und wiederkehrende Prozesse | Stammdatenanreicherung, Guided Buying, KI-gestützte Rechnungsprüfung, Bestellautomatisierung |
Die genannten Einsatzbereiche lassen sich in der Praxis sehr unterschiedlich ausgestalten. Die folgenden Beispiele zeigen, wie KI typische Herausforderungen im Einkauf adressieren kann:
Automatisiertes Bestandsmanagement
- Vorher: Bestellmengen werden auf Basis historischer Erfahrungswerte oder fester Regeln geplant. Schwankende Nachfrage oder externe Einflüsse führen häufig zu Überbeständen oder Lieferengpässen.
- Mit KI: KI analysiert historische Verbrauchsdaten, saisonale Entwicklungen und weitere Einflussfaktoren, um den zukünftigen Bedarf präziser vorherzusagen.
- Mehrwert: Optimierte Lagerbestände, geringere Kapitalbindung und eine höhere Versorgungssicherheit.
Intelligente Lieferantenbewertung
- Vorher: Lieferanten werden überwiegend anhand weniger Kennzahlen oder manueller Bewertungen ausgewählt.
- Mit KI: KI wertet interne und externe Daten aus, erkennt Risiken frühzeitig und unterstützt bei der Auswahl geeigneter Lieferanten.
- Mehrwert: Fundiertere Entscheidungen, geringere Lieferkettenrisiken und höhere Transparenz.
KI-gestützte Rechnungsprüfung
- Vorher: Rechnungen werden manuell mit Bestellungen und Wareneingängen abgeglichen. Fehler oder Unstimmigkeiten werden häufig erst spät erkannt.
- Mit KI: Die KI erkennt Abweichungen automatisch, schlägt Korrekturen vor und priorisiert kritische Fälle.
- Mehrwert: Kürzere Bearbeitungszeiten, weniger Fehler und geringerer manueller Aufwand.
Automatisierte Angebotsanalyse
- Vorher: Angebote verschiedener Lieferanten werden manuell verglichen und bewertet.
- Mit KI: Die KI extrahiert relevante Informationen, vergleicht Angebote anhand definierter Kriterien und erstellt Entscheidungsvorschläge.
- Mehrwert: Schnellere Angebotsbewertung und objektivere Entscheidungsgrundlagen.
Von der Use-Case-Sammlung zum Action Plan
Wie leiten Unternehmen nun aus der Vielzahl möglicher KI-Anwendungsfälle einen konkreten Handlungsplan für KI-Projekte ab? Wir empfehlen ein strukturiertes Vorgehen, das aus vier aufeinander aufbauenden Schritten besteht.
1 Ideation: Potenziale systematisch identifizieren
Am Anfang steht die breite Sammlung potenzieller Anwendungsfälle. Analysieren Sie Prozesse, Datenquellen und aktuelle fachliche Herausforderungen, um Einsatzmöglichkeiten für KI zu identifizieren.
Ziel dieser Phase ist es, ein möglichst vollständiges Bild aller KI-Potenziale zu erhalten – unabhängig davon, ob diese später tatsächlich umgesetzt werden.
2 Priorisierung: Relevante Use Cases bewerten
Im nächsten Schritt werden die identifizierten Anwendungsfälle anhand definierter Kriterien bewertet. Dabei sollten Sie Nutzen und Aufwand gemeinsam betrachten. Denn nicht jeder Use Case mit geringem Implementierungsaufwand erzielt automatisch einen hohen Mehrwert – und nicht jeder komplexe Anwendungsfall ist wirtschaftlich unattraktiv.
Zu den wichtigsten Bewertungsdimensionen zählen:
- wirtschaftlicher Nutzen
- Implementierungsaufwand
- Datenverfügbarkeit
- technische Machbarkeit
- organisatorische Akzeptanz
- Risiken
- Time-to-Value
Auf dieser Grundlage lassen sich die identifizierten Potenziale systematisch priorisieren. Das Ergebnis ist ein priorisiertes Backlog Ihrer attraktivsten KI-Einsatzmöglichkeiten.
3 Value Cases: die vielversprechendsten Potenziale herausarbeiten
Betrachten Sie diejenigen Use Cases aus dem Backlog, die das attraktivste Verhältnis zwischen Nutzen und Aufwand aufweisen und damit als Grundlage für konkrete Projekte infrage kommen. DiePotenziale lassen sich häufig in drei unterschiedliche Kategorien einordnen.
- Quick Wins bieten bei geringem Aufwand die Möglichkeit, schnell erste Ergebnisse zu erzielen.
- Effizienz-Booster erfordern etwas mehr Vorarbeit, können Prozesse aber nachhaltig verbessern und spürbare Produktivitätsgewinne schaffen.
- Strategische Hebel umzulegen, ist häufig mit höheren Investitionen verbunden, dafür ist das Potenzial groß, so langfristig Wettbewerbsvorteile zu gewinnen und Risiken zu reduzieren.
Die Zuordnung der eigenen Potenziale zu diesen Value Cases vereinfacht es, die Planung zu konkretisieren.
4 Action Plan: Von der Bewertung zur Umsetzung
Im letzten Schritt überführen Sie die priorisierten Anwendungsfälle in eine konkrete Roadmap. Dabei legen Sie fest, welche Initiativen zuerst umgesetzt werden, welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen, welche Ressourcen benötigt werden und wie einzelne Projekte aufeinander aufbauen.
So entsteht aus einer Vielzahl möglicher KI-Potenziale ein konkreter Action Plan mit realistischen Umsetzungszielen. Beginnen Sie mit wenigen, aber klar priorisierten Leuchtturmprojekten. So können Sie Erfahrungen sammeln, Mehrwerte nachweisen und die interne Akzeptanz für die nächsten Schritte schaffen.
Welche Voraussetzungen Unternehmen für den KI-Einsatz schaffen sollten
Eine strukturierte Potenzialanalyse schafft die Grundlage für den erfolgreichen KI-Einsatz. Damit identifizierte Anwendungsfälle später erfolgreich umgesetzt werden können, müssen jedoch auch die organisatorischen und technischen Rahmenbedingungen stimmen.
Dazu zählen eine ausreichende Datenqualität, standardisierte Prozesse, klare Verantwortlichkeiten sowie die Integration der KI-Lösungen in bestehende ERP- und Einkaufssysteme. Gleichzeitig sollten Mitarbeitende frühzeitig eingebunden und für den Umgang mit KI qualifiziert werden. So schaffen Unternehmen die Grundlage, um identifizierte Potenziale nachhaltig in messbare Mehrwerte zu überführen.
Fazit: Der Mehrwert entsteht nicht durch mehr KI-Ideen
Das Potenzial von KI im Einkauf ist unbestritten. Noch befinden sich allerdings viele Unternehmen im Experimentiermodus. Sie setzen einzelne Pilotprojekte, ohne sie in eine übergeordnete Strategie einzubetten. Damit verschenken sie Mehrwert und Marktchancen.
Ein strukturiertes Vorgehen schafft Abhilfe. Es muss keine Monate in Anspruch nehmen. Oft reichen ein, zwei kondensierte Workshops, um Prozesse zu analysieren, Anwendungsfälle zu erkennen und eine priorisierte Roadmap zu erstellen. Unternehmen, die in diese strategische Vorarbeit investieren, sind zwar zunächst etwas langsamer in der KI-Transformation, doch mittel- und langfristig wird sich dieser Einsatz auszahlen.
FAQ
Welche Prozesse eignen sich besonders für den Einstieg mit KI?
Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, wiederkehrenden Tätigkeiten oder großen Datenmengen eignen sich häufig besonders gut. Dazu zählen beispielsweise Dokumentenverarbeitung, Lieferantenanalysen oder die Rechnungsprüfung.
Wie identifiziere ich die richtigen KI-Use Cases?
Der erste Schritt besteht darin, bestehende Prozesse und Herausforderungen zu analysieren. Anschließend sollten die identifizierten Anwendungsfälle hinsichtlich Nutzen, Aufwand, Datenverfügbarkeit und Risiken bewertet und priorisiert werden.
Muss für jeden KI-Anwendungsfall eine eigene Software eingeführt werden?
Nein. Viele Anwendungsfälle lassen sich bereits mit bestehenden ERP-Systemen oder KI-Funktionen vorhandener Softwarelösungen umsetzen. Erst wenn diese Möglichkeiten ausgeschöpft sind, sollten spezialisierte Lösungen geprüft werden.
Mit welchem KI-Projekt sollten Unternehmen starten?
Bewährt hat sich der Einstieg über Quick Wins mit überschaubarem Aufwand und klar messbarem Mehrwert. Auf Basis dieser Erfahrungen können anschließend komplexere und strategisch bedeutendere KI-Anwendungsfälle umgesetzt werden.
