Generative KI im Einkauf: Vom Hype zur strategischen Substanz

In einer neuen, fünfwöchigen Serie begleitet der BME Sie durch die konzeptionelle Einordnung, zentralen Wirkmechanismen und typischen Einsatzfelder dieser Technologie. Wir starten mit der Basis: Warum generative KI weit mehr ist als nur ein weiteres Automatisierungswerkzeug und wie sie das Fundament für den „Einkauf 5.0“ legt.

In der Auftaktfolge der neuen Serie schaffen wir Klarheit. Wir verlassen die Ebene der bloßen Experimentierfreude und legen das Fundament für eine strategische Einordnung. Erfahren Sie, warum generative KI weit mehr ist als ein neues Werkzeug und wie sie das Rollenverständnis des Einkaufs grundlegend verändert. Wir definieren die drei Ebenen der Intelligenz und zeigen auf, warum die fachliche Einordnung die wichtigste Basis für Ihre zukünftige KI-Kompetenz ist.

Begleiten Sie uns auf dem Weg vom Hype zur Substanz.

Woche 1: Orientierung und Einordnung – das neue Fundament der Beschaffung

Der Status quo: Zwischen Experimentierfreude und Strategielücke

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat in kürzester Zeit die Art und Weise verändert, wie wir über Effizienz und Wissen nachdenken. Erhebungen aus dem BME-Umfeld der jüngsten Zeit verdeutlichen jedoch eine branchenübergreifende Herausforderung: Während die Relevanz der Technologie für den Einkauf als strategisch hoch eingestuft wird, ist die strukturierte Anwendung in den Kernprozessen oft noch am Anfang.

Dabei verändert die Technologie nicht nur einzelne Anwendungen, sondern den gesamten Umgang mit Informationen und Entscheidungsfindungen. Für eine Funktion, die traditionell an der Schnittstelle von Markt, Organisation und Strategie agiert, ist diese Entwicklung kein Selbstzweck, sondern eine notwendige Evolution, um in einer volatilen Welt handlungsfähig zu bleiben.

Die drei Ebenen der Intelligenz: Eine notwendige Differenzierung

Um im professionellen Kontext handlungsfähig zu sein, muss der Einkauf zwischen drei technologischen Ebenen differenzieren, die in der öffentlichen Debatte oft fälschlicherweise vermischt werden:

1. Automatisierung (Regelbasiert): Systeme (z. B. RPA), die bekannte, repetitive Abläufe wie die Bestellabwicklung oder Rechnungsprüfung effizienter machen.

2. Analytische KI (Mustererkennung): Modelle, die auf Basis strukturierter Daten Prognosen erstellen, Markttrends vorhersagen oder komplexe Spend Analytics optimieren.

3. Generative KI (Inhaltserzeugung): Systeme, die auf Large Language Models (LLMs) basieren und in der Lage sind, Sprache, Analysen und neue Inhalte zu erzeugen.

Gerade die dritte Ebene entfaltet im Einkauf eine besondere Wirkung, da sie nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern Denk- und Arbeitsweisen grundlegend verändert.

Vom Werkzeug zum intellektuellen Sparringspartner

Ein professionelles Rollenverständnis ist hierbei entscheidend. Generative KI lässt sich weder auf ein reines Werkzeug noch auf ein autonom handelndes System reduzieren. Sie fungiert vielmehr als „Denkunterstützung“ und strategischer Sparringspartner, der menschliche Analyse-, Strukturierungs- und Kommunikationsfähigkeiten gezielt verstärkt.

Branchenübergreifende Anwendungsfelder der ersten Stunde:

• Analyse unstrukturierter Daten: Auswertung und Zusammenfassung von Marktberichten, Lieferanteninformationen oder ESG-Daten.
• Kommunikationsunterstützung: Erstellung von Entwürfen für Ausschreibungen, E-Mails oder Gesprächsvorbereitungen.
• Strategisches Sparring: Strukturierung komplexer Fragestellungen und das Aufzeigen alternativer Perspektiven.

Fazit: Der erste Schritt zur KI-Kompetenz ist die Erkenntnis, dass generative KI ein Werkzeug zur Erweiterung der menschlichen Urteilskraft ist. Wer sie lediglich als „Antwortmaschine“ versteht, vergibt das Potenzial zur intellektuellen Entlastung und strategischen Schärfung. Die fachliche Einordnung ist somit die wichtigste Basis für eine verantwortungsvolle Nutzung.

Ausblick auf nächste Woche: Nächste Woche verlassen wir die konzeptionelle Ebene und blicken tief in die operative Praxis: Wie kann generative KI konkret bei der Analyse und Vorbereitung komplexer Einkaufsthemen unterstützen und welche Rollen nehmen Mensch und Maschine in der „Human-in-the-Loop“-Symbiose ein?