KI-Agenten in der Beschaffung

KI-Agenten in der Beschaffung bezieht sich auf die Einbeziehung von Agenten-KI-Technologie in den Beschaffungsprozess eines Unternehmens. Agentische KI ist ein künstliches Intelligenzsystem, das mit begrenzter Aufsicht ein bestimmtes Ziel erreichen kann. Es besteht aus KI-Agenten: Modellen für maschinelles Lernen, die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen, um Probleme in Echtzeit zu lösen.

Innerhalb eines Multi-Agent-Systems führt jeder Agent eine bestimmte Teilaufgabe aus, um das Ziel zu erreichen. Diese Bemühungen werden durch die KI-Orchestrierung koordiniert und helfen den Beschaffungsteams, Arbeitsabläufe zu automatisieren und Prozesse zu rationalisieren, einschließlich der Wertschöpfungsketten für Lieferanten, Verträge und Auftragsmanagement.

Die Beschaffungslandschaft befindet sich an einem Übergangspunkt und geht weit über einfache Automatisierungsprozesse hinaus. Ein aktueller Bericht des IBM Institute for Business Value¹ über generative KI in der Beschaffung zeigt, wie Unternehmen bereits damit begonnen haben, die Revolution der generativen KI zu nutzen. Der befragten CSCOs und COOs geben 64 % an, dass generative KI ihre Workflows in der Lieferkette bereits verändert.

An der Spitze des Übergangs stehen KI-Agenten, die heute als die Zukunft der Beschaffung und des Vertragsmanagements gelten. Die Beschaffung bringt riesige Datenmengen mit sich, die innerhalb eines Unternehmens und von Lieferanten oder Marktforschungsdatenbanken stammen. Unternehmen müssen diese Daten nutzen und auf ihrer Grundlage handeln, um schneller und besser Ergebnisse zu erzielen.

Die klassische Methode der Beschaffungsautomatisierung hat sich auf die Digitalisierung von Papierdokumenten konzentriert, um Routineaufgaben zu reduzieren und Arbeitsabläufe zu optimieren, damit Teams effizienter arbeiten können.

Agentische KI transformiert die Beschaffung, indem sie die Möglichkeiten der vorausschauenden Analyse nutzt und das maschinelle Lernen (ML) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wirksam einsetzt. Das Ergebnis sind KI-Agenten, die strategisch denken, aus Erfahrungen lernen und autonom handeln. KI-Agenten sind in der Lage, mit Lieferanten zu verhandeln, Kosteneinsparungen zu optimieren und als Entscheidungspartner für menschliche Mitarbeiter strategischen Wert zu schaffen.

Autonome KI-Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, sind für die Ausführung von Aufgaben konzipiert, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, darunter natürliche Sprache, Bilderkennung und Entscheidungsfindung. Sie gehen über die Automatisierung bereits vorhandener Geschäftsprozesse hinaus, sondern arbeiten mit Menschen zusammen, während sie ihre eigenen Speicher-Engines erstellen und aus Fehlern lernen.

Die Fähigkeiten von KI-Agenten beruhen auf den großen Datenmengen, die sie aufnehmen. Sie sind in der Lage, mit anderen Datenquellen zu interagieren, Daten zu importieren und sogar andere Agenten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

In der Welt der Beschaffung und Lieferkettenabläufe können KI-Agenten eine Reihe von Aufgaben übernehmen, darunter Lieferantenmanagement, Preisgestaltung, Bestellhistorie, Lieferkettenmanagement und Marktanalyse.

KI-Agenten können mit einer Vielzahl von Programmiersprachen und Frameworks wie Python, Java und TensorFlow implementiert werden. Sie können auch mit anderen Beschaffungssystemen und Technologien integriert werden, z. B. mit Datenbanken, APIs, Ressourcen-Planung (ERP)-Systemen, Beschaffungsplattformen und Lieferantenportalen.

Beispielsweise integriert sich IBM watsonx Orchestrate® in die wichtigsten Tools, die Organisationen täglich verwenden, um gängige Aufgaben wie die Erstellung von Lieferantenanforderungen, die Abfrage von Auftragspositionen und die Vertragsverwaltung zu erledigen.

Die Lieferkette eines Unternehmens ist komplex und Beschaffungsteams müssen Hunderte und manchmal Tausende von Lieferanten auf der ganzen Welt verwalten. Es müssen auch mehrere Faktoren berücksichtigt werden, darunter Geopolitik, Handelsrichtlinien, Zölle und Unterbrechungen der Lieferkette, die außerhalb der Kontrolle des Unternehmens liegen, wie z. B. Wetter- und Marktbedingungen.

Hier können KI-Agenten ins Spiel kommen und eine Lösung anbieten, die menschlichen Mitarbeitern in einer schwierigen Zeit einen Teil der Last abnimmt, insbesondere im Category Management. Wenn beispielsweise das Wetter mehrere Verzögerungen auf der Route eines Lieferanten verursacht, kann ein KI-Agent Sendungen umleiten oder Beschaffungsstrategien in Echtzeit mit datengesteuerten Erkenntnissen anpassen. Die Agenten nehmen schnell Bewertungen vor und handeln schnell, um proaktiv und strategisch zu handeln, anstatt zu reaktiv zu sein.

Anstatt auf einen Nachrichtenbericht zu reagieren oder Entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen, können Beschaffungsexperten KI-Agenten nutzen, um in Echtzeit fundierte Entscheidungen mit mehr Erkenntnis, und hoffentlich weniger Fehlern, für ihre Kunden zu treffen. Bearbeiter können durch autonome Überwachung der Marktbedingungen, Ausgabenanalysen, Lieferantenleistung und Risikofaktoren zur Risikominderung beitragen. Wenn der Digital Worker erkennt, dass etwas nicht in Ordnung ist, kann er automatisch Anpassungen vornehmen und Beschaffungsentscheidungen schnell und intuitiv treffen.

Dies ist ein wesentlicher Vorteil für die Beschaffung und die Lieferkette als operative Einheit, da schnelles Handeln und strategisches Handeln einen Wettbewerbsvorteil bieten. Ein Beispiel für diese Art der Entscheidungsfindung ist ein KI-Agent, der die Datenanalyse der Rohstoffpreise durchführen und schneller als die meisten menschlichen Mitarbeiter eine Anpassung der Beschaffungsstrategie vorschlagen kann.

Auch wenn es den Anschein hat, dass ein KI-Agent die Lieferantenbeziehungen entpersonalisieren würde, kann es diese tatsächlich verbessern. Die Beziehung eines Unternehmens zu seinen Lieferanten ist entscheidend für alle Beschaffungsfunktionen. KI-Agenten können Routineaufgaben wie Onboarding, Bestandsmanagement und Ausgabenmanagement übernehmen, um die menschlichen Mitarbeiter zu entlasten. So haben die Mitarbeiter mehr Zeit, sich auf die menschliche Beziehung zwischen Unternehmen und Lieferanten zu konzentrieren.

Darüber hinaus kann die KI-Agententechnologie die Bedürfnisse der Lieferanten vorhersagen und durch das Vertrags- und Bestandsmanagement strategische Beschaffungsentscheidungen treffen. Diese verbesserte Verwaltungsstrategie kann zu geringeren Kosten und effizienteren Workflows führen. Sie können auch potenzielle Probleme vorhersagen, die auftreten könnten, und sie vor der Eskalation entschärfen. Mitarbeiter in der Beschaffung können von den Verwaltungsaufgaben, die sie vermeiden möchten, entlastet werden und sich stattdessen mit höherwertigen Arbeiten befassen.

Einer der gemeinsamen Vorteile der KI-Agent-Technologie ist der proaktive Charakter des Tools für das Unternehmen. Ein herkömmlicher Risikomanagementansatz würde reaktiv auf ein Problem reagieren, während KI-Agenten prädiktive Analysen verwenden, um eine Störung vorherzusehen. Darüber hinaus können die Servicemitarbeiter aus dem Vorfall lernen und proaktive Maßnahmen empfehlen, damit ein ähnliches Problem nicht auftritt. Diese Technologie kommt dem Geschäftsergebnis eines Unternehmens zugute und bietet mit ihren autonomen und prägnanten Funktionen eine verbesserte Effizienz im gesamten Unternehmen.

Sachbearbeiter nehmen externe Daten wie Wettervorhersagen, Fabrikschließungen, Wirtschaftsindikatoren usw. und kombinieren diese mit den internen Datenquellen des Unternehmens, um fundierte Entscheidungen zu treffen und potenzielle Probleme zu identifizieren, die von einem menschlichen Team allein nicht erkannt werden könnten. Eine KI-Optimierung für die Beschaffung erfordert die Zusammenarbeit von Mensch und KI, um Probleme in den Vordergrund zu rücken und Risiken zu minimieren.

KI-Agenten können den Prozess der Anbieterauswahl rationalisieren, indem sie historische Daten, Leistung, finanzielle Stabilität und Marktbedingungen analysieren. Die Technologie des Agenten kann potenzielle Lieferanten anhand von Faktoren wie Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Einhaltung vertraglicher Verpflichtungen bewerten und die Beschaffung dabei unterstützen, die beste Lösung für ihre Anforderungen auszuwählen. KI-Agenten können auch Lieferanten identifizieren, die Risiken bergen könnten, wie z. B. geopolitische oder finanzielle Instabilität.

Die Auswahl von Lieferanten und die Auftragsvergabe können für Mitarbeiter der Beschaffung mühsam sein. Mit AI-Agenten können Beschaffungsteams Verträge von Lieferanten verwalten und sicherstellen, dass sie alle auf dem neuesten Stand sind und dass alle Dokumentation in Ordnung sind. Die Arbeitsbeziehungen zu den Lieferanten hängen nicht nur von der menschlichen Beziehung ab, sondern auch vom Backend, wo es zu Unordnung kommen kann. Bearbeiter können Prüfungen automatisieren und potenzielle Risiken bei Verträgen identifizieren, bevor etwas abgeschlossen wird.

KI-Agenten können die Erstellung, Genehmigung und Verarbeitung von Bestellungen (POs) automatisieren und so den manuellen Aufwand und Fehler reduzieren. Wenn eine Anforderung abgesendet wird, kann der KI-Agent automatisch eine Bestellung erstellen, sie durch den Workflow leiten und an die Lieferanten senden. Es kann auch die Genauigkeit von Bestelldetails anhand vorher festgelegter Kriterien wie Bestand oder historischer Kaufmuster bestätigen.

Darüber hinaus können KI-Agenten detaillierte Ausgabenanalysen für die Ausgabenmuster eines Unternehmens erstellen und ihnen dabei helfen, Bereiche mit Kosteneinsparungen zu identifizieren. Die Ausgabenanalyse ist ein wichtiger Datenpunkt für ein Unternehmen, um zu verstehen, wie es Geld ausgibt, und um den Wert der Beschaffung zu steigern.

Beschaffungsteams verlassen sich bei der Bedarfsvorhersage traditionell auf historische Daten und Erkenntnisse, um den Bestand genau zu verwalten. Mit KI-Agenten kann die Technologie die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Materialien vorhersagen, indem sie traditionelle Methoden in Verbindung mit saisonalen Trends und anderen externen Faktoren wie Marktbedingungen und globalen Ereignissen verwendet. Diese Vorhersagefunktion ermöglicht es Unternehmen, ihren Bestand effizienter zu verwalten, Fehlbestände zu reduzieren und Überbestände zu vermeiden. Letztendlich verbessert dies den Cashflow des Unternehmens und stellt sicher, dass Beschaffungsentscheidungen mit den tatsächlichen Bedürfnissen übereinstimmen.

Unternehmen müssen Compliance-Standards einhalten, was eine ständige Überwachung erfordert. KI-Agenten können die Arbeit zur Compliance-Überwachung übernehmen, indem sie Transaktionen und interne Prozesse kontinuierlich verfolgen. KI-Agenten können Mitarbeiter auf potenzielle Compliance-Risiken aufmerksam machen und eine detaillierte Analyse liefern, warum die Warnung erfolgt ist. Darüber hinaus lernen die Mitarbeiter ständig und passen sich neuen Mustern für das jeweilige Unternehmen an, für das sie zuständig sind. KI-Agenten können sich an das spezifische regulatorische Umfeld des Unternehmens anpassen und als hochgradig personalisierte Compliance-Beauftragte fungieren.

Ein KI-Agent für die Beschaffung ist nur so gut wie die Daten, die er aufnimmt. Unternehmen müssen ihre historischen und aktuellen Daten vor der Implementierung der KI-Agent-Technologie vorbereiten. Sie benötigen ein System, das Daten kontinuierlich verwaltet und sortiert, damit die Agenten immer mit den genauesten und aktuellsten Daten arbeiten können.

Unternehmen sollten Standards für die Interaktion und den Betrieb von KI-Agenten festlegen. Die Schaffung von Standards stellt sicher, dass der KI-Agent eine einheitliche Reihe von Regeln, Prozessen und Verhaltensweisen befolgt, die dem Unternehmen Vorhersehbarkeit verleihen. Ob es um Lieferantenbeziehungen oder die Verarbeitung von Daten geht: Standards bieten Zuverlässigkeit in vielen verschiedenen Kontexten.

Die Einführung von KI-Agent-Technologie in einem Unternehmen kann die Art und Weise, wie Mitarbeiter ihre Aufgaben erledigen, erheblich verändern. Ohne die richtige Vorbereitung fühlen sich die Mitarbeiter möglicherweise überfordert oder stehen der Technologie ab, was deren effektive Nutzung behindert. Unternehmen müssen die Begeisterung für neue Technologien mit dem Verständnis in Einklang bringen, dass die Mitarbeiter wahrscheinlich Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit haben werden. Es ist wichtig, Bedenken anzusprechen und die Mitarbeiter durch Schulungen (Weiterbildung oder Umschulung) und klare Kommunikation darauf vorzubereiten.

Eine neue Technologie wie KI-Agenten sollte nicht auf einen Schlag implementiert werden. Sie sollte schrittweise und strategisch eingeführt werden, um eine besser kontrollierte Integration und ein Risikomanagement zu ermöglichen. Unternehmen sollten Tests oder Pilotprogramme für bestimmte Beschaffungsprozesse bereitstellen, wobei zu den frühen Anwendungsfällen die sind, bei denen KI-Agenten einen unmittelbaren Mehrwert bieten könnten. Auf diese Weise können Unternehmen potenzielle Probleme oder Fehler frühzeitig erkennen und KI-Systeme feinabstimmen.