KI in der Beschaffung

Der Begriff Beschaffung bezeichnet, wie ein Unternehmen die Waren und Dienstleistungen bezieht, die es für den Geschäftsbetrieb benötigt. Daher ist eine effektive Beschaffungsstrategie unerlässlich.

KI wird erst seit Kurzem im Beschaffungswesen eingesetzt und könnte die Art und Weise, wie Unternehmen heute ihre Geschäfte führen, revolutionieren. Da das Beschaffungswesen sowohl interne als auch externe Daten in großen Mengen erfordert, könnten KI-Tools eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen bei der Analyse und Entwicklung neuer Tools zu unterstützen, um fundiertere Entscheidungen in Bezug auf die Beschaffung zu treffen und die Kosten zu optimieren.

Die interne Modernisierung der Technologie kann wesentlich dazu beitragen, kontinuierliche Verbesserungen zu gewährleisten, die nicht nur der Beschaffung, sondern auch den Mitarbeitern in den Bereichen Finanzen, Buchhaltung und Lieferkette zugutekommen. Durch die Beherrschung der Daten kann das Beschaffungsteam präzisere Vorhersageanalysen und Prognosemodelle erstellen.

Unternehmen, die in der Wirtschaft wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen tiefere Erkenntnisse in ihre vorhandenen strukturierten Datenquellen erhalten. Die Fortschritte in der Rechenleistung und KI-Technologie können genau das leisten und Unternehmen dabei unterstützen, vorhandene strukturierte Daten zusammen mit Daten aus unstrukturierten Quellen wie Rechnungen oder Preistabellen zu erweitern.

Die fortschrittliche Fähigkeit von KI, Informationen zu extrahieren, ist das, was Sourcing- und Beschaffungsabteilungen auszeichnet und einen enormen Mehrwert für das gesamte Unternehmen schaffen kann.

Beschaffungsexperten wie CPOs (Chief Procurement Officers) oder Abteilungen, je nach Größe des Unternehmens, haben die Aufgabe, Kosteneinsparungen, Risikominderung, Compliance-Standards und vieles mehr zu erreichen.

Für Unternehmen ist es heute wichtiger denn je, in den Wert von Daten zu investieren und sich in der heutigen von Technologie geprägten Welt zu behaupten. KI-Technologie kann betriebliche Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die sonst nicht sichtbar wären, und sicherstellen, dass Unternehmen über die richtigen Ressourcen verfügen, um effektiv zu arbeiten.

KI-gestützte Tools und Fortschritte werden auf globaler Ebene weiter zunehmen. Unternehmen, die ein kontinuierliches Wachstum anstreben, sollten die Integration von KI in ihren Beschaffungsprozess in Betracht ziehen. Diese Verlagerung kann Beschaffungsexperten von alltäglichen Aufgaben entlasten, sodass sie sich auf strategische Entscheidungen und die Förderung von Innovationen konzentrieren können. Die KI-Technologie soll die menschliche Belegschaft ergänzen und Berufstätige in die Lage versetzen, die vom Unternehmen festgelegten Ziele zu erreichen.

Es ist wichtig, zu erkennen, welche Bedeutung KI hat und welche Auswirkungen sie auf die Art und Weise haben wird, wie Fachleute heute leben, arbeiten und Geschäfte machen. Um eine nachhaltige KI-Transformation zu erreichen, müssen Unternehmen lernen und verstehen, was KI ist und wie sie einen tiefgreifenden Einfluss auf den Einkaufs- und Beschaffungsprozess haben kann.

KI kann in der Beschaffung auf verschiedene Weise eingesetzt werden. Die gängigsten sind:

• Maschinelles Lernen (ML)
  
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Robotic Process Automation (RPA)

Algorithmen für maschinelles Lernen werden verwendet, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen und können den Entscheidungsprozess unterstützen. Die ML-Algorithmen können über die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns hinausgehen und Muster oder Beziehungen erkennen, die für intelligente Geschäftsentscheidungen relevant sind.

Modelle für maschinelles Lernen können frühere Kaufdaten, Leistungsmetriken von Lieferanten, Markttrends und vieles mehr analysieren. All diese messbaren Datenpunkte können zu mehr Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und genaueren Bedarfsprognosen führen. Eine weitere beliebte Anwendung für ML ist die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung.

Ein Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wurde entwickelt, um die menschliche Sprache zu interpretieren, zu transformieren und zu generieren. Darüber hinaus können sie geschriebene oder gesprochene Sprache verstehen und weiter analysieren und Erkenntnisse aus den gesammelten Textdaten gewinnen.

Ein NLP-Modell kann die Kommunikation mit Chatbots oder virtuellen Assistenten erleichtern, sodass Benutzer direkt mit dem Beschaffungsteam eines Unternehmens interagieren können. Darüber hinaus funktioniert ein NLP-Algorithmus so, dass er relevante Informationen aus Kundenfeedback, Angebotsanfragen und mehr automatisch kategorisiert und diese Informationen so effizient wie möglich nutzt.

Algorithmen für die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) sind darauf ausgelegt, menschliche Handlungen nachzuahmen, wie z. B. sich wiederholende oder regelbasierte Aufgaben, die zeitaufwändige Handlungen automatisieren und rationalisieren und sie dadurch schnell und effizient erledigen können.

RPA gilt im Allgemeinen nicht als Form von KI, bietet jedoch erhebliche Vorteile in Bezug auf die Produktivität. Einige Beispiele für RPA im Beschaffungswesen sind die Automatisierung der Rechnungsbearbeitung und die Rechnungserstellung. RPA kann Fehler reduzieren, indem historische Daten verwendet werden und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringert wird.

Generative KI verändert die Art und Weise, wie Beschaffungsorganisationen heute arbeiten, indem sie Prozesse auf eine Weise rationalisiert, wie es mit keinem anderen Tool zuvor möglich war, und die Arbeitsweise von Beschaffungsexperten verändert.

Generative KI, oft auch als Gen AI abgekürzt, ist eine Art von KI, die als Reaktion auf eine Eingabe eines Benutzers eigenständig Inhalte wie Texte oder Bilder generieren kann. Der Einsatz von generativer KI wird erhebliche Auswirkungen auf die Beschaffung haben, da einige ihrer Hauptfunktionen in der Erstellung von Bestellungen und der Analyse von Dokumenten wie Ausschreibungen und Verträgen bestehen.

Generative KI im Beschaffungswesen kann Beschaffungsfunktionen optimieren, z. B. durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Analyse großer Datenmengen. Die neue Technologie kann Ausgabenanalysen erstellen und das Cashflow- und Ausgabenmanagement optimieren. Sie kann auch Dokumente zusammenfassen und Preise und Ausgabendaten in Echtzeit analysieren, was zu einer deutlich besseren betrieblichen Effizienz führt.

Schließlich kann die generative KI dazu beitragen, die Interaktionen zwischen Beschaffungsteams, internen Stakeholdern und Lieferanten zu optimieren. Mit generativer KI können Teams menschenähnliche Konversationen erstellen und einem Benutzer eine maßgeschneiderte, hilfreiche Antwort geben. Das Beschaffungswesen ist bereit für den Wandel durch generative KI, aber es wird von der Fähigkeit und Bereitschaft des Unternehmens abhängen, seine KI-Modelle zu optimieren.

Einem aktuellen Bericht des IBM Institute for Business Value (IBV) zufolge sind 59 % der Chief Procurement Officers (CPOs) der Meinung, dass es wichtig ist, generische KI für die Ausgabenprognose und Sourcing-Analysen einzusetzen. Die erste Herausforderung besteht jedoch darin, sie davon zu überzeugen, sich hinter die neue Technologie zu stellen. Dazu müssen Sie Ihrem CPO zeigen, was mit KI möglich ist und welche Herausforderungen damit bewältigt werden können.

Unabhängig davon sehen die Chief Supply Chain Officers (CSCOs) und Chief Operating Officers (COOs) in der generativen KI und der Beschaffung eine Chance für die Nachhaltigkeit.

Der IBV-Bericht „The CEO's Guide to Generative AI“ ergab, dass 77 % der Chief Supply Chain Officer (CSCO) und Chief Operating Officer (COO) der Meinung sind, dass generative KI potenzielle geopolitische und klimatische Risiken identifizieren und eine proaktive Risikominderung empfehlen kann. Drei von vier Befragten sind außerdem der Meinung, dass generative KI es ermöglicht, über Ökosysteme hinweg bessere Einblicke zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen, was für Nachhaltigkeit und Compliance von entscheidender Bedeutung ist.

Mit einer soliden Datengrundlage und einer offenen Einstellung kann generative KI mehr Raum für Verbesserungen in einem Unternehmen bieten und CEOs dabei unterstützen, Umbrüche zu bewältigen und Risiken schnell zu mindern.

Intelligent Sourcing ist eine KI-gestützte Beschaffungsplattform, die dazu dient, die Datenbank eines Lieferanten zu analysieren und historische Daten zu verwalten. Das Ziel besteht darin, Markttrends zu ermitteln und dem Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Lieferanten für spezifische Beschaffungsbedürfnisse zu ermitteln und engere Lieferantenbeziehungen aufzubauen.

Die Fehlererkennung nutzt KI, um Fehler automatisch zu erkennen, bevor sie auftreten, und kann so in Rekordgeschwindigkeit Workflow-Unterbrechungen verhindern. KI kann während des gesamten Lebenszyklus einer Lieferkette Dinge wie Betrug, Compliance-Unregelmäßigkeiten und potenzielle Risiken erkennen.

Prädiktive Analysen sind KI-Algorithmen, die historische Verkaufsdaten und Markttrends aufgreifen und analysieren, um Nachfrageprognosen zu erstellen. Prädiktive Analysen können im Rahmen ihrer Analyse auch externe Faktoren wie Wetterbedingungen oder Wirtschaftsindikatoren einbeziehen.

Die automatisierte Vertragsanalyse ist ein KI-gestütztes Vertragsmanagement-Tool, das einen Vertrag automatisch analysieren und die wichtigsten Fakten und Informationen in Echtzeit extrahieren kann. Das automatisierte Vertragsanalysetool weist auf potenzielle Risiken und Probleme bei der Nichteinhaltung von Vorschriften hin, bevor sie für den Benutzer sichtbar werden.

Bei der automatisierten Auftragsabwicklung handelt es sich um ein KI-gestütztes Tool, das Informationen aus Aufträgen extrahiert. Aufträge sind ein wichtiges Dokument, das die Vereinbarung zwischen Käufer und Verkäufer formalisiert, und das Tool automatisiert den Erstellungs- und Verwaltungsprozess.

Das Risikomanagement für Lieferanten nutzt KI, indem es Informationen über Lieferanten automatisiert und analysiert, bevor Probleme auftreten. Das KI-Lieferantenrisikomanagement kann verborgene Muster und Anomalien erkennen und Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken zu minimieren, die Beschaffungsvorgänge verlangsamen könnten.

Die Extraktion von Rechnungsdaten bezieht sich auf den Einsatz von KI in Kreditorenbuchhaltungsteams, indem Daten aus Rechnungen durch einen automatisierten Prozess in Sekundenschnelle extrahiert werden. Für Unternehmen, die nicht mit Source-to-Pay-Systemen oder anderen fortschrittlichen Technologien arbeiten, könnte dies eine gute Option sein.

Beginnen Sie damit, bestimmte Schwachstellen in Ihrem Betrieb zu identifizieren, bei denen KI einen Einfluss haben könnte, wie z. B. Bestandsverwaltung oder Vertragsmanagement. Es könnte sich um die Automatisierung der Rechnungsbearbeitung oder die Optimierung der Ausgabenanalyse handeln. Was auch immer es sein mag, konkrete KI-Anwendungsfälle werden Ihnen bei der KI-Implementierung helfen.

Die Umsetzung einer KI-Beschaffungsstrategie ist keine isolierte Aufgabe und sollte die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen, wie z. B. IT und Finanzen, umfassen. Durch eine offene Kommunikation können Unternehmen ihre Ziele besser aufeinander abstimmen und einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.

Finden Sie erfahrene Anbieter oder Berater für KI-Lösungen, die Sie bei der Umsetzung Ihrer KI-Lösung unterstützen können. Durch die Zusammenarbeit mit einem Experten kann Ihr Unternehmen die richtigen KI-Technologien und maßgeschneiderten Lösungen finden, die Ihren geschäftlichen Anforderungen entsprechen.

Die KI-Algorithmen laufen auf Daten und funktionieren am besten mit qualitativ hochwertigen Daten. Daher ist es wichtig, dass die Daten Ihres Unternehmens fehlerfrei und gültig sind. Darüber hinaus könnte ein Unternehmen in Betracht ziehen, in Tools zur Datenverwaltung zu investieren, um die Datenintegrität weiter zu gewährleisten.

Die Einführung von KI-Technologie und die Implementierung von KI kann ein komplexer Prozess sein, und die Fachkräfte für Beschaffungsvorgänge müssen in der richtigen Anwendung der KI-Tools geschult werden. Halten Sie die Kommunikation mit den Stakeholdern offen, um etwaige Bedenken bezüglich der KI-gestützten Beschaffung anzusprechen.

Die Implementierung von KI im Beschaffungswesen ist nur der erste Schritt. Die KI-Tools für die Beschaffung erfordern eine ständige Überprüfung und Bewertung der Leistung. Stakeholder und Benutzer sollten regelmäßig Feedback geben, damit Verbesserungen vorgenommen und neuere Iterationen durchgeführt werden können.