KI im Einkauf

Ohne datengetriebene Transparenz stehen Einkaufsorganisationen vor Schwierigkeiten, die Effizienz kosten und Einsparpotenziale verdecken. Kostenstrukturen bleiben unausgereift, Wettbewerbsnachteile entstehen schnell.

Hinzu kommt eine strukturelle Grenze des heutigen KI-Einsatzes: In den meisten Einkaufsorganisationen arbeitet KI bislang als Assistenz, nicht als Ausführung – hilfreich und schnell, aber unter durchgehender Aufsicht. Sie verändert die Arbeit einzelner Personen, noch nicht die Einkaufsfunktion selbst. Der eigentliche Hebel liegt darin, Prozesse und Organisation datengetrieben neu zu schneiden.

Zwischen dem technisch Möglichen und dem, was in Einkaufsabteilungen tatsächlich läuft, liegt ein größerer Abstand, als die öffentliche Diskussion vermuten lässt. 18 % der Einkaufsorganisationen im europäischen Mittelstand setzen KI aktiv ein, 28 % befinden sich in Pilotphasen, weitere 23 % in konkreter Planung. Eine hohe KI-Reife bescheinigen sich allerdings nur 6 %.

Zur Selbsteinordnung hilft eine Unterscheidung nach Evolutionsstufen. Sie beschreibt, was ein System jeweils leistet, und macht sichtbar, wo der Sprung von der Assistenz zur Ausführung liegt.

Die Mehrheit der Einkaufsorganisationen steht heute zwischen Stufe eins und zwei – unabhängig von ihrer Größe. Der Sprung nach vorn ist dabei keine Beschaffungs-, sondern eine Organisationsentscheidung: Er gelingt dort, wo ein System verlässlich auf den eigenen Vertrags-, Lieferanten- und Ausgabendaten arbeitet.

KI verändert im Einkauf nicht nur, wie schnell gearbeitet wird, sondern wer arbeitet und wer entscheidet. „Agentisch“ beschreibt dabei kein KI-Produkt, sondern ein Operating Model: eine Einkaufsfunktion, deren Prozesse, Rollen, Regeln und Steuerungsgrößen so ausgelegt sind, dass ein Teil der Arbeit ohne menschlichen Eingriff abläuft. Menschen setzen Ziele, definieren Regeln und Schwellen, prüfen Ergebnisse und entscheiden Ausnahmen – Agenten führen aus.

Der Personalbedarf sinkt nicht gleichmäßig, er verschiebt sich innerhalb der Funktion. Einkaufsorganisationen, die ihre Prozesse durchgängig um KI herum neu definiert haben, erreichen eine deutlich höhere Kapazität für strategische Arbeit:

Im Zielbild: bis zu +55 % mehr Kapazität für strategische Arbeit bei durchgängigem Prozess-Neuschnitt – und rund −25 % geringerer Gesamtkapazitätsbedarf, obwohl das Arbeitsvolumen im Einkauf 2026 um etwa 8 % steigt.

Damit verschiebt sich auch die Rolle des Menschen: von der Prozessdurchführung zur Portfoliosteuerung und Regelverantwortung. Der Category Manager wird zum Steuerer mehrerer Warengruppen und Agentenketten, Procurement Excellence zum Kapazitätsgeber, der Agenten entwickelt, Regelwerke pflegt und die Ergebnisqualität sichert. Die entscheidende Frage lautet nicht mehr „Wo setze ich KI ein?“, sondern: „Wie sieht meine Einkaufsfunktion aus, wenn Agenten künftig über 60 % der heutigen Arbeit übernehmen?“

Der Weg zu einem KI-fähigen Operating Model führt nicht über einen Umbau mit Stillstand, sondern über zwei Stränge, die parallel laufen: Wirkung auf dem Bestehenden – Verhandlungsassistenz, Ausschreibungsauswertung, Vertrags- und Rechnungsprüfung, Warengruppenanalysen – finanziert und sichert den Aufbau der zweiten, skalierbaren agentischen Basis.

Die Einführung von KI im Einkauf erfordert nicht nur technisches, sondern auch strategisches Know-how. Wir bei valantic sind Ihr idealer Partner, weil wir:

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