KI-Agenten im Einkauf: Source-to-Pay-Prozesse optimieren

“KI-Agenten sind an sich nichts anderes als Einkaufsmitarbeiter”

Im Source-to-Pay-Bereich ist Künstliche Intelligenz mittlerweile allgegenwärtig. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: von Sourcing und Spendanalyse über Contract-Lifecycle-Management und Lieferantenmanagement bis hin zu E-Procurement und E-Invoicing.

Jochen Werner, Vice President EMEA bei Zycus, erläutert dies am Beispiel des Tail Spend. Hier kann es besonders hilfreich sein, automatisierte Sourcing-Events zu initiieren und direkt passende Lieferantenempfehlungen zu erhalten. Auch im Risikomanagement leiste KI wertvolle Unterstützung, indem sie Lieferanten kontinuierlich überwacht und dabei auch das Marktgeschehen einbezieht. Naturkatastrophen, Pandemien, Unfälle oder Brände können zu Lieferkettenunterbrechungen führen. Eine KI kann durch aktives Screening schnell erkennen, welche Lieferanten davon betroffen sind.

KI-Agent oder Mensch – wer ist der bessere Einkäufer? Ein KI-Agent arbeitet vollständig datengestützt und ist durch die lückenlose Protokollierung seiner Entscheidungen jederzeit überprüfbar. Da keine emotionalen Einflüsse eine Rolle spielen, sei auch kein Bias vorhanden, so Werner. Dadurch sind Einkaufsentscheidungen objektiv nachvollziehbar. Und entscheidend: KI-Agenten lernen kontinuierlich dazu. Das rechnerisch ermittelte Einsparpotenzial liegt zwischen 2,5 und 3 Prozent – die Effizienzgewinne sind sogar noch deutlich höher. Werner kommt zu dem Entschluss: „KI-Agenten sind an sich nichts anderes als Einkaufsmitarbeiter.“

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