KI im Einkauf
Die Herausforderungen des Fachkräftemangels im Einkauf
KI im Einkauf: Eine Lösung für den Fachkräftemangel
Der Fachkräftemangel im Einkaufsbereich stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen und Chancen. Insbesondere im Kontext des digitalen Wandels und der Globalisierung wird es zunehmend schwieriger, qualifizierte Fachkräfte im Einkauf zu finden. Die traditionellen Methoden der Personalbeschaffung stoßen dabei an ihre Grenzen. Viele Unternehmen kämpfen darum, ihre Einkaufsabteilungen mit ausreichend qualifizierten und kompetenten Mitarbeitern zu besetzen, die sich zudem im Budgetrahmen bewegen.
Neue Herausforderungen erfordern innovative Ansätze
Der Fachkräftemangel im Einkauf resultiert aus einer Vielzahl komplexer Faktoren: Nachhaltige Transformation, gesetzliche Anforderungen, störanfällige Lieferketten und unternehmerisches Wachstum erweitern das Aufgabenspektrum erheblich. Zusätzlich erfordern Advanced Purchasing und Technologiescouting sowie die Integration von KI-Anwendungen neue Kompetenzen, die ältere Mitarbeitende oft nicht besitzen. Junge Mitarbeitende wechseln häufiger den Job, und die Baby Boomer scheiden zunehmend aus dem Arbeitsleben aus.
Traditionelle Nachfolgekonzepte greifen nicht mehr
Diese Entwicklungen machen traditionelle Nachfolgekonzepte ineffektiv. Die Digitalisierung allein kann das Problem nicht lösen. Obwohl viele taktisch–strategische Aufgaben wie Sourcing und Verhandlungen mittlerweile automatisiert werden, verbringen Einkäufer immer noch viel Zeit mit Routinetätigkeiten.
Organisatorische Strukturen als Hemmschuh
Auch organisatorische Strukturen tragen zum Fachkräftemangel bei. Klassische Strukturen organisieren die Arbeit um den Menschen, was die Prozessqualität stark von einzelnen Mitarbeitenden abhängig macht. Diese "Kopfmonopole" sind schwer zu ersetzen, und oft ist nicht klar, welche Aufgaben langjährige Beschäftigte genau übernehmen. Dies führt zu Ressourcenengpässen und erschwert die Anpassung der Arbeit an aktuelle Gegebenheiten. Zudem fördern hierarchische Strukturen Machterhaltungstendenzen und behindern die Zusammenarbeit.
Um den Fachkräftemangel effektiv zu bekämpfen, müssen Unternehmen nicht nur auf Digitalisierung und Automatisierung setzen, sondern auch ihre organisatorischen Strukturen modernisieren und anpassen.
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im Einkauf
Die Digitalisierung und Globalisierung haben die Einkaufslandschaft grundlegend verändert. Digitale Technologien wie KI im Einkauf ermöglichen es Unternehmen, ihre Einkaufsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Gleichzeitig führt die Globalisierung zu einer immer komplexeren Lieferkette, die eine erhöhte Agilität und Anpassungsfähigkeit erfordert. Unternehmen, die diese Veränderungen ignorieren, riskieren, im Wettbewerb zurückzufallen. Daher ist es entscheidend, innovative Ansätze wie den Einsatz von KI oder auch neuen effizienzsteigernden Lösungen im Einkauf zu nutzen, um den Herausforderungen des modernen Einkaufs erfolgreich zu begegnen.
Zahlreiche Unternehmen und Start-ups haben KI-gestützte Lösungen entwickelt, um die Effizienz und Leistungsfähigkeit im Einkauf zu steigern. Unternehmen wie SAP, Coupa und Zycus bieten fortschrittliche KI-basierte Tools an, die datenbasierte Beschaffungsentscheidungen ermöglichen und die Einkaufsprozesse erheblich verbessern. Ein Beispiel hierfür ist auch unser SAP-integriertes Vertragsmanagement-Tool CUNO, das ebenfalls dabei helfen kann, Personalressourcen zu optimieren.
Diese Technologien tragen nicht nur dazu bei, den Bedarf an Fachkräften zu verringern, sondern auch die gesamte Lieferkette zu optimieren und die eigene Verhandlungsmacht zu stärken und somit die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu stärken.
Das sagt der Einkauf zu KI
Laut einer aktuellen Umfrage vom BME e.V. und der Apsolut Group aus Anfang 2024 planen viele Beschaffungsverantwortliche mittelfristig den Einsatz von KI, obwohl noch Vorbehalte bestehen. Rund 20 Prozent nutzen bereits KI-Lösungen, weitere 41 Prozent planen dies in den nächsten sechs Monaten. Besonders in der Datenanalyse und Prozessverbesserung sehen sie Potenzial für KI.
Die Umfrage zeigt hohe Erwartungen an die Technologie: Etwa die Hälfte der Teilnehmer erwartet konkrete Verbesserungen bei der Optimierung von Abläufen und Prozessen. Dabei gibt es jedoch unterschiedliche Schwerpunkte beim Einsatz von KI. Einige erwarten eine verbesserte Transparenz, während andere auf Verbesserungen bei der Datenqualität, dem Risikomanagement, der Kostenoptimierung, der Vertragsgestaltung und der Vergleichbarkeit der Angebote abzielen.
Allerdings sehen die meisten KI derzeit eher als Ergänzung und nicht als Mittel zur Personaleinsparung. Hindernisse für die Nutzung von KI sind fehlende Expertise und unklare rechtliche Rahmenbedingungen.
Was kann KI im Einkauf eigentlich leisten?
In der Diskussion um künstliche Intelligenz im Einkauf stehen oft Fragen im Raum: Was bringt KI eigentlich im Einkauf? Welche Potenziale bietet sie und welche Herausforderungen sind zu meistern? Tatsächlich eröffnet KI vielfältige Möglichkeiten zur Gestaltung effizienter Beschaffungsprozesse.
Hier sind einige wichtige Aspekte im Überblick:
Potenziale:
- Effizienzsteigerung: KI ermöglicht schnellere und präzisere Entscheidungen durch die Analyse großer Datenmengen.
- Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung von Teilprozessen im Einkauf lassen sich langfristig Kosten senken.
Nicht nur künstliche Intelligenz, sondern auch effektive Tools ergänzen bestehende Systeme nahtlos und unterstützen so im Alltag des Einkaufs. Das Ziel ist eine sinnvolle Zusammenarbeit von Mensch und Maschine, die sich gegenseitig ergänzen und weiterentwickeln. KI im Einkauf zeigt ihre Stärke vor allem bei der Analyse großer Datenmengen und der Generierung von Optimierungsvorschlägen.
Einige konkrete Anwendungsbeispiele:
- Predictive Analytics: KI–basierte Analysewerkzeuge prognostizieren Bedarfe, Preisentwicklungen und Beschaffungsrisiken.
- KI–optimierte RPA: Die Kombination aus Robotic Process Automation (RPA) und KI automatisiert und optimiert operative Beschaffungsprozesse.
- Einsparpotenziale: KI–Tools Identifizieren Möglichkeiten zur Kosteneinsparung auf Artikelebene, in Warengruppen und bei Lieferanten.
- Versorgungssicherheit: KI liefert Empfehlungen für optimale Bestellzeitpunkte und Sicherheitsbestände.
- Vertragsmanagement: Die richtige Lösung spart durch Digitalisierung und Automatisierung tägliche Arbeitszeit bei der effizienten Verwaltung und Steuerung von Verträgen. Menschliche Fehlerquellen können drastisch reduziert und die Effizienz gesteigert werden.
Derzeitige Herausforderungen bei KI im Einkauf
Wissenslücken: Viele Einkaufsabteilungen verfügen aktuelle nicht über das nötige Know–how oder nie nötigen Ressourcen für den effektiven Einsatz von KI.
Individuelle Anpassung: KI–Lösungen und andere Lösungen müssen auf die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten sein, um effektiv zu sein.
Datensicherheit: Der Schutz sensibler Daten ist ein wesentlicher Aspekt bei der Implementierung von KI im Einkauf. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Datenschutzrichtlinien eingehalten und geeignete Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Dies erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung der Sicherheitsmaßnahmen, um potenzielle Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Implementierungskosten: Die Einführung von neuen Lösungen im Einkauf kann mit beträchtlichen Implementierungskosten verbunden sein. Neben den Kosten für die Anschaffung und Implementierung der Lösungen müssen auch die Kosten für Schulung, Wartung und Aktualisierung berücksichtigt werden. Einkäufer müssen daher sorgfältig abwägen, ob die potenziellen Vorteile der KI die damit verbundenen Kosten rechtfertigen. Es kann hilfreich sein, eine Kosten–Nutzen–Analyse durchzuführen, um die Rentabilität der Investitionen in KI im Einkauf zu bewerten.
Neue Lösungen und Künstliche Intelligenz im Einkauf: Erste Schritte
Der Einzug von KI und anderen sinnvollen Lösungen im Einkaufsbereich versprechen immense Vorteile, bringen jedoch auch Risiken mit sich, die Unternehmen aktiv angehen müssen. Bevor neue Lösungen eingeführt werden, ist eine gründliche Vorbereitung unerlässlich.
Zu den Schlüsselschritten gehören:
- Schulung: Es ist wichtig, dass Teammitglieder umfassend geschult und weitergebildet werden, um ein Verständnis für die Potenziale, Risiken und Grenzen von neuen Lösungen zu entwickeln. Es sollte betont werden, dass KI–Ergebnisse stets durch menschliches Urteilsvermögen validiert werden müssen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Technologie sinnvoll und ethisch korrekt eingesetzt wird.
- Datenqualität: Unvollständige oder minderwertige Daten können zu Risiken führen, wie beispielsweise voreingenommenen Entscheidungen oder ungenauen Analysen von Markttrends. Daher ist es ratsam, Kontrollmechanismen einzuführen, um die Richtigkeit und Angemessenheit der Daten sicherzustellen. Hochwertige Daten sind das Fundament für präzise und vertrauenswürdige KI–Modelle.
- Governance: Eine gut durchdachte Governance–Strategie ist essenziell und sollte auf einem klaren Verständnis der Anwendungsfälle, Risiken und Schutzmaßnahmen basieren. Führungskräfte und Interessenvertreter müssen in den Prozess eingebunden werden, wobei rechtliche, technische und finanzielle Aspekte berücksichtigt werden sollten. Eine klare Governance–Struktur stellt sicher, dass alle Stakeholder auf dem gleichen Wissensstand sind und die Implementierung reibungslos verläuft.
Integration und Anpassung
- Anpassung an spezifische Bedürfnisse: (KI)–Lösungen müssen auf die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten sein, um effektiv zu sein. Eine "One–size–fits–all"–Lösung wird selten den komplexen und individuellen Anforderungen eines Unternehmens gerecht. Daher ist eine sorgfältige Anpassung und Integration in bestehende Prozesse und IT–Systeme notwendig.
- Datensicherheit: Der Schutz sensibler Daten ist von höchster Priorität. Verantwortliche müssen sicherstellen, dass ihre KI–Systeme den neuesten Sicherheitsstandards entsprechen und dass Datenschutzrichtlinien strikt eingehalten werden. Dies schützt nicht nur vor potenziellen Sicherheitsverletzungen, sondern stärkt auch das Vertrauen der Stakeholder.
- Implementierungskosten: Die Kosten für die Implementierung von KI–Systemen können hoch sein, daher ist es wichtig, eine Kosten–Nutzen–Analyse durchzuführen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die langfristigen Vorteile die initialen Investitionen rechtfertigen und dass sie über die notwendigen Ressourcen verfügen, um das Projekt erfolgreich abzuschließen.
Durch die sorgfältige Planung und Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen die Vorteile von KI im Einkauf maximieren und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken minimieren. Eine erfolgreiche Integration von neuen Lösungen kann nicht nur die Effizienz und Genauigkeit von Einkaufsprozessen erheblich verbessern, sondern auch wertvolle Ressourcen freisetzen und auf diese Weise den Fachkräftemangel im Einkauf effektiv adressieren.
Fallstudie: Effizienzgewinn durch die richtige Lösung am Beispiel des Universitätsklinikum Heidelberg
Das Universitätsklinikum Heidelberg (UKL HD), eines der größten und renommiertesten medizinischen Zentren in Deutschland, stand vor der Herausforderung, seine Vertragsverwaltung zu optimieren. Die bestehende Verwaltung war ineffizient und unübersichtlich, mit Verträgen auf Papier, die zwischen den Abteilungen ausgetauscht wurden. Dies führte zu langsamen Prozessen und erschwertem Zugang zu Informationen.
Das Klinikum entschied sich für die umfassende Integration unserer SAP–Vertragsmanagementlösung CUNO. Im Rahmen eines Migrationsprojekts wurden auch komplexe Altdaten übernommen. Eine besondere Herausforderung war die Integration von über 70.000 Debitoren aus dem SAP-System. Dank maßgeschneiderter Anpassungen und gründlicher Schulungen zur Standardisierung der Vertragsarten konnte eine reibungslose Datenmigration erreicht werden.
Durch die Implementierung von CUNO wurde die Transparenz und Effizienz der Vertragsverwaltung erheblich verbessert. CUNO bietet bessere Auswertungsmöglichkeiten, ein umfassendes Terminmanagement, erhöhte Datensicherheit und eine deutlich verbesserte Übersicht. Der schnelle, dezentrale Zugriff auf Vertragsdaten reduziert unnötige Wege und Telefonate, was den Arbeitsaufwand erheblich verringert. Alexander Pries, technischer Projektleiter am Universitätsklinikum Heidelberg, bestätigt: „Durch CUNO rücken die Abteilungen bei der Verarbeitung von Verträgen näher zusammen. Unnötige Wege und Telefonate werden durch einen schnellen dezentralen Zugriff auf CUNO ersetzt.“
Dank der Erweiterbarkeit von CUNO durch User–Exits und Eigenentwicklungen des Klinikums werden PSP–Elemente und Records Management Akten automatisch generiert, was den Zeitaufwand für die Mitarbeiter weiter reduziert und die Effizienz steigert. Ein großer Vorteil von CUNO ist die direkte SAP–Anbindung, die eine optimale Integration in die bestehende ERP–Prozess– und Datenlandschaft ermöglicht.
Durch die Implementierung von CUNO und den Einsatz von KI im Einkauf können erhebliche Zeit– und Personaleinsparungen realisiert werden. Die Automatisierung vieler Prozesse entlastet die Mitarbeiter von administrativen Aufgaben, sodass sie sich auf strategisch wichtigere Tätigkeiten konzentrieren können. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der personellen Ressourcen und ermöglicht es Fachabteilungen, ihre Ziele schneller und kosteneffektiver zu erreichen.
KI im Einkauf: Das Unternehmen muss weiterentwickelt werden
Die Implementierung von KI im Einkauf erfordert eine fortlaufende Weiterentwicklung des Unternehmens. Das vollständige Ausschöpfen der digitalen Möglichkeiten im Einkauf und Supply Chain Management ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Häufig liegt der Engpass nicht in den Systemen selbst, sondern in ihrer umfassenden Nutzung. Viele Organisationen sind nicht ausreichend vorbereitet, um diese Technologien effektiv zu implementieren. Daher ist die organisatorische Weiterentwicklung des Einkaufs und das Change Management ebenso entscheidend für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten wie die Auswahl der richtigen Systeme. Nur durch gezielte Schulungen und ein effektives Change Management können Unternehmen die Vorteile der KI im Einkauf voll nutzen und ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern.
Fazit
Die Integration neuer Lösungen und Künstlicher Intelligenz (KI) im Einkauf bietet einen vielversprechenden Ansatz, um den Fachkräftemangel anzugehen und die Effizienz in Fachabteilungen zu steigern. Mithilfe von KI–gestützten Tools und den richtigen Lösungen können Unternehmen ihre Prozesse automatisieren und optimieren, was zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und einer stärkeren Wettbewerbsfähigkeit führt.
Eine erfolgreiche Integration erfordert jedoch Schulungen, Datenqualitätskontrollen und eine angepasste Governance. Durch diese Maßnahmen können Unternehmen die Vorteile von KI im Einkauf voll ausschöpfen und ihre Effizienz nachhaltig steigern.
Unser Beitrag zur Überwindung des Fachkräftemangels im Einkauf ist unsere SAP–Vertragsmanagementlösung CUNO – diese Lösung ist ein zentraler Bestandteil unseres Engagements, Unternehmen in diesem Bereich zu unterstützen.
Der USP von CUNO liegt in der Nutzung von Vertragsregeln als Basis für End–to–End–Prozesse im SAP. Unsere Lösung stärkt Einkaufsabteilungen, indem sie Zeit spart und eine effiziente Automatisierung von Prozessen ermöglicht. Durch die Digitalisierung von Vertragsregeln können Unternehmen automatisch Buchungsbelege und Rechnungen aus dem Vertrag erzeugen und den gesamten Prozess End–to–End im SAP darstellen. Vertragsanpassungen, wie Preisanpassungen bei Mietverträgen, führen automatisch zur Anpassung der Buchungsbelege. Dies ermöglicht eine vollständige Automatisierung bis hin zur Erstellung von Folgebelegen und Rechnungen, wodurch das Geschäft effizient über Verträge gesteuert wird.
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