Implementing Procure Ai

Die meisten Beschaffungsexperten haben mindestens eine Technologieimplementierung erlebt, die ihr Versprechen nicht gehalten hat. Die Software wurde gekauft, Zugangsdaten wurden verteilt, und dann lag sie ungenutzt herum. Die Lücke zwischen dem Kauf von Technologie und der Realisierung ihres Wertes ist der Punkt, an dem die meisten Implementierungen scheitern – und das hat sehr wenig mit der Technologie selbst zu tun.

Bei KI wird diese Herausforderung durch etwas Grundlegenderes noch verstärkt: Wandel ist konstant. Im Gegensatz zu traditionellen Technologieeinführungen, bei denen der Übergang einen klaren Anfang und ein klares Ende hat, ist der KI-gesteuerte Wandel fortlaufend. Die Technologie entwickelt sich weiter, Anwendungsfälle erweitern sich, und die Art und Weise, wie Teams mit KI zusammenarbeiten, verändert sich im Laufe der Zeit. Wie der aktuelle Gartner-Artikel „Implementing change in the age of AI“ vom April 2026 hervorhebt, machen die Geschwindigkeit und die Überschneidung von KI-bezogenem Wandel ihn grundlegend anders als traditionellen Technologiewandel – und er erfordert einen anderen Implementierungsansatz.

Dieser Blogbeitrag erläutert, wie eine Implementierung mit Procure Ai tatsächlich aussieht:

•  was nach Vertragsunterzeichnung zu erwarten ist,
• wie der Onboarding-Prozess strukturiert ist,
• was Sie tun müssen, um den Erfolg sicherzustellen, und
• wie wir die Akzeptanz und kontinuierliche Optimierung gewährleisten.

Unser Implementierungsansatz

Implementierungen werden in den ersten 90 Tagen gewonnen oder verloren – nicht bei Vertragsunterzeichnung. Unternehmen, die schnell Wert erzielen wollen, behandeln die Einführung als ein Lieferprogramm mit einem benannten, verantwortlichen Eigentümer, einem engen Umfang und einem wöchentlichen Rhythmus. Diejenigen, die es als eine Übergabe durch den Anbieter betrachten, geraten ins Stocken.

Dies sind die Prinzipien, die unseren Ansatz bei jeder Implementierung leiten.

1. ‍Den Umfang rigoros festlegen, bevor etwas genehmigt wird. Wählen Sie zwei oder drei Workflows aus, bei denen das bestehende Team tatsächlich auf das reagieren kann, was die KI aufzeigt – in der Regel sind das die Eingangssteuerung, Verhandlungen über geringwertige Ausgaben oder die Triage von Bestellanforderungen. Wenn Sie den Einkäufer nicht benennen können, dessen Montagmorgen sich dadurch ändern wird, liegt es außerhalb des Umfangs. Breite tötet Einführungen; Tiefe sichert sie.‍
2. Benennen Sie einen Verantwortlichen, kein Lenkungsausschuss. Ernennen Sie auf Kundenseite einen einzigen verantwortlichen Projektleiter mit der Befugnis, Daten, rechtliche Aspekte und IT-Blockaden zu lösen. Legen Sie ab der ersten Woche einen wöchentlichen 45-minütigen Betriebszyklus fest und halten Sie diesen strikt ein. Programme mit einem benannten Verantwortlichen erzielen innerhalb von 90 Tagen einen Mehrwert. Programme, die von einem Ausschuss geleitet werden, erreichen diesen erst nach 180 Tagen und länger.‍
3. Entwerfen Sie rückwärts vom Workflow des Einkäufers. Bevor ein einziges Modell abgestimmt wird, setzen Sie sich mit den Personen zusammen, die es tatsächlich nutzen werden, und erfassen Sie deren aktuelle Schritte, Systeme und Frustrationen. Konfigurieren Sie die KI so, dass sie sich in diesen Workflow einfügt – und nicht umgekehrt. Wenn der Einkäufer einen neuen Tab öffnen muss, um sie zu nutzen, haben Sie bereits die Hälfte der Akzeptanz verloren. Hier muss auch die Arbeitsreibung angegangen werden – indem die Technologieeinführung mit der Arbeit zur Optimierung von Prozessen, Daten und Workflows für KI abgestimmt wird.‍
4. Priorisieren Sie die Mitarbeiterbeteiligung dort, wo es am wichtigsten ist. Das KI-Zeitalter entwickelt sich zu schnell, um Mitarbeiter in jede Veränderung einzubeziehen. Doch wie Gartners jüngste Studie zum KI-gestützten Änderungsmanagement im Einkauf hervorhebt, ist Selektivität entscheidend – wo Beteiligung zählt, zählt sie frühzeitig. Die Rollengestaltung ist das deutlichste Beispiel: mit Teams zusammenzuarbeiten, um zu verstehen, für welche Aufgaben sie weniger Zeit aufwenden werden, wohin sie Kapazitäten für höherwertige Aktivitäten umleiten werden und wie sich die Mensch-Maschine-Beziehung entwickeln sollte.‍
5. Akzeptanz und Geschäftsergebnisse von Tag eins an steuern. Die Akzeptanz ist der wahre KPI. Verfolgen Sie wöchentlich aktive Nutzer und Aufgabenerledigungen ab der ersten Woche – direkt neben den Geschäftsergebnissen. Messen Sie, was den CFO bereits interessiert: Durchlaufzeiten, freigesetztes Kapital, Vertragsabdeckung, verhandelte Einsparungen. Wenn die Kennzahl nicht bereits auf dem Dashboard eines CPO ist, wird sie die nächste Budgetprüfung nicht überleben – und das Programm auch nicht.‍
6. Verdienen Sie sich das Recht zur Expansion. Führen Sie den zweiten Bereich erst ein, wenn der erste Bereich Akzeptanz und ein messbares Geschäftsergebnis zeigt. Nutzen Sie den ersten Erfolg als Vorlage – gleiches Eigentümermodell, gleiche Kadenz, gleiche Metriken – und lassen Sie die Käufer, die es liebten, es intern verkaufen. Expansion, die auf Beweisen basiert, zahlt sich aus; Expansion, die auf Optimismus basiert, bricht bei der ersten Budgetprüfung zusammen.

Wie die Implementierung von Procure Ai Schritt für Schritt aussieht

Die Komplexität Ihrer Procure Ai-Implementierung hängt von Ihren individuellen Geschäftsbedingungen und den von Ihnen implementierten Procure Ai-Tools ab. Einige Module erfordern nur minimale Schulung, da sie von Natur aus intuitiv sind. Andere erfordern einen strukturierteren Onboarding-Ansatz. Auf technischer Seite kann die Integration von einer einzelnen Quellsystemverbindung bis zu einer komplexen Multi-System-Umgebung reichen. Der Implementierungsplan, der Zeitplan und die IT-Beteiligung passen sich entsprechend an. Aus diesem Grund erstellt Procure Ai für jeden Kunden einen maßgeschneiderten Implementierungs- und Enablement-Plan.

Obwohl jede Implementierung maßgeschneidert ist, folgt der Prozess einem strukturierten, phasenweisen Ansatz, der darauf abzielt, Dynamik aufzubauen und schrittweise Mehrwert zu liefern. Er umfasst typischerweise sechs Schritte.

• ‍Schritt 1: Projektstart und Anforderungsdefinition. Ziele und Prozesse werden definiert, Anwendungsfälle identifiziert und Anforderungen werden in Workshops mit dem Projektteam des Kunden, Prozessexperten und IT-Architekten erarbeitet. Hier findet die Abstimmung statt – hinsichtlich der Ziele, des Prozesses, des funktionalen Umfangs und dessen, was Erfolg bedeutet.‍
• Schritt 2: Anbindung an Quellsysteme. Die kontinuierliche Datenextraktion aus den Quellsystemen des Kunden in die Procure Ai-Grundlage wird eingerichtet, und Prozessdaten werden validiert.‍
• Schritt 3: Integration und Anreicherung. Das Datenmodell wird bereitgestellt und validiert, Anreicherer werden verbunden, und das anfängliche autonome Regelwerk wird etabliert. Dies ist der Zeitpunkt, an dem die anfängliche Automatisierung getestet und Standardanalysen finalisiert werden.‍
• Schritt 4: Implementierung und Validierung der Anwendungsfälle. End-to-End-Anwendungsfälle werden implementiert, in speziellen Workshops mit den Fachanwendern validiert und basierend auf realem Feedback verfeinert.‍
• Schritt 5: Wertschöpfung. Die Ergebnisse des ersten Umfangs werden getestet, verfeinert und angepasst. Workshops zur Wertrealisierung bestätigen die Wirkung und identifizieren weitere Optimierungsmöglichkeiten.‍
• Schritt 6: Finalisierung und Übergabe. Die Implementierung wird dokumentiert, eine technische und geschäftliche Übergabe erfolgt und die Grundlage für den kontinuierlichen Rollout weiterer Umfänge gelegt. [SEG SEGMENT 10] Während aller sechs Schritte läuft die Benutzerbefähigung parallel – bereitgestellt durch eine Kombination aus Remote- und Vor-Ort-Schulungen –, damit die Akzeptanz parallel zur technischen Implementierung aufgebaut wird, anstatt erst am Ende angehängt zu werden.

Für Implementierungen, die eine tiefere Integration und Konfiguration erfordern, geht das erforderliche Maß an technischer Tiefe und praktischer Zusammenarbeit über das hinaus, was ein traditionelles Customer-Success-Modell bieten kann. Schulungen und Onboarding sind notwendig, aber nicht ausreichend.

Um die Plattform an die einzigartigen Daten, Richtlinien und Workflows der Organisation anzupassen, Probleme in Echtzeit zu lösen und kontinuierliche Verbesserungen und Funktionserweiterungen sicherzustellen, ist eingebettetes technisches Fachwissen erforderlich, das im Umfeld des Kunden arbeiten kann. Aus diesem Grund haben wir ein Forward-Deployed-Engineering-Modell für kontinuierliche Betriebsverbesserungen eingeführt.

Was ist Forward-Deployed Engineering?

Forward-Deployed Engineering ist ein Modell, das von Palantir entwickelt und seither von Unternehmen wie OpenAI und Salesforce übernommen wurde. Die Kernidee besteht darin, Ingenieure direkt in die Unternehmen der Kunden einzubetten – nicht um Remote-Support zu leisten, sondern um Seite an Seite mit dem Team des Kunden zu arbeiten. Anthropic hat im Mai 2026 gerade ein eigenes Serviceangebot rund um den FDE-Ansatz gestartet.

Procure Ai hat dieses Modell frühzeitig übernommen, da KI-Implementierungen oft eine tiefere Konfiguration und Integration erfordern als Standard-SaaS-Implementierungen. Kunden benötigen praktische Unterstützung bei der Anpassung und Verfeinerung der Funktionsweise der Plattform in ihrer spezifischen Umgebung – ihren Daten, ihren Prozessen und ihren Geschäftsregeln. Dies kann nicht effektiv aus der Ferne oder über einen Standard-Supportkanal erfolgen.

Hier unterscheidet sich der Ansatz von Procure Ai am deutlichsten von Beschaffungssuiten, die für die Implementierung auf Systemintegratoren angewiesen sind. Bei einem Systemintegrator (SI)-Modell ist die Integration typischerweise ein einmaliges Engagement – der Integrator konfiguriert das System, übergibt es und zieht weiter. Bei Procure Ai bleiben Forward-Deployed Engineers als Teil der laufenden Partnerschaft eingebettet, nicht nur für die Ersteinrichtung.

Bei Procure Ai bedeutet Forward-Deployed Engineering Partnerschaft statt eines Tool-Rollouts. Anwendungsfälle werden gemeinsam mit Kunden in gemeinsamen Workshops entwickelt, wobei der Fokus auf Prozessen statt auf Präsentationen liegt. Der Ansatz ist pragmatisch und datengesteuert – echte Auswirkungen sind innerhalb von Wochen, nicht Monaten, sichtbar.

Die Entwicklung folgt agilen Sprint-Zyklen mit frühem Benutzertesting und kontinuierlicher Verbesserung. Anpassungen an Workflows und Konfigurationen werden in Echtzeit basierend auf direktem Kundenfeedback vorgenommen. Diese enge Iterationsschleife bedeutet, dass die Plattform von Tag eins an die Realität des Kunden angepasst wird, anstatt einem starren Regelwerk zu folgen, das möglicherweise nicht passt.

Nachhaltige Wertschöpfung über den Go-Live hinaus

Das Engagement von Procure Ai geht weit über die Bereitstellung der Lösung hinaus. Support wird als Kernbestandteil der Partnerschaft behandelt, nicht als nachträglicher Gedanke. Kontinuierliche Betriebsverbesserung ist die zugrunde liegende Denkweise und Ambition.

Benutzerbefähigung und Change Management sind in den Prozess integriert durch maßgeschneiderte Schulungsprogramme und rollenspezifisches Onboarding. Ein Train-the-Trainer-Modell stellt sicher, dass der Kunde die Plattformakzeptanz im Laufe der Zeit eigenständig skalieren kann. Da KI-gesteuerte Veränderungen fortlaufend sind, endet die Befähigung nicht mit dem Go-Live. Wenn sich Rollen entwickeln und neue Anwendungsfälle eingeführt werden, benötigen Teams kontinuierliche Unterstützung bei der Anpassung – und Manager müssen in der Lage sein, diese Entwicklung zu steuern.

Nach der Bereitstellung profitieren Kunden von dediziertem Customer Success Support mit klaren Engagement- und Reaktionszusagen sowie Eskalationspfaden. Dies umfasst die proaktive Analyse und Überwachung von Bereitstellungsdaten, um sicherzustellen, dass die Plattform weiterhin Mehrwert liefert, aber auch, um gemeinsam Strategien zur Serviceoptimierung für Regeln, Automatisierungen und Agenten auf der gesamten Plattform zu identifizieren, zu entwickeln und umzusetzen.

Auch hier erweist sich das Forward-Deployed-Engineering-Modell weiterhin als vorteilhaft. Anstatt einer statischen Übergabe stellt der FDE-Ansatz Innovationen in den Mittelpunkt – und stellt so sicher, dass sich die Plattform mit den Bedürfnissen des Kunden weiterentwickelt, anstatt nach dem Go-Live zu stagnieren.

Alle Plattform-Updates, Wartung und Support sind in einem planbaren, all-inclusive Modell enthalten. Keine versteckten Kosten.

Was wir von Ihnen benötigen

Nachhaltige Transformation erfordert Engagement von beiden Seiten. Procure Ai liefert die Methodik, Expertise und Technologie – aber Kunden müssen die internen Voraussetzungen für den Erfolg schaffen.

Die Unterstützung durch die Geschäftsleitung ist unerlässlich. Transformationsprogramme, denen es an sichtbarer Unterstützung auf höchster Ebene mangelt, verlieren schnell an Dynamik. Die Führungsebene muss die strategische Bedeutung der Initiative kommunizieren und weit über den Kick-off hinaus engagiert bleiben.

Ein engagierter Projektverantwortlicher auf Kundenseite ist ebenso wichtig – jemand, der für die Weiterentwicklung der Beziehung, die Koordination zwischen den Teams und die Einhaltung des Zeitplans verantwortlich ist. Ohne eine klare interne Verantwortlichkeit wird selbst die beste externe Unterstützung Schwierigkeiten haben, nachhaltige Ergebnisse zu liefern.

Aufgeschlossene Praktiker, die bereit sind, Zeit in das Erlernen neuer Arbeitsweisen zu investieren, sind ebenso wichtig. KI-gestützte Beschaffung ist eine Verlagerung der Entscheidungsfindung, nicht nur eine Änderung der Tools. Frühe Anwender, die neugierig und engagiert sind, werden zu internen Champions, die eine breitere Akzeptanz in der gesamten Organisation vorantreiben.

Klare Kommunikation ist das Bindeglied. Teams, die Programmziele, Zeitpläne und Fortschrittsaktualisierungen konsequent kommunizieren, verzeichnen ein höheres Engagement und eine reibungslosere Akzeptanz. Wenn Menschen verstehen, warum sich etwas ändert und was von ihnen erwartet wird, sinkt der Widerstand erheblich.

Strukturiert, integriert, fortlaufend

Jede Implementierung ist anders – geprägt von den Modulen, der Datenumgebung und den Geschäftsprioritäten des Kunden. Doch die Prinzipien bleiben dieselben: ein strukturierter Prozess, der schrittweise Mehrwert liefert, integrierte technische Expertise für Implementierungen, die dies erfordern, und eine Partnerschaft, die weit über den Go-Live hinausgeht.

Das Forward-Deployed-Engineering-Modell spiegelt die Überzeugung wider, dass eine richtig durchgeführte KI-Implementierung mehr als nur Schulung und Support erfordert. Es erfordert die enge Zusammenarbeit mit Kunden, um Lösungen zu entwickeln, die ihrer Realität entsprechen und sich mit ihren wachsenden Ambitionen weiterentwickeln.

Wenn Sie KI-Beschaffungslösungen evaluieren und verstehen möchten, wie die Implementierung in der Praxis aussieht, kontaktieren Sie uns.