Schöpfen Sie das volle Potenzial von KI im Einkauf mit einer skalierbaren KI-Plattformarchitektur aus

Yves Bauer
Co-Founder Procure Ai, AI evangelist.

Key Takeaways

Die Skalierung der KI im Einkauf über unabhängige und isolierte Anwendungsfälle hinaus hängt von einer einheitlichen Datenebene und API-basierten Integrationen ab, die eine agentische Automatisierung über Workflows hinweg ermöglichen. Eine modulare Plattformarchitektur bildet die Grundlage für die Prozessorchestrierung und die Automatisierung der Beschaffung.

  • Eine modulare Architektur ermöglicht die Skalierbarkeit von Anwendungsfällen und Agenten über Source-to-Pay-Prozesse hinweg.
  • Ein einheitliches Datenmodell ermöglicht die Unabhängigkeit von Quellsystemen und vereinfacht die Integration neuer Funktionen.
  • Die Integration von Systemen reduziert Datensilos und erleichtert die system- und prozessübergreifende Orchestrierung und Automatisierung.

Laut Gartner untersuchen mehr als zwei Drittel der Einkaufsorganisationen entweder KI-Anwendungsfälle oder nutzen KI bereits in Paketlösungen von Anbietern. In vielen Fällen verhindert eine komplexe und unübersichtliche KI-Tool-Landschaft jedoch, dass Einkaufsteams einen echten Mehrwert erzielen.

SaaS-Anbieter haben ihre Tools schnell um GenAI-Funktionen erweitert, doch die meisten dieser Verbesserungen sind inkrementell und konzentrieren sich eng auf einen einzelnen Prozess oder eine vertikale Branche, anstatt Prozesse horizontal zu optimieren. Beschaffungsteams benötigen mehr als isolierte Tools, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Sie benötigen einen einheitlichen Ansatz für den gesamten Beschaffungsprozess. Dieser Artikel untersucht den aktuellen Stand der KI im Einkauf und erklärt, warum Plattformlösungen die Zukunft der KI in der Beschaffung sind.

KI im Einkauf: Aktuelle Trends

Die Beschaffungstechnologielandschaft umfasst zwei Haupttypen von Softwareanbietern: Suite-Anbieter und spezialisierte Einzellösungen. Anbieter von Softwarepaketen dominierten in der Vergangenheit den Markt und boten umfassende Funktionen in den Bereichen Source-to-Contract und Purchase-to-Pay. Bei diesen Tools hat die Breite der Abdeckung Vorrang vor einer tiefgreifenden Spezialisierung auf einen einzelnen Bereich.

In den letzten fünf Jahren haben wir einen sprunghaften Anstieg an Best-of-Breed-Lösungen erlebt. Dabei handelt es sich um spezialisierte Tools zur Bewältigung spezifischer Herausforderungen im Beschaffungsprozess, die Lücken im Suite-Angebot schließen, die Fähigkeiten von Spezialisten erweitern oder darauf abzielen, Module vollständig zu ersetzen. Im Gegensatz zu Suiten konzentrieren sich diese Lösungen in der Regel auf die Tiefe ihrer Funktionen und nicht auf den gesamten Beschaffungsprozess. Mit der Weiterentwicklung der KI setzen diese Lösungen diesen Weg fort. Viele Anbieter integrieren KI, um bestehende Funktionen zu erweitern und enge, aufgabenspezifische Prozesse zu verbessern.

Ende 2024 sorgte Microsoft-CEO Satya Nadella für Schlagzeilen, als er erklärte, dass „SaaS, wie wir es kennen, tot ist“. Er prognostizierte, dass KI-gestützte Modelle, die er als „Agents-as-a-Service“ (AaaS) bezeichnete, bald herkömmliche SaaS-Anwendungen ersetzen werden, indem sie die Geschäftslogik automatisieren und Arbeitsabläufe durch intelligente Agenten orchestrieren.

Wir glauben zwar nicht, dass KI-Agenten SaaS vollständig ersetzen werden, wir gehen jedoch davon aus, dass sie bestimmte, eng fokussierte Tools überflüssig machen. Beispiele dafür finden sich in Nischenangeboten wie der Lieferantensuche oder bei der Vertragsgestaltung. Wenn man sich bei Einzellösungen nur auf KI-Verbesserungen verlässt, ist es für Beschaffungsteams zudem nicht möglich, KI-Agenten und Anwendungsfälle über den gesamten Prozess hinweg zu skalieren, um deren einzigartige Möglichkeiten voll auszuschöpfen. Das bedeutet, dass sie den wahren Mehrwert und das transformative Potenzial der KI verpassen werden.  

Im Vergleich dazu kombinieren KI-Plattformen die Bandbreite der Suite-Anbieter mit umfassenden Funktionen, die sich auf spezifische Beschaffungsprozesse konzentrieren.  

Die Zukunft der KI im Einkauf basiert auf Plattformen

Was ist eine Plattform?

In der Softwareentwicklung ist eine Plattform eine Grundlage oder ein Framework, auf dem Anwendungen erstellt und ausgeführt werden können. Sie bietet eine standardisierte Umgebung und eine Reihe von Tools, mit denen Entwickler Anwendungen effizienter erstellen, bereitstellen und verwalten können. Im Zusammenhang mit KI in der Beschaffung bieten Plattformen wie Procure Ai eine zugrunde liegende Datenstruktur, auf der verschiedene KI-Agenten und Anwendungsfälle aufgebaut werden können.

Procure Ai Platform Architecture Diagram
Vereinfachtes Plattformarchitekturdiagramm

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Multiagentensysteme für den Einkauf

Im Hype Cycle for Procurement & Sourcing Solutions 2026 definiert Gartner Multiagentensysteme (MAS) für den Einkauf als „Sammlungen von KI-Agenten, die interagieren, um individuelle oder gemeinsame Einkaufs- oder Beschaffungsziele zu erreichen“, wobei „diese Agenten innerhalb einer einzigen Umgebung operieren oder unabhängig voneinander entwickelt und in verteilten Umgebungen eingesetzt werden können.“

Dies ist eine wichtige Designarchitektur für die Verwaltung komplexer Einkaufs- und Beschaffungsabläufe, da sie sowohl den Einsatz individueller, spezialisierter KI-Agenten für spezifische Entscheidungen und Aufgaben ermöglicht als auch die Kombination mehrerer KI-Agenten für komplexere Prozesse, die von einzelnen Agenten nicht bewältigt werden können.  

Die Nutzung einer MAS-Architektur kann daher den Einsatz von KI-Agenten skalieren, indem verschiedene Kombinationen spezialisierter Agenten und Unteragenten orchestriert werden, um kategorienspezifische Varianten von Einkaufs- und Beschaffungsprozessen sowie komplexere Abläufe zu automatisieren.

Vorteile der Nutzung einer KI-Plattform

Die Arbeit mit einer KI-Plattform bietet Teams verschiedene Vorteile gegenüber der Implementierung einzelner KI-Lösungen, die auf spezifische Funktionen ausgerichtet sind. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:  ‍

  • ‍Höhere Markteinführungsgeschwindigkeit: Plattformen bieten oft mehrere sofort einsatzbereite Lösungen, die schnell implementiert werden können.  ‍
  • Skalierbarkeit: Plattformlösungen sind leicht skalierbar, sodass Unternehmen bei Bedarf weitere Funktionen hinzufügen können. Da die Datenstruktur bereits vorhanden ist, lassen sich neue KI-Agenten und Anwendungsfälle, die prozessübergreifend funktionieren, einfach entwickeln.‍
  • Einschränkungen einzelner KI-Agenten: Aktuelle KI-Agenten sind noch nicht zuverlässig genug, um ein breites Aufgabenspektrum effizient zu bewältigen, weshalb Prozesse in kleinere Teilaufgaben zerlegt werden müssen.‍
  • Flexibilität: Plattformen lassen sich an veränderte Bedürfnisse, Anforderungen und Chancen anpassen. Auf einer einzigen Plattform können Multi-Agenten-Systeme aufgebaut werden, um Netzwerke aus KI-Agenten zu bilden, die in dynamischer Zusammenarbeit komplexe Herausforderungen bewältigen.‍
  • Vereinfachte Lösungslandschaft: Die Nutzung einer Single-Platform-Lösung vereinfacht das Onboarding und die Zusammenarbeit. Da der Abstimmungsaufwand zwischen verschiedenen Anbietern und Produkt-Roadmaps entfällt, liegt der Fokus voll auf der Identifizierung der Schwachstellen, die durch KI gelöst werden können.‍
  • Geringere Kosten: Die Partnerschaft mit einer Plattformlösung senkt die Kosten für den Einsatz von KI, da mehrere Anwendungsfälle mit einer einzigen Lösung abgedeckt werden können, anstatt verschiedene Einzellösungen für die spezifischen Anforderungen des Unternehmens erwerben zu müssen.  

Ein aktueller Bericht der NANDA-Initiative des MIT zeigt, dass 95% der generativen KI-Piloten scheitern. Aditya Challapally, Hauptautor von Die GenAI-Kluft: Stand der KI in der Wirtschaft 2025 sagt, das Kernproblem sei nicht die Qualität der KI-Modelle, sondern die „Lernlücke“ – sowohl bei den Tools als auch in den Organisationen.

„Während Führungskräfte oft der Regulierung oder der Leistung von Modellen die Schuld geben, deuten Untersuchungen des MIT auf eine fehlerhafte Unternehmensintegration hin. Generische Tools wie ChatGPT zeichnen sich durch ihre Flexibilität für Einzelpersonen aus, aber sie stoßen bei der Verwendung in Unternehmen an ihre Grenzen, da sie nicht aus Arbeitsabläufen lernen oder sich nicht an diese anpassen.“ – Aditya Challapally

Schöpfen Sie das volle Potenzial von KI auf einer einzigen Plattform aus

Procure Ai ist eine KI-gestützte Plattform zur Automatisierung des Einkaufs, mit der Einkaufsabteilungen Daten und Technologien nahtlos miteinander verbinden können. Durch die Kombination von generativer KI, fortschrittlicher prädiktiver Analytik und autonomer Ausführung stellen wir KI-Agenten und Anwendungsfälle entlang des gesamten Beschaffungsprozesses auf einer einzigen Plattform bereit und orchestrieren diese.

Einkaufsteams sind bestrebt, KI zur Bewältigung ihrer Herausforderungen einzusetzen, doch das schnell wachsende Angebot an Lösungen erschwert den Prozess der KI-Einführung. Dies verhindert, dass Teams durchgängige Prozessverbesserungen erzielen. Wir sind davon überzeugt, dass die Zukunft von strategischen Plattformpartnern geprägt sein wird, die eine flexible und skalierbare Grundlage für KI-gestützte Automatisierung bieten.

Kontaktieren Sie uns, um herauszufinden, wie wir Ihnen helfen können, das volle Potenzial von KI im Einkauf auszuschöpfen.

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