KI-Agenten in der Beschaffung: Warum 2026 ohne sie nichts mehr geht

KI-Agenten in der Beschaffung verändern die Spielregeln grundlegend. Während die Märkte immer schneller und unberechenbarer werden, führt das Festhalten an manuellen Beschaffungswegen unweigerlich dazu, dass Unternehmen gefährliche Warnsignale übersehen und durch ineffiziente Abläufe Unmengen an Kapital verschwenden.

Traditionelle Tools sind schlichtweg blind für diese dynamischen Wechsel am Markt. Ki-Agenten analysieren Ausgaben sowie Marktrisiken rund um die Uhr und verwandeln den Einkauf von einer reinen Kostenstelle in eine Abteilung, die aktiv Gewinne sichert und Probleme löst, bevor sie teuer werden.

Bei Ivalua helfen wir Unternehmen dabei, KI zu nutzen, um die Beschaffung von einer taktischen Funktion in einen strategischen Vorteil zu verwandeln. Unser intelligenter virtueller Assistent (IVA) und unsere KI-basierte Beschaffungsplattform führen die nächste Welle der KI-gesteuerten Beschaffungsinnovation an.

In diesem Artikel erfahren Sie, was KI-Agenten sind, wie sie sich von herkömmlicher Beschaffungssoftware unterscheiden, wo sie echte Auswirkungen haben und wie man Herausforderungen bei der Einführung bewältigt.

Was sind KI-Agenten in der Beschaffung?

Ein KI Agent ist im Grunde ein digitales Programm, das nicht nur stumpfe Befehle abarbeitet, sondern eigenständig auf ein Ziel hinarbeitet. Statt für jede Anweisung einen neuen Klick zu brauchen, versteht der Agent das gewünschte Endergebnis und plant die notwendigen Schritte selbstständig. Er nutzt künstliche Intelligenz, um Situationen zu bewerten und eigenständig Entscheidungen zu treffen, damit eine Aufgabe von Anfang bis Ende komplett autonom erledigt wird.

In der Beschaffung können KI-Agenten in Verbindung mit Sourcing, Einkauf, Vertragsmanagement, Informationsbeschaffung, Lieferantenmanagement und vielem mehr eingesetzt werden, um Abläufe zu rationalisieren.

Vielleicht haben Sie auch schon von agentischer KI gehört. Wenn KI-Agenten individuelle KI-Systeme sind, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden, dann ist agentische KI ein breiterer Rahmen, der mehrere KI-Agenten orchestriert, um komplexe, übergeordnete Ziele zu erreichen. Dies geschieht oft mit einem höheren Grad an Autonomie und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Beispielsweise ermöglicht agentische KI einem autonomen Beschaffungsagenten, seine Aufgaben auszuführen. Dazu gehören die Auswahl und Einladung der Lieferanten sowie die anschließende Analyse ihrer Angebote. Der Agent prüft die Qualität der Antworten, vergleicht diese mit historischen Daten und unterbreitet schließlich einen fundierten Vorschlag. Er kann sogar noch einen Schritt weiter gehen, indem er eigenständig den Zuschlag erteilt und die Vertragserstellung initiiert.

Welche Technologie steckt hinter einem KI-Agenten oder einer agentischen Plattform?

• Large Language Models (LLMs): Basismodelle, die auf riesigen Datensätzen trainiert wurden, ermöglichen das Verstehen natürlicher Sprache, logisches Denken und Generierung. Dadurch können Agenten Gespräche führen, Inhalte zusammenfassen und eigenständig Probleme lösen.
• Orchestrierungs-Frameworks: Diese legen fest, wie Agenten ihre Aufgaben nacheinander ordnen, andere Programme nutzen oder mit Menschen zusammenarbeiten. Dadurch können sie komplexe Abläufe über mehrere Schritte hinweg steuern und verschiedene Werkzeuge für ihre Arbeit einsetzen.
• Gedächtnis & Kontextmanagement: Agenten nutzen Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis, um den Kontext über Interaktionen hinweg zu behalten, was ihnen erlaubt, kohärent zu antworten und Erfahrungen zu personalisieren.
• Tool-Integration (APIs & Plugins): KI-Agenten verbinden sich oft über APIs mit externen Systemen (wie ERP, Datenanbietern, Teams), um auf Basis von Daten zu handeln und Aufgaben autonom auszuführen.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombiniert den Abruf von Echtzeitdaten aus Wissensdatenbanken mit der Logik von LLMs und ermöglicht so fundierte, aktuelle Antworten.
• Autonomie-Logik: Eingebaute Entscheidungsbäume oder Planungsalgorithmen helfen Agenten zu entscheiden, wann sie unabhängig handeln, wann sie eskalieren oder wann sie einen Menschen einbeziehen müssen.

Diese Technologien arbeiten zusammen, um eine KI-gestützte Beschaffung zu ermöglichen, die wiederum zu schnelleren, intelligenteren und effizienteren Abläufen führt.

Viele Organisationen integrieren autonome Sourcing-Agenten in ihre Beschaffungsprozesse. Daher ist es wichtig, die Unterschiede zwischen KI-gestützten Beschaffungsagenten und traditioneller Beschaffungssoftware zu verstehen.

KI-Agenten und traditionelle Beschaffungssoftware: Was ist der Unterschied?

Traditionelle Beschaffungssoftware automatisiert spezifische Aufgaben anhand vordefinierter Regeln und Arbeitsabläufe. Diese Tools rationalisieren Prozesse wie die Erstellung von Bestellungen, das Lieferanten-Onboarding und das Rechnungsmanagement, verlassen sich jedoch stark auf statische Programmierung und menschliche Aufsicht.

Vereinfacht gesagt folgen sie einer „Wenn-dann“-Logik. Sie passen sich nicht an, lernen nicht und treffen keine Beschaffungsentscheidungen, die eine Analyse erfordern.

Auf der anderen Seite können KI-Agenten autonom oder proaktiv ihren eigenen Weg bestimmen, um ein Ziel zu erreichen, und können auch andere Agenten oder Tools innerhalb der Plattform hinzuziehen. Wenn sie neue Informationen erhalten, können sie ihre Aktionen anpassen, um Ergebnisse in Bereichen wie Lieferantenverhandlungen, Risikomanagement und Ausgabenanalyse zu erzielen. Und sie erfordern kein ständiges menschliches Eingreifen.

Unternehmen bewegen und verändern sich in einem unglaublich schnellen Tempo und Lieferketten werden immer komplexer. Infolgedessen beginnen KI-Agenten, Beschaffungsteams zu befähigen, proaktiv Chancen aufzudecken und Störungen zu vermeiden.

Die folgende Tabelle zeigt die Hauptunterschiede zwischen traditioneller Beschaffungssoftware und KI-Agenten für die Beschaffung.

Traditionelle Beschaffungssoftware	KI-Agenten in der Beschaffung
Automatisiert spezifische Routineaufgaben basierend auf voreingestellten Regeln.	Führt Aufgaben autonom aus und passt Aktionen basierend auf Kontext, Daten und Verhalten an.
Arbeitet mit festen Arbeitsabläufen, die manuelle Konfiguration und Updates erfordern.	Lernt und entwickelt Arbeitsabläufe durch Interaktion, Feedback und Datenmuster weiter.
Begrenzte Ausnahmebehandlung. Komplexe Fälle werden an Menschen weitergeleitet.	Behandelt Ausnahmen intelligent durch Analyse des Kontextes, bietet Lösungen an oder eskaliert bei Bedarf.
Primär reaktiv. Verarbeitet das, was eingegeben wird.	Proaktiv. Überwacht Datenmuster, löst Aktionen, Warnungen oder Optimierungen aus.
Menschliches Eingreifen ist für Optimierung und Anpassungen erforderlich.	Minimales menschliches Eingreifen für laufende Verbesserungen und Optimierung nötig, aber Menschen können an wichtigen Entscheidungspunkten hinzugezogen werden.
Fokussiert auf Effizienz und Konsistenz.	Fokussiert auf strategischen Wert, Agilität und Geschäftsergebnisse.

Nachdem wir die Unterschiede zwischen KI-Agenten und typischen Beschaffungssystemen erläutert haben, lassen Sie uns untersuchen, wie Automatisierung eine Schlüsselrolle bei der Einführung von KI-Agenten in der Beschaffung spielt.

Wie KI-Agenten Beschaffungsaktivitäten automatisieren

KI-Agenten tun mehr, als nur Aufgaben für Beschaffungsteams zu automatisieren. Sie dienen als mächtiges Werkzeug, das es Einkaufsmanagern ermöglicht, über die Routineausführung hinauszugehen und sich auf das Vorantreiben strategischer Geschäftsergebnisse zu konzentrieren. Diese Verschiebung befähigt Teams, größeren Wert für ihre Organisationen zu schaffen.

Anstatt Zeit mit manueller Arbeit wie Dateneingabe, dem Nachjagen von Lieferanten und einfachem Berichtswesen zu verbringen, können sich Teams nun auf höherwertige Aktivitäten wie Risikomanagement oder Kostenoptimierung konzentrieren. KI-Agenten übernehmen die schwere Arbeit, indem sie große Datenmengen analysieren und Entscheidungsprozesse sowie andere Aufgaben automatisieren. Zudem können sie Teams proaktiv auf Chancen oder potenzielle Risiken hinweisen.

Hier sind einige praktische Beispiele:

• Datenbasierte Lieferantenbewertung: KI-Agenten scannen kontinuierlich Lieferantendaten, Finanzberichte und externe Nachrichtenquellen oder sogar kundeneigene historische Daten, um Muster zu erkennen.
• Intelligente Sourcing-Empfehlungen: KI-Agenten können historische Einkaufsdaten, Markttrends und Lieferantenleistung analysieren, um Empfehlungen für bessere Beschaffungsoptionen oder alternative Lieferanten zu generieren.
• Vertragsanalyse und Compliance: Teams können KI-Agenten mit Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um Verträge automatisch zu überprüfen, Risiken oder fehlende Klauseln zu markieren oder Compliance-Probleme zu entdecken.
• Ausgabenanalyse und -optimierung: KI-Agenten können Ausgabenmuster kontinuierlich analysieren, wildes Einkaufen identifizieren und Einsparpotenziale vorschlagen, um Kosten zu minimieren. Dies erhöht die Genauigkeit und erspart den Teams die manuelle Analyse statischer Berichte.
• Automatisierte Lieferantenkommunikation: KI-gesteuerte Bots können genutzt werden, um die Lieferantenkommunikation zu verwalten, Preisanfragen (RFQs) zu versenden, Lieferantendokumente zu validieren, Onboarding-Schritte zu begleiten oder bei Lieferanten nachzufassen, wodurch Mitarbeiter für strategische Arbeit frei werden.

Die reine Automatisierung ist dabei nur der Anfang. Mit der rasanten Entwicklung der KI entstehen ständig neue Möglichkeiten, die Beschaffungsteams dabei unterstützen, deutlich schneller und klüger zu agieren. So steigert der Einkauf seine Effizienz und schafft über die Zeit einen immer größeren strategischen Wert für das gesamte Unternehmen.

Wichtige Vorteile von KI-Agenten in der Beschaffung

Zusätzlich zur Automatisierung liefern KI-Agenten erheblichen Wert über den gesamten Beschaffungszyklus hinweg.

Für die Lieferantenfindung und -bewertung nutzen KI-gesteuerte Tools historische Daten, Marktintelligenz und Kennzahlen zur Lieferantenleistung, um automatisch die bestgeeigneten Partner zu identifizieren.

Laut Deloitte (https://www.deloitte.com/de/de/issues/efficiency-resiliency/digitalisierung-im-einkauf.html) können Organisationen, die KI für die Lieferantenauswahl nutzen, Sourcing-Zyklen verkürzen, während fortschrittliche Bewertungsmodelle Risikobewertungen stärken, indem sie finanzielle Stabilität, geopolitische Risiken und Compliance-Historien einbeziehen.

KI-Agenten treiben auch die Echtzeit-Kostenoptimierung mit prädiktiven Analysen voran, die helfen, Markttrends vorherzusagen und intelligentere Kaufentscheidungen zu empfehlen. Sie können auch automatisierte Prüfungen auf Vertragseinhaltung und kontinuierliches Preis-Benchmarking durchführen sowie Teams helfen, effektiver zu verhandeln.

Indem sie Transaktionen kontinuierlich auf Anomalien wie doppelte Rechnungen oder überhöhte Bestellungen überwachen, helfen KI-Agenten dabei, von der reaktiven Betrugsaufdeckung zur proaktiven Prävention überzugehen.

Schließlich beschleunigt KI die Entscheidungsfindung und verkürzt Beschaffungszyklen durch automatisierte RFQ-Erstellung und schnellere Angebotsbewertungen. Agenten können auch Verhandlungsschritte mit Lieferanten in Echtzeit durchführen. McKinsey berichtet, dass Unternehmen, die KI für die Beschaffungsautomatisierung nutzen, die Zykluszeiten im Sourcing um bis zu 40 % reduziert haben.

Beispiele und Anwendungsfälle von KI-Agenten in der Beschaffung

Zu verstehen, wie KI-Agenten in realen Beschaffungsumgebungen arbeiten, kann Sie befähigen, den richtigen Agententyp für die einzigartigen Herausforderungen Ihrer Organisation auszuwählen.

• Müssen Sie die Erstellung von Bestellungen automatisieren? KI-Agenten können automatisch Bestellanforderungen basierend auf prädiktiven Bedarfsprognosen erstellen und Lieferungen mit dem operativen Bedarf abgleichen. Sie reduzieren Fehler bei der manuellen Eingabe und verkürzen die Beschaffungszeiten.
• KI-gestützter Rechtsagent im Vertragslebenszyklus-Management: Dieser kann Korrekturen basierend auf vorab genehmigter Sprache oder bereits genehmigten Verträgen anbieten und alle wichtigen Metadaten extrahieren, um besser informiert zu sein.
• Ein Lieferanten-Onboarding-Agent: Kann autonom per E-Mail mit Lieferanten kommunizieren, die Einsendung von Nachweisen und Dokumenten per E-Mail anfordern, diese validieren und das Onboarding eines Lieferanten vorantreiben.
• KI-Agenten scannen globale Lieferketten, Nachrichten-Feeds und wirtschaftliche Datenquellen: Sie erkennen aufkommende Trends, wie zum Beispiel Handelsbeschränkungen oder regionale Konflikte, um Teams zu helfen, proaktiver zu sein und die Auswirkungen einer Störung zu vermeiden.

Herausforderungen von KI in der Beschaffung

Während KI bemerkenswerte Vorteile für die Beschaffung bringt und Effizienz, Erkenntnisse und Innovation im gesamten Sourcing-Prozess vorantreibt, stellt sie auch Herausforderungen dar, die Beschaffungsmanager angehen müssen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

• Datenschutz und Sicherheit: KI-Systeme verarbeiten oft sensible Lieferanteninformationen und Transaktionsdaten. Die Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung starker Cybersicherheitspraktiken ist entscheidend.
• Integration mit veralteten Beschaffungssystemen: Vielen älteren Plattformen fehlt die Kompatibilität oder Flexibilität, die für eine nahtlose Zusammenarbeit mit modernen KI-Lösungen erforderlich ist, was Upgrades oder individuelle Entwicklungen notwendig macht.
• Der Bedarf an menschlicher Expertise: Die Beschaffung erfordert nach wie vor qualifizierte Spezialisten zur Überwachung des strategischen Sourcings, komplexer Verhandlungen und des Managements von Lieferantenbeziehungen.
• Hohe anfängliche Implementierungskosten: Die Kosten für Software, Integration und Schulung können ein Hindernis für die KI-Einführung sein, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), denen möglicherweise das Budget oder die internen Ressourcen fehlen, um fortschrittliche KI-gesteuerte Beschaffungssysteme in großem Maßstab einzusetzen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Akzeptanz zu fördern, sollten sich Teams darauf konzentrieren, die richtige Technologie mit starker Data Governance und einer klaren Strategie für den Einsatz zu kombinieren.

Best Practices für den Einstieg mit KI-Agenten in der Beschaffung

Die erfolgreiche Einführung von KI-Agenten in der Beschaffung erfordert einen strategischen Ansatz in Phasen. Hier sind einige bewährte Methoden, um Ihre Organisation auf Erfolgskurs zu bringen:

• Starten Sie mit klaren Zielen: Definieren Sie spezifische Ziele, wie die Reduzierung von Beschaffungszeiten, die Reduzierung des Lieferantenrisikos oder die Optimierung der Ausgaben. Klare KPIs helfen dabei, KI-Initiativen zu fokussieren und den tatsächlichen Einfluss zu messen.
• Priorisieren Sie Datenqualität und Governance: KI-Agenten sind auf saubere, genaue und umfassende Daten angewiesen. Eine frühzeitige Investition in starke Datenmanagement-Praktiken sichert bessere KI-Ergebnisse und minimiert Risiken, die mit schlechter Datenqualität verbunden sind.
• Modernisieren Sie Ihre Beschaffungsinfrastruktur: Veraltete Systeme schränken oft die Effektivität von KI ein. Die schrittweise Aktualisierung von Beschaffungsplattformen oder die Wahl von Lösungen mit starker API-Interoperabilität kann die KI-Integration ohne massive Umwälzungen der Unternehmensstruktur ermöglichen.
• Verfolgen Sie einen Ansatz mit menschlicher Einbindung: Beziehen Sie Beschaffungsspezialisten ein, um KI-gesteuerte Entscheidungen zu überwachen, zu verfeinern und zu interpretieren. Menschliche Aufsicht stellt sicher, dass KI-Empfehlungen mit der Geschäftsstrategie und ethischen Standards übereinstimmen.
• Testen, Lernen und Skalieren: Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, um das Potenzial der KI in einer kontrollierten Umgebung zu validieren. Nutzen Sie frühe Lektionen, um Ihren Ansatz zu verfeinern, bevor Sie KI-Agenten über die gesamten Beschaffungsoperationen ausweiten.

Die Zukunft der agentischen KI in der Beschaffung

KI hat sich in der Beschaffung längst fest etabliert und gewinnt stetig an Bedeutung für den gesamten Einkauf. Tatsächlich wird prognostiziert, dass der globale Markt für Künstliche Intelligenz in der Beschaffung bis 2033 etwa 22,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird, ausgehend von 1,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 bei einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 28,1 %.

Die nächste Welle der Beschaffungsinnovation wird von agentischer KI getrieben werden. Das sind jene autonomen, selbstlernenden Systeme, die in der Lage sind, ganze End-to-End-Prozesse mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingreifen zu verwalten. Es ist jedoch entscheidend, eine Plattform zu haben, die Menschen in den Prozess einbinden kann und vollständige Transparenz über die Aktivitäten der Agenten bietet.

Aber KI-Agenten werden nicht nur Beschaffungsaktivitäten unterstützen. Sie werden die Lieferantenfindung, Verhandlung, Risikobewertung und das Vertragsmanagement übernehmen, während sie kontinuierlich aus den Ergebnissen lernen, um Strategien in Echtzeit zu optimieren. 

Dieser Schritt hin zur autonomen Beschaffung wird Unternehmen helfen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und gleichzeitig Betriebskosten zu senken. Er wird wahrscheinlich neue Ebenen der Agilität in globalen Lieferketten freisetzen.

Generative KI wird ebenfalls eine große Rolle spielen, mit einer Marktgröße, die bei einer jährlichen Wachstumsrate von fast 30 % wächst und bis 2029 mehr als eine halbe Milliarde erreichen wird. Generative KI wird Teams ermöglichen, Dinge wie Sourcing-Szenarien zu simulieren und Verhandlungstaktiken zu empfehlen oder sogar maßgeschneiderte Beschaffungspläne zu erstellen.

Die Entwicklung der generativen KI verläuft von einfachen Chatbot-Erlebnissen über Ein-Klick-Funktionen bis hin zu agentischen Fähigkeiten mit logischem Denken und autonomen Agenten, wo wir uns heute befinden. All dies ist in den letzten zwei Jahren geschehen.

Erschließen Sie eine intelligentere Beschaffung mit Ivaluas KI-gestützter Source-to-Pay-Plattform

Ivalua ist führend mit KI-gestützten Tools zur Optimierung von Arbeitsabläufen über den gesamten Source-to-Pay-Prozess. Unser intelligenter virtueller Assistent (IVA) agiert als Echtzeit-KI-Assistent für Beschaffungsteams, rationalisiert tägliche Aufgaben und beschleunigt Arbeitsabläufe über den gesamten Source-to-Pay-Lebenszyklus.

Aufgebaut auf unserer No-Code/Low-Code Source-to-Pay-Plattform, befähigt IVA Teams auch dazu, ihre eigenen generativen KI-gestützten Beschaffungsfunktionen zu entwerfen und einzusetzen und neue Ebenen der Effizienz, Anpassung und Innovation zu erschließen.

Beschaffungsteams können ihn nutzen, um automatisch Sourcing-Events zu generieren, Lieferantenantworten zu bewerten, Verhandlungsstrategien zu optimieren und Lieferantenrisiken zu überwachen. Alles bei gleichzeitiger Verbesserung der Compliance und Erzielung größerer Einsparungen.

IVA steigert die Produktivität weiter, indem er Echtzeit-Einblicke liefert, Dokumente entwirft, Verträge analysiert und die Lieferantenkommunikation automatisiert. Er bietet eine vollständig integrierte Benutzeroberfläche, die direkt in Ihrer bestehenden Beschaffungstechnologie zugänglich ist.

Mit IVA erhalten Beschaffungsteams ein praktisches, eingebettetes Werkzeug, das komplexe Aufgaben vereinfacht, manuellen Aufwand reduziert und fundierte, effizientere Entscheidungen von der Quelle bis zur Bezahlung unterstützt.

Vom Pilot zur Skalierung: KI-Optimierung des Einkaufs bei Körber mit Ivalua

Körber, ein globaler Technologiekonzern mit Kunden von Pharma bis Maschinenbau, nutzte Ivalua als einheitliche Plattform, um eine stark fragmentierte Systemlandschaft im Einkauf zu harmonisieren und End-to-End-Prozesse zu digitalisieren. Ziel war es, skalierbare, integrierte Einkaufsprozesse zu schaffen und gleichzeitig geschäftsrelevante KI-Anwendungsfälle direkt aus den Fachbereichen zu identifizieren. 

Mit Ivalua integrierte Körber zahlreiche ERP-Systeme sowie externe Datenquellen und orchestrierte so Sourcing, Vertragsmanagement und Automatisierung über den gesamten Konzern hinweg. Ein zentrales Ergebnis war ein erfolgreiches Pilotprojekt mit dem Ivalua Virtual Assistant (IVA), der Automatisierung und analytische KI-Anwendungsfälle kombinierte und schnell hohe Nutzerakzeptanz erzielte. Parallel etablierte Körber von Beginn an eine klare KI-Governance mit Leitprinzipien und einem Ethikrat, um Innovation, Transparenz und Compliance nachhaltig zu sichern.

Das richtige Gleichgewicht zwischen menschlicher Expertise und intelligenter Automatisierung finden

KI transformiert die Beschaffung von einer manuellen, reaktiven Kostenstelle in eine proaktive, strategische Funktion.

Doch während KI leistungsstarke Automatisierung liefert, ist menschliche Expertise weiterhin unerlässlich. Beschaffungsexperten müssen weiterhin das kritische Urteilsvermögen, die Strategie und die Fähigkeiten im Beziehungsmanagement einbringen, die KI nicht replizieren kann. Deshalb wird die Zukunft der Beschaffung von einer Partnerschaft zwischen menschlicher Einsicht und intelligenter Automatisierung abhängen.

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