KI-gestützter Einkauf Beschaffung: In drei Schritten vom KI-Assistenten zum Autopiloten

Von Stefan Girschner 7 min Lesedauer

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Laut einer aktuellen Studie erwarten zwei Drittel der Einkäufer, dass sich KI-Agenten in der B2B-Beschaffung künftig zum Standard etablieren. Auf dem Weg dorthin werden diese zunehmend komplexere Aufgabenstellungen übernehmen. Wie sich diese als autonom agierende Einkaufsagenten einsetzen lassen.

(Bild:  iStock)
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Darum Geht'S

Drei Reifestufen zur autonomen Beschaffung: Unternehmen entwickeln KI von Assistenten (Auskunft und Entlastung) über Copiloten (Analyse, Warnungen und Vorschläge) zu Autopiloten (autonome, mehrstufige Workflows).

Nutzen ist bereits heute messbar: Laut einer Studie setzen je 46 Prozent der Unternehmen KI für die Kostenoptimierung sowie Angebotsanfrage und -bewertung ein. Anwender berichten von bis zu 75 Prozent weniger Rückfragen aus Fachabteilungen und Zeitgewinn.

Skalierung nur mit Governance: Trotz wachsender Autonomie bleibt der Mensch entscheidend für Freigaben, Grenzen und Verantwortung. Erfolgsfaktoren sind klare Entscheidungsrechte, Data Governance, Sicherheit, Ethik und Standards wie ISO/IEC 42001 (AIMS). 

Chatbots vereinfachen nicht nur den Einkauf von Waren und Dienstleistungen, sie erlauben auch ein komfortableres Arbeiten. Das gilt für die Beschaffung ebenso wie für das Vertragswesen oder die Warengruppen-Strategie. Belegt wird dies durch die aktuelle Studie „Agentic Readiness im B2B Commerce“ vom März 2026, durchgeführt von dotSource und ECC Köln. Dafür wurden Mitarbeiter in der Beschaffung und im Vertrieb aus Großhandels- und Herstellerunternehmen zur Nutzung von KI befragt.

Die teilnehmenden Unternehmen gaben dabei an, dass sie KI-Chatbots bereits zu je 46 Prozent für die Kostenanalyse und -optimierung sowie für Angebotsanfragen und -bewertungen einsetzen. Und die nächste Phase zeichnet sich schon ab. Denn rund zwei Drittel der Einkäuferinnen und Einkäufer erwarten, dass sich in der B2B-Beschaffung künftig KI-Agenten als Standard etablieren. Der Weg dorthin kann in drei Etappen erfolgen: vom Assistenten über den Copiloten hin zum Autopiloten.

1. KI-Assistent: Kontextbezogene Unterstützung der Beschaffung

Mit KI-basierten Chatbots sparen Mitarbeitende bereits heute viel Zeit. Diese virtuellen Assistenten lassen sich in natürlicher Sprache befragen und geben Einkäufern ad-hoc wertvolle, kontextbezogene Hilfestellung – etwa zu KPIs, Prozessen oder Richtlinien. Denn die Chatbots kennen die Einkaufsregeln des Unternehmens genau. Daher beantworten sie im Handumdrehen Fragen wie „Benötige ich eine Genehmigung, um das zu kaufen?“ oder „Wer ist unser bevorzugter Lieferant für Büromaterial?“. Auch Katalogeinträge lassen sich damit schneller vergleichen. Für die Mitarbeiter heißt das: kein Warten bei Rückfragen, kein Ticket im Servicedesk, kein Hin-und-her-Wechseln zwischen verschiedenen Systemen.

Darüber hinaus leiten KI-Assistenten die Anwender Schritt für Schritt an. Einfache Aufgaben können sie zudem komplett übernehmen. So lesen sie auf Kommando Anforderungen aus Unterlagen aus, fassen diese zusammen und bereiten so Inhalte für Ausschreibungen vor. Oder sie helfen beim Bewerten von Lieferanten, indem sie Daten sammeln und strukturieren. Die Vorteile liegen auf der Hand: Neue Mitarbeitende sind schneller produktiv und den „alten Hasen“ bleibt mehr Zeit, um Verhandlungen zu führen und ihre Lieferantenbeziehungen zu pflegen.

2. Copilot: Aktive Steuerung der Prozesse in der Beschaffung

Auf der nächsten Entwicklungsstufe folgen Agenten, die aktiv mitarbeiten. Aktiv bedeutet: Sie stehen dem Einkauf wie ein Copilot zur Seite, greifen eigenständig auf Datenquellen und Systeme zu. Dabei koordinieren sie mehrere Schritte autonom. So vergleicht ein Agent beispielsweise die Purchase Order mit der Rechnung und dem Zahlungseingang, erkennt Differenzen und weist die betroffene Fachabteilung darauf hin. Oder er überwacht kontinuierlich die Preisentwicklung eines Rohstoffs und warnt bei voraussichtlichen starken Schwankungen.

Solche Copiloten analysieren selbst große Datenmengen in Echtzeit, verfolgen Entwicklungen, identifizieren Anomalien und schlagen mögliche Maßnahmen vor. Das ist besonders im Supply-Chain- und Risikomanagement hilfreich, wenn sich Störungen abzeichnen und der KI-Agent alternative Lieferanten oder Lieferwege empfiehlt. Im Vertragsmanagement wiederum überwachen KI-Copiloten vereinbarte Kennzahlen und warnen rechtzeitig, wenn etwas aus dem Ruder zu laufen droht. Zudem erhalten die Mitarbeitenden der Abteilung konkrete Anregungen, wie sie die Situation verbessern können.

Somit vereinfachen solche Agenten nicht nur das Tagesgeschäft. Sie ersparen Mitarbeitern in der Beschaffung auch langwierige Analysen und unterstützen sie aktiv bei der Risikosteuerung. Wichtig dabei: Die KI liefert den erforderlichen Input und bereitet Entscheidungen vor. Diese trifft aber weiterhin der Mensch. Er bleibt in alle Aktionen eingebunden und bestimmt, ob er die Vorschläge und Maßnahmen umsetzen möchte.

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3. Autopilot: Eigenständige Ausführung der Workflows

Dieser Mehrwert lässt sich noch steigern, wenn KI-Agenten in der letzten Ausbaustufe auch mehrstufige Beschaffungsvorgänge autonom ausführen. KI-basierte Einkaufsplattformen ermöglichen es, komplexe Agenten zu erstellen, die Aufgaben eigenständig erledigen und zusätzlich andere Agenten dirigieren. Solche „Autopiloten“ bearbeiten dann etwa ganze Ausschreibungen. Sie erstellen zudem vielschichtige Prognosen, managen Ausgaben oder können den Cashflow steuern, ohne dass der Mensch zwischendurch eingreifen müsste.

Jochen Krüger ist VP Deutschland, Österreich und Schweiz bei Jaggaer.(Bild:  Daniel Gimmer Photography)
Jochen Krüger ist VP Deutschland, Österreich und Schweiz bei Jaggaer.
(Bild: Daniel Gimmer Photography)

Jochen Krüger, Vice President Deutschland, Österreich und Schweiz bei Jaggaer, kommentiert die technologische Entwicklung: „Kunden, die schon länger mit KI arbeiten, berichten uns von beachtlichen Erfolgen. So reduzierten sich die Fragen der Fachabteilungen an die Einkaufsmitarbeiter um bis zu 75 Prozent. Auch bei Dutzenden von Workflows zeigten sich signifikante Zeitersparnisse. Insgesamt akzeptieren Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen eine KI-Unterstützung sehr schnell, wenn sie erkennen, wie nützlich diese ist.“