Disruptive Technologie Wie „Kollege KI“ den Einkauf revolutioniert

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Künstliche Intelligenz pflügt alles um. Auch im Einkauf unterstützt KI die Abteilungen über klassische Automatisierung hinaus. Ein Berater, der sich auf diesen Bereich spezialisiert hat, skizziert die KI-Welt in den Einkaufsabteilungen der Gegenwart und Zukunft.

KI unterstützt Einkaufsabteilungen mehr als nur im Sinne einer Automatisierung von Geschäftsprozessen. „Sie erkennt Muster in Preisen und Bedarfen, prognostiziert Nachfrage durch Predictive Analytics und erinnert an Nachbestellungen und Nachproduktion“, sagt Sebastian Rahmel, der mit Encurio ein Beratungsunternehmen für dieses Umfeld gegründet hat. Mengen lassen sich demnach anhand von Preisentwicklungen, Saisonalität und geplanten Kampagnen präzise kalkulieren.

Out-of-Stock-Situationen vermeiden

Mit Hilfe von KI werden Out-of-Stock-Situationen vermieden; das sind Gemengelagen im Einkauf, die auftreten, wenn ein Unternehmen bestimmte Produkte oder Materialien nicht mehr auf Lager hat, um die Nachfrage zu decken. Dies kann zu Produktionsverzögerungen, Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden führen. In einem Handelsunternehmen berücksichtigt KI neben historischen Verkaufsdaten und Marketingplänen auch externe Faktoren wie Wetter und Wettbewerb, um Out-of-Stock-Situationen zu vermeiden.

KI hilft laut Rahmel zudem dabei, Überbestände zu reduzieren und Planungen deutlich zu verbessern. Das Ergebnis sei „weniger Druck, mehr Transparenz und ein Einkauf, der proaktiv statt reaktiv agiert“.

„Intelligente Preissteuerung“

Auch „intelligente Preissteuerung“ bietet die Künstliche Intelligenz. Rahmel hat ein Beispiel parat: „Stellen wir uns vor, ein Händler verkauft Prozessoren und Mainboards. Eine intelligente Preissteuerung bedeutet, Wettbewerbspreise zu beobachten und parallel dazu die eigene Vollkostenrechnung pro Produkt einzubeziehen.“ Sind die exakten Margen der Artikel bekannt, reduziert sich die Entscheidung demnach darauf, welcher Anteil ins Performance Marketing fließt und welcher als Gewinn verbleibt. Minusmargen vermeiden Unternehmen auf diese Weise vollständig, so der Manager.

Kampagnensteuerung

Angenommen, der Händler kann in so einer Situation den Wettbewerbspreis aufgrund einer aggressiven Werbeaktion nicht mitgehen, deaktiviert die KI die Kampagnen für diesen Artikel und spart Budget ein. Gleichzeitig berücksichtige das System die Lagersituation: Sinkt die Reichweite – also der Bestand – steigt automatisch der Preis. „Preissteuerung wird so zu einem dynamischen Zusammenspiel von Wettbewerb, Marketing und Profitabilität in Echtzeit“, fasst der Berater zusammen.

Lösungen aus dem Segment

Es existieren unzählige Dienste für Preissteuerung, weiß der Manager aus seiner Berufspraxis, doch kaum eine Lösung decke alle Anforderungen ab. „Die Entscheidung hängt aufgrund der oft sehr unterschiedlichen Architekturen vom Reifegrad des Unternehmens ab“, sagt Rahmel. Für Einsteiger würden sich jedoch Workflow-Automatisierungen wie n8n eignen. Diese Lösung überzeugt seiner Einschätzung nach durch Tempo und Flexibilität, er schränkt aber ein, sie erweise sich jedoch im großen Stil selten als nachhaltig.

Standardlösungen bietet SaaS-Tools für Preis- und Wettbewerbsmonitoring und einen einfachen Einstieg mit fertigen Modulen. „Doch fehlende Anbindungen, etwa zur Kostenrechnung oder Budgetsteuerung, erfordern oft nachträgliche Ergänzungen oder Erweiterungen durch Multi-Agent-Architekturen“, so der Experte.

„Perfektionistisch veranlagte Firmen setzen auf eine eigene Multi-Agent-Cloud“, so der KI-Profi. Mit modernen Vibe-Coding-Tools würden hierbei rund 60 Prozent des Systems automatisiert entstehen. „So können Unternehmen langfristig passgenaue und skalierbare Lösungen entwickeln.“

KI kann jetzt sogar Ironie

Ein weiteres Feld sind Kundenfeedback-Analysen auf KI-Basis. Diese liefern „mehr als reine Stimmungsbilder“, so Rahmel: „Unternehmen erkennen Trends in den Bewertungen, konkrete Produktmängel, Usability-Probleme oder Service-Defizite. Daraus resultieren direkte Verbesserungen am Produkt, im Support sowie im Marketing.“ Ironie und Sarkasmus galten hierbei lange als Stolperfallen. Kommentare wie „Super Service, ich warte erst seit drei Wochen“ werteten KI-Systeme früher fälschlicherweise als Lob. Heute würden branchenspezifische Modelle Ironie meist zuverlässig erfassen, auch wenn hundertprozentige Fehlerfreiheit bislang unrealistisch bleibt. „Die Menge an Learnings ist in der Praxis häufig so groß, dass eine kurzfristige Umsetzung kaum möglich ist“, sagt der KI-Architekt.

Fünfstufiger Projektablauf

Fragt man Rahmel, wie er an solche Projekte herangeht, spricht er vom in der Regel fünfstufigen Ablauf:

• Zieldefinition gemeinsam mit dem Unternehmen,

• Datenaufnahme und -strukturierung,

• Entwicklung eines Prototyps mit realen Anwendungsfällen,

• Testphase mit klaren KPIs,

• Roll-out, inklusive Change-Management.

Der Berater betont, dass die menschliche Kontrolle immer ein zentraler Punkt sei. „Auch bei vollautomatischen Systemen müssen Unternehmen jederzeit eingreifen können.“ Nur so bleibe das Vertrauen bei Mitarbeitern und Kunden gleichermaßen erhalten.

Eigenständig handelnde KI-Systeme

Dennoch werde es besonders spannend, wenn KI-Systeme eigenständig handeln: „Preise anpassen, Bestellungen auslösen, Kampagnen steuern, Supportfälle bearbeiten oder Betrugsversuche abwehren“, listet der KI-Experte auf. Vieles funktioniere bereits heute. Unternehmen sollten sich allerdings Zeit nehmen, klare Regeln festzulegen und menschliche Kontrolle sowie Eingriffsmöglichkeiten zu sichern. Rahmel empfiehlt eine schrittweise Einführung von Vollautomatisierung und ausschließlich bei solchen Prozessen, „die hundertfach getestet und von Menschen abgenommen wurden“. Am Ende gehe es nicht darum, Mitarbeiter zu ersetzen, sondern ihnen mehr Raum für Strategie, Kreativität und Entscheidungen zu geben. KI übernimmt im Idealfall Routine- und Fleißaufgaben, während Menschen den Fortschritt gestalten.

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