Für Unternehmen ist es heute wichtiger denn je, innovative Methoden zur Rationalisierung von Abläufen, zur Kostensenkung und zur Stärkung strategischer Entscheidungen zu finden. Hier kommt generative KI ins Spiel — ein wegweisendes Instrument, das die Beschaffungs- und Beschaffungslandschaft verändert.

Dank dieser leistungsstarken Technologie kann das, was früher unzählige Stunden manueller Arbeit erforderte, jetzt schneller, intelligenter und effizienter erledigt werden.

Generative KI ist nicht nur ein weiteres Tool; sie revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit der Beschaffung umgehen. Von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Rationalisierung des Lieferantenmanagements und der Verhandlungen öffnet sie Türen zu beispiellosen Produktivitäts- und Kosteneinsparungen.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie generative KI die Beschaffung und Beschaffung verändert. Wir werden ihre Anwendungen bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen, der Verbesserung der Entscheidungsfindung und dem Aufbau stärkerer Lieferantenbeziehungen untersuchen.

Revolutionierung der Beschaffung mit generativer KI

Generative KI (GenAI) entwickelt sich zu einer transformativen Kraft in der Beschaffung, die es Unternehmen ermöglicht, Abläufe zu rationalisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern, Kosten zu senken und das Lieferantenrisikomanagement zu verbessern.

Da sich Unternehmen in einem zunehmend komplexen Umfeld zurechtfinden, ist die Integration von GenAI in Beschaffungsprozesse nicht nur von Vorteil, sondern wird immer wichtiger.

Das Potenzial generativer KI, Beschaffungs- und Beschaffungsprozesse zu stören

GenAI hat das Potenzial, das Betriebsmodell der Beschaffung grundlegend umzugestalten. Es wird geschätzt, dass zwischen 50% und 80% der aktuellen Beschaffungsaufgaben können automatisiert werden, durch die Einführung dieser Technologie abgeschafft oder auf Self-Service-Modelle umgestellt.

Diese Verschiebung ermöglicht es den Beschaffungsteams, sich auf strategische Aktivitäten statt auf Routineaufgaben zu konzentrieren, was die Gesamtproduktivität und Effektivität verbessert.

Wirkungsprognosen und Fähigkeiten

Die Auswirkungen generativer KI auf die Beschaffung lassen sich anhand mehrerer Schlüsselfunktionen zusammenfassen:

• Jobautomatisierung und Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Dateneingabe und Vertragsmanagement reduziert GenAI die Arbeitskosten erheblich und verbessert gleichzeitig die betriebliche Effizienz. Unternehmen können mit einer erheblichen Verringerung des Zeitaufwands für manuelle Prozesse rechnen, sodass die Teams Ressourcen für strategischere Initiativen einsetzen können.
• Produktion verschiedener Inhaltstypen: GenAI generiert vielfältige Inhalte, darunter Verträge, Berichte und Lieferantenkommunikation. Diese Funktion rationalisiert die Dokumentationsprozesse und gewährleistet die Konsistenz und Genauigkeit aller Materialien im Zusammenhang mit der Beschaffung.
• Höhere Genauigkeit und Qualität: Die Fähigkeit von GenAI, große Datenmengen zu analysieren, ermöglicht es Beschaffungsteams, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die zu fundierteren Entscheidungen führen. Dies führt zu einer verbesserten Genauigkeit bei der Prognose der Nachfrage und der Bewertung der Lieferantenleistung.
• Höhere Effizienz und Produktivität: Durch die Automatisierung zahlreicher Beschaffungsaktivitäten ermöglicht GenAI eine stärkere Nutzung von Self-Service-Lösungen. Die Beteiligten können ihre Einkaufsbedürfnisse unabhängig verwalten, was zu schnelleren Reaktionszeiten und einer höheren Benutzerzufriedenheit führt.
• Verbesserte Lieferantenleistung und verbessertes Risikomanagement: Die Tools von GenAI können Lieferantendaten kontinuierlich analysieren, um Leistungskennzahlen zu bewerten. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen, Risiken zu mindern, indem potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie eskalieren, und so robuste Lieferantenbeziehungen gewährleistet werden.
• Größere Innovation: Durch die Nutzung von Dateneinblicken aus internen und externen Quellen kann GenAI Unternehmen dabei helfen, neue Möglichkeiten für Produktentwicklung und Serviceangebote zu identifizieren und so Innovationen innerhalb der Lieferkette voranzutreiben.

Wichtige Anwendungsfälle generativer KI in der Beschaffung

Nachdem wir nun ihre Auswirkungen verstanden haben, wollen wir einige der wichtigsten Anwendungen untersuchen, bei denen generative KI bereits greifbare Vorteile für die Beschaffung bietet.

1. Automatisierung von Beschaffungsdokumenten

Generative KI zeichnet sich durch die Automatisierung der Erstellung wichtiger Beschaffungsdokumente aus, was den manuellen Aufwand reduziert und die Genauigkeit erhöht.

Zu den wichtigsten Anwendungen gehören:

• Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen (RFPs): Durch die Nutzung historischer Daten und Vorlagen kann generative KI die RFP-Generierung automatisieren. Zum Beispiel ein McKinsey-Kunde entwickelte eine RFP-Engine, die über 10.000 frühere Ausschreibungen analysierte, um zukünftige Angebote zu optimieren, indem erfolgreiche Angebotsstrukturen vorhergesagt und potenzielle Auslassungen identifiziert wurden.
• Verträge: Generative KI kann Verträge mithilfe großer Sprachmodelle entwerfen, die auf umfangreichen Datenbanken trainiert wurden. Diese Funktion ermöglicht die schnelle Erstellung von ersten Entwürfen und kundenspezifischen Klauseln, die auf bestimmte Lieferantenvereinbarungen zugeschnitten sind, wodurch das Management des Vertragslebenszyklus optimiert wird.
• Bestellungen und Rechnungen: Die Automatisierung der Generierung von Bestellungen und Rechnungen beschleunigt den Beschaffungszyklus und minimiert Fehler im Zusammenhang mit manuellen Eingaben.

2. Lieferantenidentifikation und Risikomanagement

Generative KI verbessert die Lieferantenidentifikation durch fortschrittliche Datenanalysen:

• Suche nach Lieferanten: Generative KI ermöglicht es Beschaffungsteams, potenzielle Lieferanten effizienter zu identifizieren als mit herkömmlichen Methoden, indem sie Stichwortsuchen mit fähigkeitsbasierten Aufforderungen kombinieren. Beispielsweise kann eine Abfrage nach „ISO 9002-zertifizierten Lieferanten in Südostasien“ zu mehr Ergebnissen führen als herkömmliche Suchmaschinen.
• Risikobeurteilung: Generative KI ist entscheidend für das Management der damit verbundenen Risiken, sobald Lieferanten identifiziert sind. Sie analysiert Leistungsdaten von Lieferanten zusammen mit externen Faktoren — wie Nachrichtenartikeln und Finanzberichten —, um potenzielle Risiken proaktiv zu identifizieren. Dieser Ansatz ermöglicht es den Beschaffungsteams, Probleme effektiv zu lösen.
• Laufende Überwachung: Generative KI bewertet die Lieferantenleistung kontinuierlich anhand vordefinierter Kriterien, weist auf Anomalien hin und stellt die Einhaltung von Standards sicher. Diese fortlaufende Bewertung trägt zur Aufrechterhaltung starker Lieferantenbeziehungen bei und unterstützt fundierte Entscheidungen während des gesamten Beschaffungszyklus.

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3. Die Rolle der KI als virtueller Einkaufsassistent

Generative KI fungiert als virtueller Einkaufsassistent und verbessert die Interaktionen im Einkauf:

• Konversationsschnittstellen: Generative KI nutzt Natural Language Processing (NLP) und kann Echtzeitgespräche mit Beschaffungsteams ermöglichen und Fragen zu Lieferanten, Preisen und Vertragsbedingungen beantworten.
• Geführter Einkauf: Der virtuelle Assistent kann Benutzern helfen, sich in den Beschaffungssystemen zurechtzufinden, indem er bevorzugte Lieferanten empfiehlt und die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien sicherstellt.

4. Datengestützte Entscheidungsfindung und Generierung von Erkenntnissen

Generative KI synthetisiert große Datenmengen, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren:

• Prädiktive Analytik: Durch die Analyse historischer Daten und Markttrends kann generative KI die zukünftige Nachfrage genau vorhersagen, sodass Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren und Verschwendung reduzieren können.
• Ausgabenanalyse: Generative KI aggregiert Ausgabendaten, um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung aufzudecken und die Budgetprognose zu verbessern.
• Überwachung der Lieferantenleistung: Eine kontinuierliche Analyse der Lieferantenleistung ermöglicht es Unternehmen, Verfeinern Sie Beschaffungsstrategien und verbessern Sie das Lieferantenbeziehungsmanagement.

5. Dynamisches Vertragsmanagement

Generative KI-Tools können Verträge analysieren, um wichtige Bedingungen und potenzielle Risiken zu identifizieren. Sie können Verträge auch in Echtzeit im Hinblick auf Compliance-Probleme überwachen und auf der Grundlage der Marktbedingungen Möglichkeiten für Neuverhandlungen vorschlagen.

6. Interaktives Engagement für Verhandlungen

Generative KI kann Verhandlungsszenarien simulieren, indem sie Skripte auf der Grundlage mehrerer Ergebnisse erstellt. Diese Funktion ermöglicht es Beschaffungsexperten, Strategien anhand verschiedener Antworten der Lieferanten zu testen und so ihren Ansatz vor den eigentlichen Verhandlungen zu optimieren.

7. Optimiertes Kategorienmanagement

Generative KI kann die Ausgabenplanung für Kategorien automatisieren, indem sie Erkenntnisse aus internen Prioritäten und externen Markttrends zusammenfasst. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, robuste Kategorienstrategien effizient zu entwickeln.

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8. Automatisierte Lieferantenkommunikation

Chatbots, die auf generativer KI basieren, können routinemäßige Lieferantenanfragen zum Zahlungsstatus oder zu Produktspezifikationen bearbeiten, wodurch die Beschaffungsteams entlastet und die Reaktionszeiten verbessert werden.

9. Verwaltung der Einhaltung von Vorschriften

Generative KI gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften innerhalb der Beschaffungsprozesse:

• Überwachung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Es analysiert die Beschaffungsaktivitäten anhand regulatorischer Standards, um die Einhaltung von Gesetzen und internen Richtlinien sicherzustellen.
• Auffälligkeiten erkennen: Kontinuierliche Überwachung erkennt ungewöhnliche Muster, die auf Betrug oder Nichteinhaltung der Vorschriften hindeuten könnten, und ermöglicht so eine proaktive Problemlösung.
• Unterstützung der Unternehmensführung: Die Technologie hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen die Richtlinien nicht eingehalten werden, und ermöglicht so schnelle Abhilfemaßnahmen.

10. Kostenoptimierung

Generative KI bietet Einblicke in das Kostenmanagement:

• Analyse von Preistrends: Es untersucht historische Preisdaten, um optimale Kaufzeiten zu ermitteln und Strategien zur Kostensenkung vorzuschlagen.
• Verhandlungsstrategien: Generative KI analysiert vergangene Verhandlungen, um effektive Strategien zu entwickeln, die den Beschaffungsteams helfen, bessere Lieferantenkonditionen zu erzielen.
• Identifizierung von Möglichkeiten zur Kosteneinsparung: Durch Ausgabenanalysen werden versteckte Kosten aufgedeckt, was zu einem effektiveren Budgetmanagement führt.

11. Verbesserung des Prozesses von der Rechnungsstellung bis zur Zahlung

Generative KI optimiert den Rechnungs-zu-Pay-Zyklus:

• Rationalisierung der Rechnungsverarbeitung: Verbessert die OCR-Technologien (Optical Character Recognition) für eine genaue Dateninterpretation und reduziert manuelle Eingabefehler.
• Klärung von Diskrepanzen: Kontaktiert direkt die Lieferanten, um Unstimmigkeiten schnell zu lösen und pünktliche Zahlungen sicherzustellen.
• Ausnahmemanagement: Automatisiert die Behandlung von Ausnahmen, die Zahlungen verzögern, und verbessert so das Cashflow-Management.

12. Prädiktive Modellierung für Nachfrageprognosen

Die prädiktiven Modellierungsfunktionen von Generative AI helfen bei der Nachfrageprognose:

• Analysieren historischer Daten: Nutzt vergangene Verkaufsdaten und Markttrends, um genaue Nachfrageprognosen für eine bessere Bestandsplanung zu erstellen.
• Identifizierung von Preismustern: Erkennt Preisschwankungen auf der Grundlage von Nachfrageprognosen, um strategische Kaufentscheidungen zu treffen.
• Prognosen zur Lieferantenleistung: Beurteilt potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Lieferanten und ermöglicht es Unternehmen, Risiken proaktiv zu mindern.

Strategische Integration und Herausforderungen generativer KI

Die Vorteile liegen zwar auf der Hand, aber die Integration generativer KI in bestehende Systeme bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. In diesem Abschnitt werden die strategischen Überlegungen und Hürden erörtert, mit denen Unternehmen konfrontiert sind.

1. Infrastruktur und strategische Entwicklung für die Ausrichtung der KI

Um generative KI effektiv in Beschaffungsprozesse zu integrieren, müssen Unternehmen eine robuste Infrastruktur entwickeln, die ihren strategischen Zielen entspricht.

Dies beinhaltet:

• In Technologie investieren: Unternehmen müssen in skalierbare KI-Technologien investieren, die ihre Beschaffungsanforderungen erfüllen können. Dazu gehört die Auswahl geeigneter Tools und Plattformen für Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Analytik.
• Strategischer Fahrplan: Die Entwicklung einer klaren Roadmap für die KI-Integration ist von entscheidender Bedeutung. In dieser Roadmap sollten Ziele, Zeitpläne und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) dargelegt werden, um den Erfolg zu messen und die Ausrichtung auf die umfassenderen Geschäftsziele sicherzustellen.

2. Initiativen zur Datenverwaltung und -qualität

Daten sind das Rückgrat generativer KI, weshalb effektive Initiativen zur Datenverwaltung und -qualität von größter Bedeutung sind:

• Framework für das Datenmanagement: Die Einrichtung eines umfassenden Datenmanagement-Frameworks stellt sicher, dass Daten konsistent erfasst, gespeichert und verarbeitet werden. Dieses Framework sollte Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Datenverarbeitung definieren.
• Qualitätssicherung: Die Implementierung von Qualitätssicherungsmaßnahmen trägt zur Aufrechterhaltung hoher Datenstandards bei. Regelmäßige Audits und Validierungsprozesse können Ungenauigkeiten oder Verzerrungen in den Daten identifizieren, die sich auf die KI-Ergebnisse auswirken könnten.

3. Überlegungen zu Ethik und Transparenz beim Einsatz von KI

Die ethischen Implikationen des Einsatzes generativer KI in der Beschaffung können nicht übersehen werden:

• Transparenz in Algorithmen: Unternehmen sollten sich um Transparenz darüber bemühen, wie KI-Algorithmen Entscheidungen treffen. Die Bereitstellung von Einblicken in die verwendeten Daten und den Entscheidungsprozess fördert das Vertrauen der Interessengruppen.
• Ethische Richtlinien: Die Entwicklung ethischer Richtlinien für den Einsatz von KI stellt sicher, dass die Beschaffungspraktiken den Unternehmenswerten und gesellschaftlichen Normen entsprechen. Dazu gehören Überlegungen zu Fairness, Rechenschaftspflicht und Achtung der Privatsphäre.

4. Umgang mit technologischen und personellen Herausforderungen

Die Integration generativer KI stellt sowohl technologische als auch personelle Herausforderungen dar:

• Entwicklung von Fähigkeiten: Unternehmen können bei der Implementierung von KI-Technologien mit einem Qualifikationsdefizit konfrontiert sein. Investitionen in Schulungsprogramme für bestehende Mitarbeiter oder die Einstellung spezialisierter Talente können dazu beitragen, diese Lücke zu schließen und den effektiven Einsatz von KI-Tools sicherzustellen.
• Verwaltung von Änderungen: Die erfolgreiche Integration generativer KI erfordert das Management von Veränderungen innerhalb der Organisation. Dazu gehört es, allen Interessengruppen die Vorteile der KI mitzuteilen und eine Kultur zu fördern, die Innovation begrüßt.

5. Berücksichtigung regulatorischer und ethischer Bedenken

Angesichts der zunehmenden Verbreitung generativer KI müssen sich Unternehmen mit regulatorischen Rahmenbedingungen und ethischen Bedenken auseinandersetzen:

• Einhaltung der Vorschriften: Das Verständnis und die Einhaltung der relevanten Vorschriften sind unerlässlich, um die mit dem Einsatz von KI verbundenen rechtlichen Risiken zu minimieren. Unternehmen sollten über die sich entwickelnden Datenschutz-, Sicherheits- und KI-Ethikvorschriften auf dem Laufenden bleiben.
• Ethische Überlegungen: Um ethischen Bedenken Rechnung zu tragen, muss bewertet werden, wie sich KI auf Interessengruppen wie Mitarbeiter, Lieferanten und Kunden auswirkt, und sicherstellen, dass ihr Einsatz nicht zu unbeabsichtigten Folgen oder Vorurteilen führt.

6. Umstellung von Altsystemen auf KI-kompatible Plattformen

Der Übergang von Altsystemen zu modernen, KI-kompatiblen Plattformen ist eine große Herausforderung:

• Systemintegration: Unternehmen müssen Strategien für die Integration neuer KI-Tools in bestehende Systeme entwickeln. Dies kann die Modernisierung der Infrastruktur oder die Einführung cloudbasierter Lösungen beinhalten, die die Interoperabilität erleichtern.
• Schrittweise Implementierung: Ein schrittweiser Implementierungsansatz ermöglicht es Unternehmen, von Altsystemen zu wechseln und gleichzeitig Unterbrechungen schrittweise zu minimieren. Diese Strategie ermöglicht es den Teams, sich schrittweise an neue Technologien anzupassen.

Best Practices für die Implementierung generativer KI in der Beschaffung

Folgen Sie diesen Best Practices, um die Vorteile generativer KI zu maximieren. Im Folgenden finden Sie einige effektive Strategien, um eine erfolgreiche Implementierung in Ihren Beschaffungsprozessen sicherzustellen.

• Beginnen Sie mit zeitaufwändigen Aufgaben: Konzentrieren Sie sich darauf, KI in bestehende zeitaufwändige und ressourcenintensive Prozesse wie Ausgabenanalysen oder Vertragsmanagement zu integrieren, anstatt nach wundersamen neuen Lösungen zu suchen.
• Erfassen Sie alle möglichen Beschaffungsdaten: Sammeln Sie so viele relevante Daten wie möglich, auch wenn diese nicht perfekt sind. Mehr Daten ermöglichen es der KI, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern, was zu besseren Ergebnissen führt.
• Stellen Sie die Herausforderungen im Beschaffungswesen klar vor: Definieren Sie spezifische, enge Anwendungsfälle, in denen KI einen Mehrwert bieten kann, z. B. die Kategorisierung von Beschaffungskosten oder die Automatisierung der Rechnungsverarbeitung, anstatt zu erwarten, dass sie komplexe Aufgaben wie Lieferantenverhandlungen übernimmt.
• Seien Sie offen für Experimente: Machen Sie sich eine Kultur des Experimentierens mit KI-Technologien zu eigen. Erlauben Sie Versuch und Irrtum und konzentrieren Sie sich darauf, aus Fehlern zu lernen und sich an neue Methoden anzupassen, wenn sich die Technologie weiterentwickelt.
• Ermöglichen Sie die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine: Fördern Sie ein kollaboratives Umfeld, in dem menschliches Fachwissen die KI-Fähigkeiten ergänzt. Stellen Sie sicher, dass Beschaffungsfachleute an der Leitung von KI-Implementierungen beteiligt sind, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Stellen Sie Datenqualität und Zugänglichkeit sicher: Implementieren Sie Prozesse, um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten und Daten für KI-Systeme leicht zugänglich zu machen, um genaue Analysen und Entscheidungen zu ermöglichen.
• Fördern Sie eine Kultur der Einführung von KI und des kontinuierlichen Lernens: Fördern Sie eine Organisationskultur, die KI-Technologien umfasst. Bieten Sie Schulungen und Ressourcen an, um den Mitarbeitern zu helfen, KI-Tools zu verstehen und effektiv zu nutzen.
• Implementieren Sie robuste Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen: Priorisieren Sie Datensicherheit und Datenschutz, indem Sie strenge Maßnahmen zum Schutz vertraulicher Informationen und zur Einhaltung der geltenden Vorschriften ergreifen.
• Evaluieren und optimieren Sie regelmäßig die KI-Leistung: Überwachen und bewerten Sie kontinuierlich die Leistung von KI-Systemen und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor, um die Effizienz, Genauigkeit und Abstimmung mit den Beschaffungszielen zu verbessern.

Ausblick: Die Zukunft der generativen KI in der Beschaffung

Mit Blick auf die Zukunft wächst das Potenzial der generativen KI weiter. Betrachten wir die sich entwickelnde Landschaft und die möglichen Auswirkungen der nächsten Innovationswelle auf die Beschaffung.

1. Mögliche Änderungen der Beschaffungsstrategien, die auf generativer KI beruhen

Generative KI wird Beschaffungsstrategien durch datengesteuerte Ansätze neu gestalten. Wenn KI-Anwendungen ausgereift sind, werden die Beschaffungsteams KI für eine optimierte Lieferantenauswahl und rationalisierte Beschaffungsprozesse nutzen.

• Vollständige Prozessautomatisierung: Routineaufgaben wie Genehmigungen und Konformitätsprüfungen können vollständig automatisiert werden, sodass sich Beschaffungsfachleute auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren können.
• Agile Lieferantenökosysteme: Das strategische Lieferantenmanagement wird sich durch einen nahtlosen Datenfluss zwischen Partnersystemen weiterentwickeln, sodass KI im gesamten Ökosystem umsetzbare Erkenntnisse liefern kann.

2. Das Versprechen für weitere Automatisierung und Risikomanagement

Generative KI birgt erhebliches Automatisierungspotenzial Beschaffungsprozesse:

• Verbesserte Automatisierung: Aufgaben wie die Zahlungsabwicklung und das Auftragsmanagement werden bereits automatisiert, und komplexere Aufgaben wie die Lieferantenauswahl werden voraussichtlich diesem Beispiel folgen.
• Proaktives Risikomanagement: Die kontinuierliche Überwachung der Lieferantenleistung und externer Faktoren wird es den Einkaufsteams ermöglichen, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu mindern.

3. Auswirkungen auf die Beschaffungsfunktionen und sich ändernde Erwartungen

Die Integration generativer KI wird die Erwartungen an Einkaufsfunktionen verändern:

• Übergang von der Kostensenkung zur Wertschöpfung: Die Beschaffung wird sich darauf konzentrieren, den strategischen Wert zu steigern, anstatt nur die Kosten zu senken, und den Schwerpunkt auf Innovation und Zusammenarbeit legen.
• Verstärkter Einfluss bei der Entscheidungsfindung: Verbesserte Fähigkeiten werden die Führungskräfte im Einkauf an den Strategietisch bringen und erheblich zu umfassenderen Geschäftsentscheidungen beitragen.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: Beschaffungsfachleute müssen neue Fähigkeiten in der Datenanalyse entwickeln und strategische Beschaffung, Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens.

akirolabs: Verbesserung der generativen KI im Einkauf

Generative KI verändert die Art und Weise, wie Einkaufsteams arbeiten, und Akirolabs steht an vorderster Front dieser Transformation. Wir integrieren fortschrittliche KI-Funktionen in unsere Plattform, damit Sie intelligentere, schnellere und strategischere Entscheidungen treffen können. So verbessern wir und unsere Plattform die generative KI im Einkauf:

• Ermöglichen Sie intelligentere Entscheidungen: Nutzen Sie KI-gestützte Analysen, um verborgene Einblicke in Ihre Einkaufsdaten zu gewinnen, von der Lieferantenleistung bis hin zu Markttrends.
• Beschleunigen Sie die Strategieerstellung: Nutzen Sie generative KI-Tools wie AkiroAssist, um maßgeschneiderte Beschaffungsstrategien zu entwickeln, Werthebel zu identifizieren und Arbeitsabläufe zu optimieren.
• Simulieren Sie mühelos Szenarien: Evaluieren Sie mehrere Beschaffungs- und Kategoriemanagement-Szenarien mit generativer KI, um Kompromisse abzuwägen und die Ergebnisse in Bezug auf Kosten, Qualität und Nachhaltigkeit zu optimieren.
• Verbessern Sie die Zusammenarbeit: Ermöglichen Sie es den Stakeholdern, mithilfe von KI-gestützten Erkenntnissen gemeinsam Strategien zu entwickeln, um Ziele aufeinander abzustimmen und die Entscheidungsfindung in den Abteilungen zu optimieren.
• Verbessern Sie die Marktinformationen: Kombinieren Sie KI mit Echtzeitdaten, um Anbietertrends zu verfolgen, Marktveränderungen vorherzusagen und den Herausforderungen im Einkauf immer einen Schritt voraus zu sein.
• Optimieren Sie das Lieferantenmanagement: Verwenden Sie KI-gestützte Empfehlungen, um leistungsstarke Lieferanten zu identifizieren, Risiken zu minimieren und Beziehungen zu stärken.
• Nachhaltigkeit vorantreiben: Integrieren Sie ESG-Metriken in KI-gestützte Beschaffungsstrategien, um Ihre Einkaufsentscheidungen an ökologischen und sozialen Prioritäten auszurichten.
• Dashboards für Führungskräfte: Umfassende Einblicke und KPIs helfen Chief Procurement Officers (CPOs) dabei, die Einkaufsleistung zu verfolgen und die strategische Ausrichtung auf die Geschäftsziele sicherzustellen.

Mit Akirolabs, können Sie das Potenzial generativer KI nutzen, um die Beschaffung zu einer strategischeren, effizienteren und wertorientierteren Funktion für Ihr Unternehmen zu machen.

Fazit

Da generative KI das Beschaffungsumfeld weiter verändert, können Unternehmen ihre Einkaufsfunktionen in strategische Werttreiber umwandeln.

Herausforderungen wie die Ausrichtung von KI-Lösungen an den Geschäftszielen, die Gewährleistung von Transparenz und die Überbrückung des Qualifikationsdefizits müssen jedoch angegangen werden, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

Akirolabs hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen durch die Bereitstellung einer skalierbaren KI-gestützten Plattform, die die funktionsübergreifende Zusammenarbeit fördert und die Ausrichtung auf umfassendere Geschäftsziele gewährleistet. Ganz gleich, ob es darum geht, die Lieferantenauswahl zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern oder die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern, Akirolabs ermöglicht es Teams, KI-Tools nahtlos in ihre Beschaffungsstrategien zu integrieren.

• In Technologie investieren: Akirolabs stellt sicher, dass KI-Lösungen mit den Geschäftszielen übereinstimmen, indem es eine flexible Plattform bietet, die die funktionsübergreifende Zusammenarbeit fördert.
• Transparenz und Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Akirolabs sorgt für Transparenz, indem es Beschaffungsfachleuten ermöglicht, gemeinsam mit KI Strategien zu entwickeln und die Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen sicherzustellen.
• Überbrückung der Qualifikationslücke: Akirolabs unterstützt Teams mit geführten Arbeitsabläufen und einem KI-Assistenten, der ihnen hilft, sich anzupassen und Kapazitätslücken zu schließen.

Durch die Integration von KI in Beschaffungsprozesse rationalisiert Akirolabs Aufgaben, verbessert die Entscheidungsfindung und richtet Strategien auf wichtige Geschäftsziele wie Nachhaltigkeit und Innovation aus.

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