Die Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Einkauf hat in den letzten Jahren rasant an Bedeutung gewonnen. Insbesondere Technologien wie Agentic AI, lokale LLMs (Large Language Models) und professionelles Prompt Engineering bieten enorme Potenziale, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungen datenbasiert zu treffen und Effizienzsteigerungen zu erzielen. Aus meiner Sicht sind diese drei Bereiche essenziell, um die Einkaufsabteilungen der Zukunft erfolgreich aufzustellen.
Agentic AI ist die Zukunft der Softwareentwicklung. Die klassische Vorstellung von Software-Lösungen, wie wir sie heute kennen, wird in absehbarer Zeit obsolet werden. In einer zunehmend datengetriebenen und dynamischen Geschäftswelt werden Agentic AI-Systeme als interaktive und flexible Werkzeuge eine Schlüsselrolle übernehmen. Diese KI-Agenten sind in der Lage, Informationen autonom zu sammeln, auszuwerten und fundierte Entscheidungen zu treffen – und das in einer Geschwindigkeit und Präzision, die mit traditionellen Software-Systemen nicht erreichbar ist.
Der Mehrwert von Agentic AI liegt in der Fähigkeit, Prozesse zu automatisieren und dabei gleichzeitig anpassungsfähig zu bleiben. Einkaufsprozesse bieten hier ein besonders vielversprechendes Anwendungsfeld. So könnten KI-Agenten beispielsweise eigenständig nach Lieferanten suchen, Preisaktualisierungen einholen oder kontinuierlich die Aktualität von Zertifikaten überprüfen. Die benötigten Informationen könnten aus internen Datenbanken, aus dem Internet oder von spezialisierten Datenanbietern stammen. Durch diesen proaktiven Ansatz wird die Arbeitseffizienz erheblich gesteigert.
Für viele Unternehmen stellt der Einsatz von LLMs eine große Herausforderung dar, insbesondere aufgrund datenschutzrechtlicher und interner Governance-Vorgaben. Die Notwendigkeit, sensible Unternehmensdaten zu schützen, steht im Widerspruch zur freien Nutzung öffentlicher KI-Modelle. Hier bietet sich der Einsatz lokaler LLMs an. Diese ermöglichen es, Daten innerhalb der eigenen Infrastruktur zu verarbeiten, wodurch Datenschutzkonformität gewährleistet bleibt.
Ein entscheidender Vorteil liegt in der Möglichkeit, die Leistung des LLMs durch individuelle Skalierung den Anforderungen anzupassen. Allerdings darf die Dimensionierung der Infrastruktur nicht unterschätzt werden, da sie schnell zum Bottleneck werden kann. Eine effiziente Integration erfordert daher eine sorgfältige Planung, klare Zieldefinitionen und ein stringentes Projektmanagement. Zudem müssen kontinuierliche Wartung und Updates eingeplant werden, um die Leistungsfähigkeit langfristig zu sichern.
Die Qualität der Prompts bestimmt maßgeblich die Qualität der Ergebnisse, unabhängig davon, ob ein lokales oder ein cloudbasiertes LLM verwendet wird. Die richtige Fragetechnik entscheidet darüber, ob die KI relevante und präzise Informationen liefert. Hierbei sind einige wesentliche Prinzipien aus einschlägigen Handbüchern hervorzuheben: Prompts sollten klar strukturiert, kontextbezogen formuliert und mit passenden Anweisungen wie Rollenbeschreibung, Zieldefinition und Beispielen versehen werden. Der Einsatz von iterativen Prompt-Optimierungen und Testläufen hilft, die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.
Herausforderungen bestehen vor allem in der Überwindung veralteter Denkprinzipien und der Etablierung einer neuen Kommunikationsweise mit KI-Systemen. Unternehmen müssen den Bedarf für Prompt Engineering klar definieren, geeignete Trainingsmaßnahmen anbieten und sicherstellen, dass die LLMs im vollen Umfang genutzt werden können. Nur durch kontinuierliche Weiterbildung und regelmäßige Optimierung lassen sich langfristig optimale Ergebnisse erzielen.
KI-Technologien wie Agentic AI, lokale LLMs und durchdachtes Prompt Engineering sind für den modernen Einkauf unverzichtbar. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Innovationen setzen, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Wichtig ist, den Wandel mit Bedacht zu steuern, Mitarbeitende einzubinden und die technologische Entwicklung kontinuierlich zu verfolgen. Die Zukunft des Einkaufs ist digital – und KI spielt dabei die Hauptrolle.
