Governance motiviert Einkäufer zur Nutzung von KI

Künstliche Intelligenz hat den Einkauf längst erobert. Dank KI-Komponenten sind Transparenz, Nachverfolgbarkeit und Monitoring der Warenströme noch einfacher automatisierbar. Dadurch schrumpft das Prozessrisiko, während die Produktivität steigt. Dies setzt jedoch voraus, dass die KI-Lösungen nicht nur eingeführt, sondern auch genutzt, gepflegt, trainiert und ausgebaut werden.

Viele Organisationen haben bereits Generative AI oder KI-Agenten implementiert. Selten lehnen Führungskräfte oder Mitarbeitende die neuen Komponenten vollständig ab. Um das Potenzial der KI jedoch voll auszuschöpfen und sie nahtlos in die Einkaufsprozesse zu integrieren, muss aus bloßer Toleranz Motivation werden.

Wir haben festgestellt, dass sich Mitarbeitende, die stark mit Routinetätigkeiten beschäftigt sind oder ihren Job gefährdet sehen, oft stark für die Nutzung von KI engagieren. Wenn KI die repetitiven Routine- und Fleißarbeiten übernimmt, können sich diese stärker auf anspruchsvollere, kreative und strategische Aufgaben konzentrieren. Das steigert die Arbeitszufriedenheit und stärkt die Motivation im Team. Mögliche Zweifel lassen sich meist durch sachliche und empathische Kommunikation aus dem Weg räumen. Daneben gibt es aber auch Motivationsbremsen, die auf technischer oder organisatorischer Ebene gelöst werden müssen. Ivalua hat auf Basis eigener praktischer Erfahrungen und im Dialog mit unseren Kunden erhaltener Einblicke sechs Herausforderungen identifiziert:

1. Bessere Datenqualität und Integration

Auf KI-generierte Ergebnisse ist ohne valide und aussagekräftige Daten kein Verlass. Dies betrifft beispielsweise Lieferanten- und Risikobewertungen, die automatische Rechnungserkennung oder den Abgleich von Vertragsinhalten. Sie sind nur vertrauenswürdig, wenn sie aus strukturierten und gut gepflegten Datenquellen stammen. Zweifeln Mitarbeitende an den Ergebnissen, sinkt ihre Motivation. Ergo: Nicht die Masse zählt, sondern die Frage “Wie komme ich an die richtigen Daten”? 

Oft stammen die Daten aus fragmentierten und spärlich integrierten Teilsystemen wie ERP-Systemen, Lieferantenportalen oder Bestell- und Vertragsdatenbanken. Wenn sie nicht penibel gepflegt wurden, sind sie zumindest teilweise veraltet. Zudem gibt es nicht überall durchgängige Source-to-Pay-Prozesse. Dadurch sinkt nicht nur die Effizienz, sondern auch der Nutzerkomfort. Essenzielle Voraussetzungen für den integralen Einsatz von KI in der Beschaffung sind folglich der Aufbau einer einheitlichen, integrierten Datenbasis und lückenloser Prozesse.

2. Compliance und KI-Governance

Die meisten Mitarbeitenden möchten sicher sein, dass ihre Handlungen den gesetzlichen Bestimmungen und allgemeinen ethischen Grundsätzen entsprechen. Dazu müssen KI-erzeugte Entscheidungen zunächst einmal nachvollziehbar sein. Nur so lässt sich prüfen, ob sie den gültigen Compliance-Anforderungen genügen und moralisch vertretbar sind. 

Ein noch relativ neues Konzept ist die KI-Governance. Es umfasst eindeutige Richtlinien für die Entwicklung, Implementierung und Überwachung von KI-Systemen. Dazu gehören regelmäßige Audits und transparente Entscheidungen. Motivation braucht Vertrauen, und das entwickelt sich nur, wenn die Mitarbeitenden verstehen, wie die KI ihre Entscheidungen trifft und welche Mechanismen vor Fehlentscheidungen schützen.

Wie das konkret aussehen kann, zeigt das Beispiel des internationalen Technologiekonzerns Körber. Nach der erfolgreichen Implementierung der Beschaffungslösung von Ivalua nutzte das Unternehmen den enthaltenen KI-Assistenten „IVA“ zunächst explorativ. Die Use Cases für Pilotprojekte wurden von den Nutzern selbst identifiziert und getestet. Compliance und die Schaffung von Vertrauen bei Mitarbeitern waren dabei von Beginn an zentrale Elemente: Körber hat unter anderem Leitprinzipien für KI formuliert und einen unternehmenseigenen Ethikrat ins Leben gerufen, der den Einsatz von KI-Systemen ständig prüft. Vertrauensbildende Maßnahmen sind klare Zuständigkeiten und ein klares Bekenntnis zum Menschen als letzte Instanz („Human in the Loop“). Das Ergebnis: Durch die Nutzung der KI-Funktionen in Ivalua kann der Einkauf des Konzerns strategische und wirtschaftliche Vorteile erzielen.

3. Mehr als nur Nutzerfreundlichkeit

Widerstände entstehen oft auch durch Konfusion oder Überforderung der Betroffenen. Das liegt meist an einer schlecht konzipierten Benutzeroberfläche mit unklaren Abläufen und intransparenter Navigation.

Hohe Akzeptanz entsteht hingegen durch intuitive Benutzerführung, umfassende und durchgängige Self-Service-Prozesse sowie rollenspezifische Dashboards. Auch konsolidierte Lieferantenkataloge sowie KI-gestützte Auswertungs- und Vergleichsmöglichkeiten für Lieferquellen sind dafür hilfreich.

4. Integratives Change-Management

Jede Veränderung braucht Führung: eine Person oder ein Gremium, das Verantwortung übernimmt und unterstützend wirkt. Beim Thema KI sind vor allem die Unternehmensbereiche Einkauf, IT, Recht und Finanzen in den Wandel involviert. Sie verfolgen eigene Interessen und hegen unterschiedliche Befürchtungen. In diesem Kontext bedeutet Führung, alle Stakeholder einzubinden und ein gemeinsames Verständnis vom Nutzen der KI zu entwickeln.

Ein systematisches Change-Management initiiert Pilotprojekte und Schulungsvorhaben. Es sorgt für offene Kommunikation über konkrete Ziele, den zu erwartenden Mehrwert, aber auch die Grenzen der KI. Fortlaufende Trainingsmaßnahmen helfen den Mitarbeitenden zu verstehen, was von ihnen erwartet wird und wie sie davon profitieren. Die Rolle der Nutzer wird häufig unterschätzt. Sie können beispielsweise geeignete Anwendungsfälle für Pilotprojekte beisteuern, Kriterien für die Risikobewertung entwickeln oder Feedback zu den Fragebögen geben.

5. Vorrang für Quick Wins

Eine mittel- bis längerfristige Roadmap ist sinnvoll und wichtig. Ebenso hilfreich ist es jedoch, zunächst mit überschaubaren Use Cases die niedrig hängenden Früchte zu ernten. Diese Anwendungsfälle müssen einen klar umrissenen Inhalt, eine hohe Relevanz und einen messbaren Mehrwert haben. Beispiele hierfür sind das Supplier Risk Scoring, Bedarfsanalysen oder die Automatisierung von Routinetätigkeiten wie Genehmigungs-Workflows. Die Ergebnisse sollten messbar sein und großflächig kommuniziert werden. Das beschleunigt die Lernkurve und hält die Motivation der Mitarbeitenden hoch.

Fazit: Nutzen der KI hängt von Menschen ab

Tatsächlich bietet Künstliche Intelligenz dem Einkauf vielfältige Möglichkeiten, um die Effizienz zu steigern, Risiken zu verringern, für mehr Transparenz zu sorgen, präzisere Entscheidungen zu treffen und die Gesamtkosten zu senken. Außerdem haben die Teams mehr freie Kapazitäten für strategische Aufgaben. Diese Potenziale können jedoch nur ausgeschöpft werden, wenn Führungskräfte, Mitarbeitende und Geschäftspartner motiviert sind.

Dazu müssen sich die Unternehmen insbesondere um die Qualität der Daten und die Integration der Systeme kümmern. Gleichzeitig sollten sie einen Rahmen für eine klare Governance und die Einhaltung von Ethikstandards setzen. Unabdingbar sind zudem benutzerfreundliche Oberflächen und Self-Service-Systeme. Ein konsequentes Change-Management hält alles zusammen. Last but not least wächst die Motivation der Beteiligten durch erfolgreiche Pilotprojekte.

Dieser Beitrag wird präsentiert von:

Ivalua