Was ist der Unterschied zwischen RPA, GenAI und KI im Einkauf?

Was leisten KI, GenAI und RPA im Einkauf?

KI, GenAI und RPA revolutionieren den Einkauf, indem sie Prozesse automatisieren, optimieren und intelligenter gestalten. Der entscheidende Unterschied liegt dabei in der jeweiligen Funktionsweise: RPA folgt starren Regeln, KI lernt aus Daten, und GenAI erzeugt neue Inhalte.

Die drei Technologien decken unterschiedliche Anforderungen im Einkauf ab. Während RPA auf standardisierte Abläufe ausgerichtet ist, unterstützt KI datenbasierte Entscheidungen. GenAI wiederum beschleunigt inhaltsbezogene und kreative Prozesse.

Was ist RPA?

Robotic Process Automation automatisiert repetitive, regelbasierte Aufgaben wie Rechnungsabgleich, Dateneingabe oder Bestellabwicklung. Vor allem bei strukturierten Prozessen im Einkauf spielt die Technologie ihre Stärken aus, wenn hohe Präzision und Geschwindigkeit gefragt sind und keine Anpassungsfähigkeit erforderlich ist. Folgende Einkaufsprozesse sind ideal für RPA:

• Bestellabwicklung: Automatisierte Anlage, Freigabe und Kommunikation mit Lieferanten per E-Mail oder PDF.
• Rechnungsprüfung: Vergleich mit Bestelldaten, Toleranzprüfung und Archivierung in ERP-Systemen.

• Stammdatenverwaltung: Pflege von Lieferanten-, Material- und Konditionsdaten.

• Auftragsbestätigungen: Überwachung, Dokumentation und Integration in SAP oder ERP.

• Vertragsmanagement: An- und Ablage von Dokumenten nach Verhandlungen.

RPA-Bots arbeiten wie digitale Mitarbeiter, die feste If-Then-Regeln ausführen. Dadurch lassen sich Fehler in hochvolumigen Abläufen reduzieren und operative Prozesse effizienter gestalten.  Durch RPA sinkt die Bearbeitungszeit um bis zu zwei Drittel, Kosten werden gesenkt und Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt. Es integriert sich nahtlos in bestehende Systeme wie ERP und eliminiert Medienbrüche.

Wie unterstützt KI den Einkauf?

Künstliche Intelligenz simuliert kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung.  Sie wird im Einkauf daher am besten für datenintensive, prognostische und entscheidungsunterstützende Prozesse genutzt, wo Machine Learning Muster erkennt und Vorhersagen trifft. Sie analysiert große Datenmengen, um Effizienz zu steigern, Risiken zu minimieren und Strategien zu optimieren.

Einkaufsprozesse, die KI sehr gut unterstützen oder übernehmen kann:

• Bedarfsplanung und Forecasting: KI kombiniert historische Daten, Markttrends und externe Faktoren für präzise Nachfragevorhersagen, z. B. via Machine Learning-Algorithmen.

• Lieferantenbewertung und -auswahl: Automatische Analyse von Performance, Risiken und Nachhaltigkeitsdaten; Empfehlung alternativer Lieferanten durch Ähnlichkeitsvergleiche.

• Risiko- und Szenarioanalysen: Echtzeit-Überwachung von Lieferketten, Erkennung von Störungen und Simulation von Auswirkungen mit prädiktiven Modellen.

• Spend- und Ausgabenanalyse: Identifikation von Einsparpotenzialen, Maverick Buying und Preisvergleichen durch Datenanalyse.

• Dokumentenverarbeitung: Automatisierte Prüfung von Angeboten, AGBs oder Rechnungen auf Abweichungen und Compliance.

Im Unterschied zu RPA verarbeitet KI auch unstrukturierte Daten und passt sich dynamisch an. Das wird insbesondere dann relevant, wenn Marktvolatilität oder Lieferkettenstörungen dem Einkauf eine hohe Flexibilität abverlangen.

Laut Kloepfel by Espa reduziert KI im Einkauf Kosten um 20 bis 30%, verkürzt Bearbeitungszeiten und stärkt Resilienz. Operativ entlastet sie, indem sie  Routineaufgaben übernimmt, strategisch verbessert sie Verhandlungen und Innovationen.

Was ist GenAI?

Generative AI ist ein Unterbereich der KI, der auf Basis von Trainingsdaten neue Inhalte erzeugt. GenAI geht über reine Analyse hinaus. Die Technologie ermöglicht auch innovative Anwendungen, etwa die Simulation von Verhandlungsszenarien. 

GenAI passt zu Prozessen mit unstrukturierten Daten (Texte, Verträge), wo Kreativität oder schnelle Iterationen gefragt sind. Es erfordert qualitativ hochwertige Trainingsdaten und integriert sich gut in Kernprozesse wie Source-to-Contract oder Procure-to-Pay.

Folgende Einkaufsprozesse sind für den Einsatz von GenAI geeignet:

• Vertragsentwürfe: Automatische Erstellung individueller Klauseln, Prüfung auf Abweichungen und Compliance-Checks.
• Risikomanagement: Identifikation von Lieferantenrisiken, Szenariosimulationen und Minderungsstrategien.

• Markt- und Spend-Analyse: Prognosen, Bedarfsplanung und Marktintelligenz durch Dateninterpretation.

• Nachhaltigkeits-Reporting: Automatisierte Kennzahlen-Erfassung und Lieferantenauswahl nach ESG-Kriterien.

• RFQ- und Anfragen: Generierung von Request for Quotation, Lieferantenmitteilungen oder Verhandlungsstrategien.

Wo liegen die Unterschiede zwischen RPA, KI und GenAI?

Die Unterschiede zeigen sich vor allem in Funktionsweise, Einsatzfeld und Flexibilität. RPA steht für regelbasierte Automatisierung, KI für Mustererkennung und Lernen, GenAI für die Generierung neuer Inhalte.

Im Einkauf liegen die Stärken von RPA in Rechnungsprüfung und Dateneingabe. KI kommt bei Prognosen und Risikoanalysen zum Einsatz. GenAI unterstützt bei Verträgen, RFQs und Szenarien. Auch bei der Flexibilität gibt es klare Unterschiede: RPA ist niedrig flexibel und muss neu programmiert werden, KI ist mittel bis hoch anpassungsfähig, GenAI arbeitet hoch flexibel und kontextuell anpassbar.

Beim Return on Investment zeigt sich ebenfalls ein differenziertes Bild. RPA liefert schnelle Effizienzgewinne, KI entfaltet ihren Nutzen langfristig in strategischen Anwendungen, und GenAI steht für produktivitätsgetriebene, innovative Effekte.

Warum gilt der kombinierte Einsatz als Goldstandard?

Die Zukunft liegt in der Intelligent Process Automation, kurz IPA, die RPA mit KI und GenAI verbindet. Dabei übernimmt RPA die Ausführung, während KI und GenAI die Intelligenz in den Prozess einbringen. So entstehen resiliente Einkaufsprozesse, die effizient, anpassungsfähig und vorausschauend sind.