Digitale Allianz statt Silodenken

Wenn IT und Einkauf an einem Strang ziehen

Viele Transformationsprojekte bleiben hinter den Erwartungen zurück. Doch die Ursache liegt nur selten in der Technologie selbst. Woran liegt es, dass Digitalinitiativen so häufig scheitern?

Wenn Einkauf und IT eine Allianz bilden, lässt sich echter Mehrwert systematisch realisieren und messen.

„Warum scheitern eigentlich so viele Digitalisierungsprojekte, obwohl Unternehmen mehr Geld denn je in die Technologien investieren?“ Die Antwort ist ebenso nüchtern wie unbequem: Es ist selten die Software. Und erstaunlich selten ist es die Strategie. Es ist die fehlende Allianz zwischen den entscheidenden Akteuren.

Gerade im Einkauf treffen zwei hochprofessionelle Welten aufeinander. Die eine denkt in Wertbeiträgen, Lieferantenstrategien, Resilienz und Kostenhebeln. Die andere in Architektur, IT-Sicherheit, Datenmodellen, Releasezyklen und Compliance-Vorgaben. Beide verfolgen legitime Ziele, aber nicht immer im Gleichklang.

Die Folgen sind bekannt: Projekte verzögern sich, Anforderungen werden mehrfach priorisiert, Schnittstellen funktionieren nicht wie geplant, Daten passen nicht zusammen. KI-Initiativen bleiben im Pilotstatus. Der versprochene Mehrwert kommt später – oder gar nicht. Christian Becker, Manager Solution Consulting DACH bei Ivalua, bringt es auf den Punkt: „Digitaler Erfolg braucht mehr als einen Champion. Es braucht eine echte Allianz.“

Unterschiedliche Prioritäten – gleiche Zielsetzung

Im Einkauf dominieren aktuell Themen wie Lieferkettenrisiken durch geopolitische Spannungen und volatile Rohstoffmärkte sowie Nachhaltigkeitsanforderungen. Gleichzeitig kämpfen viele Organisationen mit strukturellen Defiziten bei Datenqualität und Systemintegration. „Fast die Hälfte der Organisationen hat Schwierigkeiten bei der Integration von Einkaufssystemen mit ERP- und Finanzplattformen“, erklärt Becker. Schlechte Stammdaten beeinträchtigten Effizienz, Compliance und Entscheidungsqualität gleichermaßen.

Auf IT-Seite stehen Cyberrisiken, Modernisierung von Legacy-Systemen und der Druck, den Return on Investment von KI-Investitionen nachzuweisen, im Fokus. „Zwei Drittel der Organisationen verfügen nicht über KI-bereite Daten“, so Becker. Ohne saubere, strukturierte Datengrundlage bleibt der erwartete Mehrwert aus. Transformation wird daher weniger durch Technik limitiert als durch mangelnde Akzeptanz, unzureichende Abstimmung und fehlende Governance.

Der ‚Golden Record‘ als Fundament der Transparenz 

Konkrete Schritte

1. Aufbau eines gemeinsamen Governance‑Modells für Einkauf‑IT‑Allianzen, inklusive klarer Rollen und Verantwortlichkeiten.

2. Durchführung einer vollständigen Dateninventur und Etablierung eines Golden‑Record‑Konzepts zur Sicherstellung konsistenter Stammdaten.

3. Einführung und konsequente Nutzung von Kollaborationstools (z. B. zentrale Dokumentenablage, Task‑Tracking), um Transparenz und Kommunikation zu verbessern.

4. Schulung von Einkauf‑ und IT‑Mitarbeitern in den jeweiligen Fach- und Technologiefeldern, inklusive Zertifizierungen für die eingesetzte Lösung.

5. Definition und Implementierung von KPIs und einem Value‑Realization‑Framework, um Nutzen, Kosten und Prozessverbesserungen kontinuierlich zu messen und zu steuern.

Ein großer Hebel liegt im Management von Lieferantendaten. In globalen Organisationen mit zehntausenden Lieferanten und mehreren ERP-Systemen sind fragmentierte Datensätze eher die Regel als die Ausnahme. Da gibt es Unternehmen mit 16 separaten Lieferantendatenbanken weltweit. Die Konsequenz: Dubletten, inkonsistente Informationen, fehlende Transparenz und erhöhte Compliance-Risiken.

Die Lösung liegt in einem zentralen „Golden Record“ – einem konsolidierten Datensatz, der alle relevanten Lieferanteninformationen bündelt und mit angebundenen Systemen synchronisiert. „Lieferantendaten sind heute genauso kritisch wie Kundendaten im Vertrieb“, betont Becker. Nur mit einer integrierten Datenbasis lassen sich Risiken, Performancekennzahlen und regulatorische Anforderungen verlässlich steuern.

Besonders deutlich wird die Bedeutung konsistenter Daten beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. „KI kann schlechte Prozesse nicht reparieren, sie skaliert sie nur“, warnt Becker. Fragmentierte oder qualitativ mangelhafte Daten führen zu falschen Empfehlungen, Compliance-Risiken und enttäuschenden Ergebnissen. Eine integrierte Datenarchitektur hingegen ermöglicht intelligente Assistenzsysteme, die in Echtzeit Vertragsstatus, Risikobewertungen oder Rechnungsinformationen bereitstellen. So entstehen Produktivitätsgewinne, schnellere Entscheidungen und bessere Transparenz – aber nur auf Basis einer durchgängigen, strukturierten Datenlandschaft.

Projektsteuerung als strategischer Erfolgsfaktor

Technologie allein genügt nicht. „Die Schnittstelle zwischen Beschaffung und IT ist für den Erfolg digitaler Initiativen absolut zentral“, erklärt Nico Reuter, Manager bei KPMG. In vielen Organisationen würden klare Rollen, abgestimmte Zielbilder und eine konsistente Governance fehlen. Konflikte entstehen häufig bereits bei der Systemauswahl. Wird dieser Zielkonflikt nicht frühzeitig gelöst, begleitet er das gesamte Projekt.

Reuter plädiert für ein strukturiertes Value-Management: „Wertrealisierung darf kein Konzept auf dem Papier bleiben.“ Projekte müssen kontinuierlich gemessen, gesteuert und bei Bedarf nachjustiert werden. Zentrale Bausteine sind ein klar definierter Value Case, ein transparentes Benefit-Modell, ein verbindliches Value-Realization-Framework sowie standardisierte KPIs und Reporting-Strukturen. Messbar wird der Mehrwert etwa über Nutzungsgrade, verkürzte Prozessdurchlaufzeiten, reduzierte manuelle Aufwände im Lieferantenmanagement oder realisierte Einsparungen im Sourcing.

Ein häufig unterschätzter Erfolgsfaktor ist die Nutzerakzeptanz. Systeme müssen intuitiv bedienbar sein und Anwender im Arbeitsalltag unterstützen. Kontextbezogene, KI-gestützte Supportfunktionen können neue Mitarbeiter direkt im System anleiten, Prozesse erklären und durch komplexe Abläufe führen. Das reduziert Schulungsaufwand und erhöht die Nutzungstiefe. „Die Lösung muss den Menschen unterstützen – nicht umgekehrt“, so Becker.

Allianz als Wettbewerbsvorteil

Erfolgreiche Digitalisierung im Einkauf ist kein isoliertes IT- oder Einkaufsprojekt. Sie ist ein gemeinsames Transformationsvorhaben mit klarer Governance, sauberer Datenbasis und messbarer Wertorientierung. Unternehmen, die IT und Procurement strategisch verzahnen, schaffen nicht nur technologische Modernisierung – sondern nachhaltigen, messbaren Mehrwert. In einer Zeit steigender Risiken und wachsender Komplexität wird die digitale Allianz damit zum echten Wettbewerbsvorteil.

FAQ - IT und Einkauf

Warum scheitern viele Digitalisierungsprojekte trotz hoher Investitionen?

Selten liegt es an der Software oder der Strategie. Der häufigste Grund ist die fehlende Abstimmung zwischen Einkauf und IT. Beide Bereiche verfolgen legitime, aber oft nicht synchronisierte Ziele – was zu Projektverzögerungen, nicht funktionierenden Schnittstellen und KI-Initiativen führt, die dauerhaft im Pilotstatus verbleiben.

Welche konkreten Datenprobleme bremsen den digitalen Einkauf?

In globalen Organisationen existieren oft mehrere voneinander getrennte Lieferantendatenbanken – in einem genannten Beispiel sind es 16. Das Ergebnis: Dubletten, inkonsistente Informationen und erhöhte Compliance-Risiken. Zusätzlich haben laut Christian Becker von Ivalua fast die Hälfte aller Organisationen Schwierigkeiten bei der Integration von Einkaufssystemen mit ERP- und Finanzplattformen.

Was ist ein „Golden Record" und wozu dient er?

Ein Golden Record ist ein zentraler, konsolidierter Datensatz, der alle relevanten Lieferanteninformationen bündelt und mit angebundenen Systemen synchronisiert. Er schafft die Grundlage für verlässliches Risikomanagement, Performancemessung und die Erfüllung regulatorischer Anforderungen.

Was passiert, wenn KI auf schlechte Daten trifft?

KI verbessert keine schlechten Prozesse – sie skaliert sie. Fragmentierte oder qualitativ mangelhafte Daten führen zu falschen Empfehlungen, Compliance-Risiken und enttäuschenden Ergebnissen. Zwei Drittel der Organisationen verfügen laut Becker nicht über KI-bereite Daten.

Wie lässt sich der Mehrwert von Digitalisierungsprojekten messbar machen?

Über ein strukturiertes Value-Management mit klar definiertem Value Case, verbindlichem Value-Realization-Framework und standardisierten KPIs. Messgrößen sind etwa Nutzungsgrade, verkürzte Prozessdurchlaufzeiten, reduzierte manuelle Aufwände im Lieferantenmanagement und realisierte Einsparungen im Sourcing.