KI-Agenten für die Beschaffung: Ein Leitfaden

Was sind KI-Agenten in der Beschaffung?

KI-Agenten in der Beschaffung sind intelligente Softwaresysteme, die im Kontext Ihrer Arbeit agieren und Sie unterstützen. Diese Agenten ermitteln die Schritte, die nötig sind, um Ihre Ziele zu erreichen, und führen im gesamten Beschaffungsablauf Aktionen aus. Sie müssen diese Agenten nicht in jeder Phase gesondert anweisen, etwas zu tun. Stattdessen sammeln sie aktiv Informationen, wenden die von Ihrem Unternehmen festgelegten Regeln an und leiten Aufgaben an die jeweiligen Prüfer, Stakeholder oder auch an andere KI-Agenten weiter.

Ein KI-Agent kann Anfragen über ein normales Webformular, über gängige Unternehmenskanäle wie Slack oder Microsoft Teams oder auch per E-Mail erhalten. Einer der großen Vorteile dieser Agenten: Sie können damit ganz natürlich wie mit menschlichen Kollegen interagieren. Sobald der Agent Ihre Anfrage erhalten hat, macht er sich an die Arbeit und ermittelt Lieferanten, bereitet Sourcing-Events vor und weist Sie auf eventuelle Risiken hin.

KI-Agenten stellen die nächste Entwicklungsstufe für SaaS-Lösungen in der Beschaffung dar. Herkömmliche Beschaffungssoftware war meist darauf ausgelegt, manuelle Prozesse zu digitalisieren. Automatisierungssoftware arbeitete basierend auf vorhersehbaren, regelbasierten Abläufen. KI-Assistenten wiederum konnten über Eingaben in natürlicher Sprache Inhalte für Benutzer erstellen und Aktionen empfehlen. Agentenbasierte Systeme gehen noch einen Schritt weiter: Sie planen und handeln im Namen eines Benutzers.

Autonome Beschaffung heißt nicht, Menschen aus dem Prozess auszuschließen. Diese Methode kombiniert vielmehr eine von Agenten gesteuerte Ausführung mit menschlicher Kontrolle. Die Technologie soll hier gezielt die mühsame Koordinierung von Maßnahmen übernehmen, damit sich Beschaffungsteams auf Richtlinien, Ausnahmen und Beurteilungen konzentrieren können.

KI-Agenten, RPA oder generative KI-Copiloten

Ob robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), generative KI-Copiloten oder KI-Agenten – sie alle können den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren. Der entscheidende Unterschied ist, dass sie jeweils unterschiedliche Teile der Arbeit übernehmen. RPA automatisiert eine bekannte Abfolge von Schritten. Ein Copilot unterstützt Menschen bei der Bearbeitung einer Aufgabe. Und ein Agent ist in der Lage, selbst zu bestimmen, wie er eine Aufgabe erledigt, und kann diese eigenständig ausführen. Welche dieser Lösungen die richtige ist, hängt davon ab, wie vorhersehbar der Prozess ist, wie viel Kontext er erfordert und wie viel Autonomie ein Unternehmen der Lösung einräumen möchte.

So arbeiten KI-Agenten im Source-to-Pay-Prozess

Beschaffung ist Teamarbeit, bei der ein einziger Vorgang Aktionen von Einkäufern, Finanzabteilung, juristischen Prüfern, Lieferanten und mehreren spezialisierten Systemen erfordern kann. Läuft dieser Prozess rein manuell über Menschen ab, kommt es bei jeder Übergabe zu Verzögerungen: Eine Person schließt ihren Teil der Arbeit ab, und die nächste übernimmt den folgenden Schritt, sobald sie Zeit dafür hat.

KI-Agenten setzen bei eben diesen Verzögerungen an. Sie können das Anliegen des ursprünglichen Benutzers sofort interpretieren, jeden zulässigen nächsten Schritt einleiten, die richtigen Personen und Agenten kontaktieren und den Prozess am Laufen halten. Eine Anfrage bleibt so nicht mehr zwischen einzelnen Prozessphasen hängen, da die Agenten die Eingabe eines Benutzers in koordinierte Aktionen im gesamten Source-to-Pay-Prozess umsetzen.

Intake-Prozess und Orchestrierung

Coupa Intake & Orchestration mit der Technologie von Tonkean stellt Beschäftigten eine AI Front Door™ für die Beschaffung bereit. Benutzer können Anfragen in natürlicher Sprache über vertraute Kanäle wie Slack, Microsoft Teams oder E-Mail übermitteln und nachverfolgen. Die Plattform erfasst und strukturiert jede Anfrage und leitet sie anschließend automatisch zur Prüfung und Genehmigung weiter.

Sobald eine Anfrage im System eingeht, können KI-Agenten parallel erforderliche Sicherheits-, Finanz- oder IT-Prüfungen veranlassen. Sie interagieren mit den Stakeholdern über die Tools, die diese bereits verwenden, kennzeichnen Ausnahmen, leiten Eskalationen weiter und führen Routineprüfungen eigenständig durch. Nur Probleme, die eine menschliche Einschätzung erfordern, werden an das Team weitergeleitet.

Unternehmen können ihre agentenbasierten Workflows ohne Programmierung selbst anpassen. Die Coupa-Plattform bietet mehr als 250 native Konnektoren und lässt sich so nahtlos an bestehende ERP- und Altsysteme anbinden. Ein vollständiger Austausch von Systemen ist also nicht nötig. Von dieser einheitlichen Orchestrierungsebene aus können Coupa-Agenten unter Einhaltung unternehmensinterner Kontrollmechanismen zusammenarbeiten und Aktionen ausführen. So bleibt die Compliance gewahrt und Unternehmen erhalten einen vollständigen Audit Trail.

Strategisches Sourcing und Warengruppenstrategie

Ziele, bevorzugte Lieferanten, Risikoparameter und Einsparmöglichkeiten – darauf können sich Teams meist einigen. Aber dann wird darauf aufbauend die zugehörige Warengruppenstrategie in isolierten Sourcing-Lösungen manuell neu erstellt, und schon gehen wichtige Aspekte verloren.

Coupa Category Strategy kann dieses Problem lösen. Dieses Coupa-Produkt basiert auf Funktionen von Cirtuo. Mit Coupa Category Strategy erhalten Unternehmen eine Umgebung, in der sie mithilfe bewährter Vorlagen wie der Kraljič-Matrix und SWOT-Analysen gemeinsam Warengruppenstrategien entwickeln können. Da Coupa Category Strategy direkt mit Coupa Sourcing integriert ist, wird eine genehmigte Strategie mit den darin festgelegten Prioritäten direkt in messbare Sourcing-Events überführt. Kunden können so Einsparungen auf Warengruppenebene bis zu 30 % schneller realisieren.

Im Anschluss können Coupa-Agenten auch die Detailarbeit übernehmen, die für die Erstellung und Bewertung von Sourcing-Events erforderlich ist – und zwar deutlich schneller als ein Mensch. So wandelt beispielsweise der Kostenformelagent Anweisungen in einfacher Sprache in präzise Kosten- und Bewertungsformeln um. All diese Funktionen sorgen dafür, dass die Umsetzung von Sourcing-Vorgaben im Einklang mit einer gemeinsam entwickelten Warengruppenstrategie steht.

Lieferantensuche und Risikomanagement

Für eine gute Sourcing-Strategie braucht es einen starken Lieferantenpool. Bisher setzten Unternehmen bei der Lieferantenauswahl meist auf bekannte Lieferantenlisten, punktuelle Recherchen oder auf die bestehenden Netzwerke einzelner Teammitglieder. Effizienter geht der Agent für die Lieferantensuche vor und ermittelt passende Lieferanten ganz ohne manuelle Suche.

Da neue Lieferanten nicht nur Chancen bieten, sondern auch Risiken bergen, ist ein gutes Lieferantenrisikomanagement unerlässlich. Durch die Einbindung von Lieferanteninformationen, Leistungsdaten und Risikobewertungen in den Sourcing-Prozess können Teams potenzielle Lieferanten bewerten und bestehende Lieferantenbeziehungen kontinuierlich überwachen.

Sobald eine Lieferantenbeziehung besteht, kann der Agent für die Lieferantenunterstützung rund um die Uhr häufige Fragen beantworten und Anfragen bis zu 50 % schneller bearbeiten. Von den KI-Agenten profitieren beide Seiten: Der Einkäufer erhält Unterstützung bei der Suche und die Lieferanten erhalten die benötigten Informationen. Verzögerungen im Ablauf können so deutlich reduziert werden.

Anforderungen, Bestellungen und Einkauf

Selbst wenn ein Bedarf bereits genehmigt und ein Lieferant ausgewählt wurde, ist die Umwandlung der Anfrage in eine konforme Anforderung nicht selten mit einer weiteren Übergabe und damit mit weiteren Verzögerungen verbunden. Häufig müssen die Beschäftigten einen Bedarf, eine komplexe Leistungsbeschreibung oder eine angehängte Datei erst in die von einem Beschaffungssystem vorgegebenen strukturierten Felder übertragen. Wenn dann erforderliche Angaben fehlen, muss das Beschaffungsteam nachfassen, bevor die Genehmigung erfolgen kann – so geht wieder Zeit verloren.

Der Agent für die Erstellung von Anforderungen ist in der Lage, komplexe Leistungsbeschreibungen und hochgeladene Dateien zu verstehen, und kann diese in strukturierte Bestellanforderungen umwandeln. Das bedeutet 50 bis 70 % weniger Aufwand. Da der Agent den Kontext der ursprünglichen Anforderung und den Einkaufsprozess kennt, kann er Benutzer gezielt zu den passenden Lieferanten, Verträgen und Genehmigungspfaden leiten. Nach der Genehmigung kann er die Anforderung direkt in eine Bestellung überführen, ohne dass ein anderes Team eingreifen muss.

Rechnungen, Zahlungen und Betrugserkennung

Rechnungen können per E-Mail, als PDF, als elektronisches Dokument oder in anderer Form eingehen. All diese Formate müssen erst in saubere, strukturierte Daten umgewandelt werden, bevor sie bearbeitet werden können. Die KI-Agenten von Coupa können Rechnungen in 276 Sprachen lesen, komplexe Einzelposten extrahieren, Kontierungen anwenden, Ausnahmen klären und benutzerdefinierte Geschäftsdaten erfassen.

Anschließend werden die Rechnungen mit Bestellungen und anderen Transaktionsbelegen abgeglichen, fehlende oder widersprüchliche Angaben ermittelt und Ausnahmen an die jeweiligen Teammitglieder weitergeleitet. Doppelte Rechnungen und ungewöhnliche Transaktionsmuster, die auf Fehler oder Betrug hindeuten, werden gekennzeichnet.

So werden fehlerfreie Rechnungen genehmigt und bezahlt, während verdächtige oder unvollständige Transaktionen zur Überprüfung zurückgestellt werden. Da KI-Agenten Routinerechnungen von echten Ausnahmen trennen, können mehr Rechnungen automatisch verarbeitet werden. Dem Finanzteam bleibt dadurch mehr Zeit für die Fälle, die menschliche Kontrolle erfordern.

Praktische Anwendungsfälle und Beispiele für KI-Agenten in der Beschaffung

Den größten Mehrwert bieten KI-Agenten, wenn ihnen eine klar definierte Aufgabe mit einem messbaren Geschäftsergebnis zugewiesen wird. Zahlreiche spezialisierte Coupa-Agenten für den Beschaffungsprozess können den Aufwand für die Erstellung von Anforderungen reduzieren, Sourcing-Events schneller abwickeln, die Lieferantenbetreuung verbessern und dabei helfen, Kosten durch eventuelle Ausfälle zu minimieren. Im Folgenden stellen wir einige ausgewählte Agenten vor, die konkrete Reibungspunkte beseitigen können, und zeigen ihre potenziellen Auswirkungen auf.

Auf unserer Seite mit KI-Anwendungsfällen (derzeit auf Englisch) finden Sie eine Liste aller Agenten und Workflows von Coupa.

Agent für Warengruppenberatung

Liefert fundierte Marktinformationen und Strategieempfehlungen für spezifische Ausgabenkategorien.

Agent für die Erstellung von Anfragen

Wandelt unorganisierte Vertragsanhänge in strukturierte, umsetzbare Serviceanforderungen um.

• 20 bis 30 % weniger Kauf- oder Serviceanforderungen
• 50 bis 70 % weniger Aufwand bei der Erstellung von Kauf- oder Serviceanforderungen

Agent für die Erstellung von Sourcing-Events

Erstellt anhand der relevantesten Vorlagen RFPs aus Verträgen, Anforderungen und Anforderungspositionen.

• 20 bis 40 % schnellere Erstellung von Sourcing-Events
• 10 % mehr Sourcing-Events
• 2 bis 6 % höhere Ausgabenkontrolle
• 20 % schnellere Durchlaufzeit beim Lieferanten-Sourcing
• 5 bis 8 % mehr verwaltete Ausgaben

Agent für die Lieferantenunterstützung

Automatisiert Antworten auf routinemäßige Lieferantenanfragen, etwa zum Zahlungsstatus.

• 50 % schnellere Bearbeitung von Lieferantenanfragen
• 20 % schnelleres Lieferanten-Onboarding; niedrigere Supportkosten

Agent für die Lieferantensuche

Ermittelt neue, geprüfte Lieferanten basierend auf Risiko- und ESG-Scores.

• 0,5 bis 0,75 % weniger Kosten durch Ausfälle

Ergebnisse bei Kunden

• Air Methods: Einsparungen von 20 Millionen US-Dollar im ersten Jahr und kürzere Durchlaufzeiten für Rechnungen
• Casey’s: 200 Millionen US-Dollar eingespart und 90 % der Rechnungen mit Bestellbezug
• Cooper Standard: 80 % Automatisierungsquote bei der Rechnungsstellung

Risiken, Einschränkungen und der Vertrauensaspekt

Genau die Autonomie, die KI-Agenten so nützlich macht, kann zum Problem werden, wenn etwas schiefgeht. Die Folgen wiegen dann ungleich schwerer. Eine unzutreffende Empfehlung eines Assistenten kann ignoriert werden. Ein Agent hingegen, der berechtigt ist, Anfragen zu erstellen, Lieferanten zu kontaktieren oder Zahlungen zu veranlassen, kann auch bei unvollständigen Daten oder in einer falsch verstandenen Absicht aktiv werden.

KI-Agenten stehen noch am Anfang ihrer Entwicklung. Kein Wunder also, dass nur bei 11 % der befragten Unternehmen in einem Bericht von Deloitte agentenbasierte Systeme tatsächlich im Produktivbetrieb im Einsatz sind. Und Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der Projekte mit agentenbasierter KI wieder eingestellt werden – wegen ausufernder Kosten, unklarem geschäftlichem Nutzen unklar oder fehlenden Risikokontrollen. Integrationen in Altsysteme können komplex sein, und fragmentierte Daten ohne ausreichenden Geschäftskontext können die Entscheidungen eines Agenten beeinträchtigen. Agenten in einem fehlerhaften Prozess führen lediglich dazu, dass dieser Prozess schneller fehlschlägt.

Deshalb gilt: Unternehmen müssen den Agenten unbedingt Berechtigungen entsprechend dem Risiko der jeweiligen Aktion erteilen. Routineaufgaben mit geringem Risiko können autonom ausgeführt werden, wichtige oder besonders sensible Entscheidungen sollten hingegen von Menschen geprüft und genehmigt werden. Es braucht Leitlinien und Vorgaben, die klar festlegen, auf welche Lieferanten, Daten, Ausgaben und Systeme ein Agent zugreifen darf. Ausnahmen unterliegen menschlicher Kontrolle (das sog. Human-in-the-Loop-Prinzip) und Audit Trails dokumentieren jede Aktion sichtbar und nachvollziehbar.

Die Agenten von Coupa basieren auf von unserer Community generierten Ausgabendaten und stützen sich auf kundenspezifischen Kontext und Kontrollmechanismen auf unserer Plattform. Mit Agent Studio können Coupa-Kunden zudem eigene Agenten erstellen und diese in der sicheren Umgebung von Coupa bereitstellen. Das trägt dazu bei, dass die Agenten präziser handeln, die Risiken geringer sind und der Nutzen höher ausfällt.

Erste Schritte mit KI-Agenten in der Beschaffung

Meist kommt die Weisung zur Einführung von KI aus der Führungsetage und es wird ein entsprechendes KI-Programm gestartet. Unsere Erfahrung hat gezeigt: Unternehmen sollten zunächst ein konkretes Problem identifizieren, das mithilfe von KI gelöst werden soll. Eine schrittweise und gezielte Einführung von KI-Agenten bringt Unternehmen schneller einen Mehrwert.

• Datenbereitschaft prüfen: Ermitteln Sie, welche Systeme, Dokumente, Richtlinien und geschäftlichen Hintergrundinformationen ein Agent für seine Arbeit benötigt. Agenten auf einer integrierten Plattform wie Coupa können auf verknüpfte Transaktionsdaten, Richtlinien, Workflows und Kontrollmechanismen zugreifen, ohne den Kontext von Aufgaben aus verschiedenen nachträglich hinzugefügten Systemen rekonstruieren zu müssen.
• Anwendungsfall mit hohem Reibungsverlust und geringem Risiko auswählen: Suchen Sie nach wiederkehrenden Aufgaben, bei denen es zu Verzögerungen kommt, die aber klaren Entscheidungskriterien folgen. Bestellanforderungen bearbeiten, häufig gestellte Fragen von Lieferanten beantworten oder Ausnahmefälle bei Rechnungen weiterleiten – Aufgaben wie diese stellen kein übermäßiges Risiko dar, können aber einen messbaren Mehrwert für ein Unternehmen bieten.
• Befugnisse des Agenten definieren: Legen Sie fest, auf welche Daten und Systeme der Agent zugreifen darf, welche Aktionen er autonom ausführen kann und welche Entscheidungen von Menschen genehmigt werden müssen. Definieren Sie klare Eskalationswege für Ausnahmefälle oder Unsicherheiten. Navi™ Agent Studio bietet Coupa-Kunden eine kontrollierte Umgebung, in der sie eigene Agenten erstellen und bereitstellen können.
• Ergebnisse messen: Legen Sie Referenzwerte für Durchlaufzeit, manuellen Aufwand, Ausnahmequoten, Bearbeitungskosten und Compliance fest. Vergleichen Sie die Leistung des Agenten mit diesen Ausgangswerten und verlassen Sie sich nicht auf einen allgemeinen Eindruck seiner Leistung und Produktivität.

Mit diesem Ansatz machen Unternehmen nach und nach die nötigen Schritte hin zur autonomen Beschaffung und behalten gleichzeitig die Kontrolle darüber, wie schnell der autonome Handlungsspielraum erweitert wird.

Die Zukunft der autonomen Beschaffung

Ein universell einsetzbarer Super-Agent, der sämtliche Entscheidungen trifft – so oder so ähnlich sieht das Bild aus, das viele im Kopf haben, wenn sie sich die Zukunft der Beschaffung vorstellen. Doch so wird diese Zukunft wohl nicht aussehen.

Menschen bleiben auch weiterhin unverzichtbar, denn die Beschaffung wird von menschlichen Bedürfnissen und Ambitionen bestimmt. Deshalb wird es in der autonomen Beschaffung eher eine koordinierte digitale Belegschaft aus spezialisierten Agenten geben. Jeder dieser Agenten ist auf eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Fachgebiet spezialisiert und arbeitet mit Beschaffungsexperten zusammen.

In der Praxis könnte dann etwa ein Intake-Agent die Anfrage eines Beschäftigten auswerten und den relevanten Kontext an weitere Agenten weitergeben, die Lieferanten ermitteln, Risiken bewerten, Vertragsbedingungen prüfen, das verfügbare Budget bestätigen und die Transaktion vorbereiten. Die Agenten warten also nicht darauf, dass nacheinander alle Personen oder Systeme ihren Teil der Arbeit erledigen, sondern sie arbeiten parallel und melden, wenn der Mensch eingreifen muss.

Genau diese agentenübergreifende Ausführung unterstützt Navi Connect. Damit können Agenten Kontextinformationen austauschen und Aktionen über verbundene Systeme hinweg ausführen, während Coupa ein kontrolliertes Aufzeichnungssystem bereitstellt. Mit zunehmendem Vertrauen in die KI-Agenten und in das gesamte System können dann immer mehr Routineschritte nicht nur empfohlen, sondern direkt ausgeführt werden. Beschaffungsexperten müssen so weniger Zeit aufwenden, um Genehmigungen einzuholen und Übergaben zu koordinieren. Stattdessen können sie sich darauf konzentrieren, Strategien festzulegen, Leitlinien zu definieren, wichtige Vereinbarungen auszuhandeln und Lieferantenbeziehungen zu pflegen.

Fragen und Antworten

Was ist der Unterschied zwischen agentenbasierter KI und Beschaffungsautomatisierung?

Automatisierung folgt vordefinierten Regeln und führt immer dieselben Schritte aus, sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Agentenbasierte KI kann ein Ziel interpretieren, die erforderlichen Schritte bestimmen und innerhalb festgelegter Vorgaben systemübergreifend Maßnahmen ergreifen. Automatisierung eignet sich am besten für vorhersehbare Prozesse. Agenten können hingegen Aufgaben koordinieren, die Kontextverständnis, Anpassungsfähigkeit und die Interaktion mit Menschen oder anderen Agenten erfordern.

Ersetzen KI-Agenten Beschaffungsteams?

Nein, aber KI-Agenten werden die Arbeitsweise von Beschaffungsexperten stark verändern. Während die Agenten Routineaufgaben wie Recherchen, Dateneingaben, Nachverfolgungen, Weiterleitungen und die Koordination von Prozessen übernehmen, bleiben taktische Aufgaben wie die Strategieentwicklung, die Pflege von Lieferantenbeziehungen, das Festlegen von Vorgaben oder auch kritische Entscheidungen weiterhin in der Hand von Menschen.

Wie verbessern KI-Agenten das Sourcing?

KI-Agenten verbessern das Sourcing, indem sie die Warengruppenstrategie direkter mit deren Umsetzung verknüpfen. Sie können Teams dabei unterstützen, potenzielle Lieferanten zu ermitteln, Sourcing-Events vorzubereiten, in einfacher Sprache formulierte Anforderungen in Kosten- und Bewertungsformeln zu überführen und Abstimmungsprozesse zu koordinieren. Da Agenten Routineaufgaben sofort erledigen und Entscheidungen kennzeichnen, die von Menschen geprüft werden müssen, können sie Sourcing-Zyklen verkürzen, ohne die Beschaffungsexperten von strategischen Entscheidungen auszuschließen.

Können KI-Agenten mit bestehenden Beschaffungs- und ERP-Systemen zusammenarbeiten?

Wenn die erforderlichen Integrationen und Berechtigungen vorhanden sind, lassen sich KI-Agenten systemübergreifend in bestehenden Beschaffungs-, ERP-, Kommunikations- und Geschäftssystemen einsetzen. Eine Orchestrierungsplattform bildet den umspannenden Rahmen für diese Systeme und gewährt den Agenten Zugriff auf die zugehörigen Daten, Richtlinien und Workflows. Unternehmen können so agentenbasierte Funktionen einführen, ohne die gesamte Technologieumgebung ersetzen zu müssen.

Wie können Beschaffungsteams für einen sicheren Einsatz von KI-Agenten sorgen?

Jeder Agent sollte nur Zugriff auf die Daten, Systeme und Aktionen erhalten, die er für seine Aufgabe benötigt. Routineschritte können autonom ausgeführt werden, sensible oder wichtige Entscheidungen sollten hingegen unbedingt von Menschen geprüft und genehmigt werden. Außerdem sind festgelegte Eskalationswege nötig. Darüber hinaus muss die Leistung der Agenten überwacht und es müssen Audit Trails geführt werden. Diese belegen, welche Aktionen die einzelnen Agenten mit welchen Informationen ausgeführt haben und wann ein Mensch eingegriffen hat.