Der Aufstieg der Automatisierung im Einkauf

Der Einkauf erlebt derzeit eine stille, aber tiefgreifende Revolution. Während globale Lieferketten zunehmend komplexer werden und Führungskräfte mehr Effizienz fordern, erweist sich Automatisierung als entscheidender Hebel für die Transformation.

Im Mittelpunkt dieser Entwicklung stehen zwei oft missverstandene Technologien: Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI).  

Trotz aller Diskussionen rund um beide Technologien fällt es vielen Fachleuten schwer, die Unterschiede zwischen RPA und KI im Einkauf klar zu erkennen. Worin unterscheiden sich die beiden? Wo liegen ihre Stärken? Und wie können sie strategisch kombiniert werden, um messbaren Mehrwert zu schaffen?

Im Einkauf liegt der entscheidende Unterschied zwischen RPA und KI in der Komplexität der Aufgaben, für die sie jeweils am besten geeignet sind. RPA eignet sich besonders für konsistente, regelbasierte Prozesse, während KI darauf ausgelegt ist, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und dynamische Entscheidungen zu unterstützen. Für viele Teams ist jedoch nicht immer klar, wo die eine Technologie aufhört und die andere beginnt – eine Frage, die wir im weiteren Verlauf des Artikels näher betrachten werden.

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Dieser Artikel beleuchtet die grundlegenden Unterschiede zwischen RPA und KI, stellt praxisnahe Anwendungsfälle im Einkauf vor und zeigt auf, wie Unternehmen beide Technologien zusammenführen können, um eine zukunftsfähige Einkaufsfunktion aufzubauen. Dabei gehen wir auch auf zentrale Entscheidungsfragen ein – wie etwa, wann RPA oder KI die bessere Wahl ist und wie sie jeweils effektiv genutzt werden können.

Was ist RPA im Einkauf? Das digitale Arbeitstier

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, die Software-Bots einsetzt, um regelbasierte, repetitive Aufgaben auszuführen. Im Einkauf bedeutet das häufig die Automatisierung routinemäßiger Aktivitäten wie Rechnungsabgleich, Dateneingabe oder Dokumentenweiterleitung.

Anstatt ganze Prozesse zu ersetzen, eignet sich RPA besonders gut für einzelne, strukturierte Schritte, die mit Präzision und Geschwindigkeit ausgeführt werden können.

Wann RPA im Einkauf sinnvoll ist

RPA ist besonders effektiv bei Aufgaben mit hohem Volumen und klaren Regeln, die Genauigkeit und Konsistenz erfordern, aber wenig Interpretationsspielraum lassen. Diese Aufgaben binden oft unverhältnismäßig viel Arbeitszeit – obwohl sie wenig strategischen Wert bieten.

RPA eignet sich vor allem dann, wenn:

• Prozesse vorhersehbar und wiederholbar sind,
• Daten strukturiert und einheitlich formatiert vorliegen,
• das Ziel ist, manuelle Ineffizienzen zu beseitigen.

In solchen Szenarien entfaltet RPA sein volles Potenzial – insbesondere bei stabilen, hochvolumigen Aufgaben mit hohen Anforderungen an Präzision und Effizienz.

Typische Anwendungsfälle von RPA im Einkauf:

• Rechnungsverarbeitung: Extrahiert Rechnungsdaten, gleicht sie mit Bestellungen ab und leitet sie zur Freigabe weiter.
• Bestellanforderungen: Erstellt automatisch Bestellungen basierend auf Anfragen und definierten Regeln.
• Lieferantenstammdaten: Automatisiert Onboarding, Prüfungen und Datenpflege.
• Vertragsmanagement: Meldet bevorstehende Fristen, initiiert Verlängerungen und pflegt Compliance-Protokolle.
• Interne Audits: Bietet Audit-Trails für regulierte Branchen wie Pharma und Luftfahrt.

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Beispiel: Ein multinationaler Industriekonzern setzte RPA zur Automatisierung des Rechnungsabgleichs ein – mit 65 % kürzerer Durchlaufzeit und 90 % weniger manuellen Fehlern.  

Fazit: RPA ist ideal für strukturierte, regelbasierte Einkaufsprozesse, bei denen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit entscheidend sind.

Was ist KI im Einkauf? Die vorausschauende Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Technologien, die in der Lage sind, kognitive Funktionen wie Lernen, Schlussfolgern und Entscheidungsfindung zu simulieren. Im Beschaffungskontext zeichnet sich KI in Bereichen aus, die Dateninterpretation, Prognosen und Optimierung erfordern.

Im Gegensatz zu RPA, das Aufgaben einfach ausführt, liefert KI-Erkenntnisse – und unterstützt Einkaufsverantwortliche bei besseren, schnelleren und fundierteren Entscheidungen.  

Wann KI im Einkauf sinnvoll ist

KI ist besonders leistungsfähig, wenn Prozesse Mustererkennung, Anpassungsfähigkeit oder datengetriebene Entscheidungen erfordern. Sie spielt ihre Stärken vor allem bei unstrukturierten oder großen Datenmengen sowie bei Bedarf an Vorhersagen aus.

KI eignet sich besonders, wenn:

• Strategische Entscheidungen durch Daten gestützt werden müssen,
• mit unstrukturierten oder komplexen Daten gearbeitet wird,
• Prognosen oder Optimierungen im Fokus stehen.

Diese Eigenschaften machen KI besonders wertvoll in strategischen Einkaufsszenarien. Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie KI tiefere Einblicke und größere Flexibilität ermöglicht:

Typische Anwendungsfälle von KI im Einkauf:

• Ausgabenanalyse: Klassifiziert und analysiert Einkaufsdaten zur Identifikation von Einsparpotenzialen.
• Risikobewertung von Lieferanten: Überwacht interne und externe Risikofaktoren, um Störungen frühzeitig zu erkennen.
• Prognosen: Sagt Nachfragetrends auf Basis historischer Daten und Marktdynamiken voraus.
• Verhandlungsunterstützung: Gibt Empfehlungen zu optimalen Vertragsbedingungen basierend auf Benchmarks und bisherigen Erfolgen.
• Lieferantensegmentierung: Gruppiert Anbieter nach Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz und ESG-Kriterien.
• Conversational AI: Chatbots unterstützen in Echtzeit bei der Kommunikation mit Lieferanten und internen Prozessen.

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Beispiel: Ein führendes Elektronikunternehmen nutzte KI zur Analyse historischer Preis- und Marktdaten und konnte dadurch Verhandlungen zum optimalen Zeitpunkt führen – mit 12 % Einsparungen in nur einem Quartal.

Fazit: KI eignet sich besonders für datenintensive, strategische Szenarien mit hoher Komplexität und dem Bedarf an vorausschauender Intelligenz.  

Wenn Sie mehr erfahren möchten, lesen Sie unseren Artikel über die 11 Schritte für eine erfolgreiche Implementierung von KI im Einkauf.

RPA vs. KI im Einkauf: Was ist der Unterschied?

Nachdem wir betrachtet haben, wie RPA und KI jeweils eigenständig im Einkauf eingesetzt werden können, ist es hilfreich, ihre zentralen Fähigkeiten direkt gegenüberzustellen. Das erleichtert das Verständnis ihrer Unterschiede – insbesondere im Hinblick darauf, wie sie sich in eine übergreifende Automatisierungsstrategie einfügen.

Beide Technologien zielen zwar auf Prozessautomatisierung ab, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze und bringen verschiedene Stärken mit. RPA basiert auf strukturierten, regelbasierten Abläufen und eignet sich besonders für repetitive Aufgaben mit klaren Vorgaben. KI hingegen simuliert kognitive Fähigkeiten – sie erkennt Muster, lernt aus Daten und trifft Prognosen, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.

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Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend – aber es ist ebenso wichtig, über den reinen Vergleich hinauszugehen und zu überlegen, wie RPA und KI zusammenwirken können. Anstatt sie als konkurrierende Technologien zu betrachten, nutzen zukunftsorientierte Beschaffungsteams ihr kombiniertes Potenzial.

RPA und KI im Einkauf: Gemeinsam besser

Aufbauend auf ihren jeweiligen Stärken setzen Unternehmen zunehmend auf Intelligent Process Automation (IPA) – ein Ansatz, der die Präzision von RPA mit der Anpassungsfähigkeit von KI kombiniert.

Durch die Integration beider Technologien entstehen Prozesse, die nicht nur schnell und fehlerfrei, sondern auch intelligent, reaktionsfähig und zukunftssicher sind. KI erkennt, was getan werden muss – RPA sorgt für eine effiziente und skalierbare Umsetzung.

Beispielhafter Workflow:

1. KI erkennt ein Lieferverzögerungsrisiko bei einem wichtigen Anbieter.
2. RPA pausiert automatisch offene Bestellungen bei diesem Lieferanten.
3. KI empfiehlt alternative Anbieter basierend auf Performance- und Preisdaten.
4. RPA startet automatisch das Onboarding des neuen Anbieters.

Diese Kombination versetzt Einkaufsteams in die Lage, flexibel auf Veränderungen zu reagieren, Lieferantenbeziehungen zu optimieren und operative Risiken zu reduzieren – ohne Geschwindigkeit oder Genauigkeit einzubüßen.

Kurz gesagt: Die Zukunft des Einkaufs liegt nicht in der Entscheidung zwischen RPA oder KI – sondern im gezielten Einsatz beider Technologien, um intelligentere und widerstandsfähigere Prozesse zu gestalten.

Best Practices für die Einführung von RPA und KI im Einkauf

Eine erfolgreiche Implementierung von IPA erfordert einen strukturierten Ansatz, der Prozesse und Stakeholder gleichermaßen berücksichtigt.

Empfohlene Maßnahmen:

1. Durchführung eines Prozess-Audits zur Identifikation repetitiver Abläufe und Analyseengpässe.
2. Priorisierung von „Quick Wins“ mit RPA, die schnelle Mehrwert liefern.
3. Sicherstellung der Datenqualität – denn KI ist auf saubere, konsistente Daten angewiesen.
4. Auswahl integrierter Plattformen mit nativer RPA- und KI-Funktionalität.
5. Entwicklung einer Change-Management-Strategie zur Kommunikation, Schulung und Erfolgsmessung.

Fazit: Strategischen Mehrwert durch Automatisierung freisetzen

Der Einkauf entwickelt sich zunehmend zu einer strategischen Geschäftsfunktion – und Technologien wie RPA und KI sind entscheidende Werkzeuge auf diesem Weg.

RPA sorgt für skalierbare, fehlerfreie Abläufe. KI ergänzt diese durch Intelligenz und Voraussicht. Gemeinsam schaffen sie ein Einkaufsmodell, das nicht nur effizient, sondern auch anpassungsfähig und vorausschauend ist.

Wer die Stärken beider Technologien kennt und gezielt einsetzt, kann Automatisierungsstrategien entwickeln, die kurzfristige Effizienzgewinne und langfristigen strategischen Nutzen vereinen.

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FAQs: RPA vs. KI im Einkauf