Agentic AI. Generative AI. Procurement-Copiloten. Automatisierte Workflows.
Die Welt des Einkaufs scheint auf dem Sprung in ein neues Zeitalter – geprägt von künstlicher Intelligenz (KI), die Prozesse nicht nur unterstützt, sondern komplett verändert. Besonders Agentic AI, also vernetzte, autonome KI-Agenten, gilt als Gamechanger: Sie führen Aufgaben eigenständig aus, bewerten Risiken und leiten Entscheidungen ein – ohne ständige menschliche Eingaben.
Doch die Realität sieht oft anders aus.
Zahlreiche Initiativen, kaum Wirkung – woran scheitert KI im Einkauf?
Dabei sind die langfristigen Potenziale enorm: Laut McKinsey könnten KI-Technologien den globalen Unternehmenswert um bis zu 4,4 Billionen US-Dollar jährlich steigern – vorausgesetzt, sie werden richtig angewendet. Für den Einkauf bedeutet das unter anderem bis zu 40 % Einsparpotenzial bei operativen Aufgaben, verbesserte Prognosequalität und deutlich schnellere Durchlaufzeiten in Beschaffungsprozessen.
Trotzdem zeigt sich in der Praxis: Laut einer aktuellen Studie von BCG haben 74 % der Unternehmen noch keinen echten Mehrwert aus ihren KI-Initiativen gezogen – nur 4 % gelten überhaupt als „AI-reife Organisationen“.
Auch Gartner kommt zu einem ähnlichen Ergebnis: 86 % der Unternehmen, die KI im Einkauf eingeführt haben, berichten von keinem signifikanten ROI.
Das wirft zentrale Fragen auf: Wie kann eine Technologie mit so viel Potenzial so wenig Wirkung entfalte
- Fehlende strategische Use Cases – viele Unternehmen starten mit dem Tool, nicht mit dem Problem. Ohne einen konkreten geschäftlichen Anwendungsfall bleibt KI ein technisches Experiment.
- Unklare Zielsetzungen – Wer keine klaren KPIs definiert, kann auch keinen Erfolg messen. KI-Projekte verpuffen häufig, weil sie nicht mit dem Unternehmenserfolg verknüpft sind.
- Mangelndes Change Management – KI verändert Rollen, Prozesse und Erwartungen. Doch viele Unternehmen unterschätzen, wie viel interne Kommunikation, Schulung und Begleitung es braucht, damit neue Technologien auch wirklich angenommen werden.
- Datenprobleme – Schlechte Datenqualität oder mangelnde Datenverfügbarkeit blockieren Automatisierung. KI ist auf strukturierte, saubere Daten angewiesen – und auf Systeme, die diese zugänglich machen. Je mehr davon, desto besser!
- Technologie-Silos – Isolierte KI-Lösungen ohne Integration in bestehende Systeme bringen keinen echten Mehrwert. Ohne durchgängige Prozessketten bleibt der Output der KI fragmentiert und schwer nutzbar.
Fazit: Noch kein Durchbruch – aber eine große Chance
Die Bilanz mag ernüchternd sein, doch sie ist kein Grund zur Resignation. Vielmehr zeigt sie: Der Reifegrad für KI im Einkauf wächst – aber nur dort, wo Strategie, Technologie und Mensch zusammenspielen.
KI im Einkauf steckt nicht in einer technischen Sackgasse – sondern oft in einer strategischen. Wer aus den Fehlern der frühen Projekte lernt, kann Agentic AI gezielt dort einsetzen, wo sie echten Mehrwert bringt.
Zugleich ist klar: Das Potenzial von KI ist gewaltig – viele Studien zeigen, dass KI langfristig enorme Effizienzgewinne, Qualitätsverbesserungen und schnellere Entscheidungsprozesse ermöglichen kann. Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um dieses Potenzial auch in die Realität zu überführen.
Wie das gelingt – und wie der Mensch dabei weiterhin eine zentrale Rolle spielt – zeigen wir im nächsten Teil dieser Serie: mit konkreten Beispielen, Handlungsempfehlungen und einem Blick auf erfolgreiche Projekte aus der Praxis.
Quellen:
BCG: Eine BCG-Studie (2025) zeigt, dass 74 % der Unternehmen noch keinen echten Mehrwert aus ihren KI-Initiativen gezogen haben – nur 4 % gelten als „AI-reife Organisationen“. Unternehmen, die Prozesse wie Sourcing oder Vertragsanalyse mit Agentic AI automatisiert haben, berichten von Zeitersparnissen von bis zu 50 %. (Quelle)
Gartner: Laut Gartner berichten 86 % der Unternehmen, die KI im Einkauf eingeführt haben, von keinem signifikanten ROI. (Quelle)
The Hackett Group: Aus der 2025 CIO-Agenda geht hervor, dass 89 % der Unternehmen mittlerweile GenAI-Initiativen aktiv vorantreiben – ein massiver Anstieg gegenüber 16 % im Vorjahr. (Quelle)
