Generative künstliche Intelligenz (GenAI) verändert die Art und Weise, wie wir Lieferketten managen. Eine Accenture-Studie zeigt, dass bereits über die Hälfte der Lieferkettenprozesse durch GenAI automatisiert oder erweitert werden können. Obwohl die Bedeutung der Technologie bekannt ist, verläuft die Umsetzung zögerlich.
Der Einkauf, bisher einerseits von manuellen und repetitiven Aufgaben geprägt und andererseits auf enorme Information und Daten angewiesen, steht vor einem Wandel. Denn das Anwendungsfeld von generativer künstlicher Intelligenz ist groß und reicht von Sourcing und Lieferantenmanagement über Risikomanagement und Bedarfsplanung bis hin zu funktionsübergreifende Themen wie Nachhaltigkeit und Resilienz.
Diese GenAI-Anwendungen können Routineaufgaben in vielen Branchen automatisieren und strategische Entscheidungsprozesse durch schnelle Datenaufbereitung vereinfachen.
Darüber hinaus transformiert die Integration von GenAI in das Lieferantenmanagement auch die Identifikation und Kommunikation mit bestehenden und potenziell neuen Lieferanten bis hin zu Vertragsverhandlungen. KI-gesteuerte virtuelle Assistenten können die Vorbereitung und den Versand von Lieferantenmitteilungen wie Preisanpassungen oder Vertragsverlängerungen automatisieren.
Diese Automatisierung reduziert nicht nur den Verwaltungsaufwand, sondern sorgt auch für Konsistenz und Compliance bei allen Lieferanteninteraktionen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz für diese Aufgaben können sich die Einkaufsabteilungen auf strategischere Prioritäten wie den Aufbau von Beziehungen und die Entwicklung von Lieferanten konzentrieren, was letztendlich einen Mehrwert für die Organisation des Unternehmens schafft.
Risiken intelligenter managen und Lieferanten sourcen
Das Risikomanagement ist ein weiterer kritischer Bereich zur Sicherstellung effizienter Lieferketten, in dem GenAI von großem Wert ist. So können KI-basierte Tools zur Lieferantensuche schnell Risiken im Lieferantenstamm identifizieren und analysieren, alternative Zulieferer empfehlen und Strategien zur Minderung potenzieller Störungen vorschlagen.
Gerade weil in den letzten Jahren durch Pandemien, politische Unruhen, Wetterphänomene oder blockierte Transportwege eine Vielzahl an Störfaktoren hinzukamen, ist eine schnelle Reaktion auf ein Ereignis und die automatisierte Lösungsfindung wertvoller denn je.
Das „Risiko“ Lieferant kann mit GenAI ebenso schnell erkannt und Probleme im Vorfeld minimiert werden. Ganze Lieferantenportfolios können anhand von Kriterien, wie finanzielle Stabilität, historische Leistung und geopolitische Exposition bewertet werden.
Echte Nachhaltigkeit mit KI-Tools sicherstellen
Aber auch über die traditionellen Einkaufsaufgaben hinaus bietet KI einen erheblichen Mehrwert. Hier sind insbesondere funktionsübergreifende Bereiche wie Nachhaltigkeit und Resilienz der Lieferkette zu nennen.
Im Bereich der Nachhaltigkeit kann GenAI die Erfassung und das Reporting von Nachhaltigkeitskennzahlen automatisieren und Unternehmen dabei helfen, ihre Umweltauswirkungen entlang der Lieferkette zu überwachen.
Darüber hinaus kann KI dabei unterstützen, andere Unternehmen auf ihren Reifegrad an Nachhaltigkeit zu untersuchen und so neue potenzielle Lieferanten identifizieren, die zu den eigenen Nachhaltigkeitsansprüchen und denen der Kunden passen.
Wettbewerbsvorteile durch GenAI erarbeiten
Die potenziellen Vorteile von GenAI im Supply Chain Management sind ohne Zweifel beträchtlich. Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung im Einkauf ist nach wie vor die Verfügbarkeit und Qualität der vorhandenen Daten. Generative KI ist auf große Datensätze angewiesen, um genaue Einblicke zu liefern, aber viele Organisationen kämpfen immer noch mit fragmentierten Datenquellen, schlechter Datenqualität oder unzureichender Datenabdeckung.
Auch die Technologie selbst steht in der Kritik. Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen wird häufig in Frage gestellt und als intransparent bewertet.
Gerade in Zeiten, die eher von Unbeständigkeit als von Stabilität geprägt sind, ist es wichtig, die Wettbewerbsfähigkeit durch innovative Technologien zu erhalten oder sogar zu steigern. Damit dies gelingt, müssen Unternehmen die bestehenden Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Algorithmen-Transparenz und ethische Governance besser jetzt als später angehen.
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Beschaffung aktuell
Dieser Beitrag ist Teil einer Kooperation zwischen der Lehmanns Media GmbH und der Beschaffung aktuell.
