„Wir wollen dafür sorgen, dass KI die richtige Entscheidung verstehen kann.“

KI hält mit hoher Geschwindigkeit Einzug in den Einkauf. Sprachmodelle analysieren Dokumente, vergleichen Angebote, suchen Informationen und formulieren Empfehlungen. Doch bedeutet mehr KI automatisch auch bessere Einkaufsentscheidungen? Hartmut Schwadtke, CEO und Gründer von Futura Solutions, erklärt im Interview, warum er deshalb lieber von Procurement Intelligence spricht, weshalb Geschäftskontext für KI entscheidend wird und welche besondere Rolle SAP, Procurement Know-how, Skills und Capabilities dabei spielen.

Herr Schwadtke, alle sprechen über KI im Einkauf. Warum sprechen Sie lieber über Procurement Intelligence?

Weil KI zunächst nur eine Technologie ist. Unternehmen sollten sich eher fragen, wie sie bessere Einkaufsentscheidungen treffen. An Informationen fehlt es meist eben nicht. Sie liegen in SAP, Ausschreibungen, Angeboten, Verträgen oder Lieferantendaten. Entscheidend ist, sie im richtigen Geschäftskontext zu verstehen.

Genau deshalb sprechen wir über Procurement Intelligence: Damit meine ich KI, die den Geschäftskontext eines Unternehmens kennt und Einkaufswissen auf eine konkrete Entscheidung anwendet.

Was fehlt der KI heute, um wirklich bessere Einkaufsentscheidungen zu ermöglichen?

Vor allem fehlt ihr eben der Geschäftskontext. Ein KI-Modell kann Texte verstehen, Informationen extrahieren und Angebote vergleichen. Aber damit weiß es noch nicht, was diese Informationen für eine konkrete Einkaufsentscheidung bedeuten.

Ist der Preis gut? Passt der Lieferant? Welche Erfahrungen haben wir gemacht? Welche Anforderungen und Alternativen gibt es? Was wissen wir bereits aus SAP? Erst im Zusammenhang entsteht aus Daten eine Entscheidungsgrundlage. Was die KI kann, ist die eine Frage. Ob sie den Kontext der Entscheidung versteht, ist die andere.

Was bedeutet Geschäftskontext konkret?

Geschäftskontext bedeutet, dass Informationen nicht isoliert betrachtet werden. Nehmen wir einen Angebotspreis von 100 Euro. Für sich genommen sagt diese Zahl wenig aus. Relevant wird sie erst im Zusammenhang mit Menge, Spezifikation, bisherigen Preisen, Marktentwicklung, Konditionen, Lieferant und möglichen Alternativen.

Ein erfahrener Einkäufer stellt solche Zusammenhänge aufgrund seines Wissens und seiner Erfahrung her. Wenn KI ihn bei Entscheidungen unterstützen soll, müssen wir ihr diesen Kontext ebenfalls zugänglich machen. Dabei geht es nicht darum, der KI möglichst viele Daten zu geben. Sie benötigt nur den richtigen, freigegebenen Kontext für die konkrete Aufgabe.

Welche Rolle spielt SAP dabei?

Eine zentrale. In SAP befindet sich in vielen Unternehmen ein wesentlicher Teil des belastbaren Geschäftskontextes. Denn dort finden sich beispielsweise Bedarfe, Bestellungen, Materialien, Lieferanten, Konditionen und historische Transaktionen. Vor allem aber bildet SAP reale Geschäftsprozesse ab.
Für Procurement Intelligence ist SAP deshalb weit mehr als eine zusätzliche Datenquelle. Da arbeiten wir anders als die meisten: Unsere Anwendungen laufen im SAP-System selbst, auf dem SAP-Datenmodell.
Wir müssen die Verbindung zu diesem Geschäftskontext also nicht erst für KI neu schaffen, sondern können auf einer über viele Jahre gewachsenen Integration aufbauen.

Aber der gesamte Kontext einer Einkaufsentscheidung befindet sich doch nicht in SAP?

Richtig. Weitere relevante Informationen entstehen beispielsweise in Ausschreibungen, Angeboten, Verträgen, technischen Unterlagen und Bewertungen. Hinzu kommen externe Informationen wie Marktdaten, Preisentwicklungen oder Bonitätsinformationen.

Die Aufgabe besteht deshalb darin, diese unterschiedlichen Informationen für eine konkrete Entscheidung nutzbar zu machen. Und zwar dort, wo sie entstehen und verantwortet werden. Ein neuer zentraler KI-Datentopf würde eine zweite Wahrheit schaffen, die niemand pflegt.

„Früher war die Kompetenz, die Analyse zu bauen. Künftig ist sie, souverän mit dem Ergebnis umzugehen. “

Wie bringen Sie dieses Einkaufswissen in die KI?

Wir zerlegen es. Fachliches Procurement-Know-how wird bei uns zu klar abgegrenzten Fähigkeiten, die wir Capabilities nennen: Angebotspositionen einer Anforderung zuordnen, Konditionsstrukturen bewerten, Bietereignung gegen Vergabekriterien prüfen.

Der Clou ist die Wiederverwendung. „Konditionsstrukturen bewerten“ bauen wir einmal — danach arbeitet diese Fähigkeit in der Vergabe, in der Nachtragsprüfung und in der Preisplausibilisierung. Eine Nutzwertanalyse ist deshalb keine eigene KI-Funktion, sondern eine Kombination aus vorhandenen Capabilities.

Für den Einkauf heißt das: überall dieselbe Logik, Änderungen an einer Stelle statt an fünf. Und der nächste Anwendungsfall beginnt nicht bei null.

Damit greift KI immer tiefer auf Unternehmensdaten und Systeme zu. Wie gehen Sie damit um?

Das ist der Punkt, an dem Governance entscheidend wird. Welches KI-Modell auf welche Daten zugreift, welche Fähigkeiten es nutzt und welche Aktionen es ausführen darf – das alles gehört in die Hand des Kunden.

Der Skill liefert den jeweiligen Rahmen, die Freigabe kommt vom Unternehmen. Wir nennen dieses Prinzip Controlled Openness: offen für technologische Entwicklung, aber kontrolliert bei Daten, Prozessen und Zugriffsrechten.

Wem vertrauen wir künftig unsere Unternehmensdaten an?

Dabei geht es nicht nur um die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern auch darum, welches KI-Modell zum Einsatz kommt.

Unternehmen sollten sich heute nicht dauerhaft an ein einzelnes KI-Modell binden. Gerade große Konzerne wie E.ON oder RWE definieren zunehmend, welche KI-Modelle für die Verarbeitung ihrer Unternehmensdaten freigegeben sind, und erwarten, dass ausschließlich diese Modelle verwendet werden.

Genau darauf ist unsere Architektur ausgelegt: FUTURA bleibt modellunabhängig. Der Kunde entscheidet, welches freigegebene KI-Modell eingesetzt wird. Geschäftskontext, Prozesse und Datenzugriff bleiben davon getrennt und unter der Kontrolle des Unternehmens.

Was bedeutet Procurement Intelligence für die Rolle des Einkäufers?

Sie verschiebt sich. Heute verbringen Einkäufer viel Zeit damit, Informationen zu suchen, Daten zusammenzuführen, Angebote zu vergleichen und Analysen vorzubereiten. Einen wachsenden Teil davon kann Procurement Intelligence übernehmen. Dadurch gewinnen andere Fähigkeiten an Bedeutung: Ergebnisse kritisch beurteilen, Zielkonflikte abwägen, verhandeln, strategisch denken und Verantwortung übernehmen.

Früher war die Kompetenz, die Analyse zu bauen. Künftig ist sie, souverän mit dem Ergebnis umzugehen. KI kann Urteilskraft unterstützen. Die Verantwortung für die Entscheidung bleibt beim Menschen.

Wenn Sie Procurement Intelligence auf einen Gedanken reduzieren müssten: Was unterscheidet sie von „KI im Einkauf“?

KI im Einkauf beschreibt zunächst den Einsatz einer Technologie. Procurement Intelligence beginnt für mich eine Ebene darüber.
Sie verbindet KI mit dem Geschäftskontext eines Unternehmens, mit Procurement Know-how und mit den Fähigkeiten, die für eine konkrete Einkaufsentscheidung benötigt werden.

Und genau deshalb wird aus meiner Sicht künftig auch nicht das größte oder leistungsfähigste KI-Modell den entscheidenden Wettbewerbsvorteil schaffen. Modelle werden sich verändern und zunehmend austauschbar werden.

Der schwer kopierbare Wert liegt im Geschäftskontext, in den Prozessen, im Procurement Know-how und in der Fähigkeit, all das intelligent miteinander zu verbinden.
Genau dort setzen wir mit unserer Sourcinglösung FUTURA an. Wir wollen nicht die intelligenteste KI im Einkauf bauen. Wir wollen dafür sorgen, dass KI die richtige Entscheidung verstehen kann.

Vielen Dank für das Gespräch.