Unternehmen verwalten heute Dutzende, manchmal Hunderte von Lieferanten. Die Lieferketten werden komplexer, die Risiken nehmen zu, ebenso wie die regulatorischen Anforderungen. In diesem Kontext reichen einfache Excel-Tabellen und interne „Eigenbau“-Tools nicht mehr aus. Lösungen vom Typ Vendor Management System (VMS) haben diese Rolle übernommen. Und seit einigen Jahren hat sich eine neue Phase eröffnet: die Integration künstlicher Intelligenz in diese Plattformen. KI beschränkt sich nicht mehr darauf, nur einige Aufgaben zu automatisieren. Sie analysiert riesige Datenströme, sagt Trends voraus, identifiziert Risiken und unterstützt die Entscheidungen der Einkaufs- und IT-Teams.
Vom manuellen Management zum KI-gestützten Vendor Management
Historisch beruhte das Vendor-Management-System auf stark menschlichen Prozessen: Ausschreibungen, PDF-Verträge auf einem Server, E-Mail-Austausch, einige manuell aktualisierte Dashboards. Das funktionierte, solange das Lieferantenvolumen begrenzt blieb.
Mit Globalisierung, Outsourcing, Cloud und Managed Services hat sich die Situation verändert. Unternehmen müssen Hunderte von Verträgen, SLAs, Servicelevels, Abhängigkeitsrisiken und variablen Kosten im Blick behalten. Die Einkaufs- und IT-Teams verbringen dann mehr Zeit damit, Informationen zu suchen, als damit, Optionen zu analysieren.
KI ermöglicht einen echten Sprung in der Skalierung. Indem sie sich auf die bereits in den Systemen vorhandenen Daten stützt (VMS, ERP, ITSM-Tools, Abrechnungslösungen), kann sie Muster erkennen, Anomalien aufspüren und Empfehlungen vorschlagen, die von Hand kaum zu erstellen wären.
Was KI konkret in einem Vendor-Management-System verändert
Ein modernes Vendor-Management-System geht weit über ein einfaches Lieferantenverzeichnis hinaus. Mit KI wird es zu einem Entscheidungsmotor.
Konkret ermöglicht KI zum Beispiel:
- analysieren, wie sich die Leistungen der Lieferanten kontinuierlich entwickeln, anhand von Lieferzeiten, Qualität, Störungen und Nutzerfeedback
- die Lieferanten untereinander nach objektiven Kriterien zu vergleichen und nicht nur nach dem Preis
- Schwachsignale zu erkennen: schrittweise Zunahme von Verspätungen, Häufung von Qualitätsabweichungen, wiederkehrende Vorfälle in derselben Region oder beim selben Service
- Maßnahmen vorzuschlagen, etwa einen Vertrag neu zu verhandeln, die Lieferantenbasis in einer kritischen Kategorie zu diversifizieren oder im Gegenteil auf einen sehr leistungsstarken Partner zu konsolidieren
In einem durch KI angereicherten VMS begnügt sich die Plattform nicht mehr damit, Daten zu speichern. Sie schlägt optimierte Szenarien vor und stellt den Entscheidern genau die Informationen zur Verfügung, die sie im richtigen Moment wirklich benötigen.
Konkrete Anwendungsfälle: Prognosen, Risiken und Compliance
Einer der ersten Anwendungsfälle von KI im Vendor Management betrifft die Nachfrageprognose. Durch die Analyse der Bestellhistorie, der Saisonalität, geplanter Projekte und sogar externer Indikatoren können Algorithmen helfen, den Bedarf an Leistungen, Zeitarbeit oder Managed Services vorherzusehen. Dadurch lassen sich die Lieferanten vorbereiten, Kapazitäten absichern und Kosten glätten.
Der zweite Anwendungsfall betrifft das Lieferantenrisiko. KI verknüpft verschiedene Datenquellen: Verspätungen, Störungen, Nachrichten, Finanzdaten, Abhängigkeit von einem einzigen Standort oder einer einzigen Region. So kann sie einen Risikoscore vergeben und frühzeitig warnen, wenn ein bestimmtes Niveau einen Schwellenwert überschreitet. Einkaufs- und IT-Teams können dann reagieren, bevor sich das Problem in eine Dienstunterbrechung verwandelt.
Drittes Beispiel: Compliance und Dokumentation. Ein VMS kann Machine-Learning-Modelle oder NLP nutzen, um Vertragsklauseln zu analysieren, das Vorhandensein bestimmter Verpflichtungen zu überprüfen, Widersprüche zwischen mehreren Verträgen zu erkennen oder die Übereinstimmung mit internen Richtlinien zu kontrollieren. KI ersetzt Juristinnen und Juristen nicht, verschafft ihnen aber Zeit, indem sie kritische Punkte hervorhebt.
KI ersetzt keine Governance: Grenzen und Punkte der Aufmerksamkeit
KI im Vendor Management eröffnet reale Möglichkeiten, aber sie hebt die Notwendigkeit einer soliden Governance nicht auf.
Einige Punkte der Aufmerksamkeit:
- Modelle können Verzerrungen verstärken, die bereits in historischen Daten enthalten sind, etwa indem sie ohnehin dominante Lieferanten bevorzugen oder kleinere Akteure benachteiligen.
- Eine KI-Empfehlung bleibt ein Vorschlag, keine automatische Entscheidung. Die Teams müssen die Kontrolle behalten und verstehen, was hinter einem Score oder einer Einstufung steht.
- Die Transparenz der Scoring-Kriterien ist entscheidend, um erklären zu können, warum ein Lieferant als risikoreich oder leistungsstark beurteilt wird.
Schließlich bleibt Sicherheit ein zentrales Thema. Plattformen, die sensible Daten verarbeiten (Verträge, Preise, SLAs, personenbezogene Daten), müssen hohe Anforderungen an Datenschutz und Zugriffskontrolle erfüllen. KI darf keine neue Angriffsfläche eröffnen, sondern sollte im Gegenteil helfen, auffällige Verhaltensweisen früher zu erkennen.
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