Kursbeschreibung
In diesem Seminar entwickelst du ein praxistaugliches Setup, um KI im Einkauf für zwei Bereiche einzusetzen, die sofort Wirkung haben: Lieferkettensteuerung und Verhandlungsvorbereitung. Du startest mit einer realistischen Einordnung von KI: Welche Aufgaben eignen sich, welche nicht, und wie vermeidest du typische Fallstricke wie Halluzinationen oder unklare Datenherkunft. Du definierst Nutzenhypothesen und KPIs, damit KI-Projekte im Einkauf nicht als Experiment enden, sondern als messbare Verbesserung. Danach arbeitest du an der Datenbasis. Du lernst, welche Spend- und Stammdaten du brauchst, wie du Materialgruppen und Preiseinheiten konsistent bekommst und wie du aus unstrukturierten Dokumenten wie Angeboten, Verträgen und Spezifikationen verwertbare Informationen extrahierst. Mit gezieltem Prompting erzeugst du Output-Formate, die du intern weitergeben kannst, etwa Vergleichstabellen, Risiko-Notizen oder Entscheidungsprotokolle. Im Lieferketten-Teil baust du Risiko-Scorecards und Szenarien auf, um Abhängigkeiten früh zu erkennen und Maßnahmen zu priorisieren. Du verbindest das mit Forecasting-Grundlagen, Trend- und Ausreißeranalyse sowie Parametern wie Servicelevel, Lieferzeitvariabilität und Sicherheitsbestand. Im Sourcing-Block erstellst du ein Bewertungsmodell, das TCO, Risiko und Leistung abbildet, und du lernst, wie du RFI/RFQ so formulierst, dass KI und Menschen Angebote sauber vergleichen können. Zum Abschluss übersetzt du Analysen in Verhandlungstaktik: BATNA, ZOPA, Anker, Zugeständnisplan, Einwandbehandlung und eine Nachbereitung, die in Vertragsänderungen und klare To-dos mündet. So nutzt du KI als Verstärker deiner Einkaufsarbeit, ohne Vertraulichkeit und Compliance zu riskieren.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI im Einkauf sicher und verantwortungsvoll einsetzen
- Spend-Daten für bessere Einkaufsentscheidungen nutzen
- Lieferkettenrisiken mit Scorecards früh erkennen
- Forecasts mit KI verbessern und Bestände gezielt steuern
- Lieferantenstrategien mit TCO, Risiko und Leistung schärfen
- RFI und RFQ mit KI vergleichbar strukturieren
- Verhandlungen datenbasiert mit BATNA und ZOPA vorbereiten
- Prompts für Einkaufsaufgaben wirksam und sicher formulieren
Zielgruppe
- Einkäuferinnen und Einkäufer in Direkt- und Indirektbeschaffung
- Strategische Einkäuferinnen und Einkäufer, Category Managerinnen und Category Manager
- Supply-Chain- und Dispositionsverantwortliche mit Schnittstelle zum Einkauf
- Teamleitungen und Verantwortliche für Lieferantenmanagement
- Für alle, die KI im Einkauf verantwortungsvoll einsetzen wollen, um Risiken zu senken und Verhandlungen besser vorzubereiten.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Einkaufsprozessen, Lieferantenmanagement oder Disposition.
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Offenheit für datenbasierte Arbeit ist hilfreich.
Kursinhalte
- KI im Einkauf: Chancen, Grenzen, Verantwortung
- Typische Use Cases: Spend, Risiko, Sourcing
- Was KI kann und was nicht: Daten, Bias, Halluzinationen
- Datenschutz, Vertraulichkeit, Compliance im Einkauf
- Erfolgskriterien: Nutzenhypothesen und KPIs
- Datenbasis für KI-gestützten Einkauf
- Spend-Daten, Materialgruppen, Lieferantenstammdaten
- Datenqualität: Dubletten, Warengruppenlogik, Preiseinheiten
- Dokumente nutzbar machen: Angebote, Verträge, Spezifikationen
- Einführung in Prompting für Einkaufsaufgaben
- Lieferketten-Risiken früh erkennen
- Risikokategorien: Single Source, Geopolitik, Kapazität, Qualität
- Frühwarnindikatoren und Scorecards
- Szenarien: Best Case, Base Case, Worst Case
- Maßnahmenplanung: Dual Sourcing, Sicherheitsbestände, Alternativmaterial
- Forecasting und Bestandsentscheidungen mit KI
- Grundlagen Demand Forecasting und typische Fehlerbilder
- KI-gestützte Trend- und Ausreißeranalyse
- Servicelevel, Sicherheitsbestand, Lieferzeitvariabilität
- Entscheidungsvorlagen für Disposition und Einkauf
- Sourcing-Strategien und Lieferantenauswahl
- KI für Longlist, Shortlist und Anforderungsklärung
- Bewertungsmodelle: TCO, Risiko, Leistung, Nachhaltigkeit
- RFI/RFQ-Strukturen und Vergleichbarkeit herstellen
- Vermeidung von Scheingenauigkeit und Overfitting
- Verhandlungsführung mit KI vorbereiten
- Argumentationslinien aus Daten ableiten: Preis, Index, Leistung
- BATNA, ZOPA, Anker und Zugeständnislogik
- Rollenspiele: Einwände, Gegenangebote, Eskalation
- Nachbereitung: Minutes, To-dos, Vertragsänderungen
