KI-Agenten können Beschaffungsprozesse zunehmend selbstständig bearbeiten – von der Informationssuche über die Auswertung von Angeboten bis zur Vorbereitung von Bestellungen. Damit wächst nicht nur das Automatisierungspotenzial, sondern auch die Bedeutung klarer Regeln. Denn je mehr Handlungsspielraum ein KI-Agent erhält, desto wichtiger werden definierte Zuständigkeiten, nachvollziehbare Entscheidungen und wirksame Kontrollmechanismen.
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Künstliche Intelligenz verändert den Einkauf bereits heute. KI-Assistenten unterstützen bei der Recherche, strukturieren Informationen, analysieren Angebote oder helfen bei der Pflege von Katalogdaten. Die Entscheidung über den nächsten Schritt liegt dabei in der Regel weiterhin beim Menschen.
Agentic Procurement geht einen Schritt weiter. KI-Agenten können Aufgaben nicht nur beantworten oder Empfehlungen geben, sondern mehrere Arbeitsschritte miteinander verbinden und innerhalb definierter Grenzen selbstständig ausführen. Sie können beispielsweise Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen, eine Anfrage vorbereiten, Rückmeldungen auswerten und die nächsten Prozessschritte anstoßen.
Damit verändert sich die Rolle der Technologie: Statt einzelne Aufgaben zu beschleunigen, kann sie ganze Abläufe koordinieren. Wie weit diese Autonomie reicht, ist allerdings keine rein technische Frage. Unternehmen müssen festlegen, welche Aktionen ein Agent ausführen darf, wann eine menschliche Entscheidung erforderlich ist und wie sich seine Handlungen kontrollieren lassen.
JE MEHR AUTONOMIE, DESTO WICHTIGER DIE GOVERNANCE
Eine Analyse der Boston Consulting Group aus dem Juli 2026 zeigt, dass Unternehmen bei der Skalierung von Agentic AI im Einkauf nicht allein mit technischen Herausforderungen konfrontiert sind. Uneinheitliche Daten, die Integration in bestehende Systeme und die Anpassung etablierter Prozesse erschweren die Umsetzung. Besonders relevant sind zudem Fragen des Vertrauens, der Sicherheit und der Verantwortlichkeit.
Die zentrale Herausforderung besteht deshalb nicht nur darin, einen leistungsfähigen Agenten bereitzustellen. Es geht darum, ihm einen klar definierten Handlungsrahmen zu geben.
Eine geeignete Governance beantwortet unter anderem folgende Fragen:
Diese Regeln sollten nicht erst dann entstehen, wenn ein Agent bereits produktiv eingesetzt wird. Sie sind Teil der Prozessgestaltung und müssen mit der jeweiligen Aufgabe und dem möglichen Risiko wachsen.
HUMAN-IN-THE-LOOP: KONTROLLE, DORT WO SIE WICHTIG IST
Ein wichtiger Ansatz für die Einführung von Agentic Procurement ist das Human-in-the-loop-Prinzip. Dabei übernimmt die KI operative Arbeit, während Menschen an definierten Stellen prüfen, entscheiden oder freigeben.
Wie das aussehen kann, zeigt ein beispielhafter Beschaffungsprozess:
1. Bedarf erfassen und Informationen sammeln
Ein Agent strukturiert eine Bedarfsbeschreibung, ergänzt relevante Informationen und sucht nach geeigneten Artikeln oder Lieferanten. Unklare Angaben kann er zur Klärung zurückspielen.
2. Angebote einholen und auswerten
Innerhalb seiner Berechtigungen kann der Agent Anfragen vorbereiten, eingehende Angebote strukturieren und Preise, Lieferbedingungen sowie weitere Kriterien gegenüberstellen. Die Ergebnisse werden anhand festgelegter Anforderungen aufbereitet.
3. Entscheidung vorbereiten
Der Agent erstellt eine nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage und weist auf Abweichungen, fehlende Angaben oder mögliche Risiken hin. Die zuständige Person kann die Ergebnisse prüfen und eine Auswahl treffen.
4. Bestellung auslösen
Ob eine Bestellung automatisch ausgelöst werden darf oder eine Freigabe benötigt, hängt von den festgelegten Regeln ab. Bei kritischen oder nicht eindeutig bewertbaren Vorgängen kann der Prozess bewusst angehalten werden, bis ein Mensch entscheidet.
Der Vorteil liegt darin, dass Kontrolle nicht zwangsläufig bedeutet, jeden einzelnen Arbeitsschritt manuell auszuführen. Stattdessen konzentrieren sich Mitarbeitende auf die Entscheidungen, bei denen fachliches Urteil, Verantwortung oder eine zusätzliche Prüfung besonders wichtig sind.
WER TRÄGT DIE VERANTWORTUNG FÜR ENTSCHEIDUNGEN EINES KI-AGENTEN?
Ein KI-Agent ist kein Ersatz für klare Zuständigkeiten in der Organisation. Auch wenn er Aufgaben selbstständig ausführt, müssen Verantwortlichkeiten für die Beschaffungsentscheidung, die Freigabe und die Überwachung des Prozesses festgelegt bleiben.
Dabei sind mehrere Ebenen zu unterscheiden.
Fachliche Verantwortung: Wer definiert den Bedarf, bewertet die Ergebnisse und entscheidet über die Beschaffung?
Technische Verantwortung: Wer legt Zugriffsrechte, Systemanbindungen und die zulässigen Aktionen des Agenten fest?
Organisatorische Verantwortung: Wer überwacht den Einsatz, bewertet Fehler und stellt sicher, dass interne Richtlinien eingehalten werden?
Dokumentation und Nachvollziehbarkeit: Wie lassen sich Eingaben, Ergebnisse, Freigaben und ausgeführte Aktionen im Nachhinein rekonstruieren?
Besonders wichtig ist die Unterscheidung zwischen einer technischen Möglichkeit und einer organisatorischen Erlaubnis. Nur weil ein Agent auf eine Funktion zugreifen oder eine Bestellung auslösen kann, sollte er dies nicht automatisch dürfen.
Ein belastbares Konzept definiert deshalb nicht nur, was ein Agent technisch kann, sondern auch, was er unter welchen Bedingungen tun darf. Die konkreten rechtlichen Anforderungen hängen vom jeweiligen Einsatzgebiet, den betroffenen Daten, den Verträgen und den geltenden Regelungen ab.
DIE VORAUSSETZUNGEN FÜR DEN PRODUKTIVEN EINSATZ
Damit Agentic Procurement über einzelne Pilotprojekte hinaus einen messbaren Nutzen erzielt, müssen Technologie und Organisation zusammenpassen.
Klare und strukturierte Daten: Agenten benötigen verlässliche Informationen zu Artikeln, Lieferanten, Preisen, Verträgen und internen Vorgaben. Widersprüchliche oder unvollständige Daten können zu falschen Ergebnissen führen.
Integration in bestehende Systeme: Der Mehrwert entsteht vor allem dann, wenn Agenten sinnvoll mit E-Procurement-, ERP- und weiteren relevanten Systemen zusammenarbeiten. Isolierte Anwendungen können zwar einzelne Aufgaben beschleunigen, bilden aber keine durchgängigen Prozesse ab.
Definierte Prozesse und Berechtigungen: Aufgaben, Zuständigkeiten, Freigaben und Eskalationswege müssen klar geregelt sein. Die Prozesslogik sollte festlegen, wann ein Agent weiterarbeiten darf und wann eine Prüfung notwendig ist.
Überwachung und messbare Ergebnisse: Unternehmen sollten nachvollziehen können, welche Aufgaben ein Agent ausgeführt hat, wie zuverlässig seine Ergebnisse sind und welchen Beitrag er zu Prozessqualität, Durchlaufzeit und Aufwand leistet.
Schrittweise Erweiterung der Autonomie: Nicht jeder Prozess eignet sich von Beginn an für eine weitgehend autonome Bearbeitung. Ein sinnvoller Einstieg sind klar abgegrenzte Aufgaben mit überprüfbaren Ergebnissen. Auf dieser Grundlage lässt sich beurteilen, welche weiteren Schritte automatisiert werden können.
AGENTIC PROCUREMENT BRAUCHT MEHR ALS LEISTUNGSFÄHIGE KI
Der Übergang vom KI-Assistenten zum KI-Agenten ist kein einfacher Wechsel zu einer neuen Technologie. Er verändert, wie Aufgaben verteilt, Entscheidungen vorbereitet und Prozesse gesteuert werden. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, wie viele Arbeitsschritte sich vollständig automatisieren lassen. Entscheidend ist, wie sich die Stärken der KI mit fachlicher Expertise, klaren Verantwortlichkeiten und verlässlichen Prozessregeln verbinden lassen.
Für den Einkauf bedeutet das: Agenten können operative Aufgaben übernehmen und Mitarbeitende entlasten. Gleichzeitig müssen Organisationen sicherstellen, dass ihre Aktionen innerhalb definierter Grenzen bleiben und relevante Entscheidungen nachvollziehbar sind. Agentic Procurement entfaltet sein Potenzial dann, wenn Autonomie und Kontrolle gemeinsam gedacht werden. Nicht möglichst viel Eigenständigkeit um jeden Preis, sondern ein sinnvoll abgestimmter Handlungsspielraum macht KI-Agenten zu einem belastbaren Bestandteil moderner Beschaffungsprozesse.
Quelle:
Boston Consulting Group (BCG) (2026): Scaling Agentic AI in Procurement Is an Organizational Challenge. 21. Juli 2026. https://www.bcg.com/publications/2026/scaling-agentic-ai-in-tech-procurement
