IBM KI-Assistent im Einkauf spart geschätzt 26.000 Stunden
Der IBM KI-Assistent im Einkauf, AskProcurement, erstellt in Sekunden ein präsentationsreifes Lieferantenprofil und spart geschätzt 26.000 Stunden im Jahr, teilte IBM am 24. August 2026 mit. Das Werkzeug ersetzte stundenlange Telefonate und Recherchen durch eine einzige Anfrage, die Daten aus Einkauf, Risiko, Finanzen und Vertrieb zieht. Für Unternehmen zeigt es, wo sich ein Assistent lohnt: bei der Routinerecherche, die Mitarbeiter bei jeder Lieferantenentscheidung wiederholen.
Was die Einkaufsmitarbeiter von IBM ausbremste
Die Lieferantenrecherche dauerte zu lange. IBM sagt, wer einen vollständigen Blick auf einen Lieferanten haben wollte, musste früher Stunden mit Kollegen im ganzen Unternehmen sprechen und weitere Stunden recherchieren, bevor jemand etwas entscheiden konnte.
Lorie Meola, Chief Procurement Officer von IBM, richtete ein informelles „Procurement Lab" ein, um neue Werkzeuge für ihren Bereich zu erproben. Sie hat ihrem Team gesagt, sie werde für jeden, dessen Stelle durch die Werkzeuge wegfällt, neue Arbeit finden.
„Wenn ihr mit diesen Technologien eure Stelle abschaffen könnt, finde ich einen anderen Job für euch, in den ihr euch hocharbeiten könnt." — Lorie Meola, Chief Procurement Officer bei IBM
Was IBM für die Lieferantenrecherche gebaut hat
IBM baute einen Assistenten namens AskProcurement, der auf Anfrage ein Lieferantenprofil zusammenstellt. Er verbindet sich mit den digitalen Assistenten der Bereiche Einkauf, Risiko, Finanzen und Vertrieb, zieht Daten aus internen Anwendungen und externen Quellen und erstellt ein präsentationsreifes Profil.
Das Werkzeug gehört zu IBMs Programm „Client Zero", in dem das Unternehmen seine eigenen KI-Produkte an sich selbst einsetzt. CEO Arvind Krishna startete das Programm Anfang 2023 mit dem Ziel, IBM zum produktivsten Unternehmen der Welt zu machen, nach einer Regel, die er so zusammenfasste: „eliminieren, vereinfachen, automatisieren".
Wie die Assistenten von IBM im Alltag arbeiten
Die Assistenten von IBM folgen einem Muster. Ein Team führt zuerst Daten aus mehreren Systemen in einer einzigen vertrauenswürdigen Quelle auf der Plattform für das Unternehmensmanagement in der Hybrid Cloud zusammen, vereinfacht dann die Arbeit und baut danach einen Assistenten für diesen Bereich.
Viele dieser Assistenten laufen auf relativ kleinen Sprachmodellen, die mit internen Daten trainiert wurden. Ist sich ein Assistent bei einem wichtigen Thema einer Antwort nicht sicher, lässt er sich anweisen, die Frage an einen menschlichen Experten weiterzugeben, was laut IBM erfundene Antworten verringert. IBM plant, viele seiner Bereichsassistenten in einem einzigen Agenten, AskIBM, zusammenzuführen, und seine IT-Teams bauen ein Identitäts- und Zugriffsmanagement auf, damit jeder KI-Agent eine eigene Identität hat.
Was der IBM KI-Assistent im Einkauf nach IBMs Rechnung gespart hat
IBM sagt, AskProcurement erstelle ein Lieferantenprofil in Sekunden und spare geschätzt 26.000 Stunden im Jahr. Die Einkaufsmitarbeiter verbrächten jetzt mehr Zeit mit geschäftlichen Problemen und mit den Beziehungen zu Lieferanten, so das Unternehmen.
Die anderen Assistenten melden ähnliche Ergebnisse. IBM hatte 100 Fachkräfte, die Mitarbeiter-IT-Probleme in Nord- und Südamerika bearbeiteten, zu Kosten von rund 40 Millionen Dollar im Jahr. Der Assistent AskIT, in einem 100-Tage-Sprint gebaut und auf 80 % der häufigsten Probleme trainiert, hat 18 Millionen Dollar an Supportkosten gespart und hält für komplexe Fälle weiter einen menschlichen Chat rund um die Uhr (24/7) bereit. In der Personalabteilung wickeln Führungskräfte mehr als 90.000 Versetzungen von Mitarbeitern pro Jahr ab; der alte Online-Prozess erzeugte bei jeder siebten einen Fehler, und 14,1 % brauchten Hilfe von der Personalabteilung. Im vergangenen Jahr liefen rund 84 % der Versetzungen über den Agenten AskHR, und IBM beziffert die aktuelle Fehlerquote auf null. Im ganzen Unternehmen hat KI den Mitarbeitern nach IBM 2024 mehr als 3,9 Millionen Stunden gespart.
Was IBMs Ergebnisse anderen Unternehmen sagen
IBMs Zahlen fallen auf, weil die meisten Unternehmen sie nicht erreichen. Eine globale CEO-Umfrage des IBM Institute for Business Value ergab, dass nur 25 % der KI-Initiativen den erwarteten Ertrag gebracht und nur 16 % im ganzen Unternehmen skaliert hatten.
IBMs Antwort ist, zuerst den Prozess zu reparieren. Joanne Wright, Senior Vice President für Transformation und Betrieb, sagt, ein Unternehmen müsse entscheiden, was es nicht mehr tut, und den Arbeitsablauf neu gestalten, bevor es neue Technik einsetzt, sonst automatisiere es womöglich schlechte Prozesse. Für Einkaufsteams außerhalb von IBM verweist das Unternehmen auf Dun & Bradstreet, dessen Kunden mit watsonx Orchestrate eine geschätzte Verringerung des Zeitaufwands für Einkaufsaufgaben um 10 bis 20 % erzielen könnten.
Fragen und Antworten
Was macht IBMs Assistent AskProcurement?
Er verbindet sich mit den Assistenten der Bereiche Einkauf, Risiko, Finanzen und Vertrieb von IBM, stellt interne und externe Daten zu einem Lieferanten zusammen und erstellt in Sekunden ein präsentationsreifes Profil.
Wie viele Stunden hat KI IBM gespart?
IBM sagt, KI habe seinen Mitarbeitern 2024 mehr als 3,9 Millionen Stunden gespart. AskProcurement allein spart geschätzt 26.000 Stunden im Jahr.
Wie hat IBM ausgewählt, welche Arbeit automatisiert wird?
Ein Lenkungsausschuss nutzte externe Vergleichswerte, um die Arbeitsabläufe zu finden, die bei Neugestaltung oder Automatisierung am ehesten einen hohen Ertrag bringen, und die Teams vereinfachten jeden Ablauf, bevor KI hinzukam.
Die Sicht von MOZGII
Wie wir es bauen würden
Ein Lieferantenprofil sieht nach einer Schreibaufgabe aus, ist aber vor allem eine Datenaufgabe. Der Assistent ist nur so gut wie die Datensätze, die er in Einkauf, Risiko, Finanzen und Vertrieb erreicht, und wie aktuell sie sind. Würden wir einen Assistenten wie AskProcurement bauen, begännen wir mit einer Liste jeder Quelle, die ein Einkäufer heute prüft, wem sie gehört und wie oft sie sich ändert.
Wir würden dem Assistenten nur Lesezugriff auf diese Quellen geben und ihn für jede Zeile des Profils den zugrunde liegenden Datensatz nennen lassen. Was er nicht fände, markierte er als fehlend, statt die Lücke zu füllen. Jede Entscheidung über einen Lieferanten bliebe bei einem Einkäufer, und das Profil zeigte das Datum jeder Angabe, die es nutzt.
Brechen würde es, wenn die Quellen sich widersprechen, etwa wenn die Finanzen einen Zahlungsdatensatz haben und die eigene Meldung des Lieferanten einen anderen nennt. Es bräche auch unbemerkt, wenn eine Quelle nicht mehr aktualisiert wird, denn das Profil sähe weiter vollständig aus. Externe Quellen brauchen eine eigene Prüfung, da eine Nachricht über einen Lieferanten falsch sein kann.
Die eine Zahl, die wir beobachten würden, ist, wie oft Einkäufer ein Profil korrigieren oder ablehnen, bevor sie es nutzen. Als Nächstes würden wir Warnungen bauen, die einen Einkäufer informieren, wenn sich bei einem Lieferanten, mit dem er schon arbeitet, etwas Wichtiges ändert, statt auf die nächste Anfrage zu warten.
Quellen
Woher die Fakten dieser Meldung stammen.
- 01Will AI Make IBM the World’s Most Productive Company?SearchChevron DownChevron DownChevron DownMenusponsored.bloomberg.com
- 02Will AI Make IBM the World’s Most Productive Company?SearchChevron DownChevron DownChevron DownMenusponsored.bloomberg.com
- 03IBM Introduces Identity and Control for AI Agents, Securing Frontier Intelligence for the Enterpriseprnewswire.com