- 87 % der Einkaufsteams stecken weiterhin in taktischen Aufgaben fest
- 90 % haben ambitionierte KI-Ziele, 67 % können diese jedoch nicht skalieren
- 59 % der Unternehmen sehen mangelnde Datenqualität, Struktur und Verfügbarkeit als Haupthindernisse, die sie in der Experimentierphase halten
- Avantgarde von 23 % gelingt es, KI zuverlässig in den Einkaufsprozessen zu skalieren
Frankfurt am Main, 23. Juli 2026 – Die neueste Untersuchung von Ardent Partners und Ivalua mit dem Titel „The Path to AI-First Procurement: Closing the Gap between AI Ambition and Execution“ zeigt, dass Einkaufsleiter zwar ambitionierte KI-Ziele verfolgen, die meisten ihrer aktuellen Systeme darauf jedoch nicht ausgelegt sind. Die Unterschiede zwischen denjenigen, die den KI-Einsatz erfolgreich skalieren können, und der Mehrheit, die dabei noch große Mühe hat, liefern klare Erkenntnisse für Führungskräfte.
Der Report verdeutlicht einen entscheidenden Zielkonflikt auf dem Markt: Einkaufsprofis erkennen die Vorteile der KI an – 61 % sehen sie als Enabler für Produktivität und Skalierung –, doch nur wenige wissen, wie man sie konsistent und wirksam einsetzt. Während 90 % der Organisationen die KI aktiv erkunden oder in Pilotprojekten testen, befinden sich verblüffende 67 % im sogenannten „Overreaching“-Quadranten des Reports: Hohe KI-Ziele stehen einem unzureichenden Governance-Rahmenwerk und fragmentierten Datenfundamenten gegenüber.
Trotz dieser Herausforderungen hat eine beachtliche Avantgarde (23 %) erfolgreich einen „KI-first“-Einkauf etabliert – dank solider Datenfundamente, verankerter Governance-Strukturen und integrierter Arbeitsabläufe. Dies sind entscheidende Voraussetzungen, um KI verlässlich zu skalieren (siehe Framework-Grafik).
Entscheidend ist: Einkaufsprofis erwarten nicht, dass die KI ihre Arbeit übernimmt, sondern vielmehr, dass sie ihnen den wirkungsvollsten und strategischsten Teil ihrer Tätigkeiten zurückgibt. Fast die Hälfte (47 %) nennt kognitive Unterstützung als primäres Ziel eines „Human-Agent“-Betriebsmodells, gefolgt von einem Fokus auf Lieferantenbeziehungen (36 %).
„Unternehmen, die mit der KI im Einkauf greifbare Fortschritte erzielen, bewegen sich nicht zwangsläufig schneller voran, sondern handeln dabei strategisch mit klarem Fokus“, kommentiert Andrew Bartolini, Gründer & CRO bei Ardent Partners. „Sie lernen, wo intelligente Systeme den größten operativen Hebel entfalten, an welcher Stelle Governance am wichtigsten ist und wie die KI die Ausführung unterstützen kann, ohne neue operative Risiken zu schaffen.“
Haupthürden für die KI-Adoption
Für 59% der Befragten bleiben Daten das prominenteste Hindernis – sei es in Bezug auf Qualität, Verfügbarkeit oder Struktur, 51 % sehen die Integration in bestehende Systeme als Hauptherausforderung an. Nur 11 % der Unternehmen geben an, über ein einheitliches Einkaufsdaten-Modell für ihren Source-to-Pay-Prozess zu verfügen. Auffällig dabei: 41 % beschreiben ihre Daten als integriert, aber abhängig von manuellen Abstimmungsprozessen zwischen den Systemen; 40 % arbeiten weiterhin mit fragmentierten Daten ohne einheitliche, verbindliche Datenquelle („single source of truth“); und bei 8 % sind Daten in unstrukturierten Formaten verborgen („Dark Data“).
Risiken und Bedenken – Sorge vor Halluzinationen noch immer über 50 %
Bei mehr als einem Drittel der Unternehmen (34 %) fehlt ein formelles KI-Governance-Modell. Gleichzeitig stuft die überwältigende Mehrheit der Befragten (96 %) das Risiko der Black-Box-KI als hoch oder moderat ein. Über die Hälfte (51 %) sieht Halluzinationen durch KI-Daten als größte Sorge, gefolgt vom Einsatz proprietärer Daten zum Trainieren öffentlicher Large Language Models (LLM, 20 %). Während Governance-Rahmenbedingungen nach wie vor uneinheitlich sind, sind sich fast zwei Drittel der Befragten (63 %) einig: Ein „Human-in-the-Loop“-Ansatz, beziehungsweise das Vorschreiben manueller Genehmigungen für kritische Entscheidungen, sind nicht verhandelbare Anforderungen an die KI-Governance im Einkauf.
Schließen der Lücke zwischen Vorhaben und Umsetzung
Aktuelle KI-Anwendungsfälle konzentrieren sich auf Einkaufsbereiche, in denen Daten leicht zugänglich und Produktivitätsgewinne messbar sind, wie zum Beispiel Ausgabenanalysen (22 %), Lieferantenakquise und -onboarding sowie die Automatisierung der Rechnungsprüfung (jeweils 20 %). Die für die nächsten zwölf Monate geplante Einführung übersteigt die derzeitige Nutzung deutlich, wobei beim Vertragslebenszyklusmanagement die größte Lücke zu verzeichnen ist: 56 % geplant vs. 14 % aktuell im Einsatz.
Mehr als 80 % der Unternehmen planen, in den nächsten drei Jahren Funktionen agentischer KI einzuführen. Die Mehrheit davon zeigt jedoch hohe Ambitionen bei gleichzeitig nicht ausreichender Vorbereitung, da sie die KI auf fragmentierte Daten und unzureichende Governance-Strukturen anwenden möchte. Das Schließen dieser Lücke erfordert, den Schwerpunkt auf den Aufbau einer tragfähigen Grundlage zu legen: die Sicherung vernetzter Daten, die Etablierung integrierter Arbeitsabläufe und die Implementierung vertrauenswürdiger Governance-Rahmenwerke
„Unternehmen, die KI bereits verlässlich skalieren, kreieren enorme strategische Kapazitäten und verschaffen sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Es herrscht enormer interner Druck, mit der KI im Einkauf schnell voranzukommen; doch Einkaufsleiter müssen hier strategisch vorgehen und eng mit der IT zusammenarbeiten“, so Alex Saric, Experte für Smart Procurement bei Ivalua. „Der Versuch, KI-Erfolge auf Infrastruktur zu erzielen, die dies nicht tragen kann, verzögert den geschäftlichen Nutzen und begrenzt die Skalierbarkeit. Der Erfolgsplan erfordert die Wahl einer passenden einheitlichen Architektur, die Implementierung von Human-in-the-Loop-Kontrollen und erst danach die beschleunigte breite Einführung, um sicherzustellen, dass KI im Einkauf im operativen Alltag einen echten Mehrwert liefert.“
