Erfolgreiche KI-Implementierung beginnt mit einem relevanten Problem und konsistenten Daten, nicht mit der Auswahl eines Tools.
Das erwartet Sie
- 01
Mit dem Geschäftsproblem starten
Anwendungsfälle müssen machbar und für den Einkauf relevant sein. KI soll ein konkretes Problem lösen statt zum Selbstzweck zu werden.
- 02
Eine verlässliche Datenbasis schaffen
Digitale Infrastruktur ist nur ein Teil der Herausforderung. Hochwertige, einheitlich strukturierte Daten sind entscheidend für nutzbare Analysen.
- 03
Praktische Anwendungen erkennen
Lieferanten- und Risikomanagement, Procure-to-Pay und Ausgabenmanagement bieten Ansatzpunkte für KI-gestützte Analyse und Automatisierung.
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Vor dem Benchmarking standardisieren
Im APALYTICS-Beispiel werden historische Angebote und Senioritätsstufen harmonisiert, bevor Preise mit Ökosystemdaten verglichen und Vorhersagen untersucht werden.
Über den Autor
Als Product Manager bei apadua arbeite ich daran, Daten und Technologie für Einkaufsteams praktisch nutzbar zu machen. In diesem Beitrag geht es um die Auswahl relevanter KI-Anwendungsfälle und die dafür nötige Datenbasis.
Themen
- KI im Einkauf
- Einkaufsautomatisierung
- Spend-Analyse
- Datenqualität
- Use-Case-Priorisierung