Wie wir mit Follmann einen KI-Verhandlungsassistent erstellt haben

Eine professionelle Lieferantenverhandlung beginnt lange vor dem eigentlichen Gespräch. Einkäufer benötigen Informationen zu bisherigen Konditionen, Verträgen, Bestellungen, Lieferantenbewertungen, Marktentwicklungen, Risiken und internen Zielsetzungen.

Diese Informationen waren grundsätzlich vorhanden. Sie lagen jedoch in unterschiedlichen Dokumenten, Ordnern und Datenbeständen. Vor einer Verhandlung mussten die relevanten Inhalte manuell gesucht, bewertet und zu einer belastbaren Verhandlungsstrategie verdichtet werden.

Der zeitliche Aufwand war dabei nur ein Teil der Herausforderung. Mindestens ebenso wichtig war die Frage, ob alle relevanten Informationen berücksichtigt, richtig eingeordnet und in überzeugende Argumente übersetzt werden.

Der KI-Assistent sollte deshalb nicht autonom entscheiden oder Verhandlungen führen. Er sollte den Einkäufer bei einer klar umrissenen Aufgabe unterstützen: Informationen schneller auffindbar machen, Zusammenhänge fachlich einordnen und aus den verfügbaren Grundlagen ein strukturiertes Verhandlungsbriefing entwickeln.

Für den ausgewählten Anwendungsfall wurde die fachliche Logik detailliert ausgearbeitet. Abhängig von der Verhandlungsart und der jeweiligen Warengruppe soll der Assistent die relevanten Informationen aus den vorgesehenen Quellen zusammenführen.

Die Anwendung beschränkt sich nicht auf die Wiedergabe gefundener Inhalte. Der Assistent soll Informationen verdichten und in eine für die Verhandlung nutzbare Struktur überführen. Das Briefing enthält mögliche Argumentationslinien, eine Betrachtung der besten Handlungsalternative, verfügbare Verhandlungshebel und Vorschläge für die weitere Strategie.

Nach Erstellung des Briefings kann der Einkäufer in weitere Arbeitsweisen wechseln. Dazu gehören fachliches Informationssparring, die strukturierte Aufschlüsselung möglicher Hebel und eine Verhandlungssimulation. Der Assistent kann dadurch Gegenpositionen aufzeigen, Argumentationen hinterfragen und die Vorbereitung unterschiedlicher Gesprächsverläufe unterstützen.

So entstand kein allgemeiner Chatbot, sondern ein auf einen definierten Einkaufsprozess ausgerichteter digitaler Arbeitsbegleiter.

Viele KI-Vorhaben enden mit einem Demonstrator, der außerhalb der tatsächlichen Arbeitsumgebung funktioniert. In diesem Projekt wurde der entwickelte Verhandlungsassistent deshalb in der Kundenumgebung mit kundeneigenen Datenbeständen und Ordnerstrukturen in Microsoft Copilot vorgestellt.

Dieser Schritt machte sichtbar, welche Voraussetzungen für die praktische Nutzung entscheidend sind. Der Nutzen eines Einkaufsagenten hängt nicht allein vom verwendeten Sprachmodell ab. Ebenso wichtig sind die zugänglichen Informationsquellen, die Qualität und Struktur der Daten, die fachliche Entscheidungslogik sowie die Einbettung in den bestehenden Arbeitsablauf.

Damit wurde der Übergang von einer allgemeinen KI-Diskussion zu einer konkreten, unternehmensbezogenen Anwendung vollzogen.

KI-Initiativen sollten nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit einem konkreten Arbeitsproblem. Je klarer Prozess, Nutzer, Informationsquellen und gewünschtes Ergebnis beschrieben sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit einer nutzbaren Anwendung.

Nicht die Zahl möglicher Anwendungsfälle entscheidet über den Erfolg. Entscheidend ist die Fähigkeit, einen relevanten Anwendungsfall auszuwählen und ihn konsequent bis in die eigene Daten- und Arbeitsumgebung zu überführen.

Gerade im Einkauf sollte KI zunächst vorbereiten, strukturieren und fachliches Sparring ermöglichen. Die Verantwortung für Bewertung und Entscheidung bleibt bei den erfahrenen Einkäufern.

amc verband Einkaufsmethodik, Prozesswissen und Agentenkonzeption. Der Beitrag reichte von der Analyse der Einkaufs- und SCM-Prozesse über die Bewertung und Priorisierung der KI-Anwendungsfälle bis zur fachlichen Ausgestaltung des Verhandlungsassistenten.

Am Ende stand nicht nur eine KI-Roadmap, sondern eine konkrete Anwendung, die auf einen definierten Einkaufsprozess, ein klares Arbeitsergebnis und die kundeneigene Informationsumgebung ausgerichtet ist.