KI im Einkauf ist in aller Munde — doch zwischen dem Versprechen und der Realität klafft in vielen Unternehmen eine Lücke. Wie gelingt der Schritt von generischen KI-Tools zu einer Strategie, die im operativen Einkaufsalltag tatsächlich Ergebnisse liefert? Nedschroef, ein international aufgestellter Hersteller von Verbindungselementen, zeigt in diesem Praxisbeispiel, wie der Konzern seinen Einkauf mit Tacto von einer dezentralen zu einer zentralen, datengetriebenen Organisation transformiert.

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Catharina Golz (CPO Global Procurement Director bei Nedschroef) und Julius Reinboth (Kundenentwicklung bei Tacto) zeigen im Webinar, wie Nedschroef mit Procurement Analytics und Einkaufsradar von Tacto den Einkauf eines internationalen Konzerns mit heterogener ERP-Landschaft auf eine einheitliche Datenbasis stellt.

KI-Agent statt KI-Tool: Warum der Unterschied zählt

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Ein zentrales Thema des Webinars ist die Abgrenzung zwischen generischen KI-Tools und spezialisierten KI-Agenten. Reinboth erläutert den entscheidenden Unterschied: Werkzeuge wie ChatGPT kennen weder die Lieferanten eines Unternehmens noch dessen Einkaufsdaten. Sie können zwar Vorschläge generieren, aber nicht autonom Aufgaben ausführen oder sich eigenständig zusätzlichen Kontext beschaffen. KI-Agenten hingegen arbeiten direkt auf den Unternehmensdaten, verknüpfen interne Einkaufshistorie mit externen Marktdaten und liefern proaktiv Handlungsempfehlungen.

Bei Tacto bildet das Procurement Brain — die Verknüpfung von ERP-Daten mit über 20.000 externen Marktindizes — die Grundlage für diese Agenten. Die KI-Agenten im Einkaufsradar scannen kontinuierlich die Einkaufsdaten und identifizieren Einsparpotenziale, die im Tagesgeschäft sonst untergehen würden.

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Datenharmonisierung und Mehrwert parallel statt nacheinander

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Ein häufiges Argument gegen den Start mit einer neuen Plattform lautet: Die Datenqualität ist noch nicht gut genug. Golz widerspricht dem entschieden. Nedschroef hat die Datenpipeline von Tacto implementiert und bereits die ersten Ergebnisse erzielt, obwohl die Datenbereinigung noch parallel läuft. Das Team sieht sofort einen Mehrwert — und genau das macht den Unterschied in der Akzeptanz. Denn wer ein Jahr lang Datenbereinigung betreibt, ohne den Nutzen zu sehen, verliert die Motivation.

Der Ansatz: Daten harmonisieren und gleichzeitig mit den vorhandenen Daten arbeiten. Tacto macht dabei sichtbar, wo genau die Datenqualität noch gehoben werden muss — die Plattform wird damit zum Treiber der Bereinigung, nicht zum Empfänger perfekter Daten.

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Von der Transparenz zur Einkaufsstrategie

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Nedschroef nutzt bereits mehrere Tacto-Module im Zusammenspiel: Procurement Analytics liefert die unternehmensweite Transparenz über alle Gesellschaften hinweg — erstmals auf einer einheitlichen Datenbasis statt in fragmentierten ERP-Exporten. Das Einkaufsradar identifiziert proaktiv Einsparpotenziale und priorisiert sie nach Hebel.

Golz betont, dass sie die Agenten-Ergebnisse nicht eins zu eins weitergibt, sondern als Startpunkt für die eigene Einschätzung nutzt. Die Kombination aus KI-generierter Analyse und menschlicher Expertise bildet für Nedschroef den Kern der neuen Einkaufsstrategie.

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Fazit

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Nedschroefs Praxisbeispiel verdeutlicht, dass KI im Einkauf dann Ergebnisse liefert, wenn sie nicht als isoliertes Werkzeug, sondern als integraler Bestandteil der Einkaufstransformation eingesetzt wird. Entscheidend sind zwei Faktoren: eine Datenbasis, die trotz heterogener Systemlandschaft Transparenz schafft und KI-Agenten ermöglicht, proaktiv Handlungsempfehlungen zu liefern, sowie eine Change-Strategie, die dem Team vom ersten Tag an den Mehrwert sichtbar macht.

Catharina Golz (CPO Global Procurement Director bei Nedschroef) zeigt gemeinsam mit Julius Reinboth (Kundenentwicklung bei Tacto) im Webinar, wie Nedschroef — ein international aufgestellter Hersteller von Verbindungselementen — den Einkauf von einer dezentralen Organisation auf eine zentrale, datengetriebene Struktur umstellt. Mit Procurement Analytics und Einkaufsradar von Tacto harmonisiert Nedschroef Einkaufsdaten über verschiedene ERP-Systeme und identifiziert proaktiv Einsparpotenziale — parallel zur laufenden Datenbereinigung statt erst danach.