Ihr Einkaufsteam kopiert immer noch Daten zwischen Tabs.

Wie Agentic AI das Dateneingabe-Fließband ablöst, und warum der Wechsel von RPA zu autonomer Orchestrierung alles daran ändert, wie Unternehmen einkaufen.

Irgendwo in Ihrem Unternehmen wechselt gerade in diesem Moment ein Beschaffungsanalyst zwischen einem ERP-System, einem Lieferantenportal und einem Tabellenblatt hin und her. Er kopiert einen Stückpreis aus einem Bildschirm, fügt ihn in einen anderen ein und gleicht eine Vertragsklausel in einem dritten ab. Er hat das in diesem Quartal vierhundertmal gemacht. Er hat einen Masterabschluss. Das ist keine Karikatur. Das ist die operative Realität der Beschaffung in den meisten Großunternehmen im Jahr 2026, und sie steht kurz vor dem Ende. Nicht, weil Unternehmen endlich genug Personal eingestellt hätten, sondern weil die Technologie, die das Hin und Her ablöst, einen Kipppunkt erreicht hat.

75 % AUTOMATISIERBARE EINKAUFS-AUFGABEN Art of Procurement

30 % MEDIANER EFFIZIENZGEWINN Procurement Magazine

40 % ENTERPRISE-APPS MIT KI-AGENTEN BIS JAHRESENDE Gartner

2/3 PLANEN INVESTITION IN ORCHESTRIERUNG Procurement Magazine

Der Beschaffungs-Engpass, den niemand misst

Beschaffung war schon immer eine eigentümliche Funktion. Sie berührt jeden Bereich des Unternehmens, kontrolliert enorme Ausgaben, und arbeitet doch in den meisten Organisationen auf einer Infrastruktur, für die sich die IT-Abteilung schämen würde. Bestellungen werden noch immer per E-Mail geroutet. Lieferanten-Onboarding erfolgt über PDF-Formulare und manuelle Dateneingabe. Angebotsvergleiche erfolgen in Excel. Der Source-to-Pay-Zyklus, vom Erkennen eines Bedarfs bis zur Bezahlung eines Lieferanten, ist eine Kette menschlicher Übergaben, die von institutionellem Wissen und Workarounds zusammengehalten wird.

Die Kosten dieser Konstruktion werden selten in voller Höhe gemessen. Direkte Kosten sind sichtbar: Gehälter, Tools, Softwarelizenzen. Doch die indirekten Kosten sind weitaus höher. Jede manuelle Übergabe erzeugt Verzögerung. Jeder neu eingetippte Datenpunkt erhöht das Fehlerrisiko. Jede Freigabe, die zwei Tage in einem Postfach liegt, addiert Durchlaufzeit, die sich über tausende Transaktionen hinweg multipliziert. McKinseys Forschung zur Einkaufsleistung untermauert die Intuition mit Zahlen: Organisationen mit formalen Orchestrierungsstrategien erleben deutlich kürzere Source-to-Contract-Zyklen und berichten von einer medianen Effizienzsteigerung im Prozess um 30 Prozent.

Die Personalrechnung macht den Status quo unhaltbar. Einkaufsteams wachsen nicht. Budgets stagnieren. Das Volumen an Transaktionen, Lieferanten und Compliance-Anforderungen tut das nicht. Robotic Process Automation lieferte vor einem Jahrzehnt eine Teilantwort und schuf realen Wert: Automatisierung von Tastatureingaben, Validierung von Feldern, Auslösen von Benachrichtigungen. Doch RPA automatisiert konstruktionsbedingt einzelne Aufgaben innerhalb einer festen Sequenz. Es denkt nicht über den Prozess nach. Es passt sich nicht an, wenn ein Lieferant Konditionen ändert, eine Lieferung sich verzögert oder eine Compliance-Regel aktualisiert wird. Es kopiert Daten zwischen Tabs schneller als ein Mensch. Es beseitigt aber nicht die Notwendigkeit, Daten zwischen Tabs zu kopieren.

Von Bots zu Agenten: Was sich tatsächlich geändert hat

Die Unterscheidung zwischen RPA und Agentic AI ist nicht graduell. Sie ist architektonisch. Ein RPA-Bot führt eine vordefinierte Schrittfolge aus: hier klicken, jenes Feld lesen, diesen Wert einfügen. Wird ein Button verschoben oder ein Feld umbenannt, bricht der Bot. Ein KI-Agent dagegen erhält ein Ziel und denkt sich den Weg zum Ergebnis selbst aus. Er kann Lieferantenangebote nach gewichteten Kriterien bewerten, Compliance-Risiken anhand der Vertragssprache markieren, das Sourcing umleiten, wenn die Lieferzeit eines bevorzugten Lieferanten einen Schwellenwert überschreitet, und das alles über mehrere Systeme hinweg, ohne dass ein Mensch jeden Schritt skriptet.

Gartner erwartet, dass KI-Agenten bis Ende 2026 in über 40 Prozent der Enterprise-Anwendungen eingebettet sein werden. Insbesondere in der Beschaffung schätzen Branchenanalysten, dass 75 Prozent der Einkaufsaktivitäten durch Agentic AI transformiert werden können (Art of Procurement). Die Verschiebung ist nicht theoretisch. PwCs Framework für Agentic AI in der Beschaffung benennt konkrete Anwendungsfälle, die bereits produktiv laufen: autonome Lieferantenidentifikation, RFQ-Erstellung, Angebotsvergleich, Bestellvalidierung, Intake-Routing und Echtzeit-Risikomonitoring (PwC).

„Frühe Anwender, die autonome Workflows in ihre Kernoperationen integrieren, schlagen ihre Wettbewerber bei der Ausweitung der operativen Marge um bis zu 25 Prozent.“ – McKinsey Global Institute

Was diesen Moment von früheren Wellen der Beschaffungstechnologie unterscheidet, ist die Breite der Orchestrierung. Frühere Werkzeuge automatisierten einen Schritt. Agentic-Plattformen orchestrieren den Prozess. Ein KI-Agent, der die Lieferantenleistung überwacht, sendet nicht nur einen Alert, wenn ein KPI unter einen Schwellenwert fällt. Er identifiziert alternative Lieferanten, erstellt eine RFQ, bewertet eingehende Angebote und leitet die Empfehlung an den zuständigen Freigeber weiter, alles innerhalb der von der Organisation festgelegten Governance-Leitplanken. Der Mensch trifft die endgültige Entscheidung. Der Agent erledigt alles, wofür früher vier Personen und drei Wochen nötig waren.

Was die Evidenz zeigt

Die Beratungsfirmen, die die größten Beschaffungsorganisationen der Welt beraten, sind sich in ihren Befunden bemerkenswert einig. McKinseys Forschung zur Beschaffung im Zeitalter von Agentic AI dokumentiert ein Chemieunternehmen, dessen neues System die Effizienz der Einkaufsmitarbeiter um 20 bis 30 Prozent steigerte und gleichzeitig die Wertgenerierung um 1 bis 3 Prozent erhöhte. Über den breiteren Datensatz hinweg führen Organisationen 25 Prozent ihrer Kostenreduzierung und -vermeidung direkt auf Orchestrierungsinitiativen zurück (Procurement Magazine).

PwCs Analyse fokussiert sich auf die Governance-Dimension. Ihr Framework für Agentic AI in der Beschaffung betont, dass autonome Agenten klare Eskalationsschwellen, Policy-as-Code-Durchsetzung und Human-in-the-Loop-Checkpoints für hochwertige Entscheidungen brauchen (PwC). Das ist keine Einschränkung. Das ist die Architektur. Die Organisationen mit den stärksten Ergebnissen sind nicht jene, die ihren Agenten die größte Freiheit geben. Es sind jene, die vor der Inbetriebnahme die engsten Leitplanken definieren.

IBMs Beschaffungs-KI-Forschung fügt eine strukturelle Ebene hinzu. Ihre Analyse identifiziert Lieferantenmanagement, Preisanalyse, Bestellhistorie, Supply Chain Management und Marktanalyse als die fünf Domänen, in denen KI-Agenten den messbarsten Wirkungsgrad liefern. Der gemeinsame Nenner: Es sind Domänen, in denen die Daten strukturiert genug sind, dass Agenten darüber schlussfolgern können, deren Volumen und Geschwindigkeit aber das übersteigen, was menschliche Teams manuell verarbeiten können.

Das aggregierte Bild ist eindrücklich. Branchenforschung legt nahe, dass moderne KI-Beschaffung den manuellen Arbeitsaufwand um bis zu 80 Prozent senken kann. Klassisches RPA in der Beschaffung reduziert die Kosten in Onshore-Delivery-Operationen um 35 bis 65 Prozent (GEP). Agentic AI senkt nicht nur Kosten. Es verändert, womit Einkaufsteams ihre Zeit verbringen: mit Strategie, Lieferantenbeziehungen und Kategorie-Expertise, statt mit Dateneingabe und der Verfolgung von Freigaben.

UiPaths Wette auf Beschaffungs-Orchestrierung

UiPath hat die Beschaffung zu einer zentralen Säule seiner Enterprise-Strategie gemacht. Die Agentic Solution for Purchase-to-Pay des Unternehmens führt eine Ausführungsschicht ein, die KI-Agenten, Automatisierungs-Workflows und Orchestrierung über bestehende Systeme hinweg kombiniert. Freigaben werden automatisch an die richtigen Stakeholder geroutet. Proaktive Kommunikation innerhalb der Workflows reduziert Verzögerungen durch manuelles Nachfassen. Das System funktioniert über SAP, Oracle, ServiceNow und die heterogenen IT-Landschaften hinweg, die die meisten Großunternehmen prägen.

Die SAP-Dimension ist besonders bedeutsam. Als SAP Solution Extension (Solex) Partner verbindet UiPath SAP-Umgebungen mit Governance-regulierten, durchgängigen Workflows. Die Zusammenarbeit des Unternehmens mit Deloitte, „Customer Zero“ genannt, positioniert Agentic Automation im Zentrum der SAP-S/4HANA-Migration: Bestellungen, Freigaben und Rechnungsabgleich werden automatisiert, Reibungsverluste in der Lieferkette sinken (BusinessWire). Für Organisationen mitten im S/4HANA-Übergang, also für die meisten Großunternehmen im Jahr 2026, ist das keine inkrementelle Verbesserung. Es ist eine grundlegend andere Migrationsstrategie.

Die Orchestrierungsschicht UiPath Maestro koordiniert menschliche Mitarbeiter, Software-Bots und KI-Agenten in Governance-regulierten Workflows mit vollständiger Auditfähigkeit auf jeder Stufe. Das ist wichtig, weil Beschaffung keine Funktion ist, in der „move fast and break things“ eine akzeptable Haltung wäre. Jede Bestellung hat einen Budgetverantwortlichen. Jeder Lieferantenvertrag hat Compliance-Implikationen. Jede Freigabe hat einen Audit-Trail. Agentic Automation ohne Governance ist nur schnelleres Chaos.

Die folgende Vergleichstabelle illustriert die strukturellen Unterschiede zwischen klassischem RPA und Agentic AI entlang fünf Dimensionen, die in der Beschaffung am stärksten zählen:

Dimension	Klassisches RPA	Agentic AI (orchestrierte Beschaffung)
Umfang	Einzelaufgaben-Bots: Daten von einem Bildschirm in den anderen kopieren, Felder validieren, Benachrichtigungen auslösen	End-to-End-Prozess-Orchestrierung: vom Bedarfssignal bis zur PO-Freigabe, über ERP, CRM und ITSM hinweg
Entscheidung	Regelbasiert: folgt vordefinierter Wenn-Dann-Logik; jede Ausnahme erfordert menschliches Eingreifen	Zielorientiert: bewertet Angebote, markiert Compliance-Risiken, leitet Sourcing auf Basis von Echtzeitdaten um
Wartung	Brüchig: jede UI- oder API-Änderung bricht Skripte; 40 bis 60 Prozent des Aufwands fließen in Bot-Wartung	Selbstanpassend: GenAI-gestütztes Self-Healing erkennt und repariert defekte Locator zur Laufzeit
Governance	Verstreute Audit-Trails über Tabellen und CI-Logs; Compliance ist manuelle Rekonstruktion	Eingebaut: Policy-as-Code, einheitliches Audit, Eskalationsschwellen vor der Inbetriebnahme definiert
Skalierung	Linear: zusätzliche Kategorien, Lieferanten oder Regionen vervielfachen Bot-Anzahl und Aufwand	Kumulativ: Agenten lernen kategorienübergreifend; mehr als 190 Technologien durch ein einziges Framework abgedeckt

Was das für Ihre Beschaffungsorganisation bedeutet

Wenn Sie eine Beschaffungsorganisation führen, die sich überwiegend auf manuelle Prozesse oder RPA der ersten Generation stützt, ist der Weg nach vorne kein vollständiger Austausch des Aufgebauten. Es ist eine bewusste, governancegeführte Transition. Drei Prinzipien sollten die nächsten zwölf Monate leiten.

Erstens: Beginnen Sie mit Intake und PO-Validierung. Das sind die Prozesse mit dem höchsten Volumen, den klarsten Regeln und dem unmittelbarsten ROI von Agentic Automation. Führende Organisationen starten hier, weil die Ergebnisse innerhalb von Wochen messbar sind – nicht erst nach Quartalen (Ivalua).

Zweitens: Definieren Sie Governance vor der Inbetriebnahme, nicht danach. Die Organisationen mit den stärksten Ergebnissen aus agentischer Beschaffung sind jene, die klare Eskalationsschwellen, Freigabehierarchien und Policy-as-Code-Frameworks etabliert haben, bevor ihr erster Agent live ging. Autonom heißt nicht unbeaufsichtigt. Es heißt anders beaufsichtigt.

Drittens: Denken Sie Orchestrierung, nicht Automatisierung. Das Ziel ist nicht, dass schnellere Bots dieselben Aufgaben erledigen. Das Ziel ist, dass es insgesamt weniger Aufgaben gibt. Wenn die Preise, die Lieferhistorie, der Compliance-Status und die Vertragskonditionen eines Lieferanten einem KI-Agenten in Echtzeit zugänglich sind, verschwinden ganze Kategorien manueller Arbeit, das Abgleichen, das Hinterherjagen von Freigaben, die Ausnahmebehandlung, einfach. Zwei Drittel der befragten Organisationen planen, in den nächsten drei Jahren in Orchestrierungsfähigkeiten zu investieren oder diese aufzustocken (Procurement Magazine). Die Frage ist nicht, ob diese Verschiebung passiert. Sie ist, ob Ihre Organisation sie anführt oder ihr folgt.

Lunatec arbeitet als UiPath Diamond Partner mit Hauptsitz in Frankfurt und Büros in Dubai mit Beschaffungsorganisationen in Europa und der Golfregion zusammen, um governancegeführte Automatisierungsarchitekturen zu entwerfen und umzusetzen. Von der Bewertung des Beschaffungsprozesses und dem Rollout der UiPath-Plattform über die SAP-Integration bis zur Compliance-Readiness helfen wir Einkaufsteams, den Übergang von manueller Source-to-Pay zu orchestrierter, agentischer Beschaffung zu vollziehen, ohne die Domänenexpertise und Lieferantenbeziehungen zu verlieren, die die besten Beschaffungsorganisationen ausmachen.

ÜBER LUNATEC

Lunatec mit Hauptsitz in Frankfurt und Büros in Dubai ist UiPath Diamond Partner und Microsoft Partner. Wir helfen Unternehmen, governancegeführte Automatisierungsarchitekturen zu entwerfen und zu implementieren, von Beschaffung und Finanzwesen bis zu Lieferkette und Compliance. Mit tiefen Wurzeln im europäischen wie im Golf-Markt bringen wir das regulatorische Bewusstsein Frankfurts und die Umsetzungsgeschwindigkeit Dubais in jedes Engagement ein.

lunatec.de · Frankfurt · Dubai · Shape the Automated World

QUELLEN

McKinsey https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/redefining-procurement-performance-in-the-era-of-agentic-ai

PwC https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/agentic-ai-in-procurement.html

Gartner / Accelirate https://www.accelirate.com/uipath-ai-agentic-automation-trends-2026/

Art of Procurement (1) https://artofprocurement.com/blog/what-are-agentic-ai-systems

Art of Procurement (2) https://artofprocurement.com/blog/ai-agents-in-procurement

IBM https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents-in-procurement

Ivalua https://www.ivalua.com/blog/ai-agents-in-procurement/

GEP https://www.gep.com/robotic-process-automation

UiPath (1) https://www.uipath.com/blog/industry-solutions/ai-agents-transform-procurement

UiPath (2) https://www.uipath.com/platform/agentic-automation/ai-ecosystem/sap-automation