KI macht den Einkauf schneller. Macht sie ihn auch verhandlungsstärker?

Wer heute eine Ausschreibung vorbereitet, Vertragsklauseln vergleicht oder Lieferantendaten auswertet, kann mit KI viele Arbeitsschritte deutlich schneller erledigen. Gerade in Einkaufsorganisationen, die mit gleichbleibender Mannschaft immer mehr leisten sollen, ist das ein spürbarer Fortschritt. Ob dadurch auch bessere Konditionen entstehen, ist jedoch eine andere Frage. Sobald der Lieferant einer Forderung widerspricht, muss der Einkäufer weiterhin entscheiden, welche Argumente belastbar sind, wo sich Bewegung lohnt und welche Gegenleistung ein Zugeständnis rechtfertigt.

Eine BCG-Untersuchung vom Juli 2026 verdeutlicht diesen Unterschied. Die Beratung befragte mehr als 200 Führungskräfte und Fachleute aus IT und Einkauf in Nordamerika, Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum. Operative Verbesserungen durch agentische KI wurden häufiger genannt als unmittelbare Vorteile im Umgang mit Lieferanten, etwa bessere Verhandlungsergebnisse, günstigere Vertragsbedingungen oder ein geringeres Abhängigkeitsrisiko. Das schmälert den Wert der Produktivitätsgewinne nicht. Es zeigt vielmehr, dass der am einfachsten messbare Nutzen noch nicht der ganze wirtschaftliche Nutzen ist.

Gewonnene Zeit muss erst in besseren Einkauf übersetzt werden

Nehmen wir einen Warengruppenmanager, der bislang zwei Stunden benötigte, um Marktinformationen für ein Lieferantengespräch zusammenzutragen. Mit KI ist die Vorbereitung vielleicht nach zwanzig Minuten erledigt. Die Zeitersparnis lässt sich leicht berechnen. Ob der Einkauf daraus einen Vorteil gewinnt, hängt davon ab, was anschließend geschieht. Der Manager könnte eine zusätzliche Bezugsquelle prüfen, eine fragwürdige Kostenannahme hinterfragen, rechtzeitig mit der Entwicklung über eine zu enge Spezifikation sprechen oder das schwierige Gespräch mit dem bestehenden Lieferanten gezielt üben.

BCG beschreibt dazu ein Beispiel aus der Automobilindustrie. Dort brachten erste KI-Werkzeuge für Ausschreibungen vor allem interne Effizienzgewinne. Erst als das Unternehmen größere Teile des Beschaffungsprozesses neu gestaltete, entstanden zusätzliche kommerzielle Vorteile. Laut BCG überstieg der externe wirtschaftliche Wert, einschließlich Verbesserungen aus Verhandlungen und Ergebniseffekten, den internen Produktivitätsnutzen in diesem Einzelfall um mehr als das Zehnfache. Diese Zahl ist kein allgemeiner Erwartungswert, sondern illustriert, welchen Unterschied die Organisation der Arbeit machen kann.

Hinzu kommt ein alltägliches Problem: Freie Zeit bleibt im Einkauf selten lange frei. Wer eine Analyse schneller abschließt, erhält oft zusätzliche Anfragen, weitere Berichtsaufgaben oder das nächste dringende Beschaffungsprojekt. Die Abteilung bearbeitet dann mehr Vorgänge, ohne dass sie unbedingt früher eingebunden wird, bessere Alternativen entwickelt oder konsequenter verhandelt. Deshalb muss die Verwendung der frei gewordenen Kapazität bewusst entschieden werden.

Was die neue Untersuchung zur KI-Schulung zeigt

Eine am 2. Oktober 2026 in der California Management Review erschienene Analyse liefert dazu eine ergänzende Perspektive. Hitoshi Nishimura, Daniel Jolles, Grace Lordan und Fintan Canavan werteten eine Folgebefragung von 859 Beschäftigten aus. Betriebliche KI-Schulungen gingen mit einer häufigeren regelmäßigen Nutzung einher, nicht aber im gleichen Verhältnis mit höheren selbst berichteten Zeiteinsparungen. Die meisten Befragten nannten unabhängig von ihrer Schulung einen Zeitgewinn von null bis drei Stunden pro Woche.

Die Forscher fragten außerdem, was die Beschäftigten mit diesem Zeitgewinn machten. Unter den regelmäßigen KI-Nutzern erklärten 54 Prozent derjenigen, die weniger als eine Stunde einsparten, sie verwendeten die gewonnene Zeit für wertvollere Tätigkeiten. In der Gruppe mit den höchsten angegebenen Zeiteinsparungen waren es 57 Prozent. Es handelt sich um Selbstauskünfte und nicht um unabhängig gemessene Produktivitätssteigerungen. Die Untersuchung belegt weder eine ursächliche Wirkung der Schulung noch Aussagen über den Einkauf oder die Qualität von Verhandlungen.

Für Einkaufsleiter ist der dahinterliegende Gedanke dennoch relevant. Wenn KI Arbeitszeit freisetzt, soll diese vor allem den Durchsatz erhöhen, soll ein Teil für anspruchsvollere Aufgaben reserviert werden oder soll zunächst die Arbeitsbelastung sinken? Jede dieser Entscheidungen kann vernünftig sein. Problematisch wird es, wenn niemand sie trifft und die vermeintliche Entlastung einfach durch zusätzliche Aufgaben aufgezehrt wird. Dann lässt sich die Einführung des Werkzeugs feiern, aber nur schwer zeigen, wie sie den Einkauf als Funktion weitergebracht hat.

Unter Lieferantendruck zeigt sich der Unterschied

KI kann Kostenentwicklungen aufbereiten, Angebote vergleichen und mögliche Einwände antizipieren. Im tatsächlichen Gespräch kann der Lieferant trotzdem den Vergleichsmaßstab ablehnen, einen Engpass bei der Kapazität geltend machen oder einen Preisnachlass nur gegen zusätzliche Mengen zusagen. Vielleicht stellt sich auch heraus, dass eine alternative Bezugsquelle erst nach monatelanger Freigabe einsatzbereit wäre. Der Einkäufer muss dann mit neuen Informationen umgehen, ohne die Logik seines Verhandlungsauftrags aus den Augen zu verlieren.

Entscheidend ist, ob er eine Behauptung überprüft, echten Spielraum erkennt und Zugeständnisse an Bedingungen knüpft. Manchmal ist es richtig, den vorbereiteten Plan anzupassen, manchmal ist es lediglich der Versuch des Lieferanten, Druck zu erzeugen. Wie im Artikel über KI und Urteilsvermögen im Einkauf erläutert, ist eine gut aufbereitete Antwort noch keine gute Entscheidung.

Die gewonnene Zeit sollte daher nicht automatisch in weitere KI-Schulungen fließen. Ein Team braucht vielleicht früheren Zugang zu technischen Entscheidungen, ein anderes bessere Marktkenntnis oder konsequentere Nachbesprechungen. Wenn sich Schwächen vor allem im direkten Widerstand zeigen, kann wiederholtes mündliches Üben besonders sinnvoll sein. Anders als beim Lesen eines Leitfadens muss der Einkäufer dann wirklich antworten, seine Position vertreten und mit den Folgen seiner Entscheidung umgehen.

Kompetenzentwicklung ist mehr als ein Nutzungsbericht

Eine hohe Nutzungsquote beweist nicht, dass das Team besser verhandelt. Deshalb sollten Einkaufsleiter verschiedene Größen auseinanderhalten. Schulungsteilnahme und Nutzungsfrequenz zeigen, wie weit KI im Alltag angekommen ist. Nachweisbare kürzere Bearbeitungszeiten zeigen operative Entlastung. Kommerzielle Ergebnisse bleiben wichtig, werden aber ebenso von Marktbewegungen, Mandaten, Lieferantenalternativen und früheren Festlegungen beeinflusst.

Wiederholte Übungsgespräche können eine andere Frage beleuchten: Hinterfragen die Einkäufer Behauptungen konsequenter, handeln sie Gegenleistungen aus und bleiben sie unter Druck bei einer nachvollziehbaren Linie? Der organisationsbezogene Capability Report von Voice2Evolve macht beobachtete Entwicklungsmuster und wiederkehrende Lernfelder auf Teamebene sichtbar. Er beweist nicht, dass KI eine bestimmte Einsparung verursacht hat, und dient nicht dazu, einzelne Menschen in eine Rangliste einzuordnen. Er hilft vielmehr bei der Entscheidung, welche Fähigkeiten weiter geübt werden sollten.

BCG stellte außerdem fest, dass breiter eingeführte KI-Lösungen tendenziell mehr Nutzen bringen als Pilotprojekte. Zugleich bezeichneten 71 Prozent der Befragten das Vertrauen in autonome Entscheidungen als größte organisatorische Hürde für die Skalierung agentischer KI. Beide Befunde erinnern daran, dass leistungsfähige Technik allein weder ein gutes Arbeitsmodell noch belastbares Urteilsvermögen schafft.

Die entscheidende Frage ist deshalb nicht nur, wie viele Stunden der Einkauf durch KI spart. Entscheidend ist, was seine Mitarbeiter durch diese Entlastung künftig besser können. Ein schnelleres Verfahren ist ein Erfolg. Wirklich wertvoll wird es, wenn der Einkäufer vorbereitet in ein schwieriges Gespräch geht und sein Wissen auch dann wirksam einsetzen kann, wenn der Lieferant nicht mitspielt.

Quellen

• Boston Consulting Group (21. Juli 2026). Scaling Agentic AI in Procurement Is an Organizational Challenge.
• Nishimura, H., Jolles, D., Lordan, G., & Canavan, F. (2. Oktober 2026). Why AI Training Is Driving Adoption but Not Sustainable Productivity. California Management Review.