Inhouse Seminar: KI im Einkauf und in der Beschaffung von Unternehmen, Verbänden, Institutionen

KI im Einkauf und in der Beschaffung ist ein branchenübergreifendes und überregionales Inhouse-Seminar der Bildungsakademie am Rosental für Unternehmen, öffentliche Einrichtungen, Verbände und Organisationen in Deutschland, Österreich und der Schweiz, die Künstliche Intelligenz in Bedarfsermittlung, Lieferantenanalyse, Ausschreibung, Angebotsvergleich, Vertragsprüfung, Risikobewertung, Reporting und Beschaffungsstrategie sicher und produktiv einsetzen möchten.

Die Bildungsakademie am Rosental bietet dieses Seminar in Deutschland, Österreich und der Schweiz an: als Inhouse-Schulung beim Kunden oder als Live-Online-Workshop für Einkauf, Beschaffung, Procurement, Supply Chain, Vergabe, Controlling, Recht, Compliance, Datenschutz, IT, Fachbereiche, Projektteams und Führungskräfte, die KI im Einkauf nicht nur ausprobieren, sondern methodisch, nachvollziehbar und regelkonform einsetzen wollen.

Das Firmen-Seminar zeigt branchenübergreifend, wie KI im Einkauf entlang des gesamten Beschaffungsprozesses unterstützen kann: Bedarfsanalyse, Warengruppenstruktur, Lieferantenrecherche, Marktanalyse, Ausschreibungsunterlagen, Bewertungsmatrizen, Angebotsvergleich, Vertrags- und Klauselprüfung, Lieferantenrisiken, ESG-Kriterien, Preisentwicklung, Spend-Analyse, Make-or-Buy-Fragen und interne Kommunikation. Gleichzeitig werden Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse, EU AI Act, Anbieterprüfung, Haftungsfragen, menschliche Kontrolle und KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung berücksichtigt.

Unser maßgeschneidertes Inhouse-Seminar für KI im Einkauf

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung an Ihrem Standort oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Team. Die Inhalte werden auf Ihre Einkaufsorganisation, Warengruppen, Lieferantenstruktur, Vertragsprozesse, Datenschutzanforderungen, Vergabelogik, ERP- und E-Procurement-Systeme, Freigabewege, Compliance-Vorgaben und konkreten Beschaffungsszenarien zugeschnitten.

Warum KI im Einkauf nicht bei der Lieferantenrecherche endet

Künstliche Intelligenz kann Einkauf und Beschaffung bei Recherche, Strukturierung, Vergleich, Analyse und Kommunikation deutlich entlasten. Viele Teams starten mit einfachen Aufgaben: Lieferantenlisten erstellen, Ausschreibungstexte überarbeiten, E-Mails formulieren, Angebotskriterien strukturieren oder Marktinformationen zusammenfassen. Der eigentliche Mehrwert entsteht aber erst, wenn KI in Einkaufsprozesse, Freigaben, Risikoanalysen und Entscheidungslogiken eingebettet wird.

Das Seminar behandelt KI im Einkauf deshalb nicht als reine Tool-Schulung. Es zeigt, wie Beschaffungsteams KI nutzen können, ohne Vertraulichkeit, Gleichbehandlung, Vergaberegeln, Datenschutz, Vertragsqualität und menschliche Verantwortung aus dem Blick zu verlieren.

Für den übergeordneten Einstieg empfehlen wir den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Weitere Formate finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Häufige Grundlagenfragen beantwortet das KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental. Praxisnahe Einblicke finden Sie in den KI-Case Studies und im Magazin Praxiswissen KI/AI/GEO.

Der Einkaufs-Kompass: Sechs Prüffragen vor jedem KI-Einsatz

Im Einkauf entscheidet nicht nur Geschwindigkeit, sondern Nachvollziehbarkeit. Deshalb arbeitet das Seminar mit einem Einkaufs-Kompass, der KI-Anwendungen vor der Nutzung entlang von sechs Prüffragen einordnet.

Prüffeld	Leitfrage für Einkauf und Beschaffung	Typische Übung im Seminar
Daten	Enthält der Vorgang Preise, Vertragsdaten, Lieferanteninformationen, personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse?	Datenampel für Einkaufsinformationen entwickeln.
Zweck	Wird KI für Entwurf, Recherche, Bewertung, Entscheidungsvorbereitung oder automatisierte Entscheidung genutzt?	Use Cases nach Risiko und Freigabebedarf clustern.
Markt	Wie zuverlässig, aktuell und vollständig sind KI-generierte Markt- und Lieferanteninformationen?	Quellenprüfung und Plausibilitätscheck trainieren.
Fairness	Können Anbieter durch unklare Kriterien, verzerrte Daten oder unfaire Bewertungslogik benachteiligt werden?	Bewertungsmatrix und Kriteriengewichtung prüfen.
Vertrag	Werden Vertragsklauseln, Leistungsbeschreibungen oder Risiken nur vorbereitet oder fachlich-juristisch geprüft?	Klauselprüfung als Assistenzprozess abgrenzen.
Verantwortung	Wer prüft, dokumentiert, gibt frei und trägt die fachliche Entscheidung?	Rollenmatrix für Einkauf, Recht, Compliance, IT und Fachbereich erstellen.

Die BARO-SOURCE-Methode für KI in Einkauf und Beschaffung

Für dieses Seminar nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-SOURCE-Methode. Sie verbindet Spend-Analyse, Organisation, Risikoprüfung, Use Cases, Compliance, Evaluation und Transfer in einem Arbeitsmodell für KI-gestützte Beschaffung.

S – Spend & Bedarf: Welche Ausgaben, Warengruppen, Bedarfe und Beschaffungsprozesse sollen durch KI besser analysiert werden?
O – Organisation: Welche Rollen, Freigaben, Systeme, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten sind im Einkauf beteiligt?
U – Use Cases: Welche KI-Anwendungen sind sinnvoll, prüfpflichtig, sensibel oder ausgeschlossen?
R – Risiko: Welche Lieferanten-, Vertrags-, Datenschutz-, ESG-, Preis-, Abhängigkeits- und Compliance-Risiken entstehen?
C – Compliance: Welche Regeln gelten für Vertraulichkeit, Vergabe, Gleichbehandlung, Datenschutz, Dokumentation und Anbieterprüfung?
E – Evaluation: Wie werden KI-Ergebnisse auf Qualität, Quellen, Aktualität, Bias, Plausibilität und Entscheidungsreife geprüft?

Die Methode verhindert, dass KI im Einkauf auf schnelle Textentwürfe reduziert wird. Sie macht sichtbar, wo KI Mehrwert schafft, wo Fachprüfung zwingend bleibt und wo automatisierte oder unkontrollierte Nutzung gefährlich wäre.

Beschaffungsprozess: Wo KI konkret unterstützen kann

KI kann den Beschaffungsprozess an vielen Stellen verbessern, wenn Aufgaben, Daten und Verantwortung klar abgegrenzt werden. Die Schulung ordnet typische Einsatzfelder nach Prozessphasen.

Prozessphase	KI-Unterstützung	Prüfschwerpunkt
Bedarfsermittlung	Anforderungen strukturieren, Bedarfsfragen formulieren, Fachbereichsinformationen ordnen.	Vollständigkeit, fachlicher Kontext, Nicht-Ziele und Budgetrahmen.
Markt- und Lieferantenanalyse	Marktsegmente recherchieren, Lieferantentypen clustern, Suchstrategien entwickeln.	Quellenqualität, Aktualität, Interessenkonflikte und Scheingenauigkeit.
Ausschreibung und Anfrage	Leistungsbeschreibung, Fragenkatalog, Bewertungsmatrix und Kommunikationsbausteine vorbereiten.	Gleichbehandlung, Klarheit, rechtliche Prüfung und Vergaberelevanz.
Angebotsvergleich	Kriterien strukturieren, Unterschiede zusammenfassen, Bewertungslogik vorbereiten.	Transparenz, Gewichtung, Datenqualität und fachliche Entscheidung.
Vertragsprüfung	Klauseln markieren, Risiken zusammenfassen, Rückfragen an Recht oder Fachbereich vorbereiten.	Keine Rechtsberatung durch KI, juristische Prüfung und Freigabe.
Lieferantenmanagement	Performanceberichte, Risikohinweise, Gesprächsleitfäden und Eskalationskommunikation vorbereiten.	Objektivität, Belege, Dokumentation und faire Bewertung.
Controlling und Reporting	Spend-Daten erklären, Abweichungen kommentieren, Management-Updates vorbereiten.	Datenqualität, Berechnungslogik, Vertraulichkeit und Kontext.

KI-Tools für Einkauf und Beschaffung richtig einordnen

Im Seminar werden Toolgruppen nicht isoliert betrachtet, sondern nach ihrer Funktion im Beschaffungsprozess eingeordnet. Dadurch wird klar, wann ein allgemeines KI-System reicht und wann spezielle Einkaufs-, Analyse- oder Automatisierungslösungen relevant werden.

Tool- oder Systemgruppe	Nutzen im Einkauf	Besondere Aufmerksamkeit
ChatGPT, Claude und Google Gemini	Strukturierung, Textentwürfe, Kriterienlisten, Gesprächsleitfäden, Zusammenfassungen und Analysen.	Keine vertraulichen Einkaufsdaten unkontrolliert eingeben; Ergebnisse prüfen.
Microsoft 365 Copilot	E-Mails, Meetings, Excel-Auswertungen, Word-Dokumente, PowerPoint-Updates und Teams-Kommunikation unterstützen.	Berechtigungen, SharePoint, OneDrive, Vertraulichkeit und Informationsschutz.
Perplexity und Recherche-KI	Markt- und Lieferantenrecherche, Quellenhinweise, Trendbeobachtung und Wettbewerbsumfeld.	Quellenqualität, Aktualität, Bias und vertrauliche Suchanfragen.
Excel, Power Query und Power BI	Spend-Analyse, Preisentwicklung, Warengruppenreporting, Abweichungen und Management-Dashboards.	Datenqualität, Definitionen, Berechtigungen und Scheinkorrelationen.
E-Procurement-, ERP- und SRM-Systeme	Lieferantenstammdaten, Bestellhistorie, Vertragsdaten, Workflows und Performance-Kennzahlen.	Schnittstellen, Anbieterrolle, Datenzugriff, Auditierbarkeit und Prozessintegration.
Power Automate, n8n, Make und KI-Agenten	Statusabfragen, Benachrichtigungen, Lieferantenkommunikation, Dokumentenflüsse und Routineprozesse vorbereiten.	Freigaben, Datenflüsse, menschliche Kontrolle und Fehlerfolgen.

Für Microsoft-365-nahe Einkaufsprozesse passt ergänzend die Inhouse-Schulung „Microsoft 365 Copilot sicher und produktiv im Unternehmen einsetzen“. Für automatisierte Beschaffungsworkflows eignet sich zusätzlich die Inhouse-Schulung „KI-Agenten und No-Code-Automatisierung“.

Spend-Analyse: KI als Sparringspartner für Einkaufsdaten

Spend-Analysen gehören zu den wirksamsten Anwendungsfeldern im KI-gestützten Einkauf. KI kann helfen, Ausgaben zu clustern, Warengruppen zu erklären, Muster sichtbar zu machen und Managementfragen vorzubereiten. Voraussetzung ist jedoch eine belastbare Datenbasis.

Ausgaben nach Warengruppen, Lieferanten, Regionen oder Projekten strukturieren.
Abweichungen, Ausreißer und wiederkehrende Muster beschreiben.
Management-Summaries für Einkaufsleitung oder Geschäftsführung vorbereiten.
Fragen für tiefergehende Datenanalyse entwickeln.
Potenziale für Bündelung, Standardisierung oder Rahmenverträge identifizieren.
Datenqualität, Dubletten, uneinheitliche Bezeichnungen und fehlende Stammdaten prüfen.

Für datenintensive Einkaufs- und Controlling-Teams ist ergänzend die Inhouse-Schulung „Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz“ sinnvoll.

Lieferantenanalyse: Recherche, Bewertung und Risikoarbeit

KI kann Lieferantenanalysen deutlich beschleunigen, darf aber keine ungeprüften Lieferantenbewertungen erzeugen. Besonders bei Bonität, ESG, Lieferfähigkeit, Compliance, Sanktionen, Abhängigkeiten oder Qualitätsrisiken müssen Quellen, Kriterien und Verantwortlichkeiten klar sein.

Suchstrategien für alternative Lieferanten entwickeln.
Lieferantenprofile aus öffentlichen Informationen strukturieren.
Fragenkataloge für Lieferantengespräche vorbereiten.
Risiken nach Qualität, Lieferzeit, Preis, Compliance, ESG und Abhängigkeit clustern.
Lieferantenkommunikation für Anfragen, Nachfragen und Eskalationen formulieren.
KI-Ergebnisse mit belastbaren Quellen und internen Daten abgleichen.

Die OECD beschreibt KI in öffentlicher Beschaffung als Möglichkeit, Beschaffungsprozesse dynamischer und reaktionsfähiger zu machen, betont aber zugleich Governance, Transparenz und verantwortungsvolle Nutzung über den Beschaffungszyklus hinweg. OECD: AI in public procurement

Ausschreibungen und Leistungsbeschreibungen mit KI vorbereiten

KI kann helfen, Anforderungen in eine klarere Leistungsbeschreibung zu übersetzen. Gerade bei komplexen Beschaffungen werden Bedarf, Muss-Kriterien, Soll-Kriterien, Nachweise, Qualitätskriterien und Bewertungslogik schneller sichtbar. Dennoch muss jede Ausschreibung fachlich, rechtlich und organisatorisch geprüft werden.

Anforderungskataloge aus Fachbereichsnotizen entwickeln.
Muss-, Soll- und Kann-Kriterien unterscheiden.
Bewertungsmatrizen und Gewichtungen vorbereiten.
Fragen für Bietergespräche oder Markterkundung formulieren.
Leistungsbeschreibungen verständlicher und vergleichbarer gestalten.
Risiken unklarer Formulierungen, versteckter Präferenzen oder unfairer Kriterien erkennen.

Für öffentliche Beschaffer sind die EU-Aktivitäten zur KI-Beschaffung besonders relevant: Die Public Buyers Community der Europäischen Union stellt unter anderem Informationen zu Modellvertragsklauseln für die Beschaffung vertrauenswürdiger KI bereit. EU Public Buyers Community: Procurement of AI

Angebotsvergleich: KI als Strukturhilfe, nicht als Entscheider

Der Angebotsvergleich ist ein sensibler Bereich. KI kann Unterschiede zwischen Angeboten strukturieren, Kriterienlisten vorbereiten und Rückfragen formulieren. Sie sollte aber nicht eigenständig entscheiden, welcher Anbieter gewinnt oder welche Bewertung rechtlich belastbar ist.

Angebotsinhalte in ein einheitliches Vergleichsraster überführen.
Unterschiede bei Leistung, Preis, Service, Laufzeit, Risiko und Vertragsbedingungen markieren.
Rückfragen an Anbieter vorbereiten.
Bewertungslogik für Fachbereich, Einkauf und Recht transparenter machen.
Unklare, fehlende oder widersprüchliche Angaben identifizieren.
Fairness, Gleichbehandlung und Dokumentation sicherstellen.

Gerade in öffentlichen oder regulierten Beschaffungen sollte KI keine Bewertungsentscheidung ersetzen. Sie kann die Vorbereitung unterstützen, aber die Verantwortung für Kriterien, Gewichtung, Freigabe und Dokumentation bleibt bei den zuständigen Personen.

Verträge, Klauseln und Haftungsfragen

KI kann Vertragsarbeit vorbereiten, indem sie Risiken, unklare Formulierungen, fehlende Anlagen oder ungewöhnliche Klauseln sichtbar macht. Sie ersetzt jedoch keine Rechtsprüfung. Besonders bei Haftung, Datenschutz, Service Level Agreements, Vertragslaufzeiten, Kündigung, geistigem Eigentum, Geheimhaltung, Audit-Rechten und KI-spezifischen Anbieterpflichten ist juristische Prüfung erforderlich.

Klauseln zusammenfassen und verständlich erklären lassen.
Rückfragen an Rechtsabteilung oder Anbieter vorbereiten.
Risikoabschnitte in Verträgen markieren.
Checklisten für Datenschutz, Vertraulichkeit, Sicherheit und Auditierung entwickeln.
Unklare Verantwortlichkeiten bei KI-Systemen sichtbar machen.
Vertragsprüfung klar von KI-gestützter Vorstrukturierung abgrenzen.

Für die öffentliche Beschaffung von KI-Systemen stellt die EU Public Buyers Community aktualisierte Modellvertragsklauseln bereit, die auf vertrauenswürdige, faire und sichere KI-Beschaffung ausgerichtet sind. Updated EU AI model contractual clauses

KI einkaufen: Anbieterprüfung, Sicherheit und AIC4

Wenn Einkaufsteams nicht nur KI nutzen, sondern KI-Systeme beschaffen, verändert sich die Perspektive. Dann geht es um Anbieterprüfung, Sicherheitsanforderungen, Datenverarbeitung, Modelltransparenz, Cloud-Architektur, Protokollierung, Trainingsdaten, Support, Exit-Szenarien, Auditierbarkeit und Lebenszyklusmanagement.

Welche KI-Funktion wird tatsächlich beschafft?
Welche Daten werden verarbeitet, gespeichert oder protokolliert?
Wird der Anbieter als Auftragsverarbeiter, eigener Verantwortlicher oder Softwarelieferant relevant?
Welche Sicherheitsnachweise, Zertifizierungen oder Kriterienkataloge liegen vor?
Werden Prompts, Uploads oder Ergebnisse für Training oder Produktverbesserung genutzt?
Welche Lösch-, Export-, Audit- und Kontrollmöglichkeiten bestehen?
Wie wird menschliche Kontrolle im Betrieb sichergestellt?

Der AIC4-Kriterienkatalog des BSI beschreibt Mindestanforderungen an die sichere Verwendung von KI-Cloud-Diensten und ist damit ein wichtiger Deep-Link für Einkaufsteams, die KI-Dienste beschaffen oder bewerten müssen. BSI: Kriterienkatalog für KI-Cloud-Dienste – AIC4

Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und vertrauliche Einkaufsdaten

Einkauf arbeitet häufig mit vertraulichen Informationen: Preise, Rabatte, Vertragsbedingungen, Lieferantenbewertungen, Angebotsunterlagen, Ansprechpartner, Eskalationen, Qualitätsprobleme, Projektbudgets, interne Bedarfe und strategische Beschaffungspläne. Diese Informationen gehören nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme.

Das Seminar vermittelt keine Rechtsberatung, sondern eine praktische Schutzlogik: Welche Einkaufsdaten sind unkritisch, welche müssen anonymisiert oder abstrahiert werden, welche brauchen Freigabe und welche dürfen nicht in ungeprüfte KI-Systeme eingegeben werden?

Personenbezogene Daten von Ansprechpartnern und Beschäftigten erkennen.
Vertrauliche Angebots- und Vertragsinformationen schützen.
Lieferantenbewertungen fair, belegbar und vertraulich behandeln.
Interne Preis-, Budget- und Einkaufsstrategien nicht unkontrolliert offenlegen.
Anonymisierte oder fiktive Beispiele für KI-Übungen nutzen.
Freigegebene Unternehmenssysteme gesondert nach Berechtigungen und Datenschutz prüfen.

Für vertiefende Datenschutzfragen passt ergänzend das Inhouse-Seminar „DSGVO-konformer KI-Einsatz“. Für die Entwicklung interner Regeln empfiehlt sich der Inhouse-Workshop „KI-Richtlinie für Unternehmen entwickeln“.

EU AI Act und KI-Kompetenz im Einkauf

Der Einkauf spielt in der KI-Governance eine besondere Rolle, weil viele KI-Systeme nicht selbst entwickelt, sondern eingekauft, lizenziert oder als Cloud-Dienst genutzt werden. Deshalb müssen Einkaufsteams verstehen, welche Fragen bei Anbietern, Tools, Vertragsbedingungen, Datenflüssen und Risikoklassen relevant sind.

Welche Rolle hat die eigene Organisation: Anbieter, Betreiber beziehungsweise Nutzer, Beschaffer oder Integrator?
Handelt es sich um allgemeine KI-Nutzung, ein spezialisiertes KI-System oder einen potenziell sensiblen Einsatzkontext?
Welche Informationen muss der Anbieter liefern?
Welche Schulungen brauchen Einkauf, Fachbereiche, IT und Compliance?
Welche KI-Anwendungen brauchen Dokumentation, Freigabe oder besondere Prüfung?

Für eine vertiefende regulatorische Einordnung passt das Inhouse-Seminar „EU AI Act und aktueller Regulierungsstand“. Für den rollenbezogenen Aufbau interner KI-Governance eignet sich die Inhouse-Schulung „KI-Beauftragter im Unternehmen“.

ESG, Nachhaltigkeit und Lieferkettenrisiken mit KI strukturieren

Beschaffungsteams arbeiten zunehmend mit Nachhaltigkeits-, Lieferketten- und ESG-Anforderungen. KI kann helfen, Kriterien zu strukturieren, Lieferantenfragen vorzubereiten, Berichte zusammenzufassen und Risikohinweise zu clustern. Gleichzeitig müssen Quellenqualität, Aktualität und Belegbarkeit geprüft werden.

ESG-Fragenkataloge für Lieferanten vorbereiten.
Nachhaltigkeitsanforderungen in Ausschreibungen verständlicher formulieren.
Lieferkettenrisiken nach Regionen, Materialien, Lieferanten und Warengruppen strukturieren.
Nachweise, Zertifikate und Selbstauskünfte besser vergleichbar machen.
Managementberichte zu Nachhaltigkeitsrisiken vorbereiten.
Greenwashing, unklare Quellen und ungeprüfte Behauptungen kritisch prüfen.

KI kann ESG-Arbeit im Einkauf beschleunigen, aber keine belastbare Prüfung ersetzen. Besonders bei Nachweisen, Audits, Lieferkettenpflichten und öffentlicher Berichterstattung bleibt menschliche Bewertung entscheidend.

Kommunikation: Lieferanten, Fachbereiche und Management besser erreichen

Einkauf ist Schnittstellenarbeit. KI kann helfen, Kommunikation mit Lieferanten, Fachbereichen, Geschäftsführung, Projektteams und Recht verständlicher und zielgerichteter vorzubereiten. Besonders nützlich ist KI bei schwierigen Gesprächen, Eskalationen, Rückfragen und Management-Summaries.

Anfragetexte und Lieferantenanschreiben formulieren.
Rückfragen zu Angeboten präzisieren.
Eskalationskommunikation bei Lieferproblemen sachlich vorbereiten.
Fachbereiche bei Bedarfsklärung und Spezifikation unterstützen.
Management-Updates zu Risiken, Einsparungen oder Entscheidungen erstellen.
Verhandlungsvorbereitung mit Argumenten, Szenarien und Gegenfragen strukturieren.

Für Projekt- und Schnittstellenarbeit im Einkauf kann zusätzlich das Inhouse-Seminar „KI im Projektmanagement“ sinnvoll sein.

Praxislabor 1: Einkaufs-Use-Cases priorisieren

Im ersten Praxislabor erfassen die Teilnehmenden typische KI-Anwendungen aus dem eigenen Einkaufsalltag. Ziel ist eine realistische Use-Case-Landkarte mit Nutzen, Risiko, Datenbedarf und Freigabestatus.

Wiederkehrende Einkaufsaufgaben sammeln.
Use Cases nach Nutzen, Aufwand, Risiko und Datenbezug bewerten.
Unkritische, prüfpflichtige und ausgeschlossene Anwendungen unterscheiden.
Quick Wins für Entwürfe, Zusammenfassungen und Kommunikation identifizieren.
Sensible Anwendungen bei Vertragsdaten, Lieferantenbewertung und Angebotsvergleich markieren.
Erste Prioritäten für Pilotprojekte und Schulungsbedarf ableiten.

Praxislabor 2: Datenampel für Einkaufsinformationen entwickeln

Im zweiten Praxislabor entsteht eine Datenampel für typische Einkaufsdaten. Sie hilft Mitarbeitenden, Prompts sicherer zu formulieren und vertrauliche Informationen besser zu schützen.

Grün: Fiktive Lieferantenbeispiele, neutrale Warengruppen, öffentliche Marktinformationen und allgemeine Formulierungshilfen.
Gelb: Interne Bedarfe, anonymisierte Angebotsauszüge, aggregierte Spend-Daten und nicht personenbezogene Projektinformationen.
Rot: konkrete Angebote, vertrauliche Preise, Vertragsklauseln, personenbezogene Daten, Lieferantenbewertungen, Geschäftsgeheimnisse und Zugangsdaten.
Blau: freigegebene interne Systeme mit definierter Berechtigung, Datenschutzprüfung und Dokumentation.

Praxislabor 3: Ausschreibung und Angebotsvergleich mit KI vorbereiten

Im dritten Praxislabor arbeiten die Teilnehmenden mit typischen Einkaufsdokumenten. KI wird genutzt, um Anforderungen, Bewertungskriterien, Rückfragen und Vergleichslogiken vorzubereiten.

Leistungsbeschreibung aus Bedarfsskizzen strukturieren.
Muss- und Soll-Kriterien formulieren.
Bewertungsmatrix vorbereiten.
Rückfragen an Anbieter entwickeln.
Angebotsunterschiede in Tabellenlogik übersetzen.
Fairness, Vertraulichkeit und Entscheidungsvorbereitung prüfen.

Praxislabor 4: Lieferantenrisiken und Vertragsfragen prüfen

Im vierten Praxislabor wird KI als Analyse- und Strukturierungshilfe für Risikoarbeit genutzt. Teilnehmende lernen, wie sie Risiken sichtbar machen, ohne KI-Ergebnisse ungeprüft zu übernehmen.

Risiken nach Lieferfähigkeit, Qualität, Preis, Compliance, Datenschutz, ESG und Abhängigkeit clustern.
Vertragsklauseln für Rückfragen an Recht oder Compliance markieren.
Lieferantenfragen für Due Diligence vorbereiten.
Risikoberichte für Management oder Fachbereich formulieren.
Prüf- und Freigabeschritte definieren.
Grenzen von KI bei rechtlicher und wirtschaftlicher Bewertung klären.

Case-Study-Bezug: Beschaffung als Schnittstelle von KI, Risiko und Organisation

In den KI-Case Studies der Bildungsakademie am Rosental finden Sie Praxisberichte zu KI-Einführung, Datenschutz, Governance, Projektarbeit, Reporting und Prozessverbesserung. Für Einkauf und Beschaffung sind vor allem Beispiele relevant, in denen Fachbereiche, IT, Compliance und Führung gemeinsam an sicheren KI-Regeln und praktischen Transferformaten gearbeitet haben.

Der Case-Study-Bezug ist wichtig, weil KI im Einkauf selten nur ein Toolthema ist. Beschaffung berührt Verträge, Daten, Lieferanten, Kosten, Risiken, Fachbereiche und Entscheidungen. Deshalb braucht KI im Einkauf ein Zusammenspiel aus Methodenkompetenz, Datenschutz, Governance, Vertragsbewusstsein und praktischer Kommunikation.

Für Organisationen, die zusätzlich eine interne KI-Governance-Rolle aufbauen wollen, passt die Inhouse-Schulung „KI-Beauftragter im Unternehmen“. Für öffentliche Beschaffung und Verwaltungsbezug empfiehlt sich ergänzend die Inhouse-Schulung „KI in der öffentlichen Verwaltung sicher einsetzen“.

DACH-Format: Inhouse beim Kunden oder Live-Online

Das Seminar wird ausschließlich als firmeninternes oder organisationsinternes Format durchgeführt. Es ist kein offenes Seminar mit Einzelbuchungen. Dadurch können Einkaufsprozesse, Warengruppen, Lieferantenstruktur, Vertragslogik, Freigabewege, Datenschutzanforderungen, ERP-Systeme, E-Procurement-Prozesse und konkrete Praxisfälle gezielt einbezogen werden.

Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Einkauf, Beschaffung, Procurement, Supply Chain, Vergabe, Controlling, Recht, Compliance, IT und Fachbereiche an Ihrem Standort.
Live-Online: Interaktiver Online-Workshop für verteilte Einkaufsteams, mehrere Standorte oder internationale Beschaffungsstrukturen.
Individuelle Anpassung: Abstimmung auf indirekten Einkauf, direkten Einkauf, öffentliche Beschaffung, Dienstleistungseinkauf, IT-Beschaffung oder Projekteinkauf.
Praxisorientierter Transfer: Entwicklung erster Prompt-Vorlagen, Datenampel, Bewertungsmatrizen, Lieferantenfragen und Prüflogiken.
Optionale Transferphase: Nach 4 bis 8 Wochen kann ein Follow-up genutzt werden, um erste Erfahrungen, Vorlagen, Freigabeprozesse und Tool-Fragen weiterzuentwickeln.

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„KI im Einkauf wird dann wertvoll, wenn sie nicht nur schneller formuliert, sondern bessere Fragen stellt: zum Bedarf, zum Markt, zum Lieferantenrisiko, zur Vertragsqualität und zur Verantwortung. Genau diese Prüflogik trainieren wir im Inhouse-Seminar.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht KI im Einkauf als Verbindung aus Beschaffungsmethodik, Datenkompetenz, Kommunikation, Compliance, Datenschutz und Organisationsentwicklung. Im Mittelpunkt steht nicht die automatische Einkaufsentscheidung, sondern eine bessere Vorbereitung, Prüfung und Dokumentation von Beschaffungsprozessen.

Stimmen aus der Praxis

„Die Schulung hat uns geholfen, KI im Einkauf nicht nur als Recherchehilfe zu sehen. Besonders nützlich waren Datenampel, Angebotsvergleich und die Prüffragen für Lieferantenrisiken.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Einkaufsleitung, mittelständisches Unternehmen

„Für unsere Beschaffung war wichtig, dass Vertragsdaten und Lieferanteninformationen nicht unkritisch in KI-Tools übernommen werden. Die Übungen waren sehr praxisnah.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Compliance-Verantwortung, öffentlicher Träger

„Die Arbeit an Bewertungsmatrizen, Rückfragen und Management-Summaries konnten wir direkt auf laufende Beschaffungsprojekte übertragen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Projekteinkauf, Industrieunternehmen

Was Teilnehmende nach dem Seminar besser können

Nach dem Seminar verfügen Teilnehmende über ein realistisches Verständnis dafür, wie KI Einkauf und Beschaffung unterstützen kann. Sie können Use Cases einordnen, sensible Daten schützen, KI-Ergebnisse prüfen und erste Vorlagen für Beschaffungsprozesse entwickeln.

Sie erkennen geeignete KI-Anwendungen in Einkauf, Beschaffung, Vergabe und Lieferantenmanagement.
Sie entwickeln Prompt-Vorlagen für Bedarfsanalyse, Ausschreibung, Lieferantenrecherche und Reporting.
Sie unterscheiden unkritische, vertrauliche und prüfpflichtige Einkaufsdaten.
Sie nutzen KI zur Vorbereitung von Bewertungsmatrizen, Rückfragen und Angebotsvergleichen.
Sie prüfen KI-Ergebnisse auf Quellen, Aktualität, Fairness, Vertraulichkeit und Entscheidungsreife.
Sie verstehen Risiken bei Vertragsklauseln, Anbieterprüfung, KI-Beschaffung und Automatisierung.
Sie können AI-Literacy-Schulungsbedarf nach Art. 4 KI-VO im Einkaufsumfeld strukturieren.
Sie erhalten eine Grundlage für interne KI-Regeln, Tool-Freigaben und sichere Einkaufsprozesse.

Abgrenzung zu anderen KI-Kursen

Dieses Seminar konzentriert sich auf Einkauf, Beschaffung, Lieferantenmanagement, Vertragsprüfung, Angebotsvergleich, Spend-Analyse und Einkaufsrisiken. Für angrenzende Fragestellungen können andere KI-Inhouse-Schulungen der Bildungsakademie am Rosental sinnvoll sein.

EU AI Act und aktueller Regulierungsstand: stärkerer Fokus auf KI-Verordnung, Risikoklassen und Compliance-Pflichten.
DSGVO-konformer KI-Einsatz: stärkerer Fokus auf Datenschutz, Anonymisierung, Pseudonymisierung und Haftungsfragen.
KI-Richtlinie für Unternehmen entwickeln: stärkerer Fokus auf interne Leitplanken, Tool-Ampel, Datenampel und Shadow AI.
Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz: stärkerer Fokus auf Kennzahlen, Reporting, Forecasting und Dateninterpretation.
KI-Agenten und No-Code-Automatisierung: stärkerer Fokus auf Workflows, n8n, Make, Power Automate und agentische Prozessketten.
Microsoft 365 Copilot sicher und produktiv einsetzen: stärkerer Fokus auf Copilot, Teams, Outlook, Word, Excel, PowerPoint, SharePoint und OneDrive.

Pro und Contra: KI im Einkauf einsetzen

KI kann Einkauf und Beschaffung deutlich entlasten, wenn sie kontrolliert, transparent und methodisch eingesetzt wird. Ohne klare Datenregeln, Quellenprüfung und Freigaben kann sie jedoch neue Risiken erzeugen.

Chancen	Grenzen und Risiken
Schnellere Vorbereitung von Bedarfsanalysen, Ausschreibungen, Angebotsvergleichen und Management-Updates.	KI kann veraltete, unvollständige oder nicht belegte Markt- und Lieferanteninformationen erzeugen.
Bessere Strukturierung von Warengruppen, Lieferantenrisiken, Vertragsfragen und Bewertungsmatrizen.	Vertrauliche Preise, Verträge, Lieferantenbewertungen und Geschäftsgeheimnisse dürfen nicht unkontrolliert verarbeitet werden.
Entlastung bei Kommunikation mit Fachbereichen, Lieferanten, Recht, Compliance und Management.	KI darf keine Einkaufsentscheidung, Rechtsprüfung oder Vergabeentscheidung ersetzen.
Mehr Transparenz durch Datenampel, Use-Case-Liste, Prüffragen und Freigabewege.	Unklare Kriterien können Anbieter benachteiligen oder Bewertungsprozesse verzerren.
Dokumentierbarer Beitrag zu KI-Kompetenz und sicherer Einkaufsdigitalisierung.	Eine Schulung ersetzt keine Vertragsprüfung, Datenschutzprüfung oder technische Anbieterbewertung.

FAQ zum Inhouse-Seminar KI im Einkauf und in der Beschaffung

Was lernt unser Team in diesem Inhouse-Seminar?

Ihr Team lernt, wie KI Einkauf und Beschaffung bei Bedarfsermittlung, Lieferantenrecherche, Marktanalyse, Ausschreibungen, Angebotsvergleich, Vertragsprüfung, Spend-Analyse, Lieferantenrisiken, Reporting und Kommunikation unterstützen kann. Gleichzeitig werden Datenschutz, Vertraulichkeit, EU AI Act, Anbieterprüfung, menschliche Kontrolle, KI-Kompetenz und interne Freigabeprozesse berücksichtigt.

Für welche Einkaufsbereiche eignet sich das Seminar?

Das Seminar eignet sich für direkten Einkauf, indirekten Einkauf, IT-Beschaffung, Dienstleistungseinkauf, öffentliche Beschaffung, Projekteinkauf, strategischen Einkauf, operativen Einkauf, Lieferantenmanagement, Vergabe, Procurement, Supply Chain und Einkaufscontrolling. Beispiele und Übungen werden auf Ihre Warengruppen, Tools, Lieferantenstruktur und Beschaffungsprozesse zugeschnitten.

Welche KI-Anwendungen sind im Einkauf sinnvoll?

Sinnvoll sind unterstützende Anwendungen wie Lieferantenrecherche, Marktstrukturierung, Anforderungskataloge, Leistungsbeschreibungen, Fragenkataloge, Bewertungsmatrizen, Angebotszusammenfassungen, Risikochecks, Management-Updates, Gesprächsleitfäden und E-Mail-Entwürfe. Kritischer sind automatisierte Bewertungen, vertrauliche Vertragsdaten, personenbezogene Daten oder Entscheidungen mit erheblicher wirtschaftlicher Wirkung.

Kann KI Lieferanten automatisch bewerten?

KI kann Lieferanteninformationen strukturieren und Bewertungsfragen vorbereiten, sollte Lieferanten aber nicht automatisch und ungeprüft bewerten. Quellen, Aktualität, Kriterien, Gewichtung, interne Erfahrungen, Qualität, Compliance und Vertragslage müssen fachlich geprüft werden. Besonders bei sensiblen oder vergaberelevanten Bewertungen bleibt menschliche Verantwortung zwingend erforderlich.

Dürfen Angebote oder Preise in ChatGPT eingegeben werden?

Konkrete Angebote, Preise, Rabatte, Vertragsdaten oder Lieferantenbewertungen sollten nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme eingegeben werden. Ob eine Nutzung zulässig ist, hängt von Vertraulichkeit, Datenschutz, Anbieterrolle, Tool-Freigabe, Vertrag, Sicherheitsmaßnahmen und internen Regeln ab. Häufig sind anonymisierte, fiktive oder stark abstrahierte Beispiele sicherer.

Was ist eine Datenampel für Einkaufsinformationen?

Eine Datenampel ordnet Einkaufsinformationen nach Schutzbedarf ein. Grüne Daten sind fiktive Beispiele oder öffentliche Marktinformationen. Gelbe Daten benötigen Prüfung und Freigabe. Rote Daten wie Angebote, Preise, Vertragsdaten, personenbezogene Daten, Lieferantenbewertungen oder Geschäftsgeheimnisse dürfen nicht unkontrolliert in KI-Systeme eingegeben werden. Blaue Daten betreffen freigegebene interne Systeme.

Wie hilft KI bei Ausschreibungen?

KI kann Anforderungen strukturieren, Leistungsbeschreibungen vorbereiten, Muss- und Soll-Kriterien formulieren, Fragenkataloge entwickeln und Bewertungsmatrizen vorschlagen. Die Ergebnisse müssen jedoch fachlich, rechtlich und organisatorisch geprüft werden. Besonders bei öffentlichen oder regulierten Beschaffungen sind Gleichbehandlung, Transparenz und Dokumentation entscheidend.

Wie hilft KI beim Angebotsvergleich?

KI kann Angebotsinhalte in Vergleichsraster überführen, Unterschiede markieren, Rückfragen formulieren und Management-Summaries vorbereiten. Sie darf aber keine finale Einkaufsentscheidung treffen. Preise, Leistungen, Vertragsbedingungen, Risiken, Ausschlusskriterien und Bewertungslogik müssen durch Einkauf, Fachbereich, Recht oder Compliance geprüft werden.

Wie kann KI in der Vertragsprüfung unterstützen?

KI kann Vertragsklauseln zusammenfassen, unklare Passagen markieren, Rückfragen vorbereiten und Risiken strukturieren. Sie ersetzt keine Rechtsberatung und keine Vertragsprüfung. Gerade bei Haftung, Datenschutz, Laufzeit, Kündigung, Service Level Agreements, Geheimhaltung, geistigem Eigentum und KI-spezifischen Anbieterpflichten ist juristische Prüfung erforderlich.

Was ist bei der Beschaffung von KI-Systemen besonders wichtig?

Bei der Beschaffung von KI-Systemen müssen Anbieterrolle, Datenverarbeitung, Speicherort, Sicherheit, Protokollierung, Training mit Kundendaten, Auditierbarkeit, Transparenz, menschliche Kontrolle, Support, Exit-Szenarien und EU-AI-Act-Bezug geprüft werden. Der Einkauf wird dadurch zu einer wichtigen Schnittstelle zwischen Fachbereich, IT, Datenschutz, Recht und Compliance.

Welche Rolle spielt der EU AI Act im Einkauf?

Der EU AI Act ist im Einkauf relevant, weil Organisationen KI-Systeme häufig von externen Anbietern beschaffen oder lizenzieren. Einkaufsteams sollten verstehen, welche Informationen Anbieter liefern müssen, welche Risikoklassen möglich sind, welche Rolle die eigene Organisation einnimmt und welche Schulungs-, Dokumentations- oder Freigabeprozesse erforderlich sein können.

Gilt das Seminar als Kompetenznachweis nach KI-VO Art. 4?

Das Seminar kann als dokumentierbarer Qualifizierungsbaustein für KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung genutzt werden, ersetzt aber keinen amtlichen Nachweis und keine juristische Einzelfallprüfung. Organisationen können Agenda, Lernziele, Teilnehmendenkreis, Rollenbezug und Inhalte dokumentieren, um KI-Kompetenz im Einkaufsumfeld nachvollziehbar aufzubauen.

Wie wird Datenschutz im Einkauf berücksichtigt?

Datenschutz wird im Seminar über personenbezogene Daten, Ansprechpartnerdaten, Beschäftigtendaten, Vertragsinformationen, Tool-Freigaben, Auftragsverarbeitung, Anbieterprüfung und Datenampel behandelt. Einkaufsteams lernen, wann Datenschutz, IT oder Compliance einbezogen werden sollten und welche Informationen nicht unkontrolliert in KI-Systeme gehören.

Wie werden Geschäftsgeheimnisse geschützt?

Geschäftsgeheimnisse werden geschützt, indem vertrauliche Preise, Konditionen, Strategien, Vertragsdaten, Lieferantenbewertungen, Angebotsunterlagen und interne Entscheidungslogiken nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme eingegeben werden. Das Seminar zeigt, wie Teams mit anonymisierten Beispielen, freigegebenen Systemen und klaren Prompting-Regeln arbeiten können.

Wie hilft KI bei ESG und Lieferkettenrisiken?

KI kann ESG-Kriterien strukturieren, Lieferantenfragen vorbereiten, Risikokategorien clustern und Managementberichte formulieren. Sie ersetzt aber keine Nachweisprüfung, kein Audit und keine rechtliche Bewertung. Besonders bei Nachhaltigkeitsangaben, Lieferkettenrisiken und öffentlichen Aussagen müssen Quellen, Aktualität und Belegbarkeit geprüft werden.

Wie kann KI die Lieferantenkommunikation verbessern?

KI kann Lieferantenanschreiben, Rückfragen, Gesprächsleitfäden, Eskalationsmails und Verhandlungsunterlagen vorbereiten. Sie hilft, Tonalität, Klarheit und Struktur zu verbessern. Einkaufsteams müssen jedoch prüfen, ob Inhalte vertraulich, korrekt, fair und strategisch passend sind. Bei kritischen Lieferantenbeziehungen bleibt persönliche Kommunikation entscheidend.

Wie wird KI im öffentlichen Einkauf eingeordnet?

Im öffentlichen Einkauf sind Transparenz, Gleichbehandlung, Vergaberecht, Dokumentation, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit besonders wichtig. KI kann Leistungsbeschreibungen, Fragenkataloge oder Vergleichsstrukturen vorbereiten, darf aber keine vergaberelevante Entscheidung ungeprüft treffen. Öffentliche Auftraggeber sollten zusätzlich KI-spezifische Anbieterinformationen und Vertragsklauseln prüfen.

Kann KI bei Verhandlungen helfen?

KI kann Verhandlungsziele, Argumentationslinien, Gegenfragen, Szenarien und Gesprächsleitfäden vorbereiten. Sie kann auch helfen, Lieferantenpositionen zu strukturieren. Die reale Verhandlung bleibt jedoch menschliche Aufgabe, weil Beziehung, Timing, Strategie, Vertraulichkeit, nonverbale Signale und interne Prioritäten nicht vollständig durch KI abbildbar sind.

Wie hilft KI bei Spend-Analyse und Einkaufscontrolling?

KI kann Spend-Daten erklären, Warengruppen clustern, Abweichungen beschreiben, Management-Summaries vorbereiten und Analysefragen entwickeln. Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis. Dubletten, uneinheitliche Lieferantenbezeichnungen, falsche Buchungen, fehlende Warengruppen oder unklare Definitionen müssen vor der Interpretation geprüft werden.

Welche Rollen sollten teilnehmen?

Sinnvoll sind Einkauf, Beschaffung, Procurement, Supply Chain, Vergabe, Einkaufscontrolling, Recht, Compliance, Datenschutz, IT, Fachbereiche, Projektteams und Führungskräfte. Für KI-Beschaffungen sollten außerdem Personen eingebunden werden, die Anbieterprüfung, Sicherheitsanforderungen, Vertragsbedingungen und spätere Tool-Nutzung bewerten.

Kann das Seminar auf unseren Einkaufsunterlagen aufbauen?

Ja, vorhandene Vorlagen, Ausschreibungen, Leistungsbeschreibungen, Bewertungsmatrizen, Lieferantenfragen, Reportingformate oder interne Einkaufsrichtlinien können eingebunden werden. Vertrauliche Daten sollten vorab anonymisiert oder durch fiktive Beispiele ersetzt werden. So entstehen praxisnahe Übungen ohne unnötige Offenlegung sensibler Informationen.

Kann im Seminar eine KI-Richtlinie für den Einkauf entstehen?

Das Seminar kann erste Bausteine für Einkaufsregeln liefern, etwa Datenampel, Tool-Ampel, erlaubte Use Cases, ausgeschlossene Daten, Prompting-Regeln, Freigabewege und Prüffragen. Ein vollständiges Richtliniendokument sollte anschließend mit Einkauf, Datenschutz, IT, Recht, Compliance und Führung abgestimmt werden.

Wie werden KI-Agenten im Einkauf behandelt?

KI-Agenten im Einkauf brauchen besondere Prüfung, weil sie Daten bewegen, Systeme verbinden, Benachrichtigungen auslösen oder Prozessschritte vorbereiten können. Relevant sind Berechtigungen, Datenflüsse, Fehlerfolgen, Freigaben, Protokollierung und menschliche Kontrolle. Automatisierung darf Verantwortung nicht unsichtbar machen.

Ist das Seminar für kleine Einkaufsteams geeignet?

Ja, kleine Einkaufsteams profitieren von pragmatischen Vorlagen für Lieferantenrecherche, Anfragen, Angebotsvergleich, Vertragsrückfragen und Management-Updates. Das Seminar kann bewusst schlank gestaltet werden, damit Teilnehmende mit wenigen wirksamen Prompt-Vorlagen und klaren Datenregeln starten können.

Ist das Seminar für öffentliche Einrichtungen geeignet?

Ja, öffentliche Einrichtungen können das Seminar auf Vergabe, Leistungsbeschreibungen, Transparenz, Dokumentation, Datenschutz, Anbieterprüfung und Gleichbehandlung zuschneiden lassen. Besonders relevant sind KI-spezifische Vertragsklauseln, Freigabewege, Datenampeln und die klare Abgrenzung zwischen KI-Unterstützung und vergaberelevanter Entscheidung.

Kann das Seminar online durchgeführt werden?

Ja, das Seminar kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Dieses Format eignet sich besonders für verteilte Einkaufsteams, mehrere Standorte oder organisationsweite Beschaffungsgruppen. Auch online bleibt das Seminar interaktiv mit Praxisfällen, Prompt-Arbeit, Datenampel, Angebotsvergleich und Risikoübungen.

Wie lange dauert das Inhouse-Seminar?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein Tagesworkshop für den Einstieg. Bei komplexen Beschaffungsprozessen, öffentlicher Vergabe, mehreren Warengruppen, KI-Beschaffung, Automatisierung oder Richtlinienentwicklung kann ein mehrteiliges Format mit Vorabklärung, Workshop und Follow-up sinnvoll sein.

Welche Ergebnisse können wir nach dem Seminar erwarten?

Realistische Ergebnisse sind ein gemeinsames Verständnis für KI im Einkauf, priorisierte Use Cases, eine erste Datenampel, Prompt-Vorlagen, Bewertungsmatrix-Ansätze, Lieferantenfragen, Risikochecklisten, Freigabeideen und bessere Output-Prüfung. Häufig können Teams danach sichere Pilotanwendungen gezielter planen.

Ersetzt KI Einkaufswissen oder Verhandlungskompetenz?

Nein, KI ersetzt kein Einkaufswissen, keine Verhandlungskompetenz und keine Vertragsprüfung. Sie kann Recherche, Strukturierung, Kommunikation, Reporting und Vorbereitung unterstützen. Entscheidungen über Lieferanten, Preise, Verträge, Risiken und Strategie bleiben Aufgabe der verantwortlichen Menschen im Einkauf und in den beteiligten Fachstellen.

Wie fragen wir das Seminar an?

Sie können das Seminar über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind Angaben zu Zielgruppe, Format, Teamgröße, Einkaufsbereichen, Warengruppen, vorhandenen Tools, E-Procurement-Systemen, Datenschutzstruktur, Vergabebezug, typischen Beschaffungsprozessen und gewünschten Ergebnissen. Auf dieser Grundlage entwickelt die Bildungsakademie am Rosental ein passendes Inhouse-Konzept.

Ihre Anfrage für ein Inhouse-Seminar zu KI im Einkauf

Wenn Ihre Organisation KI im Einkauf, in der Beschaffung, im Lieferantenmanagement, im Angebotsvergleich, im Vertragsprozess, in der Spend-Analyse oder in der öffentlichen Vergabe sicher und produktiv einsetzen möchte, können Sie das Seminar direkt als Inhouse-Format anfragen. Beschreiben Sie kurz Ihre Zielgruppe, Einkaufsbereiche, Tool-Landschaft, Warengruppen, Datenschutzstruktur und gewünschten Ergebnisse.

Kurz zusammengefasst

KI im Einkauf und in der Beschaffung unterstützt Einkauf, Procurement, Beschaffung, Supply Chain, Vergabe, Controlling, Recht, Compliance, Datenschutz, IT und Fachbereiche dabei, KI sicher und produktiv einzusetzen. Das Seminar verbindet Bedarfsanalyse, Spend-Analyse, Lieferantenrecherche, Marktanalyse, Ausschreibung, Angebotsvergleich, Vertragsprüfung, Anbieterprüfung, ESG-Risiken, Lieferantenkommunikation, KI-Beschaffung, Datenschutz, EU-AI-Act-Orientierung, AIC4-Sicherheitsfragen, Datenampel, Prompting-Regeln und menschliche Kontrolle. Ziel ist eine KI-Nutzung, die Einkauf entlastet, ohne Vertraulichkeit, Gleichbehandlung, Vertragsqualität, Compliance und Verantwortung zu gefährden.

English Summary

This in-house training helps procurement, purchasing, supply chain, legal, compliance, IT, data protection and business teams use AI safely and productively across the procurement lifecycle. The course covers demand analysis, spend analytics, supplier research, market intelligence, tender preparation, bid comparison, contract review, supplier risk, ESG criteria, AI procurement, data protection, confidentiality, EU AI Act orientation, AI cloud service security, prompting rules and human oversight. Participants learn how to use AI as a structured assistant for procurement work without delegating supplier decisions, legal review or commercial responsibility to AI systems.

BILDUNGSAKADEMIE AM ROSENTAL