BME Rhein-Main-Region

Das Thema bewegt, das ließ sich schon an den Anmeldezahlen ablesen: Schnell war die Veranstaltung „KI im Einkauf“ ausgebucht, obwohl 50 – und damit nicht wenig – Plätze zur Verfügung standen. Der Hauptgrund war, dass nicht über irgendwelche theoretischen Zukunftsszenarien gesprochen werden sollte. Vielmehr erklärte Enrico Pirlet-Schlegel praxisnahe Anwendungsfälle aus seinem Arbeitsalltag bei der Deutschen Bahn, bei der er als Leiter Grundsätze und Projekte im Indirekten Einkauf eine Schnittstelle zwischen Beschaffung, Digitalisierung und Datenmanagement einnimmt.

Ein Meilenstein in der KI-Anwendung bei dem Konzern war BahnGPT, erklärte er. Was als Chatbot gestartet war, ist mittlerweile zu einer konzernweiten Plattform für Wissen über die Deutsche Bahn geworden. Die Eigenentwicklung bildet auch die Grundlage für Anwendungsfälle, die alleine im indirekten Einkauf der Deutsche Bahn AG rund 160 Einkäuferinnen und Einkäufern konkret weiterhelfen.

Ein Beispiel ist „eALexi“, eine Art digitales Lexikon, das mit sämtlichen Arbeitsanweisungen und Qualitätsberichten „gefüttert“ wurde. Einkäuferinnen und Einkäufer, die eine prozessuale Frage haben, erhalten hierüber in 90 bis 95 Prozent der Fälle eine Antwort. Man kann sich die Zeitersparnis vorstellen, wenn man die Alternative, das Durchsuchen eines Sammelsuriums von Richtlinien und Arbeitsanweisungen, dagegenhält. Ein anderes Beispiel ist ein „Leistungsbeschreibungs-Checker“, der vorhandene Dokumente auf Mängel prüft, Risiken einschätzt und alternative Vorschläge unterbreitet.

KI gerne – aber wofür eigentlich?

Viele Unternehmen möchten KI einsetzen, wissen aber nicht, wofür sie sie einsetzen können. Die Ausführungen von Enrico Pirlet-Schlegel zeigten, dass das Finden von Use Cases ein erster wichtiger Schritt bei der KI-Adoption ist. Wiederholt warnte er jedoch auch davor, zu viel Verantwortung an die KI abzugeben. Er plädierte vielmehr für den Aufbau von KI-Kompetenz („AI Literacy“). Dazu zählt,

• zu wissen, was KI kann und was sie nicht kann,
• zu prüfen, ob der Output belastbar ist, und
• zu hinterfragen, ob man danach handeln kann.

„KI-Adoption ist aber nicht gleich Wirkung“, betonte er. Entscheidend sei, wie „KI-ready“ ein Unternehmen sei, und dies umfasse mehr als die bloße Technik. So sei zu bedenken, dass sich in der Regel auch die Unternehmenskultur wandeln müsse, wenn Prozesse grundlegend verändert werden sollen. Weitere Faktoren seien eine große Datenbasis und eine gute Datenqualität, klare Governance-Rollen und die aktive Einbeziehung des Menschen in automatisierte Systeme.

Das klingt nach viel Arbeit, und das ist es auch. Doch sie zahlt sich aus, die Deutsche Bahn setzt KI mittlerweile in vielen Bereichen erfolgreich ein. Nun sind die Erfahrungen in einem großen Konzern sicherlich nicht eins zu eins auf andere Organisationen übertragbar. Grundsätzlich hält Enrico Pirlet-Schlegel den Einsatz von KI im Einkauf aber für besonders lohnend: „Hier liegen immens viele Daten, hier gibt es zahlreiche Entscheidungen nach Regelwerken zu treffen, und hier gibt es besonders viele Regeln einzuhalten.“ Alles Aufgaben, bei der geeignete KI-Lösungen sehr unterstützen können.

Die Veranstaltung zur KI im Einkauf war nicht die erste dieser Art des BME rmr, und es wird sicher nicht die letzte gewesen sein. Das große Interesse zeigte sich auch an den vielen Fragen, die während der von rmr-Vorstandsmitglied Isabelle Ruppert organisierten Veranstaltung gestellt wurden, und dem lebhaften Austausch danach in den Räumen des Relexa-Hotels im Frankfurter Nordwesten.

David Schahinian