Beschreibung
- Grundlagen: Was kann Künstliche Intelligenz im Einkauf leisten?
- Abgrenzung zu klassischer Automatisierung und RPA
- Typische KI-Einsatzfelder im strategischen und operativen Einkauf
- Daten als Grundlage erfolgreicher KI-Anwendungen
- Anforderungen an Datenqualität und Datenverfügbarkeit
- Voraussetzungen für den erfolgreichen KI-Einsatz im Einkauf
- KI-Anwendungen im strategischen Einkauf
- Bedarfs- und Preisprognosen mit KI: Umgang mit volatilen Märkten, Forecasting und dynamische Bestellvorschläge
- Lieferanten-Scoring und proaktives Risikomanagement: Automatisierte Bewertungsmodelle und Frühwarnsysteme
- Vertrags- und Dokumentenanalyse mittels NLP (Natural Language Processing) zur Identifikation von Chancen und Risiken
- KI-Anwendungen zur Effizienzsteigerung im operativen Einkauf
- Self-Service, Chatbots und intelligente Bestellsysteme
- Einsatz von Sprachmodellen für Texterstellung, Analysen und Kommunikation (z.B. für Ausschreibungen und Verhandlungen)
- Implementierung in der Praxis: Von der Strategie zum Pilotprojekt
- Marktüberblick und Kriterien für die Auswahl von KI-Tools und -Plattformen
- Erfolgsfaktoren bei der Einführung: Stakeholder-Management, Change-Prozesse und agile Umsetzung
- Neue Rollen und aktuelle Entwicklungen
- Wandel der Rolle des Einkaufs
- Zusammenarbeit mit IT und Data Science
Seminar nach Art. 4 KI-VO für den Nachweis von KI-Kompetenz
ZielgruppeFach- und Führungskräfte aus Einkauf, Beschaffung und Supply Chain Management sowie Projektleiter:innen und Prozessverantwortliche, die die Potenziale von KI strategisch und operativ nutzen möchten.