Mit IBM watsonx übernimmt ein Negotiation Bot die Preisverhandlungen: automatisch, effizient und rund um die Uhr. So sparen Sie Aufwand und Kosten.
Generative künstliche Intelligenz wird immer populärer – auch in Unternehmen. Laut McKinsey stieg der Anteil von Organisationen, die generative KI (kurz: GenAI) bereits regelmäßig nutzen, von 33 Prozent in Q1/2023 auf 71 Prozent Anfang 2025 (Quelle: McKinsey: The State of AI 2025). Denn GenAI hat das Potenzial, bislang von Menschen ausgeübte Tätigkeiten zu automatisieren – und damit die Prozesse, die mit diesen Tätigkeiten umgesetzt werden.
Riesiges Automatisierungspotenzial für generative KI
Schätzungen zufolge könnten in westlichen Ländern rund zwei Drittel der derzeitigen Arbeitsplätze zu einem gewissen Grad von KI-Automatisierung betroffen sein – das entspräche hochgerechnet auf die ganze Welt dem Äquivalent von 300 Millionen Vollzeitjobs (Quelle: Goldman Sachs 2023). Das würde nicht nur Personal freisetzen und Kosten sparen, sondern Prozesse auch schneller, effizienter und weniger fehleranfällig machen.
Ein konkretes Beispiel: Die zentrale britische Verwaltung erbringt rund 400 Dienstleistungen und führt dabei jährlich etwa eine Milliarde bürgernahe Transaktionen durch. Darunter sind laut Alan Turing Institute etwa 143 Millionen komplexe, sich wiederholende Vorgänge, von denen wiederum 84 Prozent in hohem Maße automatisierbar sein sollen. Ein enormes Potenzial für KI-Automatisierung: Schon eine durchschnittliche Zeitersparnis von nur einer Minute pro komplexem Vorgang würde jedes Jahr das Äquivalent von etwa 1.200 Personenjahren an Arbeit einsparen.
Aber wie könnten entsprechende Use Cases für GenAI-Automatisierung konkret aussehen? Der in diesem Beitrag vorgestellte Anwendungsfall geht über gängige Varianten – wie Zusammenfassen von Meetings oder Entwerfen einer Antwort-E-Mail – deutlich hinaus: die Automatisierung von Preisverhandlungen per Negotiation Bot. Sie wurde mithilfe von IBM watsonx umgesetzt und ist kein bloßer PoC, sondern bereits bei IBM-Kunden im Einsatz.
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Die Herausforderung: Ungenutzte Potenziale im Einkauf
In Ihrem Unternehmen ist das vermutlich nicht anders: Der Einkauf erhält zahlreiche Bestellanforderungen (in SAP-Deutsch: BANF) aus diversen Abteilungen – vom Druckerpapier über das Lkw-Ersatzteil bis zur neuen Werkzeugmaschine. Jede Bestellanforderung löst eine Prozesskette aus, die im Optimalfall dazu führt, dass nach kurzer Zeit die Lagerbestände wieder aufgefüllt sind (oder eine glückliche Bestellerin das benötigte Produkt in Händen hält) und die Organisation bei der Beschaffung einen ordentlichen Rabatt erhalten hat.
Die einzelnen Schritte wie Einholen von Angeboten, Auswahl des Lieferanten, Verhandeln von Konditionen, Organisation von Freigaben und Aufgeben der Bestellung kosten aber viel Zeit. Deshalb versuchen Unternehmen, die Prozesskette zu straffen. Ist die Bestellanforderung standardisiert und enthält bereits sämtliche benötigten Daten (wie Artikel, Anzahl, Lieferadresse, ggf. Lieferantenvorschlag usw.), kann daraus automatisch eine Bestellung generiert werden. Genehmigungsworkflows lassen sich ebenfalls standardisieren.
Problematischer sind Interaktionen mit Lieferanten. Generell ist der Einkauf bestrebt, das Preis-Leistungs-Verhältnis zu optimieren. Und bei jedem Artikel, für den kein Rahmenvertrag besteht, besteht theoretisch die Chance, bessere Konditionen herauszuholen. In der Praxis fehlt allerdings dafür die Zeit: Die Einkäufer haben zu viel zu tun und die Fachabteilungen können nicht zu lange auf ihr Material warten. Also verzichten viele Unternehmen bei billigen C-Teilen und häufig sogar bei B-Teilen darauf, einzelne Angebote zu verhandeln. Sie sparen damit Aufwand und Zeit, aber nehmen auch in Kauf, mehr zu bezahlen als nötig. Oder sie gehen bei mehr Artikeln in die Verhandlung und sparen am Preis, aber Arbeitsaufwand und Bearbeitungszeiten steigen.
Die Lösung: IBM watsonx übernimmt die Verhandlung
Dürfen wir vorstellen: Nebo. Nebo ist erst kurze Zeit im Unternehmen, aber bereits einer der beliebtesten Mitarbeiter in der Einkaufsabteilung. Er ist ein künstlicher Agent, ein Chatbot (Negotiation Bot), der im Namen der Einkäufer als Verhandler auftreten kann. Die Mitarbeiter behalten dabei stets die Kontrolle: Sie geben vor, bei welchen Bestellanforderungen Nebo zum Einsatz kommt, und geben am Ende die Bestellung frei. Das könnte beispielsweise folgendermaßen ablaufen:
1. Entscheidung für den Einsatz von Nebo
Einkäuferin Saskia erhält eine Bestellanforderung aus der Produktion – es wird neue Arbeitskleidung benötigt. Ein klassischer C-Artikel – vergleichsweise preiswert, nicht direkt für Produkte benötigt und damit nicht umsatzrelevant, aber dennoch unverzichtbar. Bei solchen Artikeln wurde bisher aus Zeitgründen von Verhandlungen abgesehen. Sie werden seit langer Zeit nur von einigen wenigen Lieferanten bezogen.
Saskia sieht im SAP-Lieferantenmanagement, dass ihr Stammlieferant für diverse Artikel Preise aufruft, die etwas über den aktuellen Marktpreisen liegen. Die Lieferzeiten sind noch akzeptabel. Sie entscheidet, neue Angebote von diesem und einigen anderen Lieferanten einzuholen und zu verhandeln. Zwar hat sie zu viel zu tun, um sich persönlich darum zu kümmern, aber sie kann Nebo in den Ring schicken – der Bot hat immer Zeit.
2. Nebo instruieren und Angebote erbitten
Saskia gibt Nebo noch einige Instruktionen für die Verhandlung mit. Die nötigen Informationen aus dem Lieferantenmanagement holt er sich selbst. Anschließend schickt sie allen passenden Lieferanten eine Anfrage mit Link für den Online-Zugang zum Bot.
3. Verhandlung zwischen Bot und Mensch
Klickt ein Lieferant auf den Link, wird er vom Negotiation Bot freundlich begrüßt. Der Lieferant umreißt sein Angebot und beide verhandeln selbstständig miteinander. Saskia kann sich in der Zwischenzeit anderen Aufgaben widmen. Nebo und der Lieferant einigen sich bald auf ein Angebot – der Chatbot holt einen Rabatt und schnellere Lieferzeiten heraus.
4. Automatische Angebotserstellung
Die Verhandlungsergebnisse werden automatisch für den SAP-Import als Angebote aufbereitet – komplett mit Bestellnummer, Endpreis, Lieferzeit und Rabatt) und an den Einkäufer zurückgegeben.
5. Entscheidung durch Einkäufer
Die finale Entscheidung trifft natürlich Saskia. Sie entscheidet sich für das aus ihrer Sicht beste Angebot und gibt den Auftrag frei.
Die Umsetzung: Generative KI mit IBM watsonx
Nebo läuft in der IBM Cloud; eine On-Premises-Bereitstellung wäre aber ebenso möglich. Der Negotiation Bot wurde mit IBM watsonx entwickelt, einer Suite abgestimmter Lösungen, um schnell und sicher leistungsfähige generative KI-Lösungen für die Automatisierung komplexer Prozesse einzusetzen. IBM watsonx bietet zum einen eine Plattform für Entwicklung (watsonx.ai), Datenmanagement (watsonx.data) und KI-Governance (watsonx.governance) und zum anderen Werkzeuge für die einfache Erstellung von KI-Assistenten und KI-Agenten (watsonx Assistant) – Nebo wurde damit ganz ohne Programmierkenntnisse einfach per Drag and Drop eingerichtet. Es musste vorher nur in watsonx.ai ein passendes Basismodell mit eigenen Daten (insbesondere BANF und Angeboten) trainiert werden . Die Daten dafür liegen in IBMs NoSQL-Datenbanksystem Cloudant . Zudem kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz, damit bei Inferenzen auch aktuelle Dokumente einbezogen werden können, etwa frühere Angebote des betreffenden Lieferanten.
Der Nutzen von Nebo für den Einkauf liegt auf der Hand: effizientere Abläufe, eine enorme Zeitersparnis und bessere Konditionen. Nebo ist rund um die Uhr verhandlungsbereit, immer frisch, konzentriert und niemals genervt – und er kann auch problemlos mit mehreren Lieferanten gleichzeitig verhandeln. Bei der Umsetzung können sich Unternehmen auf die KI-Infrastruktur, passende Basismodelle und die langjährige KI- und Business-Expertise von IBM verlassen.
Und nicht zu vergessen: Sie brauchen sich nicht um die Risiken zu sorgen, die bekanntlich mit der Nutzung generativer KI verbunden sind – von schwer erkennbaren Falschinformationen und „Halluzinationen“ über unangemessenes Verhalten und antrainierte Vorurteile bis hin zu Compliance- und Datenschutzproblemen. IBM bietet mit watsonx.governance ein Toolkit, um KI-Anwendungen automatisiert auf diese Risiken zu überwachen, die gesamte KI-Governance von der Entwicklung bis zum Betrieb zu managen und so verantwortungsvolle, transparente und erklärbare KI-Lösungen sicherzustellen.