Nicht jede Herausforderung im Lieferantenaudit braucht künstliche Intelligenz – KI effizient einsetzen30 | 09 | 26

Im Lieferantenaudit entstehen durch KI derzeit zahlreiche neue Möglichkeiten: Große Informationsmengen können schneller analysiert, Zusammenhänge erkannt und Hinweise auf mögliche Risiken früher sichtbar gemacht werden. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor steigenden Anforderungen: globale Lieferketten werden komplexer, Risiken verändern sich dynamischer und Entscheidungen müssen nachvollziehbar und risikobasiert getroffen werden.

Die Erwartungen an KI sind deshalb hoch. Viele Unternehmen stellen sich aktuell die Frage „Welche KI-Lösung können wir für unsere Lieferantenaudits einsetzen?“ Doch vielleicht beginnt die Diskussion an einer anderen Stelle. Die entscheidende Frage lautet: „Welches Problem möchten wir eigentlich lösen?“

Denn nicht jede Herausforderung im Lieferantenaudit braucht künstliche Intelligenz.

Manche Herausforderungen benötigen zunächst etwas anderes: klare Prozesse, belastbare Daten, ein gemeinsames Risikoverständnis oder eine konsequente Nutzung vorhandener Informationen.

KI ist kein Startpunkt – sondern eine Unterstützung

KI kann beeindruckende Leistungen erbringen. Sie kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Zusammenhänge sichtbar machen. Aber KI entscheidet nicht, welche Informationen relevant sind. Sie definiert keine Risiken. Sie entwickelt keine Auditstrategie.

Diese Verantwortung bleibt beim Unternehmen. Deshalb beginnt ein sinnvoller Einsatz von KI nicht mit der Technologie, sondern mit der Frage „Wie gut beherrschen wir heute bereits unser Lieferantenmanagement?“

Denn KI kann ein professionelles Managementsystem unterstützen. Sie kann jedoch keine fehlende Systematik ersetzen.

Fünf Fragen vor dem Einsatz von KI im Lieferantenaudit

Bevor Unternehmen KI einsetzen, sollten sie eine Standortbestimmung durchführen. Nicht jede Herausforderung ist automatisch ein KI-Anwendungsfall. Die folgenden fünf Fragen helfen bei der Einordnung.

Geht es tatsächlich um ein Informationsproblem?

Viele Unternehmen wünschen sich KI, weil sie mit der Menge an Informationen nicht mehr Schritt halten können. Auditberichte, Reklamationen, Lieferantenbewertungen, Qualitätskennzahlen und Maßnahmenlisten wachsen kontinuierlich. Doch zunächst sollte geprüft werden: Liegt die Herausforderung tatsächlich in der Analyse großer Datenmengen?

Oder liegt sie vielleicht in:

• unklaren Prozessen,
• fehlenden Verantwortlichkeiten,
• unterschiedlichen Bewertungsmaßstäben?

Wenn die Ursache nicht verstanden ist, wird KI möglicherweise nur ein bestehendes Problem schneller bearbeiten.

Sind unsere Daten geeignet?

KI benötigt Daten. Aber nicht möglichst viele Daten. Sie benötigt relevante, strukturierte und nachvollziehbare Informationen. Im Lieferantenaudit bedeutet das beispielsweise:

• Sind Auditfeststellungen vergleichbar dokumentiert?
• Werden Ursachen und Maßnahmen eindeutig beschrieben?
• Sind Bewertungen nachvollziehbar?
• Können Entwicklungen über längere Zeit erkannt werden?

Ein Unternehmen kann über viele Daten verfügen und trotzdem keine gute Entscheidungsgrundlage besitzen. Denn Datenqualität ist eine Voraussetzung für Erkenntnisqualität.

Ist unser Auditprozess bereits wirksam?

Eine häufige Erwartung lautet: „KI wird unseren Auditprozess verbessern.“ Doch die entscheidende Frage ist: Ist unser Auditprozess heute bereits so gestaltet, dass er verbessert werden kann?

Bevor Prozesse automatisiert werden, sollte klar sein:

• Welche Ziele verfolgt das Audit?
• Welche Risiken sollen betrachtet werden?
• Welche Informationen werden wirklich benötigt?
• Welche Entscheidungen sollen unterstützt werden?

Ein unklarer Prozess wird durch KI nicht automatisch klarer.

Welchen konkreten Nutzen erwarten wir?

KI sollte kein Selbstzweck sein. Die Einführung einer Technologie ist nur dann sinnvoll, wenn ein konkreter Mehrwert entsteht. Unternehmen sollten deshalb fragen:

• Welche Entscheidung soll verbessert werden?
• Welches Risiko soll früher erkannt werden?
• Welche Tätigkeit soll unterstützt werden?
• Wie erkennen wir, ob der Einsatz erfolgreich ist?

Mögliche Nutzen können sein:

• bessere Vorbereitung von Audits,
• frühere Erkennung von Entwicklungen,
• gezieltere Priorisierung von Lieferanten,
• effizientere Nutzung von Auditressourcen.

Entscheidend ist nicht die Technologie. Entscheidend ist die Verbesserung der Entscheidung.

Wo bleibt die menschliche Verantwortung?

Auch mit KI bleibt ein Audit eine professionelle Bewertungssituation. KI kann Informationen bereitstellen. Sie kann Auffälligkeiten erkennen. Sie kann Empfehlungen unterstützen.

Aber sie ersetzt nicht:

• Erfahrung,
• Fachwissen,
• kritisches Denken,
• Kommunikation,
• die Bewertung einer Situation vor Ort.

Gerade bei Lieferantenaudits ist der Dialog entscheidend. Ein Auditor bewertet nicht nur Dokumente. Er versteht Zusammenhänge. Er hinterfragt Ursachen. Er erkennt Potenziale für Verbesserung.

Wo KI im Lieferantenaudit echten Mehrwert schaffen kann

Wenn diese Grundlagen vorhanden sind, kann KI ein wertvolles Werkzeug werden. Mögliche Anwendungsfälle sind:

Große Informationsmengen analysieren
Bei vielen Lieferanten und umfangreichen Dokumentationen kann KI helfen, relevante Informationen schneller zu identifizieren.

Muster erkennen
KI kann Entwicklungen sichtbar machen, die bei einer Einzelbetrachtung möglicherweise unentdeckt bleiben.

Risiken früher erkennen
Veränderungen in Daten und Bewertungen können Hinweise liefern, wo eine vertiefte Betrachtung sinnvoll ist.

Auditorinnen und Auditoren unterstützen
Der Einsatz von KI kann Routineaufgaben reduzieren, damit mehr Zeit für Analyse, Bewertung und Verbesserung bleibt. Der Mehrwert entsteht jedoch nicht durch die Automatisierung allein. Er entsteht dadurch, dass Menschen bessere Entscheidungen treffen können.

KI als Spiegel des Lieferantenmanagements

Vielleicht liegt darin die wichtigste Erkenntnis:

• KI macht ein Lieferantenaudit nicht automatisch besser.
• Sie zeigt vielmehr, wie gut ein Unternehmen bereits aufgestellt ist.

Unternehmen mit:

• klaren Prozessen,
• definierten Risiken,
• einheitlichen Bewertungsmaßstäben,
• belastbaren Daten,
• einer lernenden Organisation

haben eine gute Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI.

Unternehmen mit:

• uneinheitlichen Auditinformationen,
• fehlender Transparenz,
• nicht verbundenen Datenquellen,
• unklaren Entscheidungswegen

werden diese Schwächen durch KI nicht lösen. Sie werden sie nur schneller erkennen.

Fazit: Die richtige Frage entscheidet über den Erfolg

Die Diskussion über KI im Lieferantenaudit sollte nicht mit der Technologie beginnen.

Sie sollte mit einer ehrlichen Analyse der eigenen Herausforderungen beginnen. Nicht „Welche KI-Lösung brauchen wir?“, sondern „Welches Problem wollen wir lösen – und ist KI dafür tatsächlich die richtige Unterstützung?“

Nicht jede Herausforderung im Lieferantenaudit braucht künstliche Intelligenz. Aber jede sinnvolle Nutzung von KI braucht ein professionelles Lieferantenmanagement als Grundlage.
Denn künstliche Intelligenz ersetzt keine Managementqualität. Sie macht sichtbar, wie viel davon bereits vorhanden ist.

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Über die Autorin: Marita Großer

Marita Großer ist Mitglied mehrerer DGQ-Fachkreise – unter anderem im Fachkreis „Audit & Assessment“ und dort seit September 2022 Leitungsteammitglied. Sie studierte Informatik an der Ingenieurschule für Elektronik und Informatik in Görlitz. Nach 9 Jahren als IFS Logistics–Beauftragte wechselte sie in den Bereich Lebensmittelherstellung. Aktuell bekleidet sie die Position des Teamlead Quality Management und Lead Auditor bei der Döhler Dahlenburg GmbH.