KI in der Beschaffung: Vom Hype zum produktiven Werkzeug

Die Frage hat sich verschoben: nicht mehr ob, sondern wo

Schon bei der ursprünglichen Paneldiskussion waren sich die Beteiligten in einem Punkt einig: KI entfaltet ihren Nutzen nicht als allgemeines Versprechen, sondern in klar definierten Anwendungsfällen. Die erneute Diskussion bestätigt diese Einschätzung – zeigt aber auch, dass viele Unternehmen inzwischen einen Schritt weiter sind. Heute geht es weniger um die Frage, ob KI grundsätzlich eingesetzt werden sollte. Entscheidend ist, in welchen Prozessen sie einen belastbaren Mehrwert schafft, wie Ergebnisse kontrolliert werden und an welchen Stellen weiterhin menschliches Fachwissen gefragt ist.

Die beteiligten Unternehmen betrachten diese Fragen aus unterschiedlichen, sich ergänzenden Perspektiven. TUBE X CUT GmbH ist ein Lohnfertiger für die industrielle Rohr- und Profilbearbeitung und fertigt vom Einzelteil bis zur Serie. REFACTUM entwickelt KI-Software, mit der CNC-Lohnfertiger aus 3D-Modellen Arbeitspläne und belastbare Angebote ableiten. Laserhub bringt die Beschaffungsperspektive ein und organisiert die Bestellung von Blech-, Rohr- und CNC-Zerspanungsteilen über ein digitales Produzentennetzwerk. Damit reicht der Blick von der konkreten Fertigung über Kalkulation und Arbeitsvorbereitung bis zum industriellen Einkauf.

In dem gemeinsamen Austausch sprachen Uwe Steinke, Geschäftsführer der TUBE X CUT GmbH, Keran Sivalingam, Mitgründer von REFACTUM sowie Laserhub-Sales-Experte Tobias Geiger und Christoph Rößner, Mitgründer und Geschäftsführer von Laserhub. Iür die aktuelle Einordnung wurden die zentralen Aussagen erneut betrachtet, mit heutigen Entwicklungen abgeglichen und um neue Praxiserfahrungen ergänzt. So entsteht keine reine Rückschau auf eine Paneldiskussion, sondern eine aktualisierte Bewertung, aus der Unternehmen konkrete Anregungen für ihre eigenen Prozesse ableiten können.

Aktuelle Zahlen zeigen, wie schnell das Thema an Bedeutung gewinnt. Nach einer Erhebung des ifo Instituts nutzten im Mai 2026 bereits 54,5 Prozent der deutschen Unternehmen KI in ihren Geschäftsprozessen. Im verarbeitenden Gewerbe lag der Anteil sogar bei 58,7 Prozent. Die breite Nutzung bedeutet jedoch noch nicht automatisch, dass KI bereits tief in Kalkulation, Arbeitsvorbereitung oder Beschaffung integriert ist. Genau hier setzt die Diskussion weiterhin an.

Mit dem Engpass beginnen – nicht mit der Technologie

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis der Runde: Ein KI-Projekt sollte nicht mit der Frage starten, welches Modell oder welches Tool gerade besonders leistungsfähig ist. Zuerst muss geklärt werden, wo im bestehenden Prozess Zeit verloren geht, Wissen knapp ist oder Informationen immer wieder manuell übertragen werden.

Für TUBE X CUT entstand der erste Anwendungsfall aus einem sehr konkreten Problem. Personelle Engpässe führten dazu, dass standardisierte administrative Aufgaben zu viel Kapazität banden. Heute nutzt das Unternehmen angepasste Lösungen zur Auswertung von E-Mails und PDF-Dokumenten. Kundendaten und Vorgangsinformationen werden erkannt, zugeordnet und in das ERP-System übertragen. Der Kunde fragt dabei nicht nach „KI“ – er erwartet ein korrektes Ergebnis und eine verlässliche Abwicklung.

Uwe Steinkes Erfahrung zeigt damit einen pragmatischen Einstieg: Standardisierte Abläufe können automatisiert werden, während die vorhandenen Fachkräfte mehr Zeit für Sonderfälle, technische Klärungen und anspruchsvolle Kundenprojekte gewinnen. Der Nutzen entsteht nicht durch das Etikett KI, sondern durch den beseitigten Engpass.

Drei Praxisperspektiven auf denselben Kern

TUBE X CUT: Routine automatisieren, Fertigungswissen gezielt einsetzen

Als Geschäftsführer eines Fertigungsunternehmens betrachtet Uwe Steinke KI aus Anwendersicht. Für ihn muss sich ein neues Werkzeug im täglichen Prozess bewähren und Vertrauen aufbauen. Deshalb eignet sich der Einstieg besonders bei klar umrissenen, wiederkehrenden Aufgaben. Die Fachkenntnis des Zerspaners oder Fertigungsplaners wird dadurch nicht aufgehoben. Sie wird dort eingesetzt, wo Abweichungen, Machbarkeit und Produktionsrisiken bewertet werden müssen.

REFACTUM: Aus dem 3D-Modell wird ein nachvollziehbarer Arbeitsplan

Keran Sivalingam brachte die Perspektive eines KI-Softwareanbieters für die CNC-Lohnfertigung ein. REFACTUM analysiert 3D-Modelle, erkennt Fertigungsmerkmale wie Flächen, Konturen, Nuten, Gewinde und Taschen und leitet daraus Fertigungsabläufe, Werkzeuge und Schnittwerte ab. Laut aktueller Produktbeschreibung können Fachanwender Parameter weiterhin verändern und deren Auswirkungen auf Zeit und Kosten direkt nachvollziehen.

Das ist ein wichtiger Unterschied zu einer intransparenten Blackbox: Die Software liefert einen belastbaren Vorschlag, der Experte prüft und verfeinert das Ergebnis.

Für Sivalingam liegt die entscheidende Hürde deshalb nicht allein in der Technologie, sondern im Change Management. Mitarbeitende müssen verstehen, wofür das Werkzeug eingesetzt wird, wie Ergebnisse geprüft werden und welchen persönlichen Nutzen der neue Prozess bringt.

Laserhub: KI orchestriert Daten, Preise und Produzentennetzwerk

Laserhub nutzt Algorithmen und KI bereits seit Jahren, um Bauteile zu analysieren, Angebote zu erstellen und Bestellungen einem passenden Produzenten aus dem Netzwerk zuzuordnen. Christoph Rößner beschrieb die Rolle der Technologie im gemeinsamen Austausch deshalb als Orchestrierung: Daten aus unterschiedlichen Quellen werden strukturiert, vergleichbare Bauteile und Fertigungsparameter erkannt und verfügbare Produktionskapazitäten passend zusammengeführt.

Das Ziel ist nicht, den Einkäufer in einen neuen starren Prozess zu zwingen. Die digitale Infrastruktur soll sich zunehmend an den bevorzugten Zugang des Kunden anpassen. Genau an diesem Punkt zeigt sich bereits ein sichtbarer Schritt.

Vom Zukunftsbild zur Funktion: Bestellungen per E-Mail oder ERP

Christoph Rößner skizzierte eine Beschaffung, bei der Kunden nicht für jeden Schritt zwingend eine Plattform aufrufen müssen. Inzwischen können Laserhub-Kunden ihre Bestellungen direkt per E-Mail anstoßen – aus dem eigenen Postfach, dem ERP-System oder anderen internen Anwendungen. Die Plattform bleibt für Kalkulation und Angebot verfügbar; die Bestellung kann wahlweise per Plattform oder E-Mail erfolgen und so in den bestehenden Freigabe- und Bestellprozess des Kunden eingebettet werden. Auch Wiederbestellungen sind per E-Mail möglich.

Die vollständige Angebotsanfrage und der Angebotserhalt per E-Mail sind als nächster Ausbau angekündigt. Die Richtung bleibt dieselbe: Nicht der Kunde passt sich der Plattform an – die Lösung dockt an den Beschaffungsprozess des Kunden an.

Der Mensch bleibt verantwortlich – seine Arbeit verändert sich

Die drei Diskussionspartner teilen in einem Punkt eine klare Haltung: KI soll Fachkräfte nicht pauschal ersetzen. Sie soll Informationen schneller verarbeiten, Vorschläge vorbereiten und repetitive Schritte übernehmen. Entscheidungen mit hoher wirtschaftlicher oder technischer Tragweite benötigen weiterhin klare (menschliche) Verantwortlichkeiten.

Für den Einkauf bedeutet das eine Verschiebung der Arbeit. Weniger Zeit fließt in das Sichten von Dokumenten, Übertragen von Daten und Einholen standardisierter Informationen. Mehr Zeit bleibt für das Managen von Lieferkettenrisiken, Verhandlungen, Qualität, technische Sonderfälle und die strategische Entwicklung von Lieferantenbeziehungen. In der Fertigung gilt dasselbe Prinzip: Eine automatische Kalkulation kann einen Arbeitsplan vorbereiten. Ob das Ergebnis zur Maschine, zum Material, zur Aufspannung und zur aktuellen Auslastung passt, beurteilt weiterhin der Facharbeiter.

KI-Agenten machen Schnittstellen wichtiger als einzelne Tools

Der gemeinsame Austausch bezog auch KI-Agenten ein, die mehrere Arbeitsschritte selbstständig ausführen und perspektivisch Informationen zwischen verschiedenen Systemen übertragen. Für die industrielle Beschaffung ist dieses Szenario besonders relevant, weil Anfragen, Zeichnungen, Freigaben und Bestelldaten in vielen Unternehmen noch auf E-Mail, ERP und unterschiedliche Fachanwendungen verteilt sind. Eine Beschaffungsplattform bündelt bereits wesentliche Schritte. KI-Agenten könnten künftig zusätzlich die Schnittstellen zu internen Systemen überbrücken und Informationen ohne manuelle Übertragung in den jeweils nächsten Prozessschritt überführen.

Der produktive Einsatz solcher Agenten benötigt jedoch definierte Grenzen. Welche Daten darf ein System lesen? Welche Änderungen darf es selbst vornehmen? Wann ist eine Freigabe erforderlich? Wie werden Abweichungen, Unsicherheiten und fehlende Angaben behandelt? Je autonomer ein Workflow wird, desto wichtiger werden nachvollziehbare Regeln, Protokollierung und ein klarer Eskalationsweg zum Menschen.

Datenschutz und Regulierung werden zum Qualitätsmerkmal

Technische Zeichnungen, Preise, Stückzahlen, Lieferadressen und Kundendaten sind sensibel. Deshalb entscheidet nicht nur die Leistungsfähigkeit einer KI-Lösung über ihre Eignung, sondern auch der kontrollierte Umgang mit Daten. Unternehmen sollten unter anderem prüfen, welche Informationen tatsächlich benötigt werden, wo sie verarbeitet werden, wer Zugriff erhält und ob Daten zum Training externer Modelle verwendet werden.

Seit dem 2. August 2026 gelten weitere zentrale Bestimmungen des europäischen AI‑Acts. Die EU-Kommission verfolgt dabei einen risikobasierten Ansatz: Nicht jede KI-Anwendung unterliegt denselben Pflichten. Für Unternehmen folgt daraus vor allem, ihre eingesetzten Systeme zu inventarisieren, den jeweiligen Anwendungsfall einzuordnen, Zuständigkeiten festzulegen und Mitarbeitende im sicheren Umgang mit KI zu schulen. Bei Laserhub werden alle Mitarbeitenden im September 2026 in einem dreitägigen Training zu diesen Themen geschult.

Fünf Empfehlungen für den Einstieg in die industrielle KI-Nutzung

1. Mit einem messbaren Problem starten. Geeignet sind Prozesse mit hoher Wiederholungsrate, klaren Daten und spürbarem Zeitverlust – etwa Dokumentenauswertung, Datenübertragung oder eine standardisierte Vorqualifizierung.

2. Einen begrenzten Pilotfall wählen. Beginnen Sie nicht mit dem kritischsten A-Teil oder dem komplexesten Kundenprojekt. Ein überschaubarer Anwendungsfall liefert schneller belastbare Erkenntnisse und reduziert das Risiko.

3. Den menschlichen Prüfpunkt festlegen. Definieren Sie vorab, welche Ergebnisse automatisch weiterlaufen dürfen und wann Fachwissen oder eine Freigabe erforderlich ist.

4. Daten und Verantwortlichkeiten klären. Zugriffsrechte, erlaubte Systeme, Löschfristen, Trainingsnutzung und Eskalationswege gehören in den Prozess – nicht erst in die Nachbereitung.

5. Erfolg belegen und anschließend skalieren. Messen Sie Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Nacharbeit und Anteil menschlicher Eingriffe. Erst wenn Nutzen und Qualität stimmen, wird der Anwendungsfall auf weitere Prozesse übertragen.

Fazit: Die Revolution besteht aus vielen guten Prozessen

Die gemeinsame Bewertung von Laserhub, TUBE X CUT und REFACTUM zeichnet keine Zukunft, in der KI den Einkäufer, Kalkulator oder Fertigungsexperten einfach ersetzt. Sie zeigt vielmehr, wie knappes Fachwissen produktiver eingesetzt werden kann. Standardisierte Aufgaben werden schneller, Informationen fließen sauberer und Menschen gewinnen Zeit für Entscheidungen, bei denen Erfahrung, Verantwortung und Zusammenarbeit zählen.

Genau darin liegt die eigentliche Veränderung: nicht in einem spektakulären Einzelsprung, sondern in vielen konsequent verbesserten Abläufen. Unternehmen, die heute mit einem konkreten Engpass beginnen, schaffen nicht nur erste Effizienzgewinne. Sie bauen zugleich das Prozesswissen und das Vertrauen auf, das für die nächste Stufe automatisierter Beschaffung nötig ist.

Bestellen Sie, wie Sie wollen

Kalkulieren Sie Ihre Blech-, Rohrlaser– oder CNC-Zerspanungsteile digital bei Laserhub und lösen Sie die Bestellung anschließend direkt per Plattform oder aus Ihrem E-Mail-Postfach oder ERP-System aus