ChatGPT: effizientere und einfachere Ausschreibungen im Einkauf
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ChatGPT – ebenso vergleichbare Large Language Modelle (LLM) – verbreitet sich seit seiner Freigabe im November 2022 mit rasender Geschwindigkeit. Wenn Informationen benötigt werden oder verarbeitet werden müssen, bietet ChatGPT seine Dienste an – wie Google&Co nur besser. Bei manchen Einkäufern haben LLM`s Einzug in den Arbeitsalltag gefunden und sind aus den täglichen Arbeitsprozessen nicht mehr wegzudenken. Andererseits zweifeln Skeptiker am durchschlagenden Nutzen von ChatGPT und betonen die Gefahren der neuen KI.
Welche Potenziale und welche Risken zeigt ChatGPT heute im Ausschreibungsprozess des Einkaufs? Mit dieser konkreten Frage möchte die Technische Hochschule Nürnberg einen Beitrag zur sinnvollen Nutzung von ChatGPT im Einkauf leisten. Die Studie wurde mit fünf Praxispartnern in der Zeit von Oktober 2023 bis März 2024 durchgeführt.
Mit jedem Praxispartner wurde ein aktueller oder bereits abgewickelter Ausschreibungsprozess identifiziert, für den die Potenziale und Risiken der Nutzung von ChatGPT analysiert wurden. Dazu wurden zehn bedeutsame Fragestellungen im Ausschreibungsprozess definiert (siehe Bild). Mit dem Praxispartner wurden für den betrachteten Ausschreibungsprozess die relevanten Fragen ausgewählt und konkretisiert. Anschließend wurden die Fragen – teilweise in mehreren Iterationsschleifen – mit ChatGPT bearbeitet. Die Ergebnisse wurden dem Praxispartner präsentiert, ausführlich diskutiert und in Bezug auf die Leistungsfähigkeit von ChatGPT bewertet. Anschließend wurde die Leistungsfähigkeit von ChatGPT im jeweiligen Fall durch den Praxispartner und insgesamt durch das Forschungsteam beurteilt. Als Praxispartner nahmen die Firmen Bischof+Klein (Lengerich), LRE Medical (Nördlingen), NETZSCH-Gerätebau (Selb), NÜRNBERGER Versicherung (Nürnberg) und Phoenix Contact (Blomberg) teil.
Markante Beispiel aus den Fallstudien illustrieren die Chancen und Grenzen von ChatGPT:
- Bedarfsspezifikation: Unklare Bedarfsspezifikationen wurden von ChatGPT konkretisiert. Für die Ausschreibung eines Wägetisch liefert ChatGPT detaillierte Ausschreibungsspezifikationen und Vergleichskriterien, z.B. mit Materialien, Tragfähigkeit, Vibrationsdämpfung und Zusatzfunktionen.
- Substitutionsgüter: ChatGPT erzeugt eine detaillierte tabellarische Marktübersicht zu den verwendeten Laptops und entsprechenden Wettbewerbsprodukten. Auch die Vergleichskriterien wurden von ChatGPT vorgeschlagen. Während im klassischen Prozess mehrere Stunden für diese Arbeit benötigt wird, präsentiert ChatGPT die Ergebnisse innerhalb von Sekunden.
- Lieferzeit und Konditionen wurden für Wägetische abgefragt. Die Ergebnisse waren eher unbefriedigend. Letztlich sind entsprechende Daten im Internet nur bedingt verfügbar.
- Gesetze: Eine Stärke von ChatGPT ist es gesetzliche Entwicklungen im globalen Kontext zu ermitteln. Beispielweise wurden für Verdrahtungskanäle innerhalb des Schaltschrankbaus bzw. in der Bahnindustrie die geltenden gesetzlichen Bestimmungen detailliert aufgelistet und erläutert – spezifisch für alle angefragten Länder.
- Lieferantensuche und -analyse: Für medizinische Pumpenspritzen, konnten im ersten Schritt drei deutsche und zwei Schweizer Lieferanten identifiziert werden. Im zweiten Schritt wurden weltweit Lieferanten mit spezifischen Kompetenzen gesucht. Hierbei wurden insbesondere weitere Anbieter aus Amerika identifiziert.
- Anfrage: ChatGPT formuliert Anfragen mit Aspekten wie Begrüßung, Hintergrund des Bedarfs, detaillierte Auslistung der benötigten Informationen wie Preise, Konditionen, Rabatte, Garantien, Lieferbedingungen. Am Beispiel Laptops wurde dies sehr erfolgreich pilotiert.
Top 10 Prompts – Beispiele
Zusammenfassend lassen sich in der Studie folgende Chancen und Risiken von ChatGPT hervorheben:
- Die Ergebnisse von ChatGPT sind in der Regel sehr gut strukturiert, teils erstaunlich tiefgehend und leicht lesbar aufbereitet. Das Arbeiten mit ChatGPT ist einfach und erfolgt intuitiv. In der Kommunikation zwischen Mensch und ChatGPT können Fragestellungen schrittweise vertieft werden.
- Mit exakter Fragestellung, dem sogenannten Prompt-Engineering, können die Antworten von ChatGPT erheblich verbessert werden. Im Bild finden Sie die Prompts zu den Top 10 Fragestellungen im Ausschreibungsprozess der Studie. Diese sind allgemeingültig formuliert und sind an die jeweilige Firmensituation anzupassen.
- Datenschutz ist bei ChatGPT ein zentrales Problem. Die Studie arbeitete mit der öffentlichen Plus-Version von ChatGPT, so dass keine vertraulichen Informationen zu ChatGPT hochgeladen werden konnten. Allerdings sind viele interessante Fragen nicht wirklich geheim, z.B. „Erstelle eine detaillierte Marktübersicht zu Standard-Laptops“. Darüber hinaus sind aktuell gekapselte LLM`s im Vormarsch, die externe Daten einholen, aber keine Informationen nach außen geben.
- Einem Missverständnis ist ferner vorzubeugen: Der große Vorteil von ChatGPT liegt nicht darin, unlösbare Fragen zu beantworten. Der große Vorteil liegt in der extremen Effizienz: Eine Marktübersicht von Laptops ist nach zehn Minuten fertig relativ zu ein bis zwei Tagen Arbeit im klassischen Marktforschungsprozess.
Aufgrund dieser Effizienz werden im Einkauf vielfältige Anwendungen möglich, die aus Zeitmangel bisher nicht ausgeführt wurden, z.B. regelmäßige Aktualisierungen von Lieferantendossiers, fachlich tiefgehende Analysen in Beschaffungsmarktstrategien oder intensive Lieferantensuche in neuen Regionen. Falls es noch jemanden gibt der ChatGPT oder vergleichbare LLM`s noch nicht intensiv nutzt, gibt es nur einen Rat: Sofort starten, die Registrierung dauert keine zwanzig Minuten.
Die Studie „Heß, Gerhard, Liepold, Nico: Potenziale und Risiken von ChatGPT im Ausschreibungsprozess des Einkaufs, Nürnberg 2024“ kann als pdf kostenlos unter www.procurement-talk.de angefordert werden.
Gerhard Hess ist Professor an der Technischen Hochschule Nürnberg, Leiter Institut für Beschaffungsstrategie und Spezialist für die strategische Transformation des Einkaufs hin zu einen wirklich strategischen Einkauf.
Nico Liepold ist strategischer Einkäufer bei MAN Truck & Bus SE und zur Zeit der Studie Masterand an der Technischen Hochschule Nürnberg.
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