Alex Yakubovich, Mitgründer und CEO von Levelpath – Interview-Serie

Alex Yakubovich, Mitgründer und CEO von Levelpath, ist ein erfahrener Technologie-Unternehmer, der sein Leben damit verbracht hat, Beschaffungs- und Betriebssoftware aufzubauen und zu skalieren. Bevor er Levelpath 2022 gründete, war er als GM of Spend bei Workday tätig, nachdem das Unternehmen Scout RFP übernommen hatte, wo er als Vice President und zuvor als CEO tätig war, nachdem er das Unternehmen mitgegründet und es zu einer führenden Quellplattform ausgebaut hatte. Frühere Rollen bei ONOSYS und LivingSocial haben seine Erfahrung in Unternehmensbetrieben, Produktentwicklung und digitaler Transformation weiter gestärkt.

Levelpath ist eine künstliche Intelligenz-getriebene Beschaffungsplattform, die darauf ausgelegt ist, die Art und Weise, wie Unternehmen Beschaffung, Verträge, Lieferanten und Ausgaben verwalten, zu vereinfachen und zu modernisieren. Ihr System vereint Workflows, die traditionell über mehrere nicht verbundene Tools verteilt sind, und verwendet Automatisierung und intelligente Datenverarbeitung, um Reibung zu reduzieren, Sichtbarkeit zu verbessern und Entscheidungen zu beschleunigen. Durch die Auslegung für Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit ermöglicht Levelpath es Organisationen, Beschaffungsprozesse zu rationalisieren, Risiken zu reduzieren und mit größerer Effizienz über den gesamten Beschaffungslebenszyklus zu operieren.

Nachdem Sie Spend bei Workday geleitet und zuvor Scout RFP in eine der bekanntesten Beschaffungsplattformen skaliert haben, welche Erfahrungen oder Schmerzpunkte aus diesen Jahren haben Sie letztendlich dazu veranlasst, Levelpath als künstliche Intelligenz-getriebenes Beschaffungssystem zu schaffen?

Mein Mitgründer Stan Garber und ich haben Scout RFP aufgebaut, um Organisationen zu helfen, die Beschaffung zu vereinfachen. Während dieser Reise sahen wir, wie unzusammenhängende Beschaffungsprozesse zu Frustration, Kopfschmerzen und Verzögerungen führten, bereits bei der Eingabe. Nachdem Scout RFP von Workday übernommen worden war, hörten wir immer wieder die gleiche Geschichte. Die Beschaffung war alles andere als erfreulich, und normale Benutzer konnten die Schwierigkeiten komplexer, fragmentierter Prozesse nicht überwinden.

Wir beobachteten direkt bei Workday, wie kompliziert der Kauf in einem großen Unternehmen sein kann, und sahen eine große Chance. Diese Organisationen haben wahrscheinlich bevorzugte Lieferanten für alles, von professionellen Dienstleistungen bis hin zu Firmenartikeln. Die Wahrscheinlichkeit, dass jeder potenzielle Endbenutzer in einem Unternehmen diese Lieferantinformationen kennt, ist jedoch gering, da es viel siloartiges Wissen und Komplexität gibt. Mit so vielen Komplikationen für den Geschäftsbereich und die Beschaffung machten wir uns daran, die Beschaffung erfreulich zu gestalten.

Als Stan und ich unsere Vision für Levelpath entwickelten, erkannten wir die Chance, eine Plattform zu schaffen, die von Grund auf mit künstlicher Intelligenz aufgebaut war. Die Beschaffungserfahrung musste auf eine Weise neu erfunden werden, die die Menschen, die das System verwenden, priorisiert. Wir entwickelten Levelpath als künstliche Intelligenz-getriebene, lieferantenorientierte Beschaffungsplattform, die sich auf die Eingabe zur Beschaffung konzentriert. Unser Ziel ist es, eine erfreuliche Beschaffung zu ermöglichen, indem Teams schneller und früher zusammenarbeiten können.

Viele Beschaffungstools verlassen sich noch auf veraltete Architekturen. Wie haben Sie Levelpath so konzipiert, dass es von Anfang an künstliche Intelligenz-getrieben ist, und welche praktischen Vorteile bietet das den Benutzern?

Veraltete Tools können die Lücke zwischen dem, was Unternehmen jetzt benötigen, und dem, was veraltete Tools tatsächlich liefern können, nicht überbrücken. Wie die meisten Back-Office-Geschäftsprozesse hat die Beschaffung in den letzten zwei Jahrzehnten erhebliche Veränderungen erfahren. Es ist nur logisch, dass die Technologie, die die Beschaffungsfunktionen unterstützt, auch einer extremen Transformation bedarf, insbesondere angesichts der Fortschritte bei der Generativen künstlichen Intelligenz, die wir derzeit haben.

Statt versucht, Generative künstliche Intelligenz und benutzerdefinierte große Sprachmodelle in veraltete Software-Systeme einzubauen, bauten wir Levelpath als wirklich künstliche Intelligenz-getriebene Beschaffungslösung auf. Mit einem sauberen Start bei Beginn der Ära der Generativen künstlichen Intelligenz wurden jeder Workflow und jede Interaktion mit künstlicher Intelligenz-getriebenen Fähigkeiten konzipiert. Diese intelligente Konstruktion ist ein Vorteil für unsere Benutzer, da jede SaaS-Beschaffungssoftware-Lösung, die vor 2022 erstellt wurde, nicht von Grund auf mit Generativer künstlicher Intelligenz konzipiert wurde.

Das Einbetten von künstlicher Intelligenz in die Beschaffung ist ein großes Thema. Wie verwendet Levelpath künstliche Intelligenz, um komplexe Quell-, Lieferanten- und vertragsbezogene Workflows zu automatisieren?

Die künstlichen Intelligenz-Agenten von Levelpath automatisieren repetitive Aufgaben wie das Erstellen von Fragebögen für Quellereignisse, das Sammeln von Lieferantenaufnahmedaten und das Durchführen von Risikoprüfungen, um Teams zu ermöglichen, sich auf Strategie zu konzentrieren. Die Agenten bringen kontextuelle Intelligenz in Workflows ein und helfen Teams, Risiken zu erkennen und Vertragskonformität sicherzustellen.

Durch die Einbettung von Intelligenz in Levelpath über unseren Hyperbridge-Reasoning-Engine kann die Plattform Benutzerabsichten verstehen und manuelle Anstrengungen reduzieren. Dies bedeutet eine schnellere Bereitstellung, bessere Akzeptanz im gesamten Unternehmen und fundiertere Entscheidungen, die bessere Geschäftsergebnisse liefern. Alle Lieferanten-, Vertrags- und Quelldaten leben in einem einzigen, einheitlichen Modell, was bedeutet, dass künstliche Intelligenz-Agenten über den gesamten Beschaffungslebenszyklus hinweg handeln können. Die Rationalisierung dieser mühsamen, zeitaufwändigen manuellen Prozesse gibt der Beschaffung die Chance, von reaktiv zu strategisch zu wechseln.

Indirekte Ausgaben sind oft die schwierigste Kategorie, die zu kontrollieren ist. Wie hilft Ihre Plattform Unternehmen, tiefergehende Einblicke zu gewinnen, Leckagen zu reduzieren und tarifbezogene Volatilität zu meistern?

Indirekte Ausgabenkategorien sind oft über verschiedene Abteilungen und Systeme verteilt, was es schwierig macht, Kosten in Echtzeit zu erkennen. Unternehmen, die auf manuelle Tabellen, statische Berichte oder nicht verbundene Systeme angewiesen sind, können nicht mit den Veränderungen Schritt halten, und tarifbezogene Auswirkungen sind oft in Dokumenten vergraben, auf die Führungskräfte keinen Zugriff haben oder die sie erst sehen, wenn die Budgets bereits betroffen sind.

Levelpath löst all dies, indem es risikobehaftete Lieferantenkategorien identifiziert und hilft, indirekte Ausgaben strategischer zu allozieren. Künstliche Intelligenz-getriebene Beschaffung bietet Führungskräften eine einzige, Echtzeit-Ansicht der indirekten Ausgaben. Unsere Plattform flaggt frühzeitige Indikatoren für Kostenanstiege, wie steigende Materialkosten, Vertragsanomalien oder tarifbezogene Preisschwankungen. Beschaffungsleiter können dann sofort reagieren, anstatt Wochen auf Berichte zu warten oder von Preiserhöhungen zu erfahren, nachdem eine Rechnung eingegangen ist.

Zusätzlich können Führungskräfte mit den künstlichen Intelligenz-Agenten von Levelpath natürliche Sprachfragen zu ihren Vereinbarungen stellen und in Sekunden auf Klausel-Ebene Antworten erhalten. Dies ermöglicht es allen Teams, tiefer in ihre Verträge zu eintauchen, um potenzielle Änderungen während der Volatilität vorbeugend zu reagieren.

Sie haben von der Schaffung von künstlichen Intelligenz-Agenten gesprochen, die tatsächlich einen Mehrwert für B2B-Käufer bieten. Was sieht “nützlich” in einem Beschaffungskontext tatsächlich aus, und was unterscheidet effektive Agenten von oberflächlichen?

Wenn es um künstliche Intelligenz-Agenten in der Beschaffung geht, zählt die praktische Integration mehr als die technische Raffinesse. Frühe Unternehmensagenten scheiterten, weil sie wie Chatbots oder aufgesetzte Automatisierungen agierten, anstatt wie wahre digitale Spezialisten. Beschaffungsteams benötigen Agenten, die wie informierte Mitarbeiter handeln, präzise, kontextuelle und vertrauenswürdige Ausgaben liefern.

Ein nützlicher Agent beginnt mit der richtigen Grundlage. Wenn die zugrunde liegenden Lieferanten-, Vertrags- und Quelldaten nicht einheitlich und ordnungsgemäß im Modell trainiert sind, kann der Agent nicht zuverlässig handeln oder begründen. Deshalb trainieren künstliche Intelligenz-getriebene Plattformen wie Levelpath Agenten direkt auf den tatsächlichen Workflows und der Datenstruktur eines Unternehmens, sodass sie mit Kontext anstelle von Vermutungen arbeiten können.

Um Agenten zu finden, die einen Mehrwert bieten, sollten Käufer fragen: “Löst dieser Agent ein echtes Schmerzpunkt-Problem?” Hochwirkung-Agenten sind direkt an Geschäftsziele geknüpft, sei es die Beschleunigung von Quellzyklen, die Stärkung von Lieferantenbeziehungen oder die Reduzierung von Kosten und Risiken. Wenn Agenten auf einem einheitlichen Datensatz trainiert sind und in einer künstlichen Intelligenz-getriebenen Architektur eingebettet sind, schalten sie eine Ebene der operativen Intelligenz und Agilität frei, die Teams hilft, ihre Geschäftsabläufe umzugestalten.

Die Beschaffung berührt Finanzen, Recht, Risiko und Lieferanten. Wie bringt Levelpath diese Interessengruppen zusammen, damit Workflows, Daten und Kommunikation natürlicher fließen?

Levelpath verbindet teams aus verschiedenen Abteilungen, indem es jedem im Unternehmen ermöglicht, an standardisierten Workflows teilzunehmen. Durch die Zentralisierung von Beschaffungsdaten wird die Zusammenarbeit und Sichtbarkeit für Berichterstattung und Nachverfolgung viel einfacher. In einer benutzerfreundlichen, agentenbasierten Oberfläche können Interessengruppen effizient Anfragen, Überprüfungen und Zusammenarbeit bei der Eingabe, Quelleneignung und Verträgen durchführen. Dies macht Genehmigungsworkflows schmerzlos.

Levelpath verbessert auch die globale Zusammenarbeit, indem es Sprachbarrieren beseitigt. Lieferanten können in ihrer Muttersprache schreiben, und Führungskräfte erhalten Zusammenfassungen in ihrer eigenen Sprache.

Können Sie ein konkretes Beispiel dafür nennen, wie Levelpath das tägliche Leben eines Beschaffungsteams verändert hat – sei es durch Geschwindigkeit, Kosteneinsparungen oder verbesserte Lieferantenkollaboration?

Levelpath hat es sich zum Ziel gesetzt, den Beschaffungsprozess wirklich erfreulich zu gestalten, und wir erreichen dies, indem wir intuitive und zuverlässige Workflows für Beschaffungsteams mit schnellerer Innovation und skalierbarer Automatisierung schaffen. Als Ergebnis haben unsere Kunden Zeit und Geld bei traditionell manuellen Prozessen gespart.

Zum Beispiel:

• GATX reduzierte die RFP-Zykluszeit von Monaten auf Minuten und erreichte eine 10-fache Quellkapazität pro Beschaffungsmitarbeiter, was zu einer Einsparung von 3,5 Millionen Dollar an Vertragskosten führte. GATX wendete die künstlichen Intelligenz-Agenten von Levelpath an, um Dokumente zu zentralisieren, Legacy-Workflows zu ersetzen und schnellere Ergebnisse zu erzielen.
• Acrisure erreichte eine 10-fache Quellkapazität pro Beschaffungsmitarbeiter, während es 80 % der ansprechbaren Ausgaben verwaltete, nachdem es Levelpath als erste Beschaffungsplattform implementiert hatte. Die schnelle Bereitstellung, effiziente Skalierung und intelligenten Quelltools von Levelpath lieferten sofortigen Mehrwert.
• PADNOS sparte 6.000 Stunden an Fahrzeugausfallzeiten, indem es die Beschaffungszyklen um 76 % beschleunigte und die Anzahl der Quellprojekte pro Beschaffungsmitarbeiter um das Fünffache erhöhte, indem es direkte Verbindungen mit Lieferanten herstellte und die Ausfallzeit reduzierte.
• Western Union erreichte eine Reduzierung der Überprüfungszeit für Lieferanten-Master-Service-Vereinbarungen um 60 % und sparte Wochen während der jährlichen Prüfzyklen, indem es eine vollständige Sichtbarkeit in die Vertragslandschaft erlangte.

Globalen Lieferketten stehen weiterhin unvorhersehbare Druck ausgesetzt. Wie hilft künstliche Intelligenz Organisationen, Risiken früher zu erkennen und strategischer zu reagieren?

Druck auf die Lieferkette wie Tarife und Inflation sind eine anhaltende Realität. Beschaffungsleiter benötigen Tools, die ihnen helfen, zu planen und nicht nur auf unvorhersehbare Druck zu reagieren. Künstliche Intelligenz-Fähigkeiten wie die von Levelpath, wie die optische Zeichenerkennung und die intelligente Suche, helfen, Vertragsklauseln zu identifizieren, die mit Schlüsselwörtern wie Tarifen, dem Verbraucherpreisindex und Inflation verknüpft sind. Mit dieser Transparenz können Organisationen Risiken erkennen, bevor sie zu budgetären Problemen führen.

Unser Lösung ermöglichte es einem Gesundheitskunden, 30.000 Dokumente in Minuten zu analysieren, was manuell über 3.350 Stunden gedauert hätte. Durch die Aufdeckung von Vertragsrisiken, die zuvor verborgen waren, konnten die Teams ungünstige Bedingungen neu verhandeln, anstehende Verlängerungen erkennen und bessere Alternativen identifizieren. Diese Fähigkeit hob auch den strategischen Wert der Beschaffung, indem sie es dem Team ermöglichte, kritische Vertragsintelligenz für die Unternehmensführung schnell und einfach zu liefern, und positionierte das Team als proaktiven Geschäftspartner und nicht nur als Verarbeitungsfunktion. Diese proaktive Strategie eliminiert teure Überraschungen und sichert die finanzielle Leistung.

Wenn Unternehmen künstliche Intelligenz-getriebene Beschaffung zum ersten Mal einführen, welche kulturellen oder betrieblichen Hindernisse sehen Sie am häufigsten, und wie sollten Führungskräfte diese meistern?

Künstliche Intelligenz hat die Macht, das Geschäft zu revolutionieren, was offensichtlich ist, wenn fast 80 % der Organisationen künstliche Intelligenz in mindestens einer Geschäftsfunktion verwenden. Die Realität ist jedoch, dass nur 1 % diese Initiativen erfolgreich über ein Pilotprogramm hinaus skalieren. Interne Anwendungen von künstlicher Intelligenz, die an veraltete Lösungen angeschlossen sind, behindern Unternehmen, frustrieren Mitarbeiter und verhindern, dass Organisationen 5-mal ROI sehen.

Führungskräfte verfolgen oft eine künstliche Intelligenz-Lösung, weil sie sich auf die Funktionen der Technologie konzentrieren, anstatt auf die Geschäftsergebnisse, die sie liefern kann. Um tatsächlichen Mehrwert aus künstliche Intelligenz-getriebenen Beschaffungslösungen zu erzielen, müssen Organisationen mit Pilotprogrammen beginnen, die spezifische Schmerzpunkte lösen, Probleme auswählen, bei denen künstliche Intelligenz sofortigen Einfluss hat, und auf Skalierbarkeit planen.

Insgesamt müssen Organisationen aufhören, in rückwärts gerichtete Lösungen zu investieren, die an Grenzen stoßen und Workarounds erfordern, die für künstliche Intelligenz-getriebene Plattformen nicht existieren. Führungskräfte müssen die richtige Grundlage schaffen, indem sie künstliche Intelligenz-getriebene Lösungen wählen, die Integrationsherausforderungen vermeiden und sich weiterentwickeln, während die Beschaffungsoperationen weiter transformiert werden.

Wenn künstliche Intelligenz weiterhin evolviert, wohin sehen Sie die Beschaffungstechnologie in den nächsten drei bis fünf Jahren gehen, und wie positioniert sich Levelpath für diese Zukunft? 

Ich sehe die agentenbasierte Wirtschaft die Unternehmensbeschaffung umgestalten. In diesem Jahr machten künstliche Intelligenz-Agenten den Sprung von einem Konsumententrend zu einem Unternehmens-Disruptor, und diese Verschiebung wird weiter extrapolieren. Die größten künstliche Intelligenz-getriebenen Transformationen finden in der Art und Weise statt, wie Geschäfte getätigt werden, und das erstreckt sich auf die Beschaffung im Besonderen. Ein Unternehmen benötigt nicht länger eine Flut von Käufern, um fragmentierte Legacy-Systeme zu navigieren.

Die künstliche Intelligenz-getriebene Plattform von Levelpath ermöglicht es Organisationen, zu quellen, zu verhandeln und abzuschließen, mit vollständiger Transparenz und Unmittelbarkeit. Künstliche Intelligenz-Agenten bewerten bereits Lieferanten, decken Risiken auf und beschleunigen Geschäfte in einem Tempo, das die moderne Geschäftswelt neu definiert. Wenn künstliche Intelligenz-Agenten aufhören, zu assistieren und anfangen, zu handeln, werden sie die Unternehmensleistung von innen heraus umgestalten.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Levelpath besuchen.