Alex Yakubovich, Co-Founder und CEO von Levelpath – Interview-Serie

Alex Yakubovich, Co-Founder und CEO von Levelpath, ist ein erfahrener Technologie-Unternehmer, der sein Berufsleben 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 seinen Hintergrund 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 Sourcing, 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 Reibungspunkte zu beseitigen, die Sichtbarkeit zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Durch die Auslegung für Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit ermöglicht Levelpath es Organisationen, Beschaffungsprozesse zu straffen, Risiken zu reduzieren und über den gesamten Beschaffungslebenszyklus hinweg effizienter zu arbeiten.

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 gebracht, Levelpath als AI-natives Beschaffungssystem zu erstellen?

Mein Co-Founder, Stan Garber, und ich haben Scout RFP aufgebaut, um Organisationen dabei zu helfen, Sourcing zu vereinfachen. Während dieser Reise sahen wir, wie unzusammenhängende Beschaffungsprozesse zu Frustration, Kopfschmerzen und Verzögerungen führten, bereits bei der Aufnahme. Nachdem Scout RFP von Workday übernommen worden war, hörten wir weiterhin die gleiche Geschichte. Beschaffung war alles andere als erfreulich, und tägliche Benutzer konnten die Schwierigkeiten komplexer, fragmentierter Prozesse nicht überwinden.

Wir haben selbst bei Workday gesehen, wie kompliziert der Kauf in einem großen Unternehmen sein kann, und wir 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 siloisierte Kenntnisse und Komplexität gibt. Mit so vielen Komplikationen für den Geschäftsbetrieb 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 erstellen, die von Grund auf mit künstlicher Intelligenz aufgebaut war. Die Beschaffungserfahrung musste auf eine Weise neu erfunden werden, die den Menschen, die das System verwenden, priorisiert. Wir entwickelten Levelpath als AI-natives, lieferantenzentriertes Beschaffungssystem mit Fokus auf Aufnahme-zu-Beschaffung. Unser Ziel ist es, erfreuliche Beschaffung zu ermöglichen, indem wir Teams schnellere und frühere Möglichkeiten zur Zusammenarbeit bieten.

Viele Beschaffungstools verlassen sich noch auf veraltete Architekturen. Wie haben Sie Levelpath so konzipiert, dass es von Anfang an AI-nativ ist, und welche praktischen Vorteile bietet das Ihren 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 sich die Beschaffung in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich verändert. Es ist nur logisch, dass die Technologie, die die Beschaffungsfunktionen unterstützt, auch einer extremen Transformation bedarf, insbesondere angesichts der Fortschritte im Bereich der Generativen künstlichen Intelligenz, die wir derzeit haben.

Anstatt Generative künstliche Intelligenz und benutzerdefinierte Large-Language-Modelle in veraltete Software-Systeme einzubauen, bauten wir Levelpath als wirklich AI-natives Beschaffungssystem. Mit einem sauberen Start bei Beginn der Ära der Generativen künstlichen Intelligenz wurden alle Workflows und Interaktionen mit AI-nativen Fähigkeiten konzipiert. Diese intelligente Konzeption ist ein Vorteil für unsere Benutzer, da jede SaaS-Beschaffungssoftware-Lösung, die vor 2022 erstellt wurde, nicht von Grund auf mit Generativer künstlicher Intelligenz im Sinn hatte.

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

Die AI-Agenten von Levelpath automatisieren repetitive Aufgaben wie das Erstellen von Fragebögen für Sourcing-Veranstaltungen, das Sammeln von Lieferantenaufnahmedaten und das Durchführen von Risikobewertungen, 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.

Da Intelligenz in Levelpath über unseren Hyperbridge-Reasoning-Engine verfügbar ist, kann die Plattform Benutzerabsichten verstehen und manuelle Aufwände reduzieren. Dies bedeutet schnellere Bereitstellung, bessere Akzeptanz im gesamten Unternehmen und fundiertere Entscheidungen, die bessere Geschäftsergebnisse liefern. Alle Lieferanten-, Vertrags- und Sourcing-Daten leben in einem einzigen, vereinheitlichten Modell, was bedeutet, dass AI-Agenten über den gesamten Beschaffungslebenszyklus hinweg tätig werden können. Die Straffung dieser mühsamen, zeitaufwändigen manuellen Prozesse gibt der Beschaffung die Chance, von reaktiver zu strategischer Ausrichtung zu wechseln.

Indirekte Ausgaben sind oft die schwersten Kategorien zu kontrollieren. Wie hilft Ihre Plattform Unternehmen, tieferere Einblicke zu gewinnen, Leckagen zu reduzieren und tarifbezogene Volatilität zu meistern?

Indirekte Ausgabenkategorien sind oft fragmentiert über Abteilungen und verschiedene Systeme hinweg, 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 erst dann sehen, wenn die Budgets bereits betroffen sind.

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

Darüber hinaus können Führungskräfte mit den AI-Agenten von Levelpath natürliche Sprachfragen zu ihren Vereinbarungen stellen und in Sekunden antworten auf Vertragsklausel-Ebene erhalten. Dies ermöglicht es allen Teams, tiefer in ihre Verträge einzutauchen, um potenzielle Änderungen während der Volatilität zu erkennen und vorbeugend zu reagieren.

Sie haben über das Erstellen von AI-Agenten gesprochen, die tatsächlich einen Mehrwert für B2B-Käufer bieten. Was sieht “nützlich” in einem Beschaffungskontext aus, und was unterscheidet effektive Agenten von oberflächlichen?

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

Ein nützlicher Agent beginnt mit der richtigen Grundlage. Wenn die zugrunde liegenden Lieferanten-, Vertrags- und Sourcing-Daten nicht vereinheitlicht und ordnungsgemäß im Modell trainiert sind, kann der Agent nicht zuverlässig reasonieren oder handeln. Deshalb trainieren AI-native Plattformen wie Levelpath Agenten direkt auf den tatsächlichen Workflows und der Datenstruktur eines Unternehmens, sodass sie im Kontext anstatt mit Vermutungen arbeiten können.

Um Agenten zu finden, die einen Mehrwert bieten, sollten Käufer fragen: “Löst dieser Agent ein echtes Schmerzpunkt?” Hochwirkung-Agenten sind direkt an Geschäftsziele geknüpft, sei es die Beschleunigung von Sourcing-Zyklen, die Stärkung von Lieferantenbeziehungen oder die Reduzierung von Kosten und Risiken. Wenn Agenten auf einem vereinheitlichten Datensatz trainiert sind und in einer AI-nativen Architektur eingebettet sind, entsperren sie ein Level an operativer Intelligenz und Agilität, das Teams hilft, ihre Geschäftsweise umzugestalten.

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

Levelpath verbindet cross-funktionale Teams, 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 agentengetriebenen, benutzerfreundlichen Oberfläche können Stakeholder effizient Anfragen, Überprüfungen und Zusammenarbeit bei Aufnahme, Sourcing 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 sich zum Ziel gesetzt, die Beschaffung wirklich erfreulich zu machen, 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 erzielte 10-mal mehr Sourcing-Kapazität pro Beschaffungsmitarbeiter, was zu 3,5 Millionen Dollar an Vertragsersparnissen führte. GATX wendete Levelpaths AI-Agenten an, um Dokumente zu zentralisieren, Legacy-Workflows zu ersetzen und schnellere Ergebnisse zu erzielen.
• Acrisure erzielte 10-mal mehr Sourcing-Kapazität pro Beschaffungsmitarbeiter, während es 80 % der ansprechbaren Ausgaben durch die Implementierung von Levelpath als erstes Beschaffungssystem verwaltete. Levelpaths schnelle Bereitstellung, effiziente Skalierbarkeit und intelligente Sourcing-Tools lieferten sofortigen Mehrwert.
• PADNOS sparte 6.000 Stunden an Fahrzeugausfallzeiten mit 76 % schnelleren Beschaffungszyklen und einer 5-fachen Steigerung der Sourcing-Projekte pro Beschaffungsmitarbeiter, indem es direkte Verbindungen zu Lieferanten herstellte und Ausfallzeiten reduzierte.
• Western Union erzielte eine 60-prozentige Reduzierung der Überprüfungszeit für Lieferanten-Master-Service-Vereinbarungen und sparte Wochen während der jährlichen Prüfungszyklen, indem es vollständige Einblicke in das Vertragslandschaft erhielt.

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

Lieferketten-Druck wie Zölle und Inflation sind eine anhaltende Realität. Beschaffungsleiter benötigen Tools, die ihnen helfen, zu planen, nicht nur auf unvorhersehbare Druck zu reagieren. AI-Fähigkeiten wie Levelpaths Optical Character Recognition und intelligente Suche helfen, Vertragsklauseln zu identifizieren, die mit Schlüsselwörtern wie Zölle, Consumer Price Index und Inflation verknüpft sind. Mit dieser Transparenz können Organisationen Risiken erkennen, bevor sie zu budgetären Problemen führen.

Mit unserer Lösung analysierte ein Gesundheitskunde 30.000 Dokumente in Minuten, eine Arbeit, die manuell über 3.350 Stunden gedauert hätte. Durch die Aufdeckung von Vertragsrisiken, die zuvor verborgen waren, konnten ihre Teams ungünstige Bedingungen neu verhandeln, anstehende Verlängerungen erkennen und bessere Alternativen finden. Diese Fähigkeit erhöhte auch den strategischen Wert der Beschaffung, indem sie es dem Team ermöglichte, kritische Vertragsinformationen 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 schützt die finanzielle Leistung.

Wenn Unternehmen AI-getriebene Beschaffung zum ersten Mal einführen, welche kulturellen oder operativen Barrieren sehen Sie am häufigsten, und wie sollten Führungskräfte diese meistern?

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

Führungskräfte werden oft eine AI-Lösung verfolgen, weil sie sich auf die Funktionen der Technologie konzentrieren, anstatt auf die Geschäftsergebnisse, die sie liefern kann. Um tatsächlichen Mehrwert aus AI-getriebenen Beschaffungslösungen zu erzielen, müssen Organisationen mit Pilotprogrammen beginnen, die spezifische Schmerzpunkte lösen, Probleme wählen, 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 Umgehungswege erfordern, die für AI-native Plattformen nicht existieren. Führungskräfte müssen die richtige Grundlage schaffen, indem sie AI-native Lösungen wählen, die Integrationsherausforderungen vermeiden und sich weiterentwickeln, während die Beschaffungsoperationen weiter transformiert werden.

Da 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 agentengetriebene Wirtschaft, die die Unternehmensbeschaffung umgestaltet. In diesem Jahr machten AI-Agenten den Sprung von einem Verbrauchertrend zu einem Unternehmens-Disruptor, und dieser Wandel wird weiterhin extrapolieren. Die größten AI-getriebenen Transformationen geschehen in der Art und Weise, wie Geschäfte getätigt werden, und das erstreckt sich auf die Beschaffung im Besonderen. Ein Unternehmen benötigt nicht länger einen Überfluss an Käufern, um fragmentierte Legacy-Systeme zu navigieren.

Levelpaths AI-natives Plattform ermöglicht es Organisationen, zu sourcen, zu verhandeln und abzuschließen, mit vollständiger Transparenz und Unmittelbarkeit. AI-Agenten bewerten bereits Lieferanten, entdecken Risiken und beschleunigen Deals in einem Tempo, das die moderne Geschäftswelt neu definiert. In Zukunft werden AI-Agenten aufhören, zu assistieren, und beginnen, zu operieren, und die Unternehmensleistung von innen heraus umgestalten.

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