Anstatt Managed AI: Warum Rewe bei seiner Logistik auf Camunda setzt – KI-Agenten unter Kontrolle

Wie sich Rewe digital für die nächste Automatisierungswelle rüstet

Wer steuert den Supermarkt der Zukunft? Rewes genialer Schachzug bei der Prozessautomatisierung

Die digitale Transformation des Lebensmitteleinzelhandels erreicht eine neue Dimension. Wenn ein Gigant wie Rewe entscheidet, seine hochkomplexen Warenwirtschafts- und Logistikprozesse künftig über die Orchestrierungsplattform Camunda zu steuern, steckt dahinter weit mehr als nur ein routinemäßiges IT-Update. Es ist eine strategische Antwort auf eine der drängendsten Fragen der modernen Unternehmensführung: Wie lässt sich künstliche Intelligenz (KI) produktiv und vor allem rechtssicher in geschäftskritische Abläufe integrieren, ohne die Kontrolle an externe Anbieter abzugeben? In einem Umfeld, das durch strenge KRITIS-Vorgaben, drohende NIS2-Regulierungen und die permanente Gefahr von Lieferkettenausfällen geprägt ist, rückt die digitale Governance ins Zentrum der Aufmerksamkeit. Der folgende Beitrag analysiert tiefgehend, warum Rewe digital bewusst auf sogenannte „Agentic Orchestration“ anstelle von klassischen Managed-AI-Lösungen setzt, wie sich der Konzern gegen technologische Abhängigkeiten absichert und warum diese ökonomische Weichenstellung als Blaupause für die gesamte Handels- und Logistikbranche dienen könnte.

Wenn Softwareauswahl zur strategischen Weichenstellung wird

Die Meldung, dass Rewe digital seine Warenwirtschaft und Logistik künftig über die Plattform Camunda steuert, wirkt auf den ersten Blick wie eine gewöhnliche IT-Nachricht aus der Handelsbranche. Tatsächlich verbirgt sich hinter dieser Entscheidung jedoch eine grundsätzliche ökonomische Weichenstellung, die weit über den Einzelfall Rewe hinausreicht. Es geht um die Frage, wer künftig die Kontrolle über die kritischsten Abläufe eines Handelskonzerns behält, wenn künstliche Intelligenz zunehmend in operative Prozesse eingreift.

Camunda positioniert sich nicht als klassischer KI-Anbieter, sondern als sogenannte Plattform für Agentic Orchestration. Das bedeutet im Kern, dass die Software selbst keine Inhalte generiert, keine Sprachmodelle trainiert und keine eigenständigen kognitiven Fähigkeiten mitbringt. Stattdessen übernimmt sie die Rolle eines Dirigenten, der festlegt, wann welcher Akteur – ob Mensch, IT-System oder KI-Agent – an welcher Stelle eines Geschäftsprozesses aktiv wird. Diese Unterscheidung ist entscheidend, um die eigentliche wirtschaftliche Tragweite der Rewe-Entscheidung zu verstehen.

Die unsichtbare Infrastruktur hinter Milliarden Warenbewegungen

Rewe digital ist die Technologietochter der Rewe Group und verantwortet als größte IT-Einheit des Konzerns mit rund 2.500 Mitarbeitenden an elf Standorten in fünf Ländern die digitale Versorgung von wöchentlich mehreren Millionen Kunden und rund 380.000 Mitarbeitenden der gesamten Gruppe. Besonders die Logistik, Warenflusssteuerung und das Supply Chain Management gehören zu den Kernaufgaben dieser Einheit, da sie die tägliche Versorgung von mehr als 80 Millionen Menschen mit Lebensmitteln absichern muss.

In diesem Umfeld setzt Rewe digital nun auf Camunda, um Bestellungen, Rechnungen sowie logistische Abläufe mit Lieferanten und Partnern zuverlässiger, skalierbarer und transparenter zu steuern. Der entscheidende Punkt aus Sicht des Softwareanbieters war dabei, dass sich die Anwendung im laufenden Betrieb anpassen und ohne größere Systemumbrüche in die bestehende IT-Architektur integrieren lässt. Für ein Unternehmen dieser Größenordnung, das täglich enorme Warenmengen durch ein komplexes Netz aus Lagern, Fuhrparks und Lieferantenbeziehungen bewegt, ist diese Betriebskontinuität ein Wert, der sich unmittelbar in Euro und Cent niederschlägt, denn jeder Systemstillstand in der Lebensmittellogistik verursacht sofort messbare Kosten und im schlimmsten Fall Versorgungslücken.

BPMN als gemeinsame Sprache zwischen Fachbereich und Technik

Ein zentrales Element der Camunda-Plattform ist die sogenannte BPMN-Modellierung, die Business Process Model and Notation. Dabei handelt es sich um eine grafische Notationssprache, mit der Geschäftsprozesse als Flussdiagramme dargestellt werden, die sowohl von IT-Fachleuten als auch von Mitarbeitenden ohne Programmierkenntnisse gelesen und verstanden werden können. Frank Rothmann, Senior Product Owner Workload Automation bei Rewe digital, betont, dass genau diese gemeinsame Sprache zwischen Technik und Fachbereich in einem Unternehmen dieser Größe von entscheidender Bedeutung sei, weil komplexe und dynamische Prozesse für alle Beteiligten nachvollziehbar abgebildet werden müssen.

Diese Transparenz ist keineswegs nur ein Komfortmerkmal für die interne Kommunikation. Sie erfüllt eine handfeste regulatorische Funktion, denn Rewe zählt aufgrund seiner Größe im Lebensmittelhandel zu den sogenannten KRITIS-Unternehmen, also Betreibern kritischer Infrastrukturen. Für den Sektor Ernährung gelten in Deutschland Schwellenwerte von rund 434.500 Tonnen Lebensmitteln oder 350 Millionen Litern Getränken pro Jahr, ab denen Unternehmen als kritische Infrastruktur eingestuft werden und damit strengen gesetzlichen Nachweispflichten unterliegen. Ausdrücklich benannt werden dabei auch Systeme zur zentralen Steuerung und Überwachung wie ERP-, Warenwirtschafts- und Lagerverwaltungssysteme, also genau jener Bereich, in dem Camunda nun zum Einsatz kommt.

Regulatorischer Druck als eigentlicher Treiber der Entscheidung

Die europäische NIS2-Richtlinie und das deutsche IT-Sicherheitsgesetz verschärfen die Anforderungen an Betreiber kritischer Infrastrukturen kontinuierlich. Unternehmen müssen Risikobewertungen durchführen, dokumentierte Incident-Response-Prozesse etablieren, Sicherheitsvorfälle innerhalb kurzer Frist an das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik melden und regelmäßig Nachweise über ihre IT-Sicherheitsmaßnahmen erbringen. Verstöße können mit Bußgeldern bis zu 20 Millionen Euro sowie mit persönlicher Haftung der Geschäftsführung bei nachweisbarer Fahrlässigkeit sanktioniert werden.

Aus dieser Perspektive erscheint die Wahl von Camunda weniger als eine Entscheidung für ein besonders innovatives Werkzeug, sondern vor allem als eine Entscheidung für rechtliche Absicherung. Der Softwareanbieter selbst verweist ausdrücklich auf einen einheitlichen, compliance-fähigen und auditierbaren Orchestrierungslayer, der es dem Einzelhändler erleichtern soll, mit den strengen gesetzlichen Anforderungen konform umzugehen. Ebenso wichtig war der Enterprise-Reifegrad der Plattform, da Open-Source-Lösungen zwar einen niedrigschwelligen Einstieg bieten, für geschäftskritische Infrastruktur jedoch professioneller Herstellersupport, klare Haftungsverhältnisse und garantierte Reaktionszeiten unverzichtbar sind.

Was Camunda technisch tatsächlich leistet und was nicht

Um die Frage zu beantworten, ob Camunda eine Managed AI ist, muss zunächst geklärt werden, was der Begriff Managed AI tatsächlich beschreibt. Unter Managed AI versteht man üblicherweise die Auslagerung von KI-Funktionen und -Verantwortlichkeiten an einen spezialisierten externen Dienstleister, der den gesamten oder Teile des KI-Lebenszyklus übernimmt. Dazu zählen die Aufbereitung von Trainingsdaten, die Entwicklung und das Training von Modellen, das Deployment in Produktivumgebungen sowie das fortlaufende Monitoring, die Skalierung und die Wartung dieser Modelle. Der Kunde konzentriert sich dabei im Idealfall ausschließlich auf die Nutzung der KI-Funktionalität, während der Anbieter sämtliche technische Komplexität im Hintergrund abfängt.

Camunda erfüllt diese Definition nicht, und das ist auch nicht der Anspruch der Plattform. Camunda trainiert keine eigenen Sprachmodelle, betreibt keine eigene KI-Infrastruktur im Sinne von Rechenzentren für maschinelles Lernen und übernimmt keine inhaltliche Verantwortung für die Qualität von KI-generierten Antworten. Stattdessen positioniert sich das Unternehmen ausdrücklich als LLM-agnostische Orchestrierungsschicht, die oberhalb bestehender Systeme, Agenten und Automatisierungswerkzeuge sitzt und koordiniert, wann und wie welcher Agent, welches Sprachmodell oder welcher Mensch in einem Prozess aktiv wird. Camunda selbst bezeichnet sich als eine Schicht, die nicht bricht, unabhängig davon, welches Modell oder welcher Cloud-Anbieter im Hintergrund ausgetauscht wird.

Die architektonische Trennung von Entscheidung und Ausführung

Technisch betrachtet beruht die Camunda-Architektur auf einer bewussten Trennung zweier Verantwortlichkeiten. Auf der einen Seite steht das Sprachmodell, das den Systemprompt, die aktuelle Nutzeranfrage und die verfügbaren Werkzeugbeschreibungen interpretiert und entscheidet, welches Werkzeug in welcher Reihenfolge und mit welchen Parametern aufgerufen wird. Auf der anderen Seite steht Camunda selbst, das die konkret ausgewählten BPMN-Aktivitäten tatsächlich ausführt, den Prozesszustand dauerhaft speichert, Wiederholungsversuche und Störungsbehandlung übernimmt und die Koordination von menschlichen Aufgaben sowie deterministischer Ablauflogik sicherstellt.

Diese Aufteilung erlaubt es, KI-Agenten als gleichwertige Teilnehmer innerhalb eines Geschäftsprozesses zu behandeln, ohne ihnen uneingeschränkte Autonomie zu übertragen. Jeder Agent läuft dabei als sogenannter Ad-hoc-Subprozess mit eigenem Sprachmodell, eigenen Werkzeugen, eigenem Systemprompt und strukturellen Leitplanken. Das zugrunde liegende Ausführungssystem Zeebe ist ereignisgesteuert, horizontal skalierbar und speichert den Zustand bei jedem einzelnen Schritt, wodurch ein vollständiger Audit-Trail über jede Prozessausführung entsteht.

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Governance statt Intelligenz als Kernversprechen

Genau in dieser Governance-Fähigkeit liegt der eigentliche Wertbeitrag von Camunda – und zugleich der fundamentale Unterschied zu einer Managed-AI-Lösung. Während eine Managed-AI-Plattform primär darauf ausgelegt ist, Unternehmen schnellen und unkomplizierten Zugang zu leistungsfähigen KI-Fähigkeiten zu verschaffen, ohne dass diese eigene technische Tiefe aufbauen müssen, verfolgt Camunda ein anderes Ziel. Es geht darum, bereits vorhandene oder zugekaufte KI-Fähigkeiten, unabhängig vom jeweiligen Anbieter, in kontrollierte, nachvollziehbare und regulierungskonforme Bahnen zu lenken.

Camunda selbst formuliert diesen Anspruch mit dem Bild, dass die Plattform Agenten von außen orchestriert und zugleich durchsetzbare Kontrollpunkte von innen in den Prozess einfügt, sodass Richtlinien, Freigaben und Eskalationspfade fest in den Ablauf eingebettet sind und nicht nachträglich aufgesetzt werden müssen. Für ein KRITIS-Unternehmen wie Rewe ist genau dieses Versprechen der entscheidende Hebel, denn es erlaubt, künftig KI-Agenten in unternehmenskritische Abläufe zu integrieren, ohne dabei die geforderte menschliche Aufsicht, Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit zu verlieren, die für den Übergang von der Pilotphase in den produktiven Einsatz notwendig ist.

Wäre eine Managed AI die bessere Wahl gewesen?

Die Frage, ob eine klassische Managed-AI-Lösung für Rewe die bessere Alternative gewesen wäre, lässt sich aus ökonomischer Sicht klar verneinen, und zwar aus mehreren voneinander unabhängigen Gründen. Erstens adressiert eine Managed-AI-Plattform ein anderes Problem, nämlich den schnellen und risikoarmen Zugang zu KI-Funktionalität für Unternehmen, die selbst keine tiefgehende technische Expertise aufbauen wollen oder können. Rewe digital verfügt jedoch bereits über eine der größten IT-Organisationen im deutschen Einzelhandel mit fast 2.500 eigenen IT-Fachkräften und hat damit gerade nicht das Bedürfnis, technische Komplexität komplett auszulagern, sondern das Bedürfnis, eine wachsende Vielzahl heterogener Systeme und künftig auch KI-Agenten unterschiedlicher Anbieter kontrolliert zu orchestrieren.

Zweitens würde eine Bindung an eine einzelne Managed-AI-Plattform faktisch eine Abhängigkeit von einem bestimmten Modellanbieter oder einer bestimmten KI-Architektur bedeuten. Für ein Unternehmen, das über Jahre hinweg mit unterschiedlichen Lieferanten, Partnern und Systemen arbeitet und dessen technologische Landschaft sich kontinuierlich weiterentwickelt, wäre eine solche Festlegung ein erhebliches strategisches Risiko. Sollte sich beispielsweise herausstellen, dass ein anderes Sprachmodell für bestimmte Aufgaben besser geeignet ist, oder sollte ein Anbieter seine Preise drastisch erhöhen, müsste im Managed-AI-Szenario im schlimmsten Fall die gesamte Prozesslandschaft neu aufgebaut werden. Im Orchestrierungsmodell von Camunda hingegen lässt sich das zugrunde liegende Modell austauschen, ohne dass der übergeordnete Geschäftsprozess neu modelliert werden muss.

Drittens ist die regulatorische Situation im Lebensmitteleinzelhandel ein entscheidender Faktor. Als KRITIS-Betreiber benötigt Rewe lückenlose Nachweisfähigkeit darüber, welche Entscheidung wann, von wem und auf welcher Grundlage getroffen wurde. Eine Managed-AI-Lösung, bei der ein externer Dienstleister nicht nur die Infrastruktur, sondern auch wesentliche Teile der operativen Kontrolle und mitunter sogar die Modellauswahl selbst verantwortet, würde diese Nachweiskette potenziell verkomplizieren, weil zusätzliche Abhängigkeiten von der Transparenz und Kooperationsbereitschaft eines externen Anbieters entstehen. Der Orchestrierungsansatz behält die Kontrolle über den gesamten Entscheidungsfluss dagegen im eigenen Haus, während lediglich die eigentliche kognitive Leistung, also das Sprachmodell, extern bezogen werden kann.

Die ökonomische Logik der Herstellerneutralität

Ein weiterer wirtschaftlich bedeutsamer Aspekt ist die sogenannte Vendor-Neutralität der Camunda-Architektur. Das Unternehmen wirbt aktiv damit, dass Kunden beliebige Agentenframeworks, beliebige Sprachmodelle wie GPT-4, Gemini oder Claude und beliebige Cloud-Anbieter einsetzen können, ohne bei einem Wechsel die zugrunde liegende Prozesslogik neu schreiben zu müssen. Für ein Unternehmen von der Größe der Rewe Group, das über Jahrzehnte hinweg gewachsene, heterogene IT-Systeme betreibt und gleichzeitig kontinuierlich neue Technologien integrieren muss, ist diese Unabhängigkeit von einzelnen Technologieanbietern ein erheblicher strategischer Vorteil, der sich in geringeren Wechselkosten und höherer Verhandlungsmacht gegenüber einzelnen KI-Anbietern niederschlägt.

Diese Logik lässt sich mit dem klassischen ökonomischen Konzept der Lock-in-Vermeidung erklären. Wer sich vollständig auf eine geschlossene Managed-AI-Plattform eines einzelnen Anbieters verlässt, begibt sich in eine Abhängigkeit, die mittel- bis langfristig die Verhandlungsposition gegenüber diesem Anbieter schwächt und die Flexibilität einschränkt, auf technologische Innovationen anderer Marktteilnehmer zu reagieren. Eine herstellerunabhängige Orchestrierungsschicht wie Camunda reduziert dieses Risiko erheblich, da sie als neutrale Vermittlungsebene fungiert, die den Austausch einzelner Komponenten ermöglicht, ohne die Gesamtarchitektur zu gefährden.

Skalierung als betriebswirtschaftliches Kernthema

Ein oft unterschätzter Aspekt der Rewe-Entscheidung ist die schlichte Betriebsgröße des Unternehmens. Mit Millionen von Kundeninteraktionen pro Woche, Hunderttausenden Mitarbeitenden und einem Logistiknetz, das mehr als 80 Millionen Menschen mit Lebensmitteln versorgt, bewegt sich Rewe in einer Größenordnung, in der schon geringe Effizienzverluste in der Prozesssteuerung sich zu erheblichen absoluten Kosten aufsummieren. Ein zentraler, vernetzter Orchestrierungslayer, der Bestellungen, Rechnungen und logistische Abläufe mit Lieferanten und Partnern koordiniert, verspricht hier direkte Einsparungen durch geringere Fehlerquoten, schnellere Durchlaufzeiten und eine bessere Auslastung der bestehenden Warenwirtschaftssysteme.

Die Aussage, dass die Anwendung sich im laufenden Betrieb anpassen lässt, ist dabei ökonomisch keineswegs eine Nebensächlichkeit. Jede größere Systemumstellung in einem Unternehmen dieser Größe verursacht typischerweise erhebliche Umstellungskosten, Produktivitätsverluste während der Übergangsphase und ein nicht zu unterschätzendes operatives Risiko. Eine Lösung, die sich schrittweise und im Parallelbetrieb zu bestehenden Systemen einführen lässt, minimiert diese Transformationskosten erheblich und erlaubt es Rewe, die Investition in kleineren, überschaubaren Schritten zu tätigen und zu evaluieren, bevor eine flächendeckende Ausweitung erfolgt.

Vorbereitung auf die nächste Automatisierungswelle

Bemerkenswert an der Kommunikation von Rewe digital und Camunda ist, dass die aktuelle Einführung explizit als Vorstufe für eine tiefere KI-Integration beschrieben wird. Als nächsten Schritt will Rewe digital die Orchestrierungsplattform auf weitere Unternehmensbereiche ausweiten und damit zugleich den regulatorisch abgesicherten Einsatz von KI in der gesamten Prozesskette vorbereiten. Diese Formulierung verrät viel über die tatsächliche strategische Priorität des Projekts, denn sie zeigt, dass die eigentliche transformative Wirkung erst in einer zweiten Phase entstehen soll, wenn autonome KI-Agenten schrittweise in bereits etablierte, überwachbare Prozessstrukturen eingebettet werden.

Diese Vorgehensweise entspricht einem in der Unternehmenspraxis zunehmend verbreiteten Muster, bei dem Unternehmen zunächst die organisatorische und technische Grundlage für Governance und Nachvollziehbarkeit schaffen, bevor sie tatsächlich autonom handelnde KI-Systeme in geschäftskritische Bereiche integrieren. Der Grund dafür liegt auf der Hand, denn ein KI-Agent, der in einem Logistikprozess selbstständig Bestellungen anpasst, Lieferantenkommunikation steuert oder Rechnungsprüfungen vornimmt, kann bei fehlerhaften Entscheidungen erheblichen wirtschaftlichen Schaden anrichten. Ohne eine belastbare Kontrollstruktur, die jeden einzelnen Schritt protokolliert und im Bedarfsfall menschliches Eingreifen ermöglicht, wäre ein solcher Einsatz in einem KRITIS-Unternehmen kaum vertretbar.

Wirtschaftliche Risiken und offene Fragen

Trotz der überzeugenden Governance-Argumentation bleiben bei näherer Betrachtung durchaus kritische Punkte offen. Zum einen bleibt unklar, in welchem konkreten Umfang und mit welchem Investitionsvolumen Rewe die Plattform tatsächlich einsetzt, da die verfügbaren Informationen ausschließlich aus einer Pressemitteilung des Softwareanbieters stammen und keine unabhängige Bestätigung durch Rewe selbst oder Details zu Kosten und Vertragslaufzeiten vorliegen. Solche Ankündigungen dienen naturgemäß auch der Eigenwerbung des Anbieters, weshalb eine gewisse Zurückhaltung bei der Bewertung der tatsächlichen Wirkung angebracht ist.

Zum anderen entsteht mit der zunehmenden Zentralisierung von Geschäftsprozessen auf einer einzigen Orchestrierungsplattform eine neue Form der Abhängigkeit, die zwar nicht an ein bestimmtes KI-Modell, wohl aber an den Orchestrierungsanbieter selbst gebunden ist. Sollte Camunda als Unternehmen finanzielle Schwierigkeiten bekommen, seine Preisstruktur signifikant verändern oder strategische Prioritäten verschieben, wäre Rewe digital mit erheblichem Aufwand konfrontiert, sollte ein Wechsel notwendig werden. Diese Konzentration der operativen Kontrolle auf einen einzelnen Infrastrukturanbieter, selbst wenn dieser modellagnostisch arbeitet, bleibt ein strukturelles Risiko, das in der öffentlichen Kommunikation naturgemäß nicht thematisiert wird.

Bedeutung für die gesamte Handelsbranche

Über den Einzelfall Rewe hinaus lässt sich die Entscheidung als Signal für die gesamte Handels- und Logistikbranche lesen. Angesichts der wachsenden regulatorischen Anforderungen durch NIS2 und das KRITIS-Dachgesetz, die seit 2025 und 2026 verstärkt greifen, stehen viele Unternehmen im Lebensmittelhandel vor der gleichen Herausforderung, nämlich künstliche Intelligenz produktiv nutzen zu wollen, ohne die notwendige Nachweisfähigkeit und Kontrollierbarkeit ihrer Systeme zu verlieren. Die Positionierung von Camunda als neutrale Governance-Schicht zwischen Fachprozessen und KI-Fähigkeiten trifft damit einen Nerv, der weit über den Einzelhandel hinausreicht und potenziell für alle regulierten, prozessintensiven Branchen relevant ist – von der Finanzwirtschaft über die Energieversorgung bis zur Gesundheitsbranche.

Insofern lässt sich die Camunda-Rewe-Kooperation als exemplarischer Fall eines größeren Trends verstehen, bei dem Unternehmen zunehmend erkennen, dass die eigentliche Herausforderung der KI-Einführung nicht in der Verfügbarkeit leistungsfähiger Sprachmodelle liegt, die inzwischen von zahlreichen Anbietern zu wettbewerbsfähigen Konditionen bereitgestellt werden, sondern in der verlässlichen, auditierbaren und rechtssicheren Einbettung dieser Modelle in bestehende, oft gewachsene und hochregulierte Geschäftsprozesse. Wer diese Einbettung einem externen Managed-AI-Anbieter überlässt, riskiert den Verlust genau jener Kontrolle, die für ein KRITIS-Unternehmen wie Rewe die eigentliche Existenzgrundlage seiner digitalen Souveränität darstellt.

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