Bei REWE digital beginnt der nächste Schritt Richtung agentischer KI nicht mit einem neuen Chatbot, sondern mit Bestellungen, Rechnungen und Logistikprozessen.

Die Technologietochter der REWE Group setzt Camunda als zentrale Plattform ein, um dynamische Geschäftsprozesse in Warenwirtschaft und Logistik zu orchestrieren. Die Plattform soll Abläufe über Lieferanten, Partner und die bestehende Microservices-Landschaft hinweg steuern und dabei transparent, skalierbar und auditierbar bleiben.

Das klingt zunächst nach klassischem Prozessmanagement. Für die aktuelle KI-Welle ist genau diese Ebene jedoch entscheidend.

Ein Large Language Model kann entscheiden, dass eine Bestellung geprüft, eine Ausnahme bewertet oder ein Lieferant kontaktiert werden sollte. Damit daraus ein produktiver Unternehmensprozess wird, muss aber jemand—or etwas—wissen, in welchem Zustand sich der Vorgang befindet, welches System als Nächstes angesprochen wird, was bei einem Fehler passiert und wann ein Mensch übernehmen muss.

Diese Arbeit erledigt nicht das Sprachmodell.

REWE digital nutzt Camunda deshalb als Orchestrierungsschicht über einer modularen Microservices-Architektur. Laut Camunda war für REWE unter anderem wichtig, Prozesse auch im laufenden Betrieb anpassen zu können und einen einheitlichen, compliance-fähigen Audit-Layer zu schaffen. Das ist für REWE digital besonders relevant, weil Teile der Infrastruktur als KRITIS gelten.

Die technische Entscheidung passt zu einer breiteren KI-Strategie des Konzerns. REWE nutzt analytische KI bereits in großem Maßstab, etwa zur Flächenoptimierung in rund 3.400 Märkten und zur Sortimentsoptimierung. CDTO Christoph Eltze bezeichnete KI in einem McKinsey-Interview als die fundamentalste Veränderung des Geschäfts in 50 Jahren und nannte Governance, Technologieauswahl und dezentrale Veränderung der Teams als zentrale Säulen.

Damit entsteht ein interessanter Kontrast zur üblichen Agenten-Debatte. Viele Unternehmen experimentieren derzeit mit autonomen oder halbautonomen Software-Agenten, ohne die Prozessarchitektur darunter zu modernisieren. Das funktioniert in einem Demo-Workflow. In Warenwirtschaft und Logistik reichen gute Antworten aber nicht. Prozesse müssen wiederholbar, beobachtbar und im Fehlerfall rekonstruierbar sein.

Camunda positioniert seine Plattform genau für diese Lücke. Das ist selbstverständlich eine Vendor-Perspektive und sollte nicht mit einem unabhängigen Nachweis des Projekterfolgs verwechselt werden. Relevant ist dennoch, welche Anforderungen REWE damit adressiert: Zustandsmanagement, Audit Trails, menschliche Freigaben und die Möglichkeit, unterschiedliche Modelle einzubinden, statt eine Prozesskette an ein einzelnes LLM zu koppeln.

REWE will die Orchestrierungsplattform auf weitere Unternehmensbereiche ausweiten. Gleichzeitig soll die Architektur den regulatorisch abgesicherten Einsatz von KI-Agenten vorbereiten.

Für Händler ist das die eigentliche Lektion dieses Projekts. Der schwierige Teil der Agentic-AI-Einführung ist nicht, einen Agenten mit einem ERP oder einer API sprechen zu lassen. Der schwierige Teil ist, aus vielen probabilistischen Entscheidungen einen Prozess zu bauen, der sich wie Unternehmenssoftware verhält: nachvollziehbar, fehlertolerant und kontrollierbar.

Die nächste Retail-KI-Plattform könnte deshalb weniger wie ein Assistent aussehen als wie ein unsichtbarer Verkehrsleitsystem für Software.

REWE baut gerade genau diese Schicht.

Die Größenordnung erklärt, warum diese Schicht relevant ist. REWE digital entwickelt Technologie für Tausende Märkte und Hunderte Logistikstandorte. In einer solchen Umgebung entstehen Fehler selten nur innerhalb einer Anwendung. Ein Auftrag kann Warenwirtschaft, Lieferantenschnittstelle, Lager, Abrechnung und manuelle Freigabe gleichzeitig berühren. Ohne gemeinsamen Prozesszustand ist schwer zu erkennen, wo ein Vorgang tatsächlich steckt.

BPMN wirkt neben generativer KI altmodisch. Genau darin liegt ein Vorteil. Ein formal modellierter Prozess kann dokumentieren, welche Schritte zulässig sind, wo Entscheidungen stattfinden und wann Eskalationen vorgesehen sind. Wenn künftig ein LLM einen Teil der Arbeit übernimmt, muss das Modell nicht zugleich die gesamte Prozesslogik erfinden. Es arbeitet innerhalb definierter Grenzen.

Das ist auch regulatorisch relevant. Im europäischen Handel steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und Governance. Ein Agent, der selbstständig Bestellungen verändert oder Lieferantenprozesse anstößt, braucht deshalb mehr als Berechtigungen. Unternehmen müssen rekonstruieren können, welche Information zu welcher Aktion geführt hat und ob ein Mensch eingreifen konnte.

REWE nennt ausdrücklich eine LLM-agnostische Architektur als Ziel. Das ist strategisch sinnvoll, weil sich Modellanbieter und Kosten schnell verändern. Prozesslogik, Datenzugriffe und Governance an ein einzelnes Modell zu koppeln, würde einen neuen Lock-in erzeugen. Eine Orchestrierungsschicht kann Modelle austauschbarer machen—zumindest auf Architektur-Ebene.

Was noch fehlt, sind harte Betriebskennzahlen. Camunda und REWE veröffentlichen keine Durchlaufzeiten, Fehlerraten oder Kosteneffekte der orchestrierten Prozesse. Deshalb ist es zu früh, das Projekt als wirtschaftlichen Erfolg zu bewerten. Der interessante Punkt ist zunächst die Architekturentscheidung selbst.