Dem Low-Code/No-Code-Markt werden enorme Wachstumszahlen prognostiziert. Damit nicht genug: Gemeinsam mit Machine Learning und generativer künstlicher Intelligenz kann die Programmentwicklung weiter beschleunigt und verbessert werden. [...]
In einem wettbewerbsorientierten Markt kommt es nicht nur auf die besseren Lösungen an, sondern auch darauf, wie schnell diese umgesetzt werden können. Hier helfen Low-Code- und No-Code-Umgebungen programmtechnische Anpassungen zu beschleunigen. Dadurch, dass mit diesen Tools die Lernkurve drastisch gesenkt wird, können diese Arbeiten von Fachabteilungen vorgenommen werden, was den Prozess nochmals beschleunigt. Diese Vorteile schlagen sich auch in den Marktentwicklungen nieder: So prognostizieren die Analysten und Marktforscher von Gartner dem Markt eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (compound annual growth – CAGR) von 19 Prozent mit einem Umsatz, der 2026 bei 44,5 Milliarden US-Dollar liegen soll. Das weltweit tätige indische Marktfoschungsunternehmen Mordor Intelligence schätzt den Markt der Low-Code-Plattformen auf 81,35 Milliarden US-Dollar. Das würde dann einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von fast 31 Prozent entsprechen.
Wie auch immer sich der Markt dann im Detail entwickelt, die Prognosen überschlagen sich, das Potenzial ist riesig. Laut Gartner werden schon dieses Jahr über 70 Prozent der Unternehmen Low-Code- oder No-Code-Technologien für die Entwicklung neuer Anwendungen verwenden. 2023 waren es noch 25 Prozent der Betriebe.
(c) Mordor Intelligence
Low Code federt Fachkräftemangel ab
Ein großer Treiber ist hier, dass – wie bereits erwähnt – die Anwendungsentwicklung von den Fachabteilungen anstatt wie bisher üblich von der unternehmenseigenen IT vorgenommen werden können. Die Gartner-Experten schätzen, dass bis 2026 voraussichtlich 80 Prozent der Low-Code-Entwicklungen von außerhalb der IT-Organisation kommen, also von Nicht-Programmieren aus den Fachabteilungen, im Englischen auch »Citizen Developers« genannt. Diese Entwicklung ist auch gerade in Zeiten des Fachkräftemangels eine willkommene Nachricht für Unternehmen. Der Low-Code-Anbieter Appian verweist bereits auf rund 500 Prozent Return-on-Investment aufgrund interner Citizen-Development-Initiativen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass viele No-Code-/Low-Code-Entwicklungsumgebungen Vorlagen und Templates mitliefern, auf denen aufgebaut werden kann. Laut Gartner kann dadurch eine Zeitersparnis von bis zu 70 Prozent erreicht werden.
Dennoch: Auch wenn aktuelle Low-Code-Tools bereits eine gewisse Unterstützung für die Integration mit anderen Systemen mitbringen, ist es oft dieser Bereich der doch entsprechendes Knowhow verlangt, weswegen Low Code/No Code die Probleme, die der Fachkräftemangel mit sich bringt, zwar mildern, aber nicht völlig lösen kann. Auch im Security-Bereich hapert es noch. Zwar sind gewisse Sicherheitsfunktionen bereits implementiert, aber noch bieten weit weniger als die Hälfte der Tools eine durchgehende (end-to-end) Verschlüsselung.
Low Code und KI als Basis für Innovation
Die hohe strategische Bedeutung der Programmententwicklung mit Hilfe von Low-Code-Umgebungen zeigt auch die Studie „The Low-Code Perspectiv“« der Siemens-Tochter Mendix auf. Befragt wurden weltweit 2.000 IT-Führungskräfte. Die Einschätzung ist bei allen sehr ähnlich: Sie halten Low-Code-Tools für einen unverzichtbaren Bestandteil ihrer digitalen Transformation, die bei ihren Unternehmen zudem für einen Schub im Bereich Innovationskraft sorgen.
Insbesondere die höhere Produktivität sehen die Befragten (83 Prozent) als einen der Hauptvorteile von Low-Code, gerade bei technischen Teams, die damit ehrgeizige Digitalisierungsziele umsetzen können. Die Umfrage ergab weiters einen klaren Konsens darüber, dass Low-Code die Betriebskosten senkt (77 Prozent), den Entwicklungsprozess optimiert und Innovationszyklen beschleunigt (je 76 Prozent) sowie die Markteinführungszeit verbessert (75 Prozent). Der konkrete Nutzen, den die Befragten aus der Erstellung von Anwendungen mit Low-Code ziehen, wird vor allem in der Automatisierung und Modernisierung von Legacy-Prozessen gesehen (48 Prozent).
Für die Low-Code-Technologie setzt sich laut Studie die gesamte Führungsebene ein: demnach sind 50 Prozent der COOs und 51 Prozent der CEOs stark in die Entscheidungsfindung zur Einführung von Low-Code eingebunden. In der Fertigungsindustrie ist die Beteiligung der CEOs höher als in den anderen untersuchten Sektoren. 77 Prozent der Befragten geben darüber hinaus an, dass ihre Unternehmensleitung Low-Code als einzige Option für die Programmierung in der Zukunft ansieht.
Obgleich Low-Code-Werkzeuge und künstliche Intelligenz bereits seit Jahren eine gute Kombination sind – so gibt es KI-gestützte Entwicklung beim Low-Code-Anbieter Mendix etwa seit 2018 – wird seit wenigen Jahren die Entwicklung um die Spielart der generativen KI erweitert. Laut der von Mendix durchgeführten Umfrage sind 85 Prozent der Low-Code-Benutzer und -Benutzerinnen der Ansicht, dass KI und Low Code zusammen Innvation nochmals beschleunigen können. Wichtig sei dabei, so Mendix, dass Low-Code-Entwicklungsplattformen mit der sich schnell weiter entwickelnden Technik Schritt halten. Dadurch könne sichergestellt werden, dass KI- und GenAI-Integrationen mit Legacy- und benutzerdefinierten Unternehmenskonfigurationen funktionieren. Denn damit Prozesse mittels Low-Code vereinfacht werden können, muss eine Anbindung an Drittanbietertechnologien gewährleistet sein.
Mit der Weiterentwicklung der KI werden jedenfalls neue Funktionen und Lösungen verfügbar. So kann eine Low-Code-Plattform ein geeignetes Mittel zur Integration von KI in die Tool-Palette des Entwicklers sein. Mendix unterscheidet zwischen drei Low-Code-KI-Softwareentwicklungstools. Diese sind:
KI-unterstützte Entwicklung (AIAD – AI-Assisted Development): Diese rationalisiert und verbessert die Softwareentwicklung durch Automatisierung, Echtzeit-Empfehlungen zur Codequalität und dergleichen mehr. Ein Beispiel für AIAD sind etwa Low-Code-Chatbot-Assistenten, die sich ständig weiterentwickeln.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen beginnt mit strukturierten Dateneingaben. Diese werden mit Modellen trainiert, um Muster zu erkennen und Ergebnisse zu generieren. Maschinelles Lernen ermöglicht es Unternehmen, bessere Vorhersagen über zukünftige Leistungen zu treffen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren.
KI-erweiterte Apps (AIAA – AI-Assisted Annotation): AIAA bedeutet die Verbesserung der Anwendungen durch die Verbesserung der Intelligenz. Dazu gehören Konnektoren zu verschiedenen Diensten, das Einbetten der ML-Modelle des jeweiligen Unternehmens und vieles mehr.
Es bleibt festzuhalten, dass sich KI und Low-Code-Technologien sehr gut ergänzen. So kann GenAI beispielsweise Entwicklungsanfragen beantworten, Aufgaben erledigen und die Bearbeitungszeit von Anfragen verkürzen. Maschinelles Lernen erkennt wiederum Muster in Datensätzen und erstellt auf Grundlage zuvor erlernter Interaktionen Vorhersagen für die Zukunft. Die Möglichkeiten der KI sind vielfältig.
Aber natürlich kann und wird Low-Code die herkömmliche Entwicklung nicht ersetzen: Für gewisse Anwendungen wird es immer das traditionelle Coding brauchen. Ein Zukunftstrend ist aber gewiss eine hybrider Ansatz, der Low-Code (für erste Anwendungsentwürfe, sogenannte MVPs oder Minimum Viable Products) mit traditioneller Entwicklung (für komplexe Anwendungen und Module) kombiniert und nach Ansicht der Experten zum Standard wird.
Be the first to comment