Wer auf dem wettbewerbsreichen Markt mithalten will, muss die Effizienz seiner IT-Abteilung steigern. Wo sich Low-Code-Plattformen bereits als bewährtes Konzept etabliert haben, bietet Künstliche Intelligenz das Potenzial, die Softwareentwicklung völlig neu zu definieren. [...]
Low-Code-Plattformen haben sich als digitale Überholspur für Softwareprojekte bereits einen festen Platz in der IT-Welt gesichert. Während Unternehmen mit Hilfe von LCAPs (Low-Code Application Platforms) die Time-to-Market ihrer Anwendungen bereits deutlich beschleunigen konnten, eröffnen die Synergien von Low-Code und künstlicher Intelligenz völlig neue Möglichkeiten in der Softwareentwicklung. An den daraus resultierenden Vorteilen werden Unternehmen in Zukunft kaum vorbeikommen. Dabei geht es nicht nur um eine verbesserte Developer Experience und schnellere Entwicklungszyklen, sondern vor allem auch um die Reduktion von Komplexität. Einfache und beschleunigte Prozesse werden in Zukunft eine entscheidende Rolle in der Anwendungsentwicklung spielen, die durch den grassierenden Fachkräftemangel weiterhin vor große Herausforderungen gestellt ist. Hohe Anforderungen, wenig Personal und noch weniger Zeit – einen Ausweg verspricht das riesige Potenzial KI-unterstützter LCAPs.
Smarte Baukasten für Entwickler
Effizienz und Produktivität sind für Unternehmen das Gebot der Stunde. Genau hier setzt die Kombination aus KI und LCAPs an. Zum einen schafft sie einen vereinfachten Zugang für Entwickler mit unterschiedlichen Fähigkeiten und verringert den Bedarf an spezialisiertem Fachwissen, zum anderen gewinnt die Automatisierung stark an Bedeutung. Wo sich Unternehmen lange Zeit auf umständliche Anpassungen und starre Entwicklungszyklen verlassen mussten, steht jetzt die Agilität im Vordergrund. Vorgefertigte fachliche Module sind nicht nur ohne viel Aufwand implementierbar, sie können anschließend auch mit KI-basierten Co-Piloten, beziehungsweise per NLP (Natural Language Processing) an die eigenen Anforderungen angepasst werden. Dafür müssen Nutzer nicht länger auf einzelne Programmiersprachen spezialisiert sein, sondern können nur simple Befehle in natürlicher Sprache Code generieren oder die KI als Übersetzer verwenden.
Besonders mit steigender Komplexität der Projekte entfaltet die Unterstützung der KI ihr volles Potenzial, denn auch wenn LCAPs viele Module, Funktionen und Workflows bereitstellen, erfolgen die feingranularen Anpassungen an die individuellen Anwendungsfälle in vielen Fällen weiterhin über manuelles Programmieren. Künstliche Intelligenz unterstützt die Entwickler dabei beispielsweise mit intelligenten Code-Vorschlägen und -Ergänzungen, die auf dem Kontext der Anwendung und dem bisherigen Verhalten der Programmierer basieren. Aber auch in Sachen Prozessoptimierung steht die KI beratend zur Seite, in dem sie etwa mit intelligenten Workflows den Aufwand und Komplexität einzelner Arbeitsschritte senkt. Die Erstellung eines neues Interface ist dabei beispielsweise automatisierbar – ein entscheidendes Kriterium bei der Produktivitätssteigerung von IT-Abteilungen. Je mehr Aufgaben mit geringem Aufwand von einer KI übernommen werden, desto effizienter können menschliche Programmierer arbeiten.
Intelligente Low-Code-Plattformen als Gamechanger
Für Entwickler, die in Low-Code-Umgebungen arbeiten, kann künstliche Intelligenz ein wertvoller Partner sein, ähnlich einem menschlichen Pendant in der Pair-Programmierung. Dabei gehen die Anwendungsfälle weit über simples Generieren von Code hinaus. Die Fähigkeiten einer mit den richtigen Daten trainierten KI sind so weitreichend, dass sie etwa mit Predictive Analytics potenzielle Probleme erkennen und lösen, bevor sie überhaupt auftreten. So analysiert die KI beispielsweise das Verhalten der Nutzer in der Entwurfsphase und gibt basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen passgenaue Empfehlungen.
Aber auch in Sachen der Zuverlässigkeit und Sicherheit von Anwendungen spielen KI-basierte Low-Code-Kraftpakete ihre Stärke aus: mit einer automatisierten Qualitätssicherung sparen IT-Abteilungen nicht nur Zeit, sondern stellen auch sicher, dass Anwendungen gründliche, standardisierte Tests unterlaufen, bevor sie ihren Betrieb aufnehmen. Auf diese Weise sinkt das Risiko von Bugs und Fehlern in der Produktionsumgebung deutlich. Mit einer Echtzeit-Erkennung von Fehlern, Sicherheitslücken und Performance-Problemen können Entwickler Probleme beheben, bevor sie zu größeren Problemen eskalieren. Ein weiterer Vorteil: Durch automatisierte Sicherheitstests, die den Code kontinuierlich auf Schwachstellen überprüfen, sind potenzielle Sicherheitsprobleme identifizierbar und können proaktiv behoben werden, was die Sicherheit der Anwendung erhöht.
Wenig Code, viel Produktivität
Während Low-Code-Lösungen angetreten sind, um die Effizienz von Programmierern zu steigern und fachfremden Personen einen einfachen Zugang zu grundlegenden Technologien zu geben, hilft Künstliche Intelligenz auch der Software selbst beim Lernen. Durch die automatisierte Analyse des Nutzerverhaltens, kann sie mit den gewonnenen Ergebnissen Workflows vorschlagen, die sich an die Bedürfnisse der unterschiedlichen Entwickler anpassen, die Arbeit erleichtern und damit die Effizienz steigern. Für fachfremde und weniger spezialisierte Anwender lassen sich auf die Weise auch Arbeitsabläufe und Datenmodelle vorschlagen, die das Hinzuziehen von Fachpersonal überflüssig macht. Selbstlernende Low-Code-Plattformen sind daher zentral für die Demokratisierung von Technologie und das Senken von Hürden in der alltäglichen Arbeit von IT-Abteilungen.
KI-gestützte Low-Code-Plattformen versprechen kostengünstige und schnelle Entwicklungsprozesse. Dennoch sollten Unternehmen und Programmierer sich nicht zu sehr auf vorgefertigte Lösungen verlassen und sich in technologische Abhängigkeiten begeben. Ein grundlegendes Verständnis der Anwendungsentwicklung ist und wird weiterhin entscheidend bleiben, um leistungsfähige und skalierbare Anwendungen zu entwickeln.
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