Die Industrie kann auf viele Technologien zurückgreifen, um Prozesse zu digitalisieren. Oft führen bereits einfache Anwendungen zu Verbesserungen. Auf der anderen Seite scheitert die Umsetzung solcher Vorhaben häufig an mangelnden Entwicklerressourcen. Um die Digitalisierung dennoch voranzubringen, bieten sich Low-Code- und No-Code-Tools an. Die Grundidee ist, Mitarbeitende mit wenig bis gar keinen Programmierkenntnissen zu befähigen, eigene Anwendungen zu erstellen. Dieser Ansatz, auch ‚Citizen Development‘ genannt, hat viele positive Effekte: Unternehmen sind beispielsweise nicht auf freie Ressourcen in der IT-Abteilung oder externe Programmierer angewiesen. No Code und Low Code unterscheiden sich jedoch in einigen Punkten.
No Code vs. Low Code
Beim No-Code-Ansatz ist die Erstellung eigener Anwendungen völlig ohne Programmierkenntnisse möglich, sondern erfolgt mithilfe vorgefertigter Bausteine, die per Drag&Drop zusammengesetzt werden. No Code eignet sich für Anwendungsfälle, die schnelle Prototypen oder automatisierte Workflows erfordern. Low Code ermöglicht es, vorgefertigte Bausteine und generierte Code-Bestandteile mit benutzerdefiniertem Code zu ergänzen und anzupassen, um komplexere Anwendungsfälle zu erstellen. Damit richtet sich der Ansatz an Mitarbeitende, die über fortgeschrittene IT-Skills verfügen. Die Möglichkeiten reichen von Unternehmensanwendungen über interne Tools bis hin zu Kundenpor
Wie kann KI helfen?
Durch künstliche Intelligenz könnte sich die Entwicklung von Apps weiter beschleunigen und verbessern. Die Idee: Anstatt neue Applikationen im Baukastenprinzip mit der Maus zusammenzustellen, erklären Nutzer der Anwendung, was sie sich wünschen. Zwar kann generative KI Code auf Basis vorgegebener Eingaben und Anforderungen erstellen. Jedoch wären für den Einsatz weitere Betriebsvorgänge nötig.
Was heißt das für Anbieter?
Anbieter von Low-Code- und No-Code- Plattformen sollten allerdings darüber nachdenken, wie sie KI einsetzen können. Bei SmapOne entstand aus diesen Überlegungen der Smapifier, der verschiedene KI-gestützte Funktionen zur Erstellung und Modifikation von Apps zur Verfügung stellt. Diese können zum Beispiel textbasiert und dialogisch aus Anweisungen oder Prozessbeschreibungen App-Prototypen bauen, App-Entwürfe durch den Upload von PDFs erstellen oder per Chatbot helfen, bestehende Apps zu optimieren. Aus den Prompts entsteht ein Template, das nur noch in seinen Details angepasst werden muss. Nicht zu unterschätzen ist auch das Domänenwissen großer generativer AI-Modelle. Die KI bringt Fachwissen oder gesetzliche Rahmenbedingungen, beispielsweise im Kontext der Arbeitszeiterfassung, automatisch in die App-Erstellung mit ein, wodurch der Rechercheaufwand maßgeblich reduziert wird. Die ersten Testergebnisse zeigen, dass der Assistent in durchschnittlich 30 Sekunden eine Business-App erstellt. Damit wird die ohnehin schon schnelle App-Entwicklung mit No Code weiter beschleunigt.