Software-Entwicklung neu gedacht Low Code – Big Impact: Gekommen, um zu bleiben?

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Low-Code-Plattformen verändern die Software-Entwicklung fundamental. Auch ohne tiefgehende Programmierkenntnisse lassen sich damit Anwendungen in Rekordzeit erstellen. Wie funktioniert diese Technologie? Und kann sie sich langfristig in Unternehmen durchsetzen?

Während Künstliche Intelligenz (KI) die Schlagzeilen beherrscht, vollzieht sich im Hintergrund ein ganz anderer Trend: Unternehmen nutzen für den Aufbau ihrer digitalen Infrastruktur zunehmend Low-Code-Technologien. Diese versprechen, die traditionelle Software-Erstellung von einer mühsamen, monatelangen Schreibarbeit in einen schnellen, modularen Prozess zu verwandeln. Doch ist dies lediglich ein vorübergehender Trend oder der Beginn einer neuen Ära bei der Entwicklung von Business Software?

Der Paradigmenwechsel: Vom Code zum Prozess

Traditionell ist die Programmierung professioneller Anwendungen, insbesondere im Kontext komplexer ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning), seit jeher hochspezialisierten Experten vorbehalten. So erforderte die Erstellung neuer Funktionen bislang tiefgehende Kenntnisse im Hinblick auf spezifische Programmiersprachen und Systemarchitekturen. Moderne Low-Code-Plattformen brechen nun diese Maxime auf: Sie verbergen die Komplexität Code-basierter Entwicklungsprozesse hinter übersichtlichen grafischen Oberflächen und vorgefertigten, auditierbaren Bausteinen.

Vergleichbar ist dieses Prinzip mit einer modernen Anwendung für Tabellenkalkulation: Hier wäre es nicht sinnvoll, eine komplexe Berechnung in einer Programmiersprache wie Java von Grund auf neu zu schreiben. Der effizientere Weg ist der Rückgriff auf bewährte Werkzeuge, die die mathematische Logik im Hintergrund bereits perfekt beherrschen. So verlagert sich in der Low-Code-Entwicklung der Fokus vom technischen Schreiben der Programmierzeilen hin zur Analyse und Spezifikation fachlicher Geschäftsprozesse. Für Unternehmen bedeutet dies eine deutliche Beschleunigung: Sie können professionelle Anwendungen in Rekordzeit erstellen. Was früher Monate dauerte, lässt sich heute oft in wenigen Tagen realisieren.

Beispiel Kundenbeziehungsmanagement: Ein individueller Prozess mit vielen Touchpoints entlang des Produktlebenszyklus lässt sich in klassischer ERP-Entwicklung nur mit erheblichem Programmieraufwand abbilden. In einer Low-Code-Plattform genügt ein Ablaufdiagramm, aus dem sich die Applikation baukastenartig zusammenfügen lässt. Mit der darunterliegenden Code-Ebene muss der Anwender nicht mehr interagieren, da die Low-Code-Tools die Business-Logik bereits abbilden.

Standardmechanismen für einfache Programmierung

Technisch betrachtet basieren Low-Code-Plattformen auf einem hohen Abstraktionsgrad. Sie stellen standardisierte Mechanismen bereit, die in der klassischen Individualentwicklung jedes Mal neu programmiert werden müssten. Dazu zählen beispielsweise vorgefertigte Strukturen für die Datenhaltung und den Austausch mit Drittsystemen über durchgängige Schnittstellen. Über eine REST-Schnittstelle etwa lassen sich Auftragsdaten aus einem Support-Formular auf einer Website direkt in das System einlesen. Mithilfe von Low-Code-Funktionen kann der Nutzer individuelle Anweisungen erteilen. Ein Beispiel: „Werden Daten über das Hilfsformular eingegeben, ordne die Aufgabe dem Mitarbeiter mit den wenigsten offenen Tickets zu. Sende außerdem über die E-Mail-Schnittstelle Ticket-Updates an den Auftraggeber.“ In einen entsprechenden Workflow wären also eine Webseite, das ERP-System sowie ein Mail-Client integriert. Der Mitarbeiter müsste jedoch nur mit der ERP-Lösung interagieren.

Ein weiterer Bestandteil sind integrierte Rechte- und Rollenkonzepte, die den Zugriff auf sensible Informationen regeln und somit für ein hohes Maß an Sicherheit sorgen. Hinzu kommen automatische Validierungsmechanismen und Routinen, die Eingaben auf ihre logische Konsistenz überprüfen.

Dank dieser Standardisierung wirken Low-Code-Plattformen dem Wildwuchs von Systemen entgegen. Applikationen folgen konsistenten Mustern, sodass sie langfristig wartbar und updatefähig bleiben. Davon profitiert insbesondere der Mittelstand, der Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen braucht, ohne für jede Änderung Entwicklungsressourcen zu binden.

GitLab-Studie zur KI-Softwareentwicklung

KI-Code wächst schneller als Governance

KI als Beschleuniger, Low Code als Leitplanke

Doch welche Rolle spielt der Low-Code-Ansatz vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung von KI? Die Nutzung von KI-Assistenten ist heute bereits gelebte Realität. Sie helfen dabei, Routineaufgaben zu automatisieren oder erste Prototypen in natürlicher Sprache zu beschreiben (Vibe Coding).

Gerade hier liegt jedoch eine entscheidende technologische Grenze: KI-Modelle arbeiten inhärent probabilistisch, das bedeutet, sie basieren auf Wahrscheinlichkeiten. Dies erweist sich etwa für die Mustererkennung oder die Suche in unstrukturierten Daten als vorteilhaft, stößt aber bei deterministischen Anforderungen an seine Grenzen. In der Finanzbuchhaltung oder bei Steuerberechnungen beispielsweise sind unscharfe Ergebnisse nicht tragbar. Vielmehr bedarf es hier exakter, nachvollziehbarer und fehlerfreier Prozesse.

Hinzu kommt: KI agiert in den meisten Fällen als Blackbox. Ein KI-generierter Code mag auf den ersten Blick zwar sauber aussehen, doch die Intention dahinter bleibt verborgen. Dies erschwert die spätere Wartung massiv, da bei der Fehlersuche oft bei null gestartet werden muss. Der optimale Weg ist daher die intelligente Synthese aus beiden Welten: Arbeitet KI innerhalb der klar definierten Leitplanken einer Low-Code-Plattform, führt dies zu Synergieeffekten.

Untermauern lässt sich dies durch folgendes Beispiel: KI-Agenten können Kontext teilweise nur schwer verstehen und zielgerichtet Lösungen erarbeiten, wenn domänenspezifischer Kontext fehlt oder viele unterschiedliche Lösungswege gleichermaßen plausibel erscheinen. Ursächlich hierfür ist ein zu großer „Möglichkeitsraum“. Aufgrund der probabilistischen Herangehensweise der KI können kleine Prompt-Modifikationen zu komplett verschiedenen Ergebnissen führen, die weit von den Erwartungen abweichen. Programmierer hingegen verstehen implizite Annahmen durch Kontext und Erfahrung. Dadurch reduzieren sie schnell die möglichen Wege, durch die sie das Ziel am effektivsten erreichen können. Low Code bietet der KI etwas Ähnliches: Die Methodik gibt klare Regeln, Schritte und Muster vor, wie sich das Ziel ansteuern lässt, was für die KI wie Domänenwissen fungiert. Sie reduziert den Möglichkeitsraum auf überschaubare Werkzeuge, die im jeweiligen Kontext Sinn ergeben. So erhöht sich die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.

Dabei erfindet die KI das Rad nicht neu, sondern nutzt die vorhandenen, geprüften Low-Code-Bausteine. So lässt sich die Geschwindigkeit der KI mit der Stabilität und Transparenz von Low Code kombinieren.

Raus aus der Blackbox

Der Weg zur KI-Souveränität in der Industrie

Low Code: Strohfeuer oder langfristige Lösung?

Bleibt die Frage, ob sich Low-Code-Plattformen mit Blick auf die Business-Anforderungen langfristig etablieren werden. Fakt ist: Moderne Unternehmen benötigen eine IT-Infrastruktur, die mit ihrem Wachstum Schritt hält. Starre Standardlösungen bremsen Innovationen oft aus, während rein individuelle Neuentwicklungen zu teuer und zu langsam sind.

Low Code bietet hier einen praktikablen Mittelweg, der sowohl die Entwicklungszeit verkürzt als auch die erforderliche Qualität gewährleistet. Da die Plattformen Störquellen bereits im Vorfeld reduzieren, sinkt das Risiko für geschäftskritische Fehler, wie etwa falsch berechnete Steuersätze oder nicht korrekte Lagerbestände. Zudem gilt: Die Verantwortung für die Einhaltung gesetzlicher Richtlinien wie der DSGVO oder GoBD bleibt immer beim Unternehmen. Dank der Transparenz von Low-Code-Systemen lässt sich die Haftung hierfür deutlich einfacher gewährleisten.

Der Ansatz vereinfacht auch die Governance, da darunterliegende Datenmodelle von der Plattform vorgegeben werden und nicht versehentlich verändert werden können. Die Erstellungsprozesse lassen sich damit schneller realisieren und gestalten sich weniger komplex. Die Methodik liefert eine Antwort auf den Bedarf an individueller, sicherer und schnell verfügbarer Business-Software. Die Technologie überbrückt die Kluft zwischen komplexer Programmierung und fachlicher Prozessgestaltung. Zwar werden erfahrene Entwickler weiterhin unverzichtbar bleiben, doch ihre Rolle verschiebt sich – weg von repetitiver Codierung, hin zu Architekturverständnis, Qualitätssicherung und strategischem Prozessdesign.

Die Kombination aus KI-Geschwindigkeit, Low-Code-Stabilität und menschlicher Expertise dürfte damit für die absehbare Zukunft das tragfähigste Modell für die Entwicklung komplexer Business-Software bleiben.

Über den Autor

Klaus Röder ist Mitbegründer und geschäftsführender Gesellschafter der Novabit Informationssysteme GmbH. In dieser Funktion verantwortet er die Bereiche Finanzen, Human Resources und Organisation. Sein Studium der Informatik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften absolvierte er an der Technischen Universität München. In den vergangenen Jahren hat er sich insbesondere intensiv mit Zukunftsthemen wie Künstlicher Intelligenz und Cloud-Technologien beschäftigt.

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