Low-Code neu einordnen: Welche Rolle Low-Code in der GenAI-Ära spielt

Low-Code-Plattformen sind mit dem Anspruch angetreten, Softwareentwicklung zu vereinfachen und zu beschleunigen. Sie sollten Fachbereiche unabhängiger machen, Time-to-Market verkürzen und IT-Backlogs abbauen. In vielen Organisationen ist das zunächst auch gelungen. Prototypen entstanden schneller, einfache Anwendungen konnten ohne klassische Entwicklungsprojekte umgesetzt werden.

Doch wie so oft zeigt sich der wahre Charakter einer Technologie erst dann, wenn sie skaliert werden soll. Und genau an diesem Punkt verändert sich auch die Rolle von Low-Code. Die Anforderungen an digitale Lösungen haben sich weiterentwickelt – deutlich schneller, als es viele Low-Code-Plattformen in ihrer ursprünglichen Ausprägung abbilden konnten.

Low-Code reduziert Komplexität – aber nicht unbegrenzt

Low-Code abstrahiert technische Details und versteckt sie hinter grafischen Modellen, Komponenten und Konfigurationen. Das funktioniert sehr gut, solange Anwendungen überschaubar bleiben und sich innerhalb klar definierter Rahmen bewegen. Sobald jedoch komplexe Geschäftslogik, umfangreiche Integrationen oder hohe Anforderungen an Wartbarkeit und Governance hinzukommen, verändert sich das Bild.

Was zunächst als einfache Modellierung beginnt, kann sich zu schwer durchschaubaren Logiklandschaften entwickeln. Erweiterungen werden aufwendiger, Tests komplexer und Anpassungen risikobehafteter. Hinzu kommt eine zunehmende Abhängigkeit von Plattformmechanismen – sowohl technologisch als auch organisatorisch. Der anfängliche Geschwindigkeitsvorteil muss dann stärker architektonisch abgesichert werden, um langfristig tragfähig zu bleiben.

Generative KI erweitert die Möglichkeiten der Softwareentwicklung

Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle verschiebt sich der Fokus von vereinfachtem Bauen hin zu intelligentem Erzeugen. Generative KI ist heute in der Lage, vollständige Anwendungen zu erstellen – inklusive Backend-Logik, Benutzeroberflächen, Schnittstellen, Tests und Deployment-Artefakten.

Der Unterschied liegt weniger im Tempo als im Freiheitsgrad. Während Low-Code innerhalb eines vordefinierten Rahmens operiert, ermöglicht KI die Erzeugung von Lösungen, die sich flexibel in bestehende Architekturen integrieren lassen. Entwicklung wird dadurch nicht nur schneller, sondern auch anpassungsfähiger und nachhaltiger – insbesondere in komplexen Enterprise-Umgebungen.

Low-Code als Baustein in einer erweiterten Entwicklungslandschaft

Low-Code verliert damit nicht seine Berechtigung. Für schnelle Visualisierungen, standardisierte Anwendungen oder explorative Use Cases bleibt die Technologie weiterhin sinnvoll. Gleichzeitig verschiebt sich ihre Rolle: weg vom alleinigen strategischen Enabler hin zu einem gezielten Baustein innerhalb einer breiter aufgestellten Entwicklungslandschaft.

Unternehmen, die langfristig skalieren wollen, kombinieren Low-Code zunehmend mit KI-gestützten Entwicklungsansätzen, orchestrierten Prozessen und API-basierter Integration. Low-Code hat einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung geleistet. In der GenAI-Ära entfaltet es seinen größten Nutzen dort, wo es gezielt ergänzt und strategisch eingebettet wird.

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