Fortschritte in der Softwareentwicklung haben tiefgreifende Veränderungen von handcodierten zu eher maschinenähnlichen Ansätzen mit sich gebracht. Die wahrscheinlich transformativste Technologie, die aus dieser Entwicklung hervorgegangen ist, sind Low-Code/No-Code-Plattformen (LCNC), deren einziger Zweck darin besteht, die Entwicklung einfacher und schneller zu machen.
Der Tsunami der Forderungen nach schneller Anwendungsentwicklung im Zuge der digitalen Transformation hat das Wachstum der LCNC-Plattformen vorangetrieben. Mit dieser Welle brachte sie eine noch stärkere Kraft mit sich: Generative KI, auch bekannt als Gen AI, die die Art und Weise veränderte, wie Entwickler (Neulinge und Experten) mit LCNC-Plattformen interagieren.
In diesem Artikel wird erläutert, wie Gen-KI die Innovation in der Low-Code-Softwareentwicklung vorantreibt, und zwar im Hinblick auf die technologischen Aspekte und Auswirkungen.
1. Synergie zwischen Gen-KI und Low-Code-Entwicklung
Low-Code-Plattformen stellen die grafischen Schnittstellen und die vorgefertigten Komponenten bereit; Daher ist es für den Entwickler eine Gelegenheit, sich auf die Zusammenstellung der Anwendungen zu konzentrieren, anstatt mühsam von Grund auf neu zu programmieren. Allerdings erfordern diese Plattformen immer noch Entscheidungen über Architektur, Logik und Workflow-Orchestrierung.
Hier kommt Gen AI ins Spiel – sie erweitert die Fähigkeiten von Low-Code-Plattformen, indem sie komplexere Entscheidungsprozesse automatisiert und sogar Teile der Anwendungslogik autonom generiert.
Natural Language Processing (NLP) für das Anwendungsdesign
Eine der bedeutendsten Schnittstellen zwischen Gen AI und Low-Code-Entwicklung ist NLP. Entwickler können mit LCNC-Plattformen über Abfragen oder Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache interagieren.
Anstatt beispielsweise ein geeignetes Datenbankschema zu skizzieren, würde ein Benutzer es vorziehen, ein KI-gesteuertes Tool zu bitten, „ein Datenbankschema für den E-Commerce zu entwerfen“, und das Tool wird in der Lage sein, ein skalierbares, optimiertes Schema zu präsentieren. Die Einrichtung verkürzt tatsächlich die Zeit, die Benutzer mit weniger technischem Hintergrund für den Einstieg in die Lernkurve benötigen, beschleunigt aber auch den gesamten Entwicklungszyklus erfahrener Entwickler.
2. Generative KI bei der Codegenerierung und -erweiterung
KI-gestützte Code-Empfehlungen
Die meisten LCNC-Plattformen erfordern immer noch einen gewissen Grad an manueller Codierung, insbesondere für benutzerdefinierte Funktionen. Gen-KI-Modelle wie OpenAIs Codex oder GitHub Copilot werden bereits in LCNC-Umgebungen integriert. Diese Tools bieten intelligente Vorschläge für Codeausschnitte, Autovervollständigungsfunktionen oder generieren ganze Logikblöcke basierend auf den Eingaben des Benutzers. Die Idee besteht darin, sich wiederholende Aufgaben zu minimieren, damit sich Entwickler auf strategischere, hochwertigere Aufgaben konzentrieren können.
Beispielanwendungsfall: Automatische Generierung von Microservices
Einer der angesagten Trends in der modernen Software kommt von der Microservices-Architektur: Sie ermöglicht den Aufbau modularer und hoch skalierbarer Systeme, deren Entwurf, Codierung und Bereitstellung ist jedoch sehr komplex. Gen AI kann die Microservice-Generierung innerhalb einer Low-Code-Plattform automatisieren, indem benutzerdefinierte Anforderungen interpretiert und Serviceschnittstellen, Datenmodelle und sogar Testskripts generiert werden.
Indem beispielsweise festgelegt wird, dass ein Microservice die Benutzerauthentifizierung verwalten soll, kann Gen AI automatisch die erforderlichen API-Endpunkte, Datenbankverbindungen und Sicherheitsprotokolle erstellen.
KI bei der Fehlererkennung und Fehlerbehebung
Fehlererkennung und Debugging in Low-Code-Umgebungen können eine Herausforderung sein, insbesondere wenn es um automatisch generierte oder angepasste Komponenten geht. Gen AI kann dabei helfen, potenzielle Fallstricke zu erkennen, bevor sie zu kritischen Problemen werden. Werkzeuge, die verwenden maschinelles Lernen Auf großen Codedatensätzen trainierte Modelle können vorhersagen, wo Probleme am wahrscheinlichsten auftreten, und proaktiv Lösungen vorschlagen.
3. Datenintegration und Workflow-Automatisierung
Die größten Probleme bei der Anwendungsentwicklung wären die Datenintegration. Die größte Herausforderung besteht darin, verschiedene Arten unterschiedlicher Daten zu verbinden, beispielsweise aus einer Datenbank, einer API oder einem Legacy-System. Low-Code-Plattformen vereinfachen diese Aufgabe mit vorgefertigten Konnektoren, die Herausforderung der Datennormalisierung, -zuordnung und -synchronisierung bleibt jedoch bestehen. Gen AI spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung dieser Prozesse.
Automatisierte Datenzuordnung
Traditionell umfasst die Datenintegration die manuelle Zuordnung von Datenfeldern von einem System zu einem anderen. Gen AI kann diese Felder durch die Analyse von Metadaten, Datenstrukturen und Nutzungsmustern intelligent abbilden.
Wenn beispielsweise ein CRM-System mit einer ERP-Plattform integriert wird, kann Gen AI die entsprechenden Feldzuordnungen (z. B. Kundenname, Adresse, Transaktionsverlauf) auf der Grundlage historischer Muster vorhersagen und so die Entwicklungszeit drastisch verkürzen.
Optimierte Workflow-Automatisierung
In ähnlicher Weise verbessert Gen AI die Workflow-Automatisierung. Low-Code-Plattformen umfassen häufig Workflow-Engines zur Definition und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Gen AI kann automatisch Arbeitsabläufe basierend auf allgemeinen Beschreibungen eines Geschäftsprozesses generieren. Angenommen, eine Versicherungsgesellschaft möchte den Arbeitsablauf bei der Schadensbearbeitung veranschaulichen. Gen AI würde einen praktikablen Prozessablauf erstellen, der Verfahren zur Dokumentenüberprüfung, die beteiligten Genehmigungsstufen und die entsprechenden Mitteilungen an Kunden enthält.
4. User Experience (UX)-Design
KI-gesteuertes Prototyping und UI-Generierung
Daher ist es normalerweise der Flaschenhals in der Entwicklung: intuitive und attraktive Benutzeroberflächen. Gen AI kann dabei helfen, indem es Prototypen generiert, die auf Benutzerspezifikationen basieren und ein ideales Erscheinungsbild der Benutzeroberfläche beschreiben. Anstatt Komponenten per Drag-and-Drop innerhalb einer Low-Code-Schnittstelle zu ziehen, können sie in natürlicher Sprache beschreiben, was sie für die Benutzeroberfläche im Sinn haben, und die KI rendert eine interaktive, reaktionsfähige Benutzeroberfläche.
Beispiel: Dynamische Formularerstellung
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Unternehmen Kundenfeedback über ein dynamisches Formular sammeln muss. Durch die Beschreibung der Anforderungen des Formulars – etwa Felder für Kundendetails, Bewertungen und Feedback – kann Gen AI nicht nur das Formular generieren, sondern auch sein Layout basierend auf Benutzerinteraktionsmustern optimieren. Es könnte adaptive Formularfelder, bedingte Logik (z. B. wenn die Bewertung unter 3 liegt, bitten Sie um zusätzliche Kommentare) und Validierungsmechanismen vorschlagen, während gleichzeitig ein responsives Design für verschiedene Geräte beibehalten wird.
5. Zusammenarbeit und Versionskontrolle in Echtzeit
Low-Code-Plattformen werden im Allgemeinen von verschiedenen Teams übernommen, darunter Geschäftsanalysten, Entwickler und Produktmanager. Die Gewährleistung einer reibungslosen Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern, insbesondere wenn mehrere Versionen einer Anwendung beteiligt sind, ist ein weiterer Bereich, in dem Gen AI einen Mehrwert bietet.
KI zur Versionskontrolle und Lösung von Zusammenführungskonflikten
Herkömmliche Versionskontrollsysteme (z. B. Git) bewältigen Codekonflikte gut, aber die gleiche Komplexität entsteht bei Low-Code-Plattformen, wenn mehrere Benutzer Änderungen an Arbeitsabläufen, UI-Elementen oder Logik vornehmen. Gen-KI-Modelle können potenzielle Zusammenführungskonflikte früher erkennen, indem sie Überschneidungsbereiche anhand des Nutzungsverlaufs vorhersagen und automatisierte Konfliktlösungen vorschlagen.
Darüber hinaus kann KI durch die Verfolgung von Änderungen in Echtzeit Empfehlungen zu den besten Ansätzen zur Kombination oder Abstimmung dieser Änderungen geben und so eine reibungslose Zusammenarbeit gewährleisten.
6. Sicherheit und Compliance
Sicherheitsbedenken tauchen jetzt noch häufiger auf, da Low-Code-Plattformen in Unternehmensumgebungen immer beliebter werden. Gen AI führt neue Sicherheitsebenen ein, indem Schwachstellen in generierten Code- oder Anwendungsworkflows proaktiv identifiziert werden.
KI für Sicherheitsüberprüfungen
Beispielsweise können auf sichere Codierungspraktiken trainierte KI-Modelle automatisch generierten Code in Echtzeit analysieren und Bereiche kennzeichnen, die möglicherweise Sicherheitsrisiken darstellen. Ganz gleich, ob es sich um SQL-Injection-Schwachstellen, unsichere API-Nutzung oder unsachgemäße Verschlüsselungstechniken handelt: KI-gestützte Tools können in Echtzeit Vorschläge machen und sogar unsicheren Code automatisch korrigieren, bevor er in die Produktion gelangt.
Automatisierte Compliance-Prüfungen
Anträge müssen verschiedene Anforderungen erfüllen, die in den Vorschriften festgelegt sind, sei es HIPAA im Gesundheitswesen oder im Finanzwesen die DSGVO. Gen AI kann helfen Low-Code-Entwickler indem generierte Anträge automatisch anhand von Compliance-Regeln überprüft werden.
Wenn ein Benutzer beispielsweise ein Formular zum Sammeln personenbezogener Daten erstellt, kann die KI Felder kennzeichnen, die eine Verschlüsselung erfordern, oder den Benutzer warnen, wenn Zustimmungsmechanismen fehlen, und so sicherstellen, dass die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von Anfang an in die Anwendung integriert ist.
7. Skalierung und Leistungsoptimierung
KI-gestützte Skalierbarkeit
Die Skalierung einer Anwendung umfasst nicht nur die Erhöhung ihrer Kapazität zur Verarbeitung des Datenverkehrs, sondern auch die Optimierung von Backend-Prozessen, Datenbankinteraktionen und der Orchestrierung von Mikrodiensten. Gen-AI-Tools können die Anwendungsleistung kontinuierlich überwachen und Optimierungen in Echtzeit vorschlagen.
Wenn eine Low-Code-Plattform eine Web-App generiert, könnte Gen AI die Serverlast, die API-Latenz oder die Speichernutzung analysieren und Anpassungen wie Datenbankindizierung, Lastausgleich oder Caching-Mechanismen empfehlen.
Leistungstests
Traditionell, Leistungstests umfasst die Durchführung von Stresstests und die Analyse von Protokollen, um Engpässe zu identifizieren. Gen AI kann diesen Prozess automatisieren, indem es synthetischen Benutzerverkehr auf der Grundlage historischer Nutzungsmuster generiert und potenzielle Leistungsprobleme vorhersagt, bevor sie in einer Live-Umgebung auftreten. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass auf Low-Code-Plattformen entwickelte Anwendungen sowohl skalierbar als auch zuverlässig sind.
Gen AI wird Low-Code-Anwendungen prägen
Schnell generative KI wird zu einem der wichtigsten Treiber für zukünftiges Wachstum in der Low-Code-Softwareentwicklung. Durch die Beseitigung der Notwendigkeit menschlicher Eingriffe und die Optimierung von Entscheidungen ermöglicht Gen AI Entwicklern und technisch nicht versierten Benutzern darüber hinaus, Anwendungen zu entwickeln, mit denen selbst robuste und skalierbare Anwendungen nicht mithalten können, und zwar effizienter als je zuvor. KI-gesteuerte Automatisierung und benutzerfreundliche Low-Code-Umgebungen würden also eine neue Ära für Innovationen auf digitalen Leinwänden einläuten.
Hervorgehobener Bildnachweis: Goran Ivos
