Prozessautomatisierung · Low-Code und No-Code

Low-Code und No-Code: Ein schnellerer Weg zu maßgeschneiderten Anwendungen

Eigene Anwendungen zu entwickeln, kostet traditionell viel Zeit, Fachwissen und Ressourcen, besonders ohne eigenes Entwicklerteam. Low-Code- und No-Code-Plattformen machen daraus einen visuellen Baukasten, mit dem auch Fachabteilungen Apps bauen und Abläufe automatisieren.

Julia Rose 4 Minuten Lesezeit
Grafik: Bildschirme mit Anwendungsoberflächen, umgeben von Symbolen für Automatisierung, Cloud und durchgestrichenem Code

Das Wichtigste in Kürze

  • No-Code-Plattformen kommen ganz ohne Programmierung aus, Low-Code erlaubt zusätzlich eigenen Code für komplexere Funktionen.
  • Gut geeignet sind Prototypen, die Automatisierung von Routineabläufen, Anwendungen mit moderatem Anpassungsbedarf und Projekte mit knappen Entwicklerkapazitäten.
  • Grenzen zeigen sich bei stark spezialisierten Anwendungen, bei der Anbindung an Altsysteme und bei starkem Wachstum.
  • KI ergänzt Low-Code-Anwendungen um Funktionen wie Textverständnis, Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung.

Was sind Low-Code und No-Code?

Low-Code und No-Code beschreiben Ansätze der Softwareentwicklung, die das Erstellen von Anwendungen vereinfachen. Nutzerinnen und Nutzer gestalten Abläufe visuell und setzen vorgefertigte Bausteine per Drag-and-drop in eine logische Reihenfolge. Hinter den Bausteinen steckt Code, der für sie unsichtbar bleibt.

No-CodeLow-Code
Programmierungkeinewenig, eigener Code bei Bedarf möglich
ZielgruppeFachabteilungen mit Grundverständnis für digitale WerkzeugeEntwickler und technisch versierte Teams
Flexibilitätbegrenzt auf vorhandene Bausteinehöher, auch für spezielle Funktionen und Integrationen
Passt fürPrototypen, einfache Workflows, Genehmigungenkundenorientierte Apps, Anbindung an andere Systeme

Der Begriff Low-Code ist seit etwa 2014 verbreitet und knüpft an frühere Ansätze wie Rapid Application Development an, mit dem in den 1980er- und 1990er-Jahren schnell Prototypen entstanden. No-Code vereinfacht den Prozess noch weiter. Viele Plattformen bringen Konnektoren mit, um andere Anwendungen und Backend-Systeme anzubinden, und entwickeln sich schnell zu Werkzeugen für zunehmend komplexe Anwendungen.

„Technologie sollte Unternehmen voranbringen, nicht umgekehrt. Low-Code- und No-Code-Lösungen glänzen dort, wo Geschwindigkeit, Automatisierung und Effizienz entscheidend sind.“

Rafał Kozłowski, Area Manager Low-Code/No-Code, Wavestack

Wo Low-Code und No-Code sinnvoll sind

  1. Prototypen und MVPs: Eine Geschäftsidee lässt sich schnell bauen und testen, ohne die Zeit und Kosten einer vollständigen Entwicklung.
  2. Automatisierung von Routineabläufen: Dateneingabe, Genehmigungen, Terminplanung oder Reporting lassen sich von Fachabteilungen selbst automatisieren.
  3. Kundenorientierte Anwendungen: Mit Low-Code entstehen Apps mit Integrationen und eigenen Funktionen schneller als mit klassischer Programmierung.
  4. Knappe Entwicklerkapazitäten: Fachbereiche können Anwendungen selbst umsetzen und entlasten so die IT.

Die Grenzen von Low-Code und No-Code

Begrenzte Anpassung

No-Code ist auf Einfachheit ausgelegt, bei sehr komplexen oder spezialisierten Anwendungen wird das zur Grenze. Viele Werkzeuge erlauben aber eigenen Code, und Low-Code bietet mehr Kontrolle über Integrationen und individuelle Entwicklung.

Integration

Die Anbindung an bestehende Infrastruktur kann schwierig sein, besonders bei Altsystemen oder Software von Drittanbietern. Fehlt ein fertiger Konnektor, lassen sich Daten oft über APIs austauschen, was Erfahrung mit Integrationen verlangt.

Skalierbarkeit

Bei stark wachsenden Anwendungen stoßen No-Code-Plattformen an Grenzen. Viele moderne Werkzeuge unterstützen inzwischen klassische Datenbanken und damit größere Datenmengen, und Low-Code erlaubt tiefere Anpassungen, wenn mehr Kontrolle nötig ist.

Low-Code und KI zusammen

Low-Code-Anwendungen werden leistungsfähiger, wenn KI-Funktionen hinzukommen: Dokumente und E-Mails verstehen, Daten auswerten, Entscheidungen vorbereiten. So verbindet sich die Geschwindigkeit visueller Entwicklung mit den Möglichkeiten von KI, ohne lange Entwicklungszyklen.

theBlue.ai arbeitet dafür mit Wavestack zusammen, einer Marke der Apollogic-Gruppe, die sich auf Low-Code- und No-Code-Plattformen für Prozessautomatisierung und App-Entwicklung spezialisiert hat. Gemeinsam haben Apollogic, Wavestack und theBlue.ai etwa einen ganztägigen Copilot-Workshop für vier Abteilungen eines Immobilienentwicklers gestaltet.

Aus der Praxis: Workshop mit Wavestack

Marketing, Recht, Technik und Operations eines Immobilien- und Projektentwicklers lernten an einem Tag, wie sie mit generativer KI und Microsoft Copilot ihre eigenen Engpässe angehen, bis hin zu eigenen GPT-Assistenten.

Zur Referenz Immobilienentwickler

Ob Low-Code, No-Code oder klassische Entwicklung besser passt, hängt vom Prozess ab. Wie wir Abläufe mit KI automatisieren, zeigt unser Artikel KI-Dienstleister für Prozessautomatisierung.

Low-Code, No-Code oder individuelle Entwicklung?

Wir prüfen mit Ihnen, welcher Weg zu Ihrem Prozess passt und wo KI-Funktionen den größten Unterschied machen.

Prozessanalyse anfragen

Häufige Fragen

No-Code kommt ganz ohne Programmierung aus und richtet sich an Fachabteilungen. Low-Code braucht wenig Code, erlaubt aber eigene Erweiterungen und eignet sich für komplexere Funktionen und Integrationen.

Für Prototypen, die Automatisierung von Routineabläufen, kundenorientierte Anwendungen mit moderatem Anpassungsbedarf und Projekte mit knappen Entwicklerkapazitäten.

Bei stark spezialisierten Anwendungen, bei der Anbindung an Altsysteme ohne fertige Konnektoren und bei Anwendungen, die sehr stark wachsen.

Ja. KI ergänzt Low-Code-Anwendungen um Funktionen wie Dokumentenverständnis, Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung.

Julia Rose

Über die Autorin

Julia Rose

Marketing Lead, theBlue.ai

Julia ist seit 2019 Teil von theBlue.ai und begleitet die Entwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld seit den frühen Tagen des Unternehmens. In ihrer Rolle als Marketing Lead arbeitet sie eng mit den Engineering- und Consulting-Teams zusammen und macht komplexe technische Themen für Entscheider verständlich und zugänglich.

In ihren Artikeln schreibt sie über praktische Erfahrungen aus Enterprise-KI-Projekten sowie über die Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von KI in Unternehmen.