Verliert Low-Code den Kampf gegen KI?

Die These, dass Künstliche Intelligenz und Agenten-basierte KI-Assistenten Low-Code-Plattformen den Rang ablaufen, klingt also nicht weit hergeholt. Es ist unbestreitbar, dass Künstliche Intelligenz schneller Ergebnisse mit noch geringerem Vorwissen als Low-Code-Plattformen liefert. Angeblich eignet sich die Technologie mittlerweile auch für komplexe Use Cases und soll am Ende sogar die hochwertigere Software erstellen. Klassische Low-Code-Plattformen mit Baukastenprinzip bleiben nach diesem Narrativ maximal für Insellösungen in hochregulierten Umgebungen interessant. Bei genauerer Betrachtung zeigt sich jedoch, dass die Argumentation eigentlich genau dort brüchig wird, wo es für Unternehmen wirklich zählt.

Es geht nicht um die ersten 80 Prozent

Es bestreitet natürlich niemand, dass KI-Tools schnell brauchbare erste Ergebnisse liefern. Für einfache, klar umrissene Aufgaben funktioniert das ganz hervorragend. Die Schwierigkeit beginnt allerdings dort, wo Unternehmen es mit gewachsenen Systemlandschaften und regulatorischen Vorgaben zu tun haben. Künstliche Intelligenz kann bestehende Dokumentationen zwar lesen, interpretiert sie jedoch häufig nicht zwingend so, wie eine Fachabteilung sie über Jahre definiert hat. Erstellt die KI basierend auf diesen Fehlinterpretationen dann Anwendungen, drohen diese gegen interne oder regulatorische Compliance-Statuten zu verstoßen. An welcher Stelle das geschieht bedarf einer Tiefenanalyse, die einfache Mitarbeitende oder auch Citizen Developer nicht durchführen können. Das macht die Anwendungen ultimativ wertlos, selbst wenn sie funktionieren.

In dieser Symptomatik zeigt sich ein Muster, das nahezu jede Diskussion über KI-generierte Software prägt. So entstehen die ersten und oft funktionalen 80 Prozent einer Lösung in kürzester Zeit. Doch die letzten 20 Prozent wie Sicherheit, Compliance, saubere Integration, Skalierbarkeit, also die Punkte auf die es für den professionellen Einsatz wirklich ankommt, bleiben mit KI eher Utopie.

Daraus folgt, dass ein Großteil der Prototypen und Proof of Concepts, die insbesondere mit generativer KI entstehen, nie den Sprung in den produktiven Betrieb schaffen. Diese geschäftliche Ineffizienz ist gerade in Zeiten immer stärkerer Kostenkontrolle und engen Budgets kaum zu rechtfertigen. Low-Code-Plattformen wurden hingegen genau mit diesem zweiten Teil der Softwareentwicklung gedacht. Sie bieten nicht nur visuelle Transparenz über alle Komponenten einer Anwendung, sondern garantieren auch ihre kontrollierte, Compliance-gerechte Integration und ermöglichen etablierte Governance-Mechanismen.

Wo Zugriff auf Secrets nötig wird, wird es heikel

Auch das Argument, KI eigne sich inzwischen besser für komplexe Use Cases, hält einer genaueren Prüfung nicht stand. Denn schon für einfachste Prozesse wie das Automatisieren des E-Mail-Postfachs erhalten KI-Tools Zugriff auf sensible Informationen, die in der persönlichen Korrespondenz eines Mitarbeitenden schlummern. Das kann im Zweifel datenschutzrechtliche Konsequenzen haben und auch der regulatorische Druck steigt durch neue Verordnungen wie dem EU AI Act oder dem Cyber Resilience Act. Zudem benötigt die Künstliche Intelligenz Zugang zu internen APIs, Credentials und anderen unternehmensinternen Systemen, um überhaupt das Postfach verwalten zu können. Das birgt ein hohes Risiko, neue Schwachstellen für Cyberkriminelle zu öffnen oder mindestens einen Datenabfluss an Unbefugte zu evozieren.

All diese Probleme steigen exponentiell mit der Komplexität der zu automatisierenden Prozesse. Wenn schon der Zugriff und das Management der Post eine ganze Reihe an Schwierigkeiten mit sich bringt, ist es unverantwortlich, Künstliche Intelligenz ohne massive Sicherheitsvorkehrungen auf komplexe Use Cases loszulassen. Sie wird sie zwar irgendwie lösen können, aber insbesondere die technisch nicht hochversierten Mitarbeitenden werden gar nicht überblicken können, ob ihre KI-basierten Workflows überhaupt Compliance-konform umsetzbar sind. Hinzu kommt, dass Citizen Developers in vielen Fällen gar nicht wissen, welchen Zugriff auf welche Systeme eine Anwendung wirklich braucht und auch ein generelles Large Language Model kann diese Frage ohne Kenntnis der spezifischen Unternehmenssysteme nicht zuverlässig beantworten können. Dieses Training können Mitarbeitende ihr nicht geben.

Sicherheitsgarant KI?

Und auch die dritte These, dass Low-Code-Plattformen im Vergleich zu KI minderwertige, unsichere Anwendungen lieferten, lässt sich kaum halten. Sie rührt aus einer Zeit, in der einfache Baukastenlösungen tatsächlich oft nur kleine, isolierte Anwendungen ermöglichten. Der Markt hat sich seitdem allerdings grundlegend verändert und moderne Low-Code-Plattformen liefern hochskalierbare, sicher integrierbare Anwendungen inklusive Governance, Auditierbarkeit und wiederverwendbarer Bausteine, die über Jahre gehärtet wurden.

Tatsächlich zeigt die aktuelle Diskussion eher das Gegenteil des Vorwurfs. Wenn heute über unsicheren Code oder unkontrollierten Datenabfluss gesprochen wird, betrifft das überwiegend rein KI-generierte Anwendungen ohne klare Leitplanken.

Eine KI braucht einen Rahmen, innerhalb dessen sie agieren darf. Genau diesen liefern Low-Code-Plattformen mit klaren Strukturen für Datenzugriff, rollenbasierter Zugangskontrolle und Prozesslogik. Diese Guardrails verhindern, dass Anwendungen zwar technisch funktionieren, dabei aber Governance- oder Sicherheitslücken aufreißen.

Unite et impera: vereine und herrsche

Zu guter Letzt lohnt es sich auch im Hinblick auf die Zugänglichkeit, genauer zu analysieren. Denn auch Low-Code-Plattformen sind mittlerweile mit KI-gestützten Funktionen ausgestattet, etwa um aus einer natürlichsprachlichen Beschreibung automatisch eine erste Prozessstruktur zu erzeugen. Citizen Developer liefern dem digitalen Assistenten somit ganz wie bei reinen KI-Tools einen Prompt, woraufhin die KI die Low-Code-Plattform „bedient“ und entsprechende Bausteine auswählt, deren Datenquellen allerdings korrekt eingebunden sind und die die Governance-Vorgaben einhalten.

Die vermeintliche Konkurrenz zwischen KI und Low-Code-Plattformen erweist sich somit also als sinnlos. Am besten ist nicht die eine oder andere Technologie, sondern deren Kombination zu einer kuratierten KI-basierten Low-Code-Plattform. KI liefert bei diesem Ansatz die Geschwindigkeit und Automatisierungsoptionen, während Low-Code-Plattformen für Struktur, Nachvollziehbarkeit, sichere Skalierung und die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien sorgten. Für einfache, klar abgegrenzte Aufgaben mag KI allein ausreichen, weshalb genau dieses Segment für kleinere Low-Code-Anbieter enger wird. Für komplexe, regulierte und unternehmenskritische Prozesse gilt jedoch weiterhin, dass Geschwindigkeit allein nicht genügt. Governance, Auditierbarkeit und über Jahre gehärtete Bausteine lassen sich nicht in wenigen Prompt-Zeilen nachbilden. Low-Code verliert den Kampf gegen KI also nicht. Es hat sich viel mehr zum Rahmen entwickelt, innerhalb dessen KI ihre Stärken erst produktiv entfalten kann.