Seit 20 Jahren ist Mendix im Bereich Low-Code tätig. Wie hat sich Low-Code in den letzten beiden Jahrzehnten verändert?

Als Mendix vor zwei Jahrzehnten gegründet wurde, war Low-Code vor allem eine Antwort auf die Herausforderung, einen gemeinsamen Entwicklungsansatz zu schaffen, der eine engere Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT ermöglicht, um Ideen schneller in Software zu übersetzen. Die frühen Plattformen konzentrierten sich auf visuelle Entwicklung und wiederverwendbare Komponenten, um die Hürden für die Erstellung von Anwendungen zu verringern. Im Laufe der Zeit ist daraus eine zentrale strategische Kraft innerhalb der Unternehmens-IT entstanden. Was also als Möglichkeit zur Beschleunigung einzelner Automatisierungsprojekte begann, hat sich zu einem grundlegenden Ansatz für die Bereitstellung von Unternehmenssoftware und die Digitale Transformation entwickelt. Heute erkennen Führungskräfte Low-Code als wichtigen Faktor für groß angelegte Innovationen an. Low-Code hilft Unternehmen dabei, Geschäftsprozesse zu orchestrieren und neu zu gestalten, die Produktivität aller Teams zu steigern, die Time-to-Market für geschäftskritische Softwareprojekte zu verkürzen und komplexe Legacy-Landschaften zu modernisieren. 

Jenseits klassischer IT-Anwendungen: Wie definieren Sie heute die Rolle von Low-Code-Plattformen in der industriellen Digitalisierung?

Low-Code-Plattformen sind nicht mehr nur periphere Werkzeuge, sondern spielen eine zentrale Rolle bei der IT/OT-Konvergenz, da sie Unternehmen die nahtlose Integration von OT-Systemen in die Unternehmens-IT und Geschäftsprozesse ermöglichen. Klassische IT-Anwendungen konzentrieren sich in der Regel auf Standardfunktionen, aber industrielle Umgebungen erfordern maßgeschneiderte Lösungen, die Maschinen, Datenströme und Geschäftsabläufe miteinander verbinden. Low-Code bietet eine integrative Ebene, auf der Fachanwender und Entwickler gemeinsam Applikationen erstellen können, die Echtzeit-Betriebsdaten in übergreifende Unternehmenssysteme einspeisen. Es beschleunigt die Integration von IIoT, Datenanalyse und Automatisierung und ermöglicht es Herstellern und anderen Industrieunternehmen, Legacy-Systeme Schritt für Schritt zu modernisieren. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre Digitalisierung ganzheitlich vorantreiben können, nicht nur in isolierten Bereichen, und dass sie nutzbringende Lösungen viel schneller bereitstellen können. 

Wie verändert generative KI den Entwicklungsprozess innerhalb von Low-Code-Plattformen?

Generative KI definiert die Art und Weise, wie Anwendungen konzipiert und entwickelt werden, neu, indem sie Intelligenz direkt in den Entwicklungsprozess einbettet. Anstatt als separates Tool zu fungieren, unterstützt KI Entwickler und Fachanwender während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus. Sie hilft dabei, Anforderungen in natürlicher Sprache in funktionierende Prototypen umzusetzen, Workflows vorzuschlagen sowie Benutzeroberflächen und Logik zu generieren. Die Ideenfindung wird erheblich beschleunigt und die technische Hürde für eine Teilnahme gesenkt. KI-Funktionen werden in Low-Code-Plattformen integriert, um ein schnelleres Experimentieren, Lernen und Iterieren zu ermöglichen. Da die Technologie in das Governance-Framework und die erweiterbare Architektur der Plattform integriert ist, können Unternehmen KI-gestützte Entwicklung sicher skalieren.

Welche Rolle spielen menschliche Domänenexperten in hybriden Entwicklungsmodellen mit KI-Agenten?

Auch wenn KI-Agenten immer leistungsfähiger werden, bleibt menschliches Fachwissen unverzichtbar. KI kann dabei helfen, Routineaspekte der Anwendungsentwicklung zu automatisieren, aber Fachexperten bringen Kontext, Urteilsvermögen und Geschäftsverständnis mit, die KI allein nicht replizieren kann. Sie formulieren die Anforderungen, interpretieren die Ergebnisse, überprüfen, ob die Lösungen den realen Bedürfnissen entsprechen, und stellen sicher, dass die Ergebnisse mit den strategischen Zielen und regulatorischen Auflagen übereinstimmen. In der Praxis sind die effektivsten Teams hybride Fusion-Teams, in denen Spezialisten aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens mit KI als Partner und nicht als Ersatz zusammenarbeiten. In diesem Sinne erweitert KI die menschlichen Fähigkeiten und entlastet Fachkräfte, sodass diese sich auf wertschöpfende Innovationen statt auf repetitive Aufgaben konzentrieren können.

Welche Normen und Regularien werden künftig entscheidend für industrielle Low-Code-Plattformen?

Zu beachten ist das grundlegende Prinzip der Konvergenz von IT und OT. Anstatt getrennter und isolierter Technologie-Stacks für jeden Bereich sollte es einen gemeinsamen Pool an Technologien geben, auf den jede wichtige Funktion zugreift. Ein einheitlicher Ansatz für Daten ist ebenfalls entscheidend: Eine gemeinsame Datenstrategie erleichtert die Integration von Produktionsdaten in Anwendungen und ermöglicht so das Training von LLMs, die in diese eingebaut werden können. Das Ergebnis sind Fertigungsanwendungen, die optimal auf Endnutzer und ihre Aufgaben zugeschnitten sind.

Darüber hinaus sind Sicherheit, Datenschutz und Compliance sowie Standards, die einen sicheren, zuverlässigen und ausfallsicheren Betrieb in Cloud-, On-Premise- und Hybrid-Umgebungen gewährleisten, von entscheidender Bedeutung. Plattformen müssen strenge Sicherheitsanforderungen erfüllen, branchenspezifische und länderspezifische Vorschriften einhalten und eine starke Governance bieten, damit Unternehmen Anwendungen sicher über mehrere Produktionsstandorte und Regionen hinweg skalieren können. Security-by-Design wird immer wichtiger, da Plattformen zum Aufbau und zur Modernisierung von Kerngeschäftsprozessen verwendet werden und direkt mit sensiblen Unternehmens- und Betriebsdaten arbeiten. Anforderungen an die Softwaretransparenz, einschließlich der Verwendung von SBOMs, spielen eine immer größere Rolle bei der Erfüllung regulatorischer Erwartungen hinsichtlich der Sicherheit der Software-Supply-Chain, insbesondere angesichts von Verordnungen wie dem Cyber Resilience Act.

Offene Integrationsstandards bleiben der Schlüssel zur Vernetzung komplexer Ökosysteme aus Geräten und Systemen. Gleichzeitig müssen Anforderungen an eine verantwortungsvolle und erklärbare KI erfüllt werden, einschließlich der Vorgaben, die im EU AI Act definiert sind.