Die Anwendungsentwicklung bleibt die Grundlage, aber ich glaube, dass die Zukunft darin liegt, ein Umfeld zu schaffen, in dem die hybride (menschliche und agentische) Belegschaft in einem gemeinsamen institutionellen Kontext und mit klaren, durch Richtlinien geregelten Grenzen arbeitet. Dies ist besonders wichtig in der Fertigung, wo KI-Lösungen mit Unternehmenssystemen und Betriebstechnologien verbunden sein müssen und gleichzeitig strenge Anforderungen an Zuverlässigkeit, Transparenz und Governance erfüllen müssen.
Gartner hat mit BOAT (Business Orchestration and Automation Technologies) eine Art neue Software-Kategorie eingeführt, unter der verschiedene Automatisierungsanwendungen – u.a. auch Low-Code – zusammengefasst werden. Warum bedarf es hier eines neuen Begriffs? Die genannten Tools existieren ja mitunter schon lange und auch die Idee, Geschäftsprozesse zu automatisieren ist nicht neu.
Neu ist die Notwendigkeit, diese Funktionen miteinander zu verknüpfen. Im Laufe der Zeit haben viele Unternehmen ein Flickwerk aus isolierten Automatisierungstools entwickelt, die Prozesse in bestimmten Bereichen verbessern. Studien zeigen sogar, dass größere Unternehmen mehrere hundert Anwendungen parallel betreiben. Hier kommt BOAT ins Spiel, denn Unternehmen müssen den nächsten Schritt in der Automatisierungsreife gehen. BOAT ist ein strategischer Ansatz, um Prozesse, Daten, Systeme und Menschen – sowie zunehmend KI-Agenten – in einer gemeinsamen Umgebung zu koordinieren. Damit wird die Lücke zwischen KI-Pilotprojekten, die den Sprung in die Praxis nicht schaffen, und einer menschlichen Belegschaft, der der Kontext fehlt, um diese zu nutzen, geschlossen. BOAT markiert also einen Perspektivwechsel und es geht weniger um die Einführung eines völlig neuen Konzepts, sondern vielmehr um die Konvergenz von Automatisierungstechnologien weg von isolierter Automatisierung hin zu einer unternehmensweiten Orchestrierung agiler End-to-End-Geschäftsprozesse.
Cyber Resilience Act, EU AI Act und andere Regularien nehmen Softwarehersteller aber auch potenzielle Anwender immer mehr in die Pflicht. Wie adressieren Sie diese Regularien und wie bewerten Sie diese allgemein – etwa im Bereich künstlicher Intelligenz?
Moderne regulatorische Rahmenbedingungen zwingen die Branche dazu, Sicherheit, Datenschutz und Risikomanagement von Anfang an in die Software zu integrieren. Für Mendix sind Sicherheit und Compliance keine nachträglichen Anhängsel. Governance ist ein architektonisches Fundament, das eine Vertrauensschicht für das Unternehmen bildet. Für das ‚agentische Unternehmen‘ bedeutet dies, dass jede Entscheidung eines Agenten und jede Modellinferenz nachvollziehbar und überprüfbar ist und den durch Richtlinien festgelegten Entscheidungsgrenzen unterliegt. Wir bieten die Nachvollziehbarkeit, die Regulierungsbehörden in risikoreichen Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen heute verlangen. Darüber hinaus haben wir ein umfassendes Sicherheits- und Governance-Programm implementiert, das durch anerkannte Zertifizierungen wie ISO/IEC27001, ISO/IEC27701 und SOC 2 sowie durch Tools gestützt wird, die eine sichere Entwicklung und Überprüfbarkeit ermöglichen.
Über die Zertifizierungen hinaus dokumentiert Mendix auch die integrierte Unterstützung für die Einhaltung der DSGVO, wie beispielsweise sicheren Datenumgang, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Audit-Protokollierung – wichtige Grundlagen für die Einhaltung der EU-weiten KI- und Datenschutzvorschriften.
Wie schätzen Sie das künftige Marktpotenzial von Low-Code bzw. No-Code-Anwendungen ein – vor allem in Bezug auf die produzierende Industrie? Und welchen Mehrwert können Low-Code-Plattformen in Zeiten von Vibe-Coding und generativer KI bieten?
In der Vergangenheit hat No-Code eine wichtige Rolle dabei gespielt, die Softwareentwicklung zugänglicher zu machen. Doch da seine Anwendungsfälle zunehmend von generativer KI abgedeckt werden, wird No-Code eher früher als später überflüssig werden. Konzepte wie ‚Vibe Coding‘ sind eine interessante Entwicklung und verdeutlichen, wie weit das KI-gestützte Programmieren bereits fortgeschritten ist. Für Experimente, Prototypen oder individuelle Produktivitätswerkzeuge können sie sehr leistungsstark sein. In Unternehmensumgebungen sind jedoch Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance entscheidend. Die Zuverlässigkeit von KI hängt zudem vom Kontext ab: Starke KI ist nur so gut wie der Kontext, in dem sie argumentiert. Hier sind strukturierte Plattformen und Verifizierungsmechanismen unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI-generierte Software vertrauenswürdig ist und im großen Maßstab betrieben werden kann.
Low-Code hat schon immer einen ganz anderen Zweck erfüllt, insbesondere in der Fertigung. Moderne Low-Code-Plattformen helfen Herstellern, die Lücke zwischen IT und OT zu schließen, Altsysteme mit modernen Anwendungen zu verbinden und komplexe Prozesse über Produktionsumgebungen hinweg zu koordinieren. Sie bieten zudem strukturierte Frameworks und Leitplanken, die eine sichere und verantwortungsvolle Integration von KI und generativer KI ermöglichen. Der Mehrwert von Low-Code-Plattformen liegt darin, dass sie als wichtiger Beschleuniger für KI dienen und gleichzeitig die Kontrolle ermöglichen. Hersteller können KI-gesteuerte Funktionen in Produktions- und Geschäftsprozesse nutzen, Vorschriften in regulierten Umgebungen einhalten und funktionsübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen – so kann KI dort eingesetzt werden, wo sie echte geschäftliche Auswirkungen hat, ohne dabei Zuverlässigkeit, Transparenz oder Skalierbarkeit zu beeinträchtigen.
Der nächste und wesentliche Schritt in dieser Entwicklung besteht darin, institutionelles Wissen in diese Gleichung einzubeziehen. Während Vibe Coding zwar Syntax generieren kann, versteht es nicht, wie sich ein Anlagenausfall auf ‚Produktionslinie 4‘ auf eine bestimmte Lieferverpflichtung gegenüber einem Kunden auswirkt.
Welche Entwicklungen können wir zukünftig im Low-Code-Bereich, und speziell von Mendix, erwarten?
Die nächste Phase von Low-Code wird durch die Konvergenz von KI und modellgetriebener Softwareentwicklung geprägt sein. Mit der zunehmenden Einbindung von KI in den Entwicklungsprozess wird sich die Softwareerstellung zunehmend vom Schreiben von Code hin zur Definition von Absichten, Prozessen und Geschäftslogik verlagern. In diesem Zusammenhang werden Low-Code-Plattformen als Umgebung, in der Unternehmen digitale Systeme über komplexe IT- und Betriebslandschaften hinweg entwerfen, integrieren und betreiben, noch wichtiger werden. Die zentrale Herausforderung für Unternehmen wird darin bestehen, Geschwindigkeit und Innovation mit Governance, Sicherheit und Zuverlässigkeit zu verbinden.
