Den Hype durchschauen  

Generative KI hat die Softwareentwicklung mit ihrer Geschwindigkeit und Kreativität revolutioniert. Sie beschleunigt die Prototypenerstellung, löst Logikprobleme und inspiriert zu neuen Funktionen. Doch lassen Sie uns diese Begeisterung mit den Realitäten der Softwareentwicklung verknüpfen.  

Der KI-Pionier Andrej Karpathy hat dieses Problem kürzlich als das „Marsch der NeunenEr bringt es auf den Punkt: Ein KI-Modell in 90 % der Fälle zum Laufen zu bringen, ist einfach. Das sind die „ersten neun“ – die Demophase. Unternehmenssoftware läuft aber nicht mit einer Zuverlässigkeit von nur neun Prozent. Sie benötigt 99.9 % (drei Neunen) oder 99.99 % Zuverlässigkeit.  

Die Rechnung ist ernüchternd. Der Sprung von 90 % auf 99 % erfordert genauso viel Arbeit wie die ersten 90 %. In einem Startup entspricht das einer Beta-Version. In einem Unternehmen ist es ein fehlerhaftes Produkt. Diese fehlenden 10 % sind keine Fehlertoleranz; sie entscheiden darüber, ob es ein nützliches Werkzeug oder ein Risiko darstellt.  

Raten vs. Berechnen  

Um zu verstehen, warum KI kein Allheilmittel ist, müssen wir uns die Grundlagen ansehen.  

Generative KI arbeitet probabilistisch. Sie rät. Sie sagt das nächste wahrscheinliche Wort anhand von Mustern voraus. Sie ist „unscharf“. Unternehmenssoftware hingegen ist deterministisch. Sie berechnet. Eingabe A muss immer zu Ausgabe B führen. Es gibt keine „wahrscheinlich“ korrekten Finanzberichte oder Zugriffskontrollen. Sie sind entweder richtig oder falsch.  

Wenn Sie unprogrammierten KI-Code in eine komplexe Unternehmensinfrastruktur einbringen – die den Bestimmungen von DORA, DSGVO und HIPAA unterliegt –, führen Sie quasi ein Glücksspiel in ein System ein, das absolute Sicherheit erfordert. „Ausprobieren und schauen“ ist keine Strategie, wenn es um Patientendaten oder Banktransaktionen geht.  

Low-Code als Chassis  

Die Zukunft liegt nicht in KI oder Stabilität. Sie liegt in der Architektur, die beides vereint.  

Hier kommen Low-Code-Plattformen wie zum Einsatz. Mendix Hören Sie auf, nur Produktivitätswerkzeuge zu sein, und werden Sie zu architektonischen Leitplanken. Betrachten Sie KI als den Hochgeschwindigkeitsmotor und Low-Code als das Chassis, die Lenkung und das Bremssystem.  

Dieser Ansatz löst das Komplexitätsproblem auf zwei Ebenen:  

1. Abstraktion: Entwickler sollten keinen Doktortitel benötigen, um KI-Anwendungen zu erstellen. Low-Code abstrahiert die technische Infrastruktur. Sie müssen sich nicht mit Vektordatenbanken oder komplexen API-Integrationen herumschlagen; Sie verwenden standardisierte Drag-and-Drop-Konnektoren.  
2. Governance: Anstatt KI Rohcode schreiben zu lassen (der schwer zu debuggen ist), konfiguriert KI standardisierte, vorgetestete Module. Die Plattform gewährleistet Sicherheit. Sollte die KI ein riskantes Datenmuster vorschlagen, verhindern die Plattformbeschränkungen dessen Einsatz. 

Visuelle Entwicklung: Von der Blackbox zur Glassbox  

Ein zweites Risiko bei KI-generiertem Code ist die Unverständlichkeit. Wenn eine KI ein Skript generiert, das nur ein erfahrener Ingenieur entschlüsseln kann, entsteht ein Datensilo. Die relevanten Entscheidungsträger im Unternehmen, die das Fachgebiet tatsächlich verstehen, werden ausgeschlossen.  

Wir müssen „Shift Left“ anwenden – den Plan festlegen, bevor wir den Code schreiben. Vor der Entwicklung unterstützen KI-Agenten die Beteiligten dabei, klare Anforderungen zu formulieren und zu visualisieren. So wird sichergestellt, dass der „Entwurf“ von Menschen freigegeben wird, bevor die KI die Logik generiert. Low-Code-Modelle gehen noch einen Schritt weiter und visualisieren die Logik.  

Es verwandelt die „Black Box“ der KI-Generierung in eine „Glasbox“.  

• Abstimmung: Fachexperten und Architekten können sich das visuelle Modell ansehen und die Logik überprüfen. 
• Kontrolle: Wenn KI einen Arbeitsablauf beschleunigt, stellt die visuelle Darstellung der Plattform sicher, dass der Mensch die Kontrolle behält. Sie verstehen, warum das System funktioniert, nicht nur, dass es aktuell läuft.  

Fazit  

Karpathy hat Recht: Produktionsreife KI ist im Anmarsch. Aber so weit sind wir noch nicht.  

Unternehmen sollten aufhören zu fragen, wie schnell KI Code schreiben kann, und stattdessen fragen: Welche Architektur ermöglicht den sicheren Betrieb von KI? Die Antwort liegt in der Kombination der KI-Engine mit dem Low-Code-Framework. Wir erhalten die Geschwindigkeit und behalten gleichzeitig die Kontrolle.  

Bleiben Sie dran für Teil 2, in dem wir uns die praktischen Schritte zur Installation dieser Leitplanken ansehen. 

Kannst es kaum erwarten? Lade die Recherchen von Gartner® lernen:

• Warum Low-Code-Plattformen im Zeitalter der KI weiterhin unerlässlich sind
• Wie lässt sich KI-Innovation mit Unternehmensführung in Einklang bringen?