Die Idee hinter Low-Code-Plattformen ist einfach: Prozesse sollen sich ohne tiefes Programmierwissen zusammenklicken lassen. Für viele Unternehmen war das ein wichtiger Schritt in Richtung Digitalisierung. Doch in der Praxis zeigt sich zunehmend ein anderes Bild.
Immer häufiger beobachten wir bei Kunden, dass Low-Code-Plattformen zwar noch eingesetzt werden, aber nicht mehr so, wie ursprünglich gedacht.
Wenn Low-Code plötzlich doch Code wird
Ein typischer Workflow beginnt weiterhin klassisch: Ein Trigger wird definiert, etwa wenn eine E-Mail eingeht oder ein Formular ausgefüllt wird. Doch anstatt die eigentliche Logik über visuelle Bausteine zusammenzustellen, wird diese heute oft direkt durch eine AI erzeugt. Das Ergebnis ist ein größerer Codeblock, der in die Plattform eingefügt wird. Anschließend wird das Resultat weitergeleitet oder gespeichert.
Die visuelle Modellierung spielt dabei kaum noch eine Rolle. Die eigentliche Logik entsteht außerhalb der Plattform und wird nur noch dort ausgeführt.
Der ursprüngliche Vorteil geht verloren
Low-Code-Plattformen wurden entwickelt, um Prozesse verständlich zu machen und Fachabteilungen unabhängig von Entwicklern zu unterstützen. Die Idee war, dass sich Abläufe transparent und nachvollziehbar modellieren lassen.
Wenn jedoch die zentrale Logik nicht mehr im Modell entsteht, sondern als Code eingefügt wird, verliert dieser Ansatz an Wirkung. Für Nicht-Entwickler werden die entscheidenden Teile eines Prozesses schwer nachvollziehbar. Änderungen erfolgen nicht mehr über die Oberfläche, sondern direkt im Code. Gleichzeitig entsteht ein Bruch zwischen dem, was die Plattform visuell zeigt, und dem, was tatsächlich ausgeführt wird. Damit geht ein wesentlicher Vorteil verloren: die Verständlichkeit.
Eine neue Realität: AI erzeugt die Logik
Diese Entwicklung ist kein Einzelfall, sondern ein klarer Trend. AI wird zunehmend zur Schnittstelle für die Erstellung von Softwarelogik. Anwender beschreiben, was passieren soll, und die AI erzeugt den passenden Code. Die Rolle der Plattform verändert sich dadurch grundlegend: Sie ist nicht mehr das Werkzeug zur Erstellung von Logik, sondern die Umgebung, in der diese Logik ausgeführt wird.
Wohin geht die Entwicklung?
Aus unserer Sicht bewegt sich Workflow-Automation in Richtung eines neuen Modells, das sich am besten als Kombination aus AI und Function as a Service beschreiben lässt. Dabei wird ein Prozess nicht mehr als starre Abfolge von Bausteinen definiert, sondern als Kette einzelner Funktionen verstanden. Diese Funktionen werden durch AI erzeugt und bei Bedarf ausgeführt. Die Plattform übernimmt dabei Aufgaben wie Skalierung, Ausführung und Integration in bestehende Systeme. Der klassische Workflow wird dadurch flexibler, aber auch technischer in seiner Grundlage.
Visualisierung bleibt – aber mit neuer Rolle
Visualisierung verschwindet in diesem Modell nicht, ihre Bedeutung verändert sich jedoch. Statt Prozesse zu erstellen, dient sie dazu, Prozesse zu erklären. Ein modernes System sollte in der Lage sein, den tatsächlichen Code so darzustellen, dass auch Anwender ohne Programmierkenntnisse verstehen können, was passiert. Der Datenfluss, die Transformationen und die Abhängigkeiten werden sichtbar gemacht, nicht als vereinfachtes Modell, sondern als verständliche Abbildung der Realität. Damit wird die Visualisierung zu einer Art Übersetzungsschicht zwischen Code und Anwender.
Interaktion statt Konfiguration
Auch die Art der Nutzung verändert sich. Anstatt Prozesse Schritt für Schritt zu konfigurieren, beschreiben Anwender ihre Anforderungen in natürlicher Sprache. Die AI setzt diese Beschreibung in Code um. Anschließend kann der Nutzer die visuelle Darstellung prüfen, Anpassungen vorschlagen und mit der AI weiter iterieren. Es entsteht ein dialogbasierter Ansatz, bei dem nicht mehr die Konfiguration im Vordergrund steht, sondern die Zusammenarbeit zwischen Mensch und System.
Welche Technologien spielen eine Rolle?
Wenn Code zur zentralen Grundlage wird, stellt sich zwangsläufig die Frage nach der passenden technologischen Basis. Wichtig ist vor allem, dass die gewählte Sprache gut durch AI unterstützt wird, ein breites Ökosystem bietet und sich sicher in isolierten Umgebungen ausführen lässt.
In der Praxis zeichnen sich mehrere Optionen ab. Python spielt eine große Rolle, insbesondere im Umfeld von AI und Datenverarbeitung. Node.js ist stark bei Integrationen und API-basierten Prozessen. Go wiederum bietet Vorteile bei Performance und beim Betrieb skalierbarer Services.
Welche Technologie sich durchsetzt, hängt weniger von der Plattform selbst ab, sondern stärker vom jeweiligen Anwendungsfall.
Ein fundamentaler Paradigmenwechsel
Die Veränderung lässt sich klar beschreiben: Früher wurden Prozesse visuell gebaut und die Logik ergab sich aus der Kombination vorgefertigter Module. Heute wird die Logik zunehmend durch AI erzeugt, während Plattformen diese lediglich ausführen. In Zukunft wird Code die zentrale Grundlage sein. Visualisierung hilft dabei, diesen Code verständlich zu machen, und AI wird zur wichtigsten Schnittstelle für Änderungen und Weiterentwicklung.
Fazit
Klassische Low-Code-Plattformen verschwinden nicht von heute auf morgen, ihre Rolle verändert sich jedoch deutlich. Die Zukunft gehört Plattformen, die AI nativ integrieren, Code als Grundlage akzeptieren und gleichzeitig eine verständliche Darstellung für Anwender ohne Programmierkenntnisse bieten. Gleichzeitig entwickeln sich diese Systeme in Richtung skalierbarer Ausführungsumgebungen, die stark an Function-as-a-Service-Konzepte erinnern.
Für Unternehmen bedeutet das, dass die Auswahl der richtigen Plattform nicht mehr nur eine Frage der Benutzerfreundlichkeit ist. Entscheidend ist, wie gut sich AI in die Erstellung und Weiterentwicklung von Prozessen integrieren lässt.
Wie sieht Ihre aktuelle Workflow-Automation aus?
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