Von Low-Code bis No-Code: Wie künstliche Intelligenz bald statt uns programmiert

Künstliche Intelligenz hält auch in der Softwareentwicklung Einzug. Immer mehr Aufgaben, die bisher Entwickler von Hand erledigt haben, werden durch intelligente Assistenzsysteme, automatisierte Code-Generierung und visuelle Programmierschnittstellen übernommen.

In diesem Artikel schauen wir uns Technologien wie Low-Code, No-Code und KI-gestütztes Programmieren genauer an. Wir zeigen konkrete Beispiele für diese Entwicklungen und geben einen Ausblick, wie KI die Arbeit von Software-Entwicklern in Zukunft grundlegend verändern könnte.

Low-Code: Visuelle Programmierung für jedermann

Low-Code-Plattformen ermöglichen es, einfache Softwareanwendungen und Prototypen durch visuelle Modellierung statt Codierung zu erstellen. Mithilfe grafischer Editoren können auch Anwender ohne Programmierkenntnisse Workflows, Datenmodelle, Benutzeroberflächen und Logik zusammenklicken.

Die visuellen Modelle werden im Hintergrund automatisch in lauffähigen Programmcode übersetzt. Dies acceleriert und vereinfacht viele Entwicklungsaufgaben.

Ein Beispiel: Ein Low-Code-Editor erlaubt es, Prozessabläufe als Flowchart zu modellieren, statt Java-Code zu schreiben. Benutzeroberflächen lassen sich durch Ziehen und Ablegen von UI-Elementen erstellen. Komplexe Technik wird durch Simples Drag & Drop beherrschbar.

Natürlich hat auch Low-Code Grenzen in Sachen Flexibilität und Performance. Doch für viele Routine-Aufgaben und Rapid-Prototyping eignet es sich hervorragend und beschleunigt die Softwareentwicklung enorm.

No-Code: Programmierung ohne Coden

No-Code treibt die visuelle Modellierung auf die Spitze: Hier entstehen komplette Anwendungen durch reine Konfiguration ohne jegliches Coding. Dies senkt die Eintrittshürde noch drastischer und ermöglicht es auch völligen Laien, eigene Apps und Workflows zu bauen.

Ein konkretes Beispiel: In Thunkable kann man Mobile Apps komplett visuell modellieren. Screens, Buttons, Listen und Logik werden spielend einfach per Drag&Drop platziert und konfiguriert. Ohne eine Codezeile tippen zu müssen entsteht so eine lauffähige App.

Auch wenn No-Code-Apps nicht ganz die Komplexität echter Programmierung erreichen, eröffnet der Ansatz völlig neuen Nutzergruppen die Tür zur Erstellung eigener digitaler Lösungen.

KI-Generierung von Programmcode

Künstliche Intelligenz treibt die Automatisierung der Programmierung nun auf ein neues Level: Statt Entwickler manuell Code schreiben zu lassen, kann KI zunehmend Software programmieren. Ein Vorreiter ist das Startup Anthropic mit seiner KI Claude.

Die Idee: Statt Code zu schreiben erklärt man der KI in natürlicher Sprache die gewünschte Funktionalität. Aus diesen Beschreibungen generiert Claude dann selbständig lauffähigen Programmcode – aktuell in Python, TypeScript und SQL. Komplexe Aufgaben werden damit auf wenige Sätze reduziert.

Ähnliche Ansätze verfolgen Startups wie Tabnine oder Copilot von GitHub. Letzteres assistiert mittels GPT-3 beim Programmieren, indem es Code-Fragmente automatisch vervollständigt. KI wird so vom Werkzeug zum Co-Entwickler.

Auch klassische Programmiersprachen öffnen sich für KI: Githubs Copilot lässt sich nicht nur in Javascript, sondern auch in Java, C++ und Go nutzen. Die Grenzen zwischen natürlicher Sprache und Code verschwimmen, Entwicklung wird konversationeller.

Vorteile von Low-Code, No-Code und KI

Diese Innovationen bei der Code-Erstellung haben große Vorteile:

• Höhere Entwicklungsgeschwindigkeit durch Automatisierung
• Demokratisierung durch niedrige Einstiegshürden
• Simpelheit und Convenience durch visuelle Modellierung
• Zeit- und Kosteneinsparungen durch weniger manuelle Codierung
• Transfer von Routineaufgaben an KI-Systeme

Langfristig könnten Technologien wie Low-Code und KI-generierter Code die Arbeit von Software-Entwicklern sogar überflüssig machen. Berufe, die heute noch komplexes Fachwissen erfordern, werden durch Automatisierung zur Commodity.

Zukunftsvision: KI als Haupt-Entwickler?

Wie sieht mittel- bis langfristig die Zukunft des Programmierens aus? Prognosen gehen dahin, dass KI bald den Großteil des Software-Codes autonom generieren kann. GitHub Copilot ist dabei nur ein Vorbote des Kommenden.

Bereits heute gibt es Forschungsprojekte wie AlphaCode von DeepMind, wo KI auf Basis von Code-Datenbanken und maschinellem Lernen eigene Programme für Anforderungen generieren kann, ohne menschliches Zutun. Die Qualität der KI-Software konkurriert bereits mit Entwickler-Code.

Mittelfristig könnten Entwickler daher immer mehr zu Lehrern und Trainern der KI werden. Statt selbst zu coden explizieren sie zunächst die Specs in natürlicher Sprache und liefern der KI Beispiele als Lerndaten. Auf Basis dessen generiert die KI dann eigenständig lauffähige Software.

Langfristig ist denkbar, dass menschliche Programmierer komplett obsolet werden. Auf Basis umfangreicher Code-Datenbanken könnten leistungsfähige KI bald jede gewünschte Funktionalität aus Requirements in natürlicher Sprache ableiten und in Software ummünzen. Die Zukunft des Programmierens könnte damit zunehmend künstlich und menschlich zugleich werden.

KI als Gamechanger für die Code-Erstellung

Ob Low-Code, No-Code oder KI-generierter Programmcode – neue Technologien werden die Softwareentwicklung in den kommenden Jahren massiv verändern. Programmieren wird radikal vereinfacht und einem breiteren Nutzerkreis zugänglich gemacht.

Die manuelle Codierung durch Experten verliert an Bedeutung, während maschinelle Assistenzsysteme immer mehr Aufgaben übernehmen. Damit könnte eine Demokratisierung und Evolution der Software-Erstellung einhergehen, die völlig neue Anwendungsszenarien ermöglicht.

Was ist der Vorteil von Low-Code und No-Code?

Visuelle Modellierung von Software ohne Programmierkenntnisse durch Drag & Drop. Ermöglicht schnelle App-Erstellung für alle.

Wie generiert KI heute bereits Code?

Durch Analyse großer Code-Datenbanken und maschinelles Lernen können KIs wie GitHub Copilot oder Anthropic Claude lauffähigen Code aus Text generieren.

Welche Zukunft hat das Programmieren durch KI?

Mittelfristig wird KI viel Handarbeit von Entwicklern übernehmen. Langfristig könnte KI den Großteil des Programmierens autonom erledigen.