No-Code, Low-Code und KI: Die Chance in der Systemmodernisierung - richtig genutzt

Der Markt: aus Nische wird Kerninfrastruktur

Die Größenordnung ist erheblich. Fortune Business Insights taxiert den Low-Code-Markt für 2026 auf rund 48,9 Milliarden US-Dollar, mit einer Projektion auf 376,9 Milliarden bis 2034 bei einer jährlichen Wachstumsrate von 29 Prozent (via ToolJet, Februar 2026). Gartner erwartet, dass über 75 Prozent der neuen Enterprise-Anwendungen 2026 auf Low- oder No-Code-Basis entstehen - nach unter 25 Prozent vor wenigen Jahren (via Evonsys).

Der Antrieb ist konkret: Laut einer bei Hostinger zusammengefassten Auswertung zählt die Modernisierung veralteter Software für 73 Prozent der Organisationen zu den Top-Prioritäten, und 42 Prozent nennen Legacy-Technologie als größte Innovationsbarriere - vor Budget (39 Prozent) und fehlenden Skills (36 Prozent). Der Charme von Low-Code liegt darin, bestehende Systeme inkrementell zu erweitern statt sie riskant komplett zu ersetzen - neue Funktionen auf vorhandener Infrastruktur, geringeres Risiko, schnellere Time-to-Value.

Die eigentliche Verschiebung 2026: KI verändert das Versprechen

Bisher lag der Wert von No-Code darin, den Code zu verstecken - über visuelle Baukästen und Drag-and-Drop. Der Wert von KI liegt darin, den Code zu schreiben. Ein vielzitierter Beobachter bringt es auf die Formel: "Wo der Wert von No-Code im Verstecken des Codes lag, liegt der Wert von KI im Schreiben des Codes" (George Wen, Medium). Modelle erzeugen aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache funktionierende Anwendungen, wodurch die Abstraktionsschicht, die No-Code so wertvoll machte, an Bedeutung verliert. Laut DEVOPSdigest geben einige Anbieter Drag-and-Drop bereits auf und generieren Anwendungen direkt aus einer funktionalen Beschreibung.

Das ist eine echte strategische Verschiebung, aber kein Freibrief. Die nüchterne Realität aus der Praxis: Viel KI-generierter Code erweist sich in echten Workflows als fragil oder schlicht fehlerhaft, wenn er ohne ausreichende Aufsicht eingesetzt wird (DEVOPSdigest). Ein häufiges Muster: Die Produktivität springt zunächst um das Zwei- bis Dreifache - und drei Monate später bricht beim Hinzufügen einer Funktion etwas an anderer Stelle (towardsdev, Juni 2026). Analysten erwarten zudem, dass ein erheblicher Teil der agentischen KI-Projekte - Gartner nennt über 40 Prozent - bis Ende 2027 wieder eingestellt wird, meist nicht wegen der Technik, sondern wegen fehlender Einbettung in Workflows und Kontrollen (via Medium/Enterprise Tooling Insights).

Warum Governance über Erfolg oder Scheitern entscheidet

Wenn plötzlich jede Fachabteilung per Gespräch mit einer KI Anwendungen bauen kann, explodiert die Menge an Software in der Organisation. Ohne Ordnung entsteht daraus Schatten-IT: nicht dokumentierte, ungeprüfte, schwer wartbare Insellösungen. Deshalb setzt sich der Begriff "governed citizen development" durch - befähigte Fachanwender, aber mit definierten Rollen, Freigabeprozessen, Sicherheitsrichtlinien und Audit-Fähigkeit.

Die Rollen der Profis verschwinden dabei nicht, sie verändern sich: weg vom Schreiben von Boilerplate, hin zum Beaufsichtigen von Agenten und zur Architektur von Systemen. Systemdesign, Datenflüsse, Governance und Tests werden wichtiger, nicht unwichtiger (George Wen, Medium). Wer diese Kompetenz nicht aufbaut, tauscht langsame manuelle Entwicklung gegen schnelle, aber unkontrollierte Codeproduktion - und damit ein Problem gegen ein größeres.

Unser Ansatz: Verbinden statt Zentralisieren

Aus unserer Praxis mit serverlosen Architekturen ergibt sich ein klarer Standpunkt. Die Chance von Low-Code und KI liegt nicht darin, eine weitere zentrale Plattform über die Organisation zu stülpen, sondern darin, saubere Bausteine über definierte Schnittstellen zu verbinden. Konkret heißt das:

Erstens: Legacy inkrementell ablösen. Bestehende Systeme über APIs anbinden und Stück für Stück modernisieren, statt einen riskanten Big-Bang-Ersatz zu wagen. So bleibt der Betrieb stabil, während sich die Architektur erneuert.

Zweitens: Geschwindigkeit mit Leitplanken. KI-gestützte und Low-Code-Entwicklung dort einsetzen, wo sie Tempo bringt - eingebettet in Freigaben, Tests, Sicherheits- und Compliance-Kontrollen. Geschwindigkeit ohne Aufsicht ist keine Effizienz, sondern aufgeschobene Wartung.

Drittens: Die richtige Werkzeugklasse für den richtigen Fall. No-Code für einfache, klar abgegrenzte Fachanwendungen. Low-Code, wo visuelle Modellierung und eigener Code sinnvoll zusammenspielen. KI-gestützte Entwicklung mit menschlicher Aufsicht für alles, was Substanz und Langlebigkeit braucht. Der Fehler ist, eine Klasse für alles zu verwenden.

Fazit

No-Code, Low-Code und KI sind eine reale Chance, gewachsene IT-Landschaften schneller und günstiger zu modernisieren - vorausgesetzt, man behandelt sie als das, was sie sind: mächtige Beschleuniger, die ohne Architektur und Governance ihr eigenes Chaos erzeugen. Der Unterschied zwischen einem Modernisierungserfolg und einem neuen Berg technischer Schulden liegt nicht im Werkzeug, sondern in der Disziplin, mit der es eingebettet wird. Genau dort setzen wir an.