Die Rolle von KI in der Low‑Code‑Entwicklung
Statt wiederkehrenden Code zu schreiben, schlägt die KI passende Datenmodelle, Formulare und Validierungen vor. Ein Team aus dem Kundendienst berichtete, wie ein Beschwerde-Portal binnen eines Arbeitstages entstand – inklusive Rollenrechten und einfacher Berichte.
Die KI erkennt widersprüchliche Regeln, fehlende Felder und riskante Verknüpfungen, noch bevor Tester beteiligt sind. Dadurch sinken Nacharbeiten deutlich. Teilen Sie mit, welche Checks Ihnen die meiste Zeit sparen – wir sammeln Best Practices.
Anwender beschreiben Regeln in Alltagssprache, die KI erzeugt Abläufe, Ausnahmen und Benachrichtigungen. Ein Vertriebsleiter formulierte Rabattlogik in drei Sätzen; die Plattform setzte Genehmigungen, Limits und Protokollierung automatisch um.
Qualität, Governance und Sicherheit mit KI im Griff
Die KI klassifiziert Daten automatisch, schlägt Maskierungen vor und warnt vor riskanten Feldern. So bleiben sensible Informationen getrennt, verschlüsselt und auditierbar. Diskutieren Sie mit uns, welche Rollenmodelle in Ihrem Unternehmen funktionieren.
Qualität, Governance und Sicherheit mit KI im Griff
Jede KI-Empfehlung wird mit Begründungen, Quellen und Alternativen angezeigt. Entwickler sehen, warum ein Flow gewählt wurde und welche Risiken bestehen. Diese Transparenz stärkt Vertrauen und beschleunigt Freigaben im Lenkungsausschuss.
Fallgeschichte: Vom Papierformular zur App in zwei Wochen
Unleserliche Formulare, doppelte Eingaben und E‑Mails ohne eindeutige Zuständigkeit. Mitarbeitende waren frustriert, Kundinnen genervt. Das Projektteam suchte eine Lösung, die schnell liefert und trotzdem skalierbar bleibt.
Bessere UX durch KI: Von Wireframe zu Erlebnis
Aus bestehenden Apps lernt die KI Ihre Markenstile und schlägt passende Layouts, Abstände und Komponenten vor. So entsteht ein vertrautes Gefühl, auch wenn ein neues Team Modul für Modul entwickelt.
Bessere UX durch KI: Von Wireframe zu Erlebnis
Kontraste, Fokusreihenfolge, Tastaturnavigation und Alternativtexte werden automatisch geprüft und verbessert. Dadurch sinkt der Aufwand für Nachbesserungen erheblich, und mehr Menschen können Ihre Anwendungen problemlos nutzen.
Automatische Vorschläge können falsch sein. Pair‑Building, Testfälle und Reviews sind Pflicht. Führen Sie Abnahmechecklisten ein und messen Sie Fehlerraten, um die Qualität der KI‑Outputs objektiv zu bewerten und kontinuierlich zu verbessern.
Grenzen, Risiken und wie man sie klug adressiert
