Obwohl Low-Code- und No-Code-Plattformen oft zusammen genannt werden, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und richten sich an unterschiedliche Nutzer. Die Unterschiede zu kennen ist für die Wahl des richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe entscheidend.

Low-Code-Plattformen werden meist für Entwickler konzipiert. Ihr Hauptzweck ist es, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, indem sie eine höhere Abstraktionsebene als herkömmliche Programmiersprachen bieten. Sie bieten zwar umfangreiche visuelle Tools, gehen aber davon aus, dass Entwickler die Möglichkeiten der Plattform mit benutzerdefinierten Skripten, API-Integrationen und komplexer Logik erweitern müssen, um die ultimative Kontrolle über die entstehenden Anwendung zu erhalten.

No-Code-Plattformen richten sich in der Regel an geschäftliche Nutzer, Citizen Developer (manchmal auch als Vibe Coder bezeichnet) und nicht-technische Mitarbeiter, die zwar ein gutes Verständnis von Geschäftsprozesse haben, aber möglicherweise keine formalen Programmierkenntnisse haben. Diese Plattformen sind vollständig deklarativ. Das bedeutet, dass Nutzer Anwendungen erstellen, indem sie über Menüs und visuelle Konfigurationen definieren, was die App tun soll – ganz ohne Code zu schreiben. Ein gutes Beispiel im Google Cloud-Ökosystem ist AppSheet. Damit können Nutzer leistungsstarke Anwendungen direkt aus Datenquellen wie Google Sheets erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Low-Code-Plattformen können in bestimmten Unternehmensszenarien hervorragende Ergebnisse erzielen, in denen Geschwindigkeit, Effizienz und Prozessautomatisierung die wichtigsten Faktoren sind.

• Interne Tools: Idelae Anwendungsfälle können das Erstellen von benutzerdefinierten Admin-Bereichen, Dateneingabeanwendungen und internen Dashboards sein, da hier die funktionalen Anforderungen oft standardisiert sind und die Bereitstellung schnell erfolgen muss.
• Prozessautomatisierung: Mehrstufige Geschäftsworkflows wie das Onboarding von Mitarbeitenden oder die Genehmigung von Spesenabrechnungen lassen sich schnell automatisieren, indem verschiedene Systeme und Dienste visuell miteinander verbunden werden.
• Schnelles Prototyping: Entwickler können funktionale, interaktive Prototypen erstellen, um Anwendungsideen und Aufrufabfolgen mit Stakeholdern zu validieren, bevor diese sich auf einen vollständigen, codeintensiven Entwicklungszyklus festlegen.

Trotz der Vorteile ist Low-Code nicht für jede Entwicklungsaufgabe die richtige Lösung. Es ist genauso wichtig, die Grenzen von KI zu kennen wie ihre Stärken.

• Hochkomplexe Anwendungen: Systeme, die ausgefeilte Algorithmen, einzigartige Low-Level-Leistungsoptimierungen oder unkonventionelle Computing-Architekturen erfordern, eignen sich möglicherweise besser für die traditionelle Programmierung mit hoher Kontrolle.
• Öffentliche Anwendungen in großem Umfang und mit hohem Anpassungsgrad: Für die Entwicklung einer Social-Media-Plattform für Verbraucher oder einer globalen E-Commerce-Website ist oft eine detaillierte Kontrolle über die verschiedenen Aspekte der Nutzererfahrung und der Infrastrukturskalierung erforderlich, was bei einer Low-Code-Plattform eventuell nicht gegeben ist.
• Umfangreiche, nicht standardmäßige Legacy-Integrationen: Low-Code eignet sich hervorragend für die Verbindung mit modernen APIs. Die Einbindung in proprietäre, nicht standardmäßige Legacy-Systemen ohne APIs kann jedoch komplexe, benutzerdefinierte Entwicklungsarbeit erfordern, die über den Umfang der Plattform hinausgeht.

Im Kontext von Google Cloud manifestieren sich Low-Code-Funktionen oft als leistungsstarke Einbindungs- und Automatisierungstools, die verschiedene Dienste miteinander verbinden und so die Produktivität der Entwickler steigern können.

Nehmen wir an, ein Unternehmen führt eine Kernanwendung in der Google Kubernetes Engine (GKE) oder in Cloud Run aus. Diese Anwendung muss möglicherweise mit verschiedenen anderen Systemen kommunizieren: einem CRM, einer lokalen Datenbank und einer API eines Drittanbieters. Anstatt pro Verbindung separate API-Clients und Datenumwandlungslogiken manuell zu programmieren, zu testen und zu verwalten, können Entwickler eine Low-Code-Integrationsplattform verwenden.

Mit einem Tool wie Application Integration von Google Cloud können Entwickler solche Workflows visuell darstellen. Sie können vordefinierte Integration Connectors verwenden, um ihre GKE- oder Cloud Run-Dienste sicher mit anderen Anwendungen zu verknüpfen, Datentransformationen mit einer Drag-and-drop-Oberfläche zu definieren und eine triggerbasierte Logik einzurichten. So wird die sich wiederholende Integrationsarbeit ausgelagert, sodass sich die Entwickler auf die interne Geschäftslogik ihrer primären Anwendung konzentrieren und gleichzeitig ein verwaltetes, skalierbares Integrations-Backbone nutzen können.

Es kann hilfreich sein, Low-Code-Plattformen und KI-basierte Programmierassistenten nicht als separate Wege, sondern als sich ergänzende Kräfte zu betrachten, die zusammen das Tempo der Entwicklung erhöhen. Während eine Low-Code-Plattform die Notwendigkeit abstrahiert, Code für die Struktur und Benutzeroberfläche der Anwendung zu schreiben, beschleunigt ein Coding-Assistent die Erstellung des spezifischen, hochwertigen Codes, der erforderlich ist, um die Anwendung einzigartig zu machen.

Der größte Vorteil einer Low-Code-Plattform für professionelle Entwickler ist die Möglichkeit, benutzerdefinierten Code für individuelle Logik, Einbindungen oder Datentransformationen einzuschleusen. Genau hier bietet ein Coding-Assistent wie Gemini Code Assist einen erheblichen Mehrwert. Er kann in wenigen Augenblicken die erforderlichen benutzerdefinierten Skripts generieren, sodass ein potenzieller Engpass in der Entwicklung zu einem kleinen Zwischenschritt wird.

Wenn beispielsweise eine Low-Code-Anwendung in eine Drittanbieter-API eingebunden werden muss, für die es keinen vorgefertigten Connector gibt, muss der Entwickler den Einbindungscode selbst schreiben. Gemini Code Assist kann den Boilerplate-Code generieren, um die HTTP-Anfrage zu stellen, die JSON-Antwort zu parsen und Authentifizierungs-Header zu verarbeiten. So dauert eine Aufgabe, die sonst Stunden in Anspruch nehmen würde, nur noch wenige Minuten. Wenn eine komplexe Datentransformation erforderlich ist, die über die visuellen Angebote der Plattform hinausgeht, können Entwickler die Logik in natürlicher Sprache beschreiben und den Assistenten die spezifische Funktion schreiben lassen.