Low-Code, KI & Trends: Was KMU realistisch brauchen

Die Fachpresse meldet regelmäßig neue Durchbrüche. Low-Code-Plattformen sollen Entwicklungszeiten drastisch verkürzen. Künstliche Intelligenz automatisiert angeblich ganze Geschäftsprozesse. No-Code-Tools machen Entwickler überflüssig – so zumindest die Versprechen.

Für Geschäftsführer und IT-Verantwortliche in kleinen und mittleren Unternehmen entsteht daraus eine unbequeme Situation: Einerseits der Druck, technologisch nicht abgehängt zu werden. Andererseits die Unsicherheit, welche dieser Trends tatsächlich relevant sind – und welche nur Ressourcen binden, ohne echten Nutzen zu liefern.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob Low-Code oder KI grundsätzlich sinnvoll sind. Die Frage ist, ob sie zum konkreten Problem passen, das Sie lösen wollen.

Warum Technologietrends so viel Aufmerksamkeit bekommen

Hinter jedem Trend steht ein Geschäftsmodell. Anbieter von Low-Code-Plattformen, KI-Services und anderen Technologien investieren erheblich in Marketing. Analysten veröffentlichen Studien, die bestimmte Technologien als unverzichtbar darstellen. Medien greifen diese Themen auf, weil sie Aufmerksamkeit erzeugen.

Das ist nicht verwerflich – aber es verzerrt die Wahrnehmung. Was für ein Konzern mit eigener IT-Abteilung und sechsstelligen Budgets funktioniert, lässt sich nicht ohne Weiteres auf ein Unternehmen mit 50 Mitarbeitern übertragen.

Hinzu kommt: Viele Entscheidungsträger haben keine technische Ausbildung. Sie verlassen sich auf das, was sie lesen und hören. Wenn dort bestimmte Technologien als Lösung für praktisch jedes Problem präsentiert werden, entsteht ein verzerrtes Bild.

Typische Fehlannahmen bei Software-Trends im KMU-Umfeld

"Low-Code bedeutet: keine Entwickler mehr nötig"

Low-Code-Plattformen reduzieren den Programmieraufwand für bestimmte Anwendungsfälle. Sie ersetzen aber keine fundierte Konzeption. Wer ohne klare Anforderungen auf einer Low-Code-Plattform beginnt, baut schnell etwas zusammen – aber selten das Richtige.

Zudem stoßen diese Plattformen an Grenzen: bei komplexen Geschäftslogiken, bei Integrationen in bestehende Systeme, bei individuellen Sicherheitsanforderungen. Dann braucht es doch wieder klassische Entwicklung – oder teure Workarounds.

"KI löst unsere Datenprobleme"

Künstliche Intelligenz funktioniert nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Wenn Ihre Kundendaten in Excel-Tabellen verstreut sind, Ihre Prozesse nicht dokumentiert sind und Ihre historischen Daten Lücken haben, wird KI keine brauchbaren Ergebnisse liefern.

KI ist kein Werkzeug, um Ordnung zu schaffen. Sie setzt Ordnung voraus.

"Wer nicht auf Trends setzt, wird abgehängt"

Dieses Argument erzeugt Handlungsdruck – aber selten die richtige Handlung. Die meisten Unternehmen scheitern nicht daran, dass sie zu spät auf einen Trend aufgesprungen sind. Sie scheitern daran, dass sie operative Probleme nicht gelöst haben: unklare Prozesse, fehlende Daten, mangelnde Abstimmung zwischen Abteilungen.

Ein Unternehmen, das seine Kernprozesse im Griff hat, kann neue Technologien bewerten und gezielt einsetzen. Ein Unternehmen, das seinen Kernprozessen hinterherläuft, wird durch neue Technologie nicht schneller – sondern komplexer.

Wann Low-Code und KI für KMU sinnvoll sein können

Technologietrends sind nicht per se falsch. Sie sind dann nützlich, wenn sie auf ein klar definiertes Problem treffen und wenn die Voraussetzungen stimmen.

Realistische Einsatzszenarien für Low-Code

Low-Code eignet sich für:

• Interne Werkzeuge mit überschaubarer Komplexität, etwa ein Antragsformular oder ein einfaches Ticketsystem
• Prototypen, um eine Idee zu testen, bevor in eine vollwertige Entwicklung investiert wird
• Automatisierungen von Routineaufgaben, die keine tiefen Systemintegrationen erfordern

Low-Code eignet sich weniger für:

• Kerngeschäftsprozesse mit hoher Komplexität
• Anwendungen, die langfristig skalieren müssen
• Szenarien, in denen Unabhängigkeit vom Anbieter wichtig ist

Realistische Einsatzszenarien für KI

KI kann Mehrwert liefern bei:

• Klassifikation von Dokumenten, etwa Eingangsrechnungen oder Support-Anfragen
• Prognosen auf Basis historischer Daten, etwa Absatzplanung oder Wartungsintervalle
• Mustererkennung in großen Datenmengen, etwa zur Betrugserkennung

KI liefert selten Mehrwert bei:

• Entscheidungen, die Kontext und Urteilsvermögen erfordern
• Prozessen, für die keine ausreichenden Daten vorliegen
• Anwendungsfällen, bei denen die Fehlertoleranz gering ist

Die Gefahr von Hype-Entscheidungen

Hype-Entscheidungen entstehen, wenn die Technologie vor dem Problem steht. Das Muster ist erkennbar: Ein Geschäftsführer liest einen Artikel, besucht eine Messe oder hört von einem Wettbewerber, der angeblich erfolgreich auf eine neue Technologie setzt. Daraus entsteht der Impuls: "Das sollten wir auch machen."

Was folgt, ist oft ein Projekt ohne klare Zielsetzung. Die IT-Abteilung wird beauftragt, "etwas mit KI" oder "eine Low-Code-Lösung" zu evaluieren. Externe Dienstleister werden hinzugezogen, die naturgemäß an bestimmte Technologien gebunden sind. Am Ende steht ein System, das funktioniert – aber das eigentliche Problem nicht löst.

Die Kosten solcher Projekte sind nicht nur finanzieller Natur. Sie binden Aufmerksamkeit, die an anderer Stelle fehlt. Sie erzeugen Frustration bei den Beteiligten. Und sie verschieben die Auseinandersetzung mit den eigentlichen Fragen um Monate oder Jahre.

Wie KMU Technologieentscheidungen fundiert treffen

Eine fundierte Technologieentscheidung beginnt nicht mit der Technologie. Sie beginnt mit dem Problem.

Schritt 1: Problem präzise beschreiben

Was genau funktioniert nicht? Wo entstehen Reibungsverluste? Welche Prozesse dauern zu lange, sind fehleranfällig oder binden zu viele Ressourcen? Je konkreter die Problembeschreibung, desto besser lässt sich bewerten, ob eine bestimmte Technologie helfen kann.

Schritt 2: Voraussetzungen prüfen

Jede Technologie hat Voraussetzungen. KI braucht Daten. Low-Code braucht klar definierte Prozesse. Automatisierung braucht stabile Schnittstellen. Bevor eine Technologie evaluiert wird, sollten diese Voraussetzungen geprüft werden.

Schritt 3: Alternativen gegenüberstellen

Die Frage ist nie nur "Sollen wir KI einsetzen?", sondern "Welche Optionen haben wir, um dieses Problem zu lösen?" Manchmal ist die Antwort eine neue Software. Manchmal ist die Antwort ein überarbeiteter Prozess. Manchmal ist die Antwort, zwei bestehende Systeme besser zu verbinden.

Schritt 4: Unabhängig bewerten lassen

Wer einen Hammer verkauft, sieht überall Nägel. Dienstleister, die an bestimmte Technologien oder Plattformen gebunden sind, werden diese Technologien empfehlen. Eine unabhängige Bewertung – bevor Anbieter ins Spiel kommen – schützt vor Fehlentscheidungen.

Technologieoffenheit als Entscheidungsprinzip

Die beste Technologieentscheidung ist technologieoffen. Das bedeutet nicht, dass am Ende keine Technologie gewählt wird. Es bedeutet, dass die Entscheidung auf Basis der Anforderungen fällt – nicht auf Basis von Trends, Verkaufsargumenten oder Bauchgefühl.

Für KMU ist diese Haltung besonders wichtig. Die Ressourcen sind begrenzt. Jede Fehlentscheidung wiegt schwerer als in einem Konzern mit großen Budgets und redundanten Teams. Wer einmal auf die falsche Plattform setzt, bindet sich unter Umständen für Jahre.

Technologieoffenheit schützt davor. Sie stellt sicher, dass am Anfang die richtige Frage steht: Was brauchen wir wirklich?

Fazit

Low-Code und KI sind keine Allheilmittel. Sie sind Werkzeuge – und wie jedes Werkzeug nützen sie nur dann, wenn sie zum Problem passen. Für KMU liegt die eigentliche Arbeit nicht in der Technologiewahl, sondern in der Vorarbeit: Probleme verstehen, Anforderungen klären, Optionen abwägen.

Wer diese Arbeit macht, kann Trends nüchtern bewerten. Wer sie überspringt, trifft Entscheidungen auf Basis von Versprechen – und zahlt den Preis später.