In der heutigen digitalen Arbeitswelt haben sich Low-Code- und No-Code-Plattformen sowie KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge zu Schlüsseltechnologien entwickelt. Sie versprechen eine Demokratisierung der Softwareentwicklung, beschleunigte Innovationszyklen und die Einbindung von Fachabteilungen in den Entwicklungsprozess. Doch mit den neuen Freiheiten kommen auch neue Herausforderungen und Risiken – insbesondere im Hinblick auf IT-Sicherheit, Codequalität, Datenschutz und Unternehmensgovernance.
Um die Auswirkungen dieser Technologien differenziert zu verstehen, betrachten wir im Folgenden ihre konkreten Potenziale und Risiken in verschiedenen Anwendungsszenarien – angefangen bei der Low-Code/No-Code-Entwicklung über KI-gestützte Programmierung bis hin zu sicherheitsrelevanten Aspekten.
Low-Code und No-Code – Revolution oder Risiko?
Low-Code- und No-Code-Plattformen wie Microsoft Power Apps, OutSystems oder Bubble ermöglichen es, Anwendungen ohne klassische Programmierung per Drag-and-Drop zu erstellen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) profitieren davon, da digitale Prozesse, Automatisierungen und kundennahe Lösungen schnell und kostengünstig umgesetzt werden können – ganz ohne tiefes IT-Know-how.
Diese Flexibilität birgt jedoch Risiken. Oft entstehen Anwendungen außerhalb der IT-Kontrolle, was sogenannte Schatten-IT fördert. Ohne Sicherheitsprüfung oder klare Rollenverteilung drohen Datenschutzprobleme und Sicherheitslücken. Viele dieser Anwendungen sind zudem schlecht dokumentiert, schwer skalierbar und binden Unternehmen langfristig an bestimmte Plattformanbieter.
Um diese Risiken zu minimieren, sollten Unternehmen Low-Code/No-Code-Projekte strategisch angehen – idealerweise mit einem erfahrenen IT-Partner. So lässt sich das volle Potenzial dieser Technologien nutzen, ohne die Sicherheit und Zukunftsfähigkeit zu gefährden.
KI in der Softwareentwicklung: Produktivitätsschub mit Nebeneffekten
KI-gestützte Tools wie GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer oder die neuen Canva-Code-Funktionen versprechen Entwicklern und Unternehmen eine massive Produktivitätssteigerung. Codes werden automatisch vorgeschlagen, Standardaufgaben wie Formularvalidierung oder API-Integration lassen sich teilweise automatisieren.
| Chancen | Risiken | |
| Beschleunigung der Codierung und Reduktion monotoner Aufgaben | Fehleranfälligkeit: Studien zeigen, dass LLM-generierter Code in bis zu 40 % der Fälle Sicherheitslücken enthält | |
| Inspiration bei der Architektur oder neuen Frameworks | Prompt Injection & Halluzination: KIs erfinden Bibliotheken oder Code mit nicht existierenden Funktionen (z. B. Slopsquatting) | |
| Bessere Dokumentation durch automatische Codekommentare | Unüberwachter Einsatz führt zu schlechten Entwicklungsgewohnheiten | |
| Schnelleres Onboarding von Junior-Entwicklern | Rechtliche Unsicherheiten in Bezug auf Lizenzierung und Urheberrecht von KI-generiertem Code | |
| Gesteigerte Innovationskraft durch generative KI | Mangelnde Nachvollziehbarkeit und Auditing |
Es werden klare Richtlinien benötigt, wann und wie KI-Tools eingesetzt werden dürfen. Eine Qualitätssicherung durch erfahrene Entwickler bleibt zwingend notwendig.
Bedrohungslage: Schadcode und KI als Waffe
Mit der steigenden Fähigkeit von KI-Modellen, Programmcode zu generieren, nimmt auch die Gefahr zu, dass diese Technologien von Angreifern missbraucht werden. Insbesondere Large Language Models (LLMs) werden zunehmend dazu genutzt, schädlichen Code wie Exploits, Phishing-Kits oder sogar Ransomware automatisiert zu erzeugen. Die Zugänglichkeit solcher KI-basierten Tools erleichtert es auch technisch weniger versierten Personen, Cyberangriffe effizient umzusetzen.
Ein zentrales Risiko stellt die sogenannte „Prompt Injection“ dar: Dabei wird die Eingabelogik der KI gezielt manipuliert, um trotz eingebauter Sicherheitsfilter gefährlichen oder sensiblen Code zu erzeugen. Ebenso besorgniserregend ist die Bedrohung durch Datenvergiftung (Data Poisoning), bei der die Trainingsdaten eines Modells gezielt verändert werden, um systematisch Schwachstellen oder Sicherheitslücken im KI-generierten Code zu verankern.
Darüber hinaus entstehen neue Angriffsflächen durch die direkte Integration von LLMs in Webanwendungen oder digitale Geschäftsprozesse. Unternehmen, die solche KI-Technologien unkritisch oder ohne fundierte Sicherheitsprüfung einsetzen, setzen sich erhöhten Risiken aus – inklusive potenzieller Datenschutzverletzungen, Compliance-Verstößen oder Systemkompromittierungen.
Lassen Sie sich von uns beraten
Die Einbindung von KI in einer bestehenden IT-Infrastruktur kann komplex sein. Eine fundierte IT-Sicherheitsstrategie und die richtige Technologieauswahl sind entscheidend, um langfristig erfolgreich zu sein. Bellmatec bietet maßgeschneiderte Beratung und Unterstützung, um Ihre Systeme optimal auf Wachstum vorzubereiten. Kontaktieren Sie uns noch heute und profitieren Sie von unserer Expertise!
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Fazit: Chancen ja – aber nicht ohne Strategie
Low-Code, No-Code und KI-gestützte Entwicklungsmethoden bieten große Chancen: Sie beschleunigen Innovationen, reduzieren Kosten und öffnen neue Zielgruppen für die Digitalisierung. Doch ohne Governance, IT-Sicherheit und strategische Planung können diese Vorteile schnell in Risiken umschlagen.
Aus unserer Sicht braucht es:
- Klare Richtlinien für den Einsatz von KI-Tools
- Schulungen und Awareness bei Nutzern, wie Entwickler, Administratoren und Entscheider
- Regelmäßige Sicherheitschecks, Code-Reviews und Penetrationstests
- Eine technische Architektur, die No-Code-Elemente einbettet statt isoliert stehen lässt
- Frühzeitige IT-Begleitung bei Auswahl und Einführung von Low-Code-Plattformen
Durch verantwortungsvollen Umgang mit generativer KI lässt sich deren Potenzial im Rahmen der digitalen Transformation voll ausschöpfen, ohne die IT-Sicherheit aus dem Blick zu verlieren. Nur so gelingt die Balance zwischen Geschwindigkeit, Sicherheit und Zukunftsfähigkeit.
