Generative KI macht es einfacher denn je, eigene Anwendungen zu entwickeln. Eine Idee wird innerhalb kurzer Zeit zum Prototyp – mit Benutzeroberfläche, Datenbank und vielleicht sogar Login. Gerade Fachbereiche können so Lösungen für Probleme schaffen, für die der zentralen IT bislang Zeit oder Ressourcen fehlten.

Doch sobald weitere Personen mit einer Anwendung arbeiten, echte Unternehmensdaten verarbeitet werden oder Geschäftsprozesse davon abhängen, reicht ein funktionierender Prototyp nicht mehr aus. Aus dem Experiment wird Software, die verlässlich betrieben werden muss.

Wenn Experimente produktiv werden

Dass Fachbereiche selbst Anwendungen entwickeln können, ist zunächst eine Chance. Dort sitzt häufig das beste Wissen über Prozesse, Anforderungen und alltägliche Probleme. Generative KI und Vibe Coding senken die technische Einstiegshürde und ermöglichen es, Ideen schnell auszuprobieren.

Die Grenze zur produktiven Software ist allerdings fliessend. Eine persönliche Arbeitshilfe kann schnell von einem ganzen Team genutzt werden. Spätestens dann stellen sich klassische Fragen der Softwareentwicklung: Wer darf auf welche Daten zugreifen? Wer ist für Wartung und Updates verantwortlich? Und wer übernimmt den Betrieb?

Eine professionell wirkende Oberfläche beantwortet diese Fragen nicht. Security, Datenschutz und Wartbarkeit bleiben relevant – unabhängig davon, ob der Code von Entwickler:innen geschrieben oder mit Unterstützung einer KI erzeugt wurde.

Dabei ist auch die Rolle der KI selbst wichtig. Eine mit KI entwickelte Anwendung ist nicht zwangsläufig ein KI-System. Ruft sie dagegen selbst ein Modell auf oder übermittelt Unternehmensdaten an einen externen KI-Dienst, entstehen zusätzliche Anforderungen an Governance, Datenschutz und möglicherweise Regulierung.

Klare Wege statt Verbote

Die Antwort kann kaum darin bestehen, Experimente zu verhindern oder jede kleine Arbeitshilfe durch einen umfangreichen Freigabeprozess zu schicken. Unternehmen brauchen stattdessen einen pragmatischen Weg vom Experiment in den regulären Betrieb.

Dazu gehören freigegebene Werkzeuge, klare Regeln für den Umgang mit Unternehmensdaten und Kriterien dafür, wann eine Anwendung professionell geprüft werden muss. Entscheidend ist, dass mit wachsender Bedeutung einer Anwendung auch klare Verantwortlichkeiten für Security, Wartung und Betrieb entstehen.

Fazit

Generative KI kann wertvolles Prozesswissen schneller in funktionierende Lösungen übersetzen. Professionelle Softwareentwicklung wird dadurch nicht überflüssig. Ihre Rolle verschiebt sich vielmehr: Sie hilft dabei, aus erfolgreichen Experimenten sichere und langfristig betreibbare Anwendungen zu machen.

Wenn Fachbereiche und Software Engineering diesen Übergang gemeinsam gestalten, kann aus einem schnellen Prototyp ein verlässliches Werkzeug werden.

Dieser Artikel basiert auf der September-Ausgabe unserer Kolumne „Schlicht und einfach“ im Magazin Inside IT. Der Originalbeitrag von Markus Schlichting, CEO von Karakun, wurde redaktionell überarbeitet und um die Perspektive auf den Übergang vom Prototyp zur produktiven Software ergänzt.

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