Die vorliegende Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Evaluation von Handlungsoptionen, die sich aus der Kombination von No-Code/Low-Code und generativen AI-Tools ergeben, mit besonderem Fokus auf die Transformation des Citizen Development. Generative KI, integriert in die Low-Code-/No-Code-Anwendungsentwicklung, bietet ein enormes Potenzial der steigenden Nachfrage nach Programmierern durch die veränderte Rolle von Citizen Developern, welche außerhalb der IT-Abteilung als Fachexperten tätig sind, zu begegnen. Die Revolution des Citizen Development unter dem Gesichtspunkt der Kombination der beiden Technologie-Welten ist bislang kaum erforscht. Es stellt sich die Frage, mit welchem Konzept sich das Zusammenspiel von No-Code/Low-Code und Generative-AI-Tools hinsichtlich einer Transformation des Citizen Development lohnt. Die Arbeit soll die vorhandene Forschungslücke schließen, indem ein optimales Konzept aus für die Forschungsfrage relevanten Plattformen ausgewählt wird, mit welchem das Citizen Development transformiert werden kann. Mithilfe einer Entscheidungsmatrix wird die Nutzwertanalyse als die angemessene Methode zur Evaluation der Konzepte ermittelt. Die Ergebnisse der Nutzwertanalyse zeigen, dass die Plattform SmapOne als führend betrachtet werden kann, gefolgt von Microsoft, OutSystems und Quickbase. Pega hingegen erzielt einen niedrigen Erfüllungsgrad. Die vorliegende Arbeit verdeutlicht zudem, dass das Zusammenspiel von GenAI und No-/Low-Code-Tools eine Transformation im Citizen Development bewirken kann. Trotz verstärkter positiver Effekte und Chancen zeigt sich, dass sich die Herausforderungen ebenso intensivieren und die Rolle qualifizierter Programmierer für einen Erfolg im Citizen Development entscheidend bleibt. Ein Blick in die Zukunft öffnet Türen für sich anschließende Forschungsrichtungen im dynamischen Umfeld der generativen KI und des Citizen Development.
Inhaltsverzeichnis
- Zusammenfassung
- Abstract
- Einleitung und Zielsetzung
- Ausgangslage
- Citizen Development
- Forschungsvorgehen
- Zielsetzung
- Erkenntnisqualitäten
- Struktur der Arbeit
- Theoretischer Rahmen
- Verwandte Studien
- Generative AI-Tools
- Begriffsklärung
- Technologien und Anwendungen
- No-Code- und Low-Code-Plattformen
- Bedeutung und Unterschiede
- Anwendungsbereiche
- Integration von No-Code/Low-Code und generativer KI
- Anwendungsmöglichkeiten für eine Integration
- Plattformen mit Kombination der Technologien
- Methodik
- Selektion der Methode
- Kompilation geeigneter Methoden
- Auswahl einer Methode mithilfe der Entscheidungsmatrix
- Design der Methode
- Selektion der Methode
- Bewertung der ausgewählten Konzepte
- Plattformreife und Funktionalität
- Effizienz und Wirtschaftlichkeit
- Sicherheit und Interoperabilität
- Kundenservice und Marktpräsenz
- Preise und Konditionen
- Ergebnisse der Evaluation
- Schlussfolgerung
- Fazit
- Methodenkritik
- Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit evaluiert Handlungsoptionen, die sich aus der Kombination von No-Code/Low-Code und generativen KI-Tools für die Transformation des Citizen Development ergeben. Das Hauptziel ist die Identifizierung eines optimalen Konzepts zur Transformation des Citizen Development unter Berücksichtigung der jeweiligen Plattformfähigkeiten. Die Arbeit untersucht die Forschungslücke bezüglich des Zusammenspiels beider Technologien und bewertet verschiedene Plattformen mithilfe einer Nutzwertanalyse.
- Transformation des Citizen Development durch No-Code/Low-Code und generative KI
- Evaluation verschiedener Plattformen zur Integration beider Technologien
- Anwendungsgebiete und Herausforderungen der Kombination
- Methodische Vorgehensweise zur Bewertung der Plattformen
- Zukünftige Forschungsrichtungen im Bereich Citizen Development und generative KI
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung und Zielsetzung: Diese Einleitung beschreibt die Ausgangslage, definiert Citizen Development und skizziert das Forschungsvorgehen inklusive Zielsetzung und der zu erreichenden Erkenntnisqualitäten. Die Struktur der gesamten Arbeit wird ebenfalls vorgestellt, um dem Leser einen klaren Überblick zu verschaffen und den roten Faden der Arbeit aufzuzeigen. Der Fokus liegt auf der Herausarbeitung der Problematik steigender Nachfrage nach Programmierern im Kontext des Citizen Development und der möglichen Lösung durch die Kombination von No-Code/Low-Code und generativer KI.
Theoretischer Rahmen: Dieses Kapitel legt den theoretischen Grundstein der Arbeit. Es beleuchtet verwandte Studien, analysiert generative AI-Tools (inkl. Begriffserklärung und Technologien), untersucht No-Code/Low-Code Plattformen (Bedeutung, Unterschiede und Anwendungsbereiche) und schließlich die Integration beider Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten. Es bietet eine umfassende Übersicht über den aktuellen Stand der Forschung und Technologie, um die spätere Evaluation zu fundieren. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der einzelnen Technologien und deren Potential für den Citizen Development Bereich.
Methodik: Hier wird die Auswahl der geeigneten Methode zur Evaluation der Plattformen detailliert beschrieben. Es erfolgt eine Kompilation verschiedener Methoden, gefolgt von einer Auswahl anhand einer Entscheidungsmatrix. Das gewählte Design der Methode, sprich die Nutzwertanalyse, wird genau erläutert, um die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der späteren Ergebnisse zu gewährleisten. Das Kapitel dient dem Leser zum Verständnis des methodischen Vorgehens und der wissenschaftlichen Fundierung der Arbeit.
Bewertung der ausgewählten Konzepte: In diesem Kapitel werden die ausgewählten Plattformen nach verschiedenen Kriterien bewertet. Die Kriterien umfassen Plattformreife und Funktionalität, Effizienz und Wirtschaftlichkeit, Sicherheit und Interoperabilität, Kundenservice und Marktpräsenz sowie Preise und Konditionen. Die Ergebnisse der Nutzwertanalyse werden präsentiert und interpretiert, um die Stärken und Schwächen der einzelnen Plattformen aufzuzeigen und eine Rangfolge zu erstellen. Der Fokus liegt auf einer objektiven und nachvollziehbaren Bewertung, um die Entscheidungsgrundlage für die Auswahl der optimalen Plattform zu schaffen.
Schlüsselwörter
Citizen Development, No-Code, Low-Code, Generative KI, Nutzwertanalyse, Plattform-Evaluation, Transformation, IT, Fachexperten, Softwareentwicklung.
Häufig gestellte Fragen zur Bachelorarbeit: Transformation des Citizen Development durch No-Code/Low-Code und generative KI
Was ist das Thema der Bachelorarbeit?
Die Bachelorarbeit evaluiert Handlungsoptionen, die sich aus der Kombination von No-Code/Low-Code und generativen KI-Tools für die Transformation des Citizen Development ergeben. Das Hauptziel ist die Identifizierung eines optimalen Konzepts zur Transformation des Citizen Development unter Berücksichtigung der jeweiligen Plattformfähigkeiten.
Welche Forschungslücke wird geschlossen?
Die Arbeit untersucht die Forschungslücke bezüglich des Zusammenspiels von No-Code/Low-Code und generativen KI-Tools im Kontext des Citizen Development und bewertet verschiedene Plattformen, die diese Kombination ermöglichen.
Welche Methoden wurden verwendet?
Die Arbeit verwendet eine Nutzwertanalyse zur Bewertung verschiedener Plattformen. Die Auswahl dieser Methode erfolgte nach einer Kompilation und Bewertung verschiedener Methoden mithilfe einer Entscheidungsmatrix.
Welche Kriterien wurden zur Bewertung der Plattformen herangezogen?
Die Bewertung der Plattformen erfolgte anhand folgender Kriterien: Plattformreife und Funktionalität, Effizienz und Wirtschaftlichkeit, Sicherheit und Interoperabilität, Kundenservice und Marktpräsenz sowie Preise und Konditionen.
Welche Technologien werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt No-Code-Plattformen, Low-Code-Plattformen und generative KI-Tools. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration und den Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologien im Bereich Citizen Development.
Was ist das Hauptziel der Arbeit?
Das Hauptziel ist die Identifizierung eines optimalen Konzepts zur Transformation des Citizen Development durch die Kombination von No-Code/Low-Code und generativer KI, unter Berücksichtigung der jeweiligen Plattformfähigkeiten.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit umfasst folgende Kapitel: Zusammenfassung, Abstract, Einleitung und Zielsetzung, Theoretischer Rahmen, Methodik, Bewertung der ausgewählten Konzepte und Schlussfolgerung. Jedes Kapitel beinhaltet spezifische Unterpunkte, wie im Inhaltsverzeichnis detailliert beschrieben.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Citizen Development, No-Code, Low-Code, Generative KI, Nutzwertanalyse, Plattform-Evaluation, Transformation, IT, Fachexperten, Softwareentwicklung.
Welche Ergebnisse werden präsentiert?
Die Arbeit präsentiert die Ergebnisse der Nutzwertanalyse, welche die Stärken und Schwächen der evaluierten Plattformen aufzeigt und eine Rangfolge erstellt. Diese Ergebnisse liefern eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Auswahl der optimalen Plattform.
Welche Schlussfolgerungen werden gezogen?
Die Schlussfolgerung beinhaltet ein Fazit, eine Methodenkritik und einen Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder im Bereich Citizen Development und generativer KI.
- Quote paper
- Franziska Asanger (Author), 2024, Evaluation von Handlungsoptionen für das Zusammentreffen von No-Code/Low-Code und generative AI-Tools mit Blick auf die Transformation des Citizen Development, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1442101
