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Microsoft hat mit seinem AI Builder eine Lösung auf die Beine gestellt, die Power Apps, Power Automate, Generative AI und Machine Learning zusammenbringt. Doch damit ist der Softwareriese aus Redmond nicht allein: Diverse Unternehmen reichern ihre Low-Code-, No-Code- oder RPA (Robotic Process Automation) -Plattformen mit generativen KI-Funktionen an.
Entwickeln mit GenAI: 7 Plattformen
Im Folgenden haben wir sieben aktuelle Lösungen aus diesem Bereich für Sie zusammengestellt, die entsprechend erweitert respektive ausgestattet wurden.
Das Collaboration-Startup Airtable hatte Anfang 2023 ein nicht näher spezifiziertes KI-Feature für seine Plattform angekündigt. Inzwischen steht dieses den Kunden im Rahmen eines Beta-Programms zur Verfügung. Laut Airtable versetzen die GenAI-Funktionen die Anwender in die Lage, "KI in eine breite Palette von Geschäftsprozessen und Marketing-Kampagnen einzubetten". Beispielhaft führt der Anbieter an:
Product Roadmaps,
Kunden-Feedback und
Content-Produktion.
Ermöglicht werden die Features derzeit durch die grundlegenden Large Language Models (LLMs) von Open AI. Künftig verspricht Airtable seinen Kunden, aus verschiedenen Modellen das auswählen zu können, das am besten zu ihren Bedürfnissen passt.
Die Prozessautomatisierungsplattform von Appian soll Usern eine einheitliche Low-Code-Erfahrung bieten. Mit Version 23.2 halten laut Hersteller dreierlei KI-Fähigkeiten Einzug:
Dokumentenklassifizierung,
Dokumentenextraktion und
E-Mail-Klassifizierung.
Erstgenanntes Feature ermöglicht den Kunden, Dokumente automatisch zu klassifizieren und weiterzuleiten. Die KI-Extraktionsfunktion zieht automatisiert wichtige Informationen aus strukturierten Dokumenten. Die E-Mail-Klassifizierung verspricht Anwendern ein benutzerdefiniertes ML-Modell, das E-Mails auf Grundlage geschäftsspezifischer Beziehungen klassifiziert und entsprechend weiterleitet. Mit dem nächsten Release Version 23.3 (geplant für August 2023) verspricht Appian zudem einen GenAI-Chatbot für die Formulargestaltung und Prozessmodellierung.
Im Mai 2023 kündigte Creatio an, einen ChatGPT-Konnektor in seine Low-Code-Plattform Creatio Atlas und seine CRM-Produkte zu integrieren. Dieser ergänzt nun die bereits in die Lösung integrierten, prädiktiven ML-Modelle. Der ChatGPT-Konnektor nutzt die API von GPT 3.5 und unterstützt zahlreiche Use Cases - beispielsweise:
Wissensdatenbanken,
Content Creation,
Textübersetzungen,
E-Mail-Generierung oder
Personal Assistants.
Mendix offeriert im Rahmen seiner Low-Code-Entwicklungsplattform auch KI-gestütztes Development (AI-assisted Development, AIAD). Das heißt bei dem Anbieter auch "Mendix Assist" und besteht im Wesentlichen aus zwei Bots, die als Entwicklungsassistenten zum Einsatz kommen können:
MxAssist Logic Bot unterstützt Nutzerinnen und Nutzer dabei, die Anwendungslogik (Microflows) zu modellieren und zu konfigurieren.
MxAssist Performance Bot soll dabei helfen, die App-Performance zu optimieren, indem er das Projektmodell mit Development Best Practices von Mendix abgleicht.
Mit seinem AI Mentor System integriert Low-Code-Spezialist OutSystems eine ganze Reihe von Generative-AI-Funktionen in seine Plattform:
AI Code Mentor verspricht Unterstützung für Entwickler bei repetitiven Tasks.
AI Architecture Mentor soll gewährleisten, dass der Code allen Architekturstandards gerecht wird.
AI Security Mentor soll den Code kontinuierlich auf mögliche Schachstellen überprüfen.
AI Performance Mentor verspricht optimale Performance und Skalierung.
AI Maintanability Mentor soll technische Schulden reduzieren, indem er das gesamte App-Portfolio nach entsprechenden Optimierungsmöglichkeiten scannt.
OutSystems bietet darüber hinaus auch einen ChatGPT-Konnektor für Azure an, der sich beispielsweise für Code-Autovervollständigung oder Embeddings nutzen lässt. OutSystems selbst sieht den ChatGPT-Konnektor vor allem für Anwendungsfälle wie personalisierte Empfehlungen, virtuelle Assistenten oder die Zusammenfassung komplexer Dokumente.
Die Low-Code-Plattform von Pega umfasst Pega KI und Pega GenAI. Ersteres umfasst KI-Funktionen, die das Decision Making in Echtzeit unterstützen sollen - beispielsweise in Form von:
Event Monitoring,
Process Mining und
natürlichsprachlicher Datenverarbeitung.
Pega GenAI bietet hingegen KI-generierte Low-Code-Entwicklung (unter anderem) inklusive:
KI-gestützter Integration in Backend-Systeme,
automatisch generierter Testdaten,
dialogorientierten Empfehlungen für Entwickler,
individuellen Visualisierungen und
diversen Plugins für verschiedene Generative-AI-Modelle.
UiPath setzt schon seit Jahren auf Machine Learning und gehört neben Blue Prism und Automation Anywhere zu den "Big Three" im Bereich Robotic Process Automation.
Mit seinem AI Center will das Unternehmen seine Kunden in die Lage versetzen, KI- und ML-Modelle für RPA-Zwecke zu trainieren, zu evaluieren und auszuliefern. Dazu können sowohl von UiPath vorgefertigte wie auch eigene Machine-Learning-Modelle genutzt werden. Zu den Anwendungsfällen gehören etwa:
Dokumentenanalysen,
Sprachanalysen,
Bildanalysen oder
tabellarische Datenanalysen.
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.