Die Revolution der KI-App-Erstellung: Google Opal im Wettbewerbsvergleich der No-Code-Landschaft

Die Revolution der KI-App-Erstellung: Google Opal im Wettbewerbsvergleich der No-Code-Landschaft

Die Land­schaft der Soft­ware­ent­wick­lung durch­läuft eine tief­grei­fen­de Trans­for­ma­ti­on, ange­trie­ben durch das rasan­te Auf­kom­men von Künst­li­cher Intel­li­genz (KI) und die Popu­la­ri­tät von No-Code-Platt­for­men. Die­se Ent­wick­lung ermög­licht es immer mehr Men­schen, ihre Ideen in funk­tio­nie­ren­de Anwen­dun­gen umzu­set­zen, ohne tra­di­tio­nel­le Pro­gram­mier­kennt­nis­se zu besit­zen. Goog­le hat mit der Ein­füh­rung von Opal, einem expe­ri­men­tel­len No-Code KI-App-Buil­der, einen signi­fi­kan­ten Schritt in die­se Rich­tung gemacht und posi­tio­niert sich damit im Wett­be­werb um die Vor­herr­schaft im KI-Markt.

Google Opal: Ein Game Changer im No-Code Bereich

Goog­le Opal ist ein KI-Tool, das die Erstel­lung ein­fa­cher Anwen­dun­gen ohne Code ermög­licht. Der Ein­stieg in ein Opal-Ent­wick­lungs­pro­jekt erfolgt über eine ChatGPT-ähn­li­che Chat­bot-Ober­flä­che, bei der Benut­zer eine natür­lich­sprach­li­che Beschrei­bung der gewünsch­ten Auf­ga­ben ihrer Anwen­dung ein­ge­ben kön­nen. Zusätz­lich kön­nen wei­te­re benö­tig­te Daten bereit­ge­stellt und exter­ne Tools ange­bun­den wer­den. Der Dienst nutzt die­se Infor­ma­tio­nen, um auto­ma­tisch eine ein­fa­che Anwen­dung zu gene­rie­ren. Sobald die Soft­ware fer­tig ist, kann sie über einen Frei­ga­be­l­ink geteilt wer­den, ähn­lich wie bei Goog­le Docs.

Ein zen­tra­les Merk­mal von Opal ist der visu­el­le Edi­tor, der die Anwen­dung als eine Samm­lung von „Kar­ten“ auf einer vir­tu­el­len Lein­wand dar­stellt. Die­se Kar­ten beschrei­ben die Ein­ga­ben der Anwen­dung und steu­ern, wie die­se ver­ar­bei­tet wer­den. Es ist mög­lich, meh­re­re Daten­ver­ar­bei­tungs­schrit­te mit­ein­an­der zu ver­knüp­fen, bei­spiels­wei­se das Gene­rie­ren einer Pro­dukt­be­schrei­bung und anschlie­ßend die Erstel­lung eines Wer­be­vi­de­os basie­rend dar­auf. Nut­zer kön­nen die Aus­füh­rung die­ser Auf­ga­ben durch die Ein­ga­be natür­lich­sprach­li­cher Anwei­sun­gen im visu­el­len Edi­tor anpas­sen. Goog­le Pro­dukt­ma­na­ge­rin Elle Zadi­na erklärt, dass Opal die App-Beschrei­bung in einen mehr­stu­fi­gen Work­flow mit Ein­ga­ben, Gene­rie­rungs­schrit­ten und Aus­ga­be­schrit­ten umwan­delt und Benut­zer jeden Schritt ankli­cken kön­nen, um die Anwei­sun­gen direkt zu bear­bei­ten.

Opal basiert auf meh­re­ren inter­nen KI-Model­len von Goog­le, deren genaue Algo­rith­men jedoch nicht spe­zi­fi­ziert wur­den. Das Tool ist der­zeit in den USA über ein öffent­li­ches Beta-Pro­gramm in Goog­le Labs ver­füg­bar und bie­tet bereits über ein hal­bes Dut­zend vor­ge­fer­tig­ter Anwen­dun­gen für sowohl pri­va­te als auch geschäft­li­che Anwen­dungs­fäl­le, wie die Ent­wick­lung von Video­spie­len oder die Gene­rie­rung von Mar­ke­ting­ma­te­ria­li­en.

Die strategische Bedeutung von Google Opal

Die Ein­füh­rung von Opal ist ein kla­rer Aus­druck von Goo­gles Stra­te­gie, KI-gesteu­er­te Soft­ware­er­stel­lung zu demo­kra­ti­sie­ren und einem brei­te­ren, nicht-tech­ni­schen Publi­kum zugäng­lich zu machen. Dies steht im Ein­klang mit dem Trend des „Vibe-Codings“, bei dem Nut­zer sich dar­auf kon­zen­trie­ren, was sie bau­en wol­len, anstatt wie sie es bau­en sol­len, wobei die KI die tech­ni­sche Arbeit über­nimmt. Opal zielt dar­auf ab, die Bar­rie­ren für die App-Ent­wick­lung zu sen­ken und ein schnel­le­res Pro­to­ty­p­ing von Ideen und Work­flow-Auto­ma­ti­sie­run­gen zu ermög­li­chen.

Goo­gles Schritt mit Opal ist auch eine stra­te­gi­sche Ant­wort auf den inten­si­vie­ren­den Wett­be­werb im KI-Anwen­dungs­ent­wick­lungs­be­reich. Unter­neh­men wie Micro­soft mit Copi­lot und Ope­nAI mit sei­nem Code Inter­pre­ter und Ent­wick­ler-APIs haben in die­sem Bereich bereits Maß­stä­be gesetzt. Goog­le, das unter Druck steht, prak­ti­sche Anwen­dun­gen für sei­ne Gemi­ni-Model­le zu zei­gen, könn­te Opal als Pro­of-of-Con­cept für brei­te­re Anwen­dun­gen in Bil­dung, Inhalts­er­stel­lung und Pro­to­ty­p­ing nut­zen. Der visu­el­le Edi­tor ergänzt zudem Goo­gles lang­fris­ti­ge Inves­ti­tio­nen in gene­ra­ti­ve UX, wie sie in Bard und der Search Gene­ra­ti­ve Expe­ri­ence zu sehen sind.

Wettbewerb im KI-App-Builder-Markt: Wer sind die Spieler?

Der Markt für KI-App-Buil­der ist dyna­misch und wächst rasant, mit fast 1.800 neu­en KI-Anwen­dun­gen, die allein im letz­ten Jahr ein­ge­führt wur­den, was die Gesamt­zahl auf 6.960 welt­weit ver­füg­ba­re KI-Apps erhöht hat. Die­ser Markt wur­de 2023 auf 21,0 Mil­li­ar­den US-Dol­lar geschätzt und soll bis 2032 vor­aus­sicht­lich 70,0 Mil­li­ar­den US-Dol­lar errei­chen, mit einem robus­ten Wachs­tum, das durch den zuneh­men­den Bedarf an Auto­ma­ti­sie­rung und intel­li­gen­ten Lösun­gen ange­trie­ben wird.

No-Code-Plattformen und KI-Integration

Neben Goog­le Opal gibt es eine Rei­he wei­te­rer pro­mi­nen­ter No-Code-Platt­for­men, die KI-Funk­tio­nen inte­grie­ren:

  • Bubble: Die­se Platt­form ist auf ska­lier­ba­re Web- und nati­ve mobi­le Anwen­dun­gen ohne Code aus­ge­legt und ermög­licht die Ver­bin­dung zu leis­tungs­star­ken KI-Model­len wie Ope­nAI und Anthro­pic. Bubble bie­tet einen visu­el­len Edi­tor, der durch KI unter­stützt wird, um Ideen schnell in ska­lier­ba­re Apps zu ver­wan­deln.
  • Micro­soft Power Apps: Ermög­licht die Erstel­lung und Bear­bei­tung von Anwen­dun­gen mit KI. Micro­soft inte­griert Copi­lot aggres­siv in sei­ne Office Suite, Git­Hub und Azu­re.
  • Softr: Bekannt für sei­ne Benut­zer­freund­lich­keit und Geschwin­dig­keit bei der Erstel­lung von Apps.
  • Air­ta­ble Cobuil­der: Spe­zia­li­siert auf Daten­an­sich­ten mit KI-Unter­stüt­zung.
  • Crea­te: Ermög­licht die App-Erstel­lung mit einem ein­zi­gen Prompt und unter­stützt die neu­es­ten KI-Model­le wie Clau­de 3.5 Son­net und GPT-4o.
  • Data­but­ton: Erlaubt die App-Erstel­lung mit einem KI-Agen­ten.
  • AppS­heet: Goo­gles bestehen­de No-Code-Platt­form, die bereits KI-Funk­tio­nen und die Inte­gra­ti­on mit Goog­le Cloud AI bie­tet. AppS­heet wur­de um Gemi­ni-Inte­gra­tio­nen erwei­tert, die es Nut­zern ermög­li­chen, App-Spe­zi­fi­ka­tio­nen per Text­ein­ga­be zu beschrei­ben und die Anwen­dung ent­spre­chend gene­rie­ren zu las­sen. AppS­heet kann auch mit benut­zer­de­fi­nier­ten Ver­tex AI-Agen­ten über Apps Script ver­bun­den wer­den, um kom­ple­xe Auf­ga­ben zu auto­ma­ti­sie­ren.
  • Replit: Eine Platt­form, die natür­li­che Sprach­prompts in funk­tio­nie­ren­de Soft­ware umwan­delt, ohne dass Code geschrie­ben wer­den muss, und eine schnel­le Ent­wick­lung und Bereit­stel­lung ermög­licht.

Low-Code-Entwicklung für KI-Prototyping

Low-Code-Platt­for­men bie­ten einen Mit­tel­weg zwi­schen tra­di­tio­nel­ler Codie­rung und No-Code-Ansät­zen, indem sie visu­el­le Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen bereit­stel­len, aber auch die Erwei­te­rung der Funk­tio­na­li­tät durch benut­zer­de­fi­nier­ten Code bei Bedarf ermög­li­chen. Dies ist beson­ders vor­teil­haft für das Pro­to­ty­p­ing mit KI, da es die Ent­wick­lungs­zy­klen für KI-Model­le um über 90 % im Ver­gleich zu her­kömm­li­chen Metho­den ver­kür­zen kann.

  • Ver­tex AI Agent Buil­der: Die­se Platt­form von Goog­le Cloud ver­ein­facht die Erstel­lung von KI-Anwen­dun­gen, ins­be­son­de­re für „Retrie­val Aug­men­ted Gene­ra­ti­on“ (RAG) auf unstruk­tu­rier­ten Daten, durch eine Low-Code-Schnitt­stel­le. Es ermög­licht Nut­zern, Such‑, Chat‑, Emp­feh­lungs- und Agen­ten-Apps mit mini­ma­lem Code zu erstel­len. Ver­tex AI bie­tet auch AutoML für einen No-Code-Ansatz beim Trai­ning von ML-Model­len.
  • Apps­mith AI: Eine Open-Source-Low-Code-Platt­form, die die Erstel­lung und Bereit­stel­lung benut­zer­de­fi­nier­ter Geschäfts­an­wen­dun­gen ver­ein­facht, ein­schließ­lich KI-gestütz­ter Chat­bots und prä­dik­ti­ver Ana­ly­se­da­sh­boards. Es lässt sich naht­los mit gän­gi­gen LLMs wie Ope­nAI, Goog­le AI und Anthro­pic ver­bin­den.
  • Men­dix & Appian: Füh­ren­de Low-Code-Platt­for­men, die die schnel­le Ent­wick­lung und Bereit­stel­lung von Anwen­dun­gen auf Unter­neh­mens­ebe­ne ermög­li­chen und KI-Fähig­kei­ten inte­grie­ren.

Claude AI Apps und der direkte Vergleich

Anthro­pic hat mit Clau­de AI Apps eben­falls einen bedeu­ten­den Schritt in der KI-App-Ent­wick­lung gemacht. Claude’s Ver­si­on der „GPTs“ von Ope­nAI sind „Arti­facts“, die Clau­de direkt in sich aus­füh­ren kön­nen, wodurch Clau­de den Code schreibt, die App hos­tet und den Nut­zern den Zugriff über einen teil­ba­ren Link ermög­licht. Clau­de wird für sei­ne her­aus­ra­gen­den Fähig­kei­ten im Copy­wri­ting und sei­ne Fähig­keit, Apps und Prä­sen­ta­tio­nen direkt zu erstel­len, gelobt.

Im direk­ten Ver­gleich mit Goog­le AI Stu­dio, das Zugriff auf die Gemi­ni-Model­le bie­tet und intel­li­gen­te Codie­rungs­as­sis­ten­ten umfasst, kon­zen­triert sich Clau­de AI auf die Fähig­keit, über Arti­facts eigen­stän­di­ge, teil­ba­re KI-Anwen­dun­gen zu erstel­len. Bei­de Unter­neh­men inten­si­vie­ren den Wett­be­werb im Bereich der prompt-basier­ten und visu­el­len KI-App-Buil­der.

Alternativen zu n8n im Kontext von KI-Workflows

n8n ist ein bekann­tes Open-Source-Tool für die Work­flow-Auto­ma­ti­sie­rung, das es Nut­zern ermög­licht, Anwen­dun­gen zu ver­bin­den und Pro­zes­se ohne umfang­rei­che Codie­rung zu auto­ma­ti­sie­ren. Es bie­tet einen visu­el­len Work­flow-Edi­tor und eine brei­te Palet­te an Inte­gra­tio­nen. Da n8n jedoch eine gewis­se tech­ni­sche Exper­ti­se erfor­dert, gibt es Alter­na­ti­ven, die sich zuneh­mend auf KI-gesteu­er­te Auto­ma­ti­sie­rung kon­zen­trie­ren:

  • Zapier: Bleibt ein Gold­stan­dard für ein­fa­che Auto­ma­ti­sie­rung mit einer rie­si­gen Inte­gra­ti­ons­land­schaft und KI-gestütz­ten Work­flow-Vor­schlä­gen.
  • Make (ehe­mals Inte­gro­mat): Ein visu­el­les No-Code-Auto­ma­ti­sie­rungs­tool, das eine detail­lier­te Kon­trol­le über Work­flows mit einer Drag-and-Drop-Ober­flä­che bie­tet und sich für kom­ple­xe Sze­na­ri­en eig­net.
  • Latenode: Eine auf­stre­ben­de Auto­ma­ti­sie­rungs­platt­form, die No-Code- und Low-Code-Funk­tio­nen mit KI-gesteu­er­ten Funk­tio­nen ver­bin­det. Es bie­tet einen KI-Copi­lo­ten für die Work­flow-Erstel­lung und unter­stützt benut­zer­de­fi­nier­te Java­Script-Inte­gra­ti­on. Latenode ermög­licht auch die Orches­trie­rung von KI-gesteu­er­ten Work­flows mit Goog­le Ver­tex AI für Vor­her­sa­gen und benut­zer­de­fi­nier­ter Logik.
  • Micro­soft Power Auto­ma­te: Eine Alter­na­ti­ve, die KI-Aut­ho­ring mit einem visu­el­len Buil­der bie­tet und die Nut­zung von KI in jeder Pha­se der Work­flow-Auto­ma­ti­sie­rung ermög­licht.
  • Lle­vera­ge: Ein KI-nati­ves Tool, das als Pio­nier in der Work­flow-Auto­ma­ti­sie­rung gilt.
  • GPTBots.ai Enter­pri­se AI Agent: Eine Top-Alter­na­ti­ve zu n8n, die fort­schritt­li­che KI-Lösun­gen für Unter­neh­men zur Imple­men­tie­rung von KI-Agen­ten in ver­schie­de­nen Berei­chen bie­tet, ein­schließ­lich Kun­den­sup­port und Daten­ana­ly­se.

Die zuneh­men­de Inte­gra­ti­on von KI in die­se Platt­for­men zeigt einen kla­ren Trend: Work­flow-Auto­ma­ti­sie­rung wird intel­li­gen­ter und zugäng­li­cher, indem KI kom­ple­xe Auf­ga­ben über­nimmt und die Ent­wick­lung von Auto­ma­ti­sie­run­gen ver­ein­facht.

Fazit

Der Markt für KI-gesteu­er­te App-Buil­der und No-Code-/Low-Code-Platt­for­men erlebt ein explo­si­ves Wachs­tum, das die Soft­ware­ent­wick­lung grund­le­gend ver­än­dert. Goo­gles Ein­füh­rung von Opal ist ein stra­te­gi­scher Schach­zug, um eine füh­ren­de Posi­ti­on in die­sem wett­be­werbs­in­ten­si­ven Umfeld zu eta­blie­ren. Opal, mit sei­ner natür­lich­sprach­li­chen Schnitt­stel­le und dem visu­el­len Work­flow-Edi­tor, zielt dar­auf ab, die App-Erstel­lung für ein brei­tes Publi­kum zu demo­kra­ti­sie­ren und das Pro­to­ty­p­ing erheb­lich zu beschleu­ni­gen.

Die Kon­kur­renz ist jedoch stark, mit eta­blier­ten Play­ern wie Bubble und Micro­soft Power Apps sowie auf­stre­ben­den Inno­va­tio­nen von Anthro­pic mit Clau­de AI Apps. Gleich­zei­tig ent­wi­ckeln sich Work­flow-Auto­ma­ti­sie­rungs­tools wie Zapier, Make und Latenode wei­ter, indem sie tief­grei­fen­de KI-Inte­gra­tio­nen anbie­ten, die über ein­fa­che Auto­ma­ti­sie­run­gen hin­aus­ge­hen.

Die Syn­er­gie zwi­schen No-Code/­Low-Code-Ansät­zen und Künst­li­cher Intel­li­genz ermög­licht es Unter­neh­men und Ein­zel­per­so­nen glei­cher­ma­ßen, intel­li­gen­te Anwen­dun­gen schnel­ler und kos­ten­güns­ti­ger zu ent­wi­ckeln. Die Zukunft der App-Erstel­lung wird zuneh­mend durch intui­ti­ve, KI-gesteu­er­te Platt­for­men bestimmt, die die Inno­va­ti­ons­ge­schwin­dig­keit in allen Bran­chen vor­an­trei­ben.

Weiterführende Quellen

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