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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, , Veranstaltung: Digital Business Management (B.A.), Sprache: Deutsch, Abstract: 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…mehr

Produktbeschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, , Veranstaltung: Digital Business Management (B.A.), Sprache: Deutsch, Abstract: 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.