Warum scheitern so viele Unternehmen an der Einführung von Citizen Development? In diesem Video erfährst du, warum Low-Code oft komplizierter ist als gedacht und wie du den Weg vom Chaos zur strukturierten Automatisierung meisterst. Marlon König erklärt praxisnah, welche Hürden wirklich im Weg stehen und wie man sie überwindet.

🚀 Was dich in diesem Video erwartet

Citizen Development verspricht, dass Fachabteilungen ihre Prozesse selbst automatisieren können. Doch die Realität sieht oft anders aus: Projekte bleiben stecken, Daten sind nicht zugänglich und die technische Hürde ist höher als versprochen. Wir schauen uns an, warum der Vergleich mit einem einfachen Möbelbausatz hinkt und warum die IT eher als Schreinermeister fungieren sollte, der die richtigen Rahmenbedingungen schafft.

📍 Die wichtigsten Themen im Überblick

📦 Die Schrank-Analogie: Warum Werkzeuge allein keine fertige Lösung garantieren.
🏗️ Das Fundament: Warum Datenzugriff und Berechtigungen oft das größte Hindernis sind.
👥 Die zwei Personas: Warum fachliche Planer und technische Umsetzer im Team arbeiten müssen.
🛠️ Low-Code ist immer noch Entwicklung: Warum Konzepte wie Trigger und Debugging beherrscht werden müssen.
📈 Skalierung: Wie Champions und Solution Hubs die IT langfristig entlasten können.

Erfahre, wie du ein Programm aufbaust, das aus einfachen Nutzern echte Maker macht und warum ein zentraler Datenort wie Microsoft Fabric oder Snowflake dabei unverzichtbar ist. Wir werfen zudem einen Blick auf die Zukunft von Copilot Studio und wie KI das Feld von Low-Code radikal verändert.

📍 Kapitel

0:00 Warum Citizen Development oft scheitert
3:15 Die Schrank-Analogie: Thomas und das Chaos
7:40 Der Baumarkt-Effekt bei Low-Code Tools
11:20 Vorstellung Marlon König und Praxiserfahrungen
14:50 Warum die klassische Delivery oft misslingt
18:30 Daten-Dschungel: SAP, Snowflake und Co.
22:15 Komplexität: Trigger, Debugging und ALM
26:40 Die zwei Personas: Planer vs. Umsetzer
31:00 Das neue Programm: Stufenmodell für Erfolg
35:20 Agentic Engineering und die Zukunft von KI
39:10 Die Bedeutung eines soliden Daten-Fundaments
43:45 Governance und der Aufbau eines Solution Hubs
47:10 Zusammenfassung und wichtigste Learnings
49:20 Q&A: Kosten, Dataverse und Copilot Studio

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