Labore arbeiten unterschiedlich, Anforderungen ändern sich laufend, und nicht jede fachliche oder operative Besonderheit lässt sich sinnvoll in einem starren Standard abbilden.
Gleichzeitig verändern neue Technologien, insbesondere KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge, die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen der Softwareentwicklung. Code wird günstiger, Umsetzungen werden interaktiver, und auch kleinere, spezialisierte Use Cases können heute wirtschaftlich interessant werden. Für Labore ist das grundsätzlich eine gute Entwicklung. Individualisierung wird realistischer, bessere Preis-Leistung rückt in greifbare Nähe, und auch nischige Anwendungsfälle, die wegen ihrer Komplexität oder ihres geringen Volumens bislang kaum im Fokus der Digitalisierung standen, können sinnvoll adressiert werden.
Gerade deshalb wird es aber wichtiger, Erweiterung nicht mit Beliebigkeit zu verwechseln. Die entscheidende Frage ist nicht nur, ob sich etwas technisch schnell umsetzen lässt, sondern ob eine Erweiterung in eine komplexe Laborrealität dauerhaft sinnvoll eingebettet werden kann.
Was bleibt
Trotz neuer Werkzeuge und neuer Dynamik bleiben einige Grundprinzipien unverändert. Vor allem gilt weiterhin: Software ist immer auch Geschäftsprozess. Wer Laborsoftware erweitert, verändert nicht nur technische Funktionen, sondern greift in fachliche Abläufe, Verantwortlichkeiten und operative Routinen ein.
Dazu passt ein alter Grundsatz aus der Softwarewelt, der auch heute noch erstaunlich treffend ist: If you have no clue, add a switch or two. Gerade in komplexen Umgebungen wie Laboren entsteht schnell die Versuchung, unklare Prozesse mit zusätzlichen Optionen, Sonderregeln oder technischen Schaltern abzubilden. Das wirkt kurzfristig flexibel, führt langfristig aber oft zu unnötiger Komplexität. Deshalb bleibt die wichtigste Ausgangsfrage unverändert: Wie sollte der Ablauf idealerweise aussehen? Erst wenn diese Frage sauber beantwortet ist, lässt sich entscheiden, welche Form der Erweiterung wirklich sinnvoll ist.
Ebenso zentral bleiben saubere APIs, klar definierte Extension Points und eine klare Trennung zwischen stabilem Kernsystem und lokalen Erweiterungen. Erweiterbarkeit funktioniert nur dann nachhaltig, wenn klar geregelt ist, wer welche Prozesse verantwortet und wem bestimmte Erweiterungen oder Integrationen fachlich und technisch zugeordnet sind. Diese Governance-Frage ist kein Nebenthema, sondern zentral für Wartbarkeit und Betrieb.
Gerade robuste, skalierbare und dokumentierte Kernprozesse werden mit zunehmender Individualisierung sogar noch wichtiger. Je mehr lokale Spezifika unterstützt werden sollen, desto höher ist der Bedarf an stabilen Grundlagen und sauberer Nachvollziehbarkeit. Dokumentation ist dabei essenziell: nicht als formaler Zusatz, sondern als Voraussetzung dafür, dass Erweiterungen verstanden, gepflegt, geprüft und über Jahre hinweg sicher weiterentwickelt werden können.
Wichtig bleibt auch die Rolle von Business Analyst:innen oder vergleichbaren fachlich-technischen Übersetzerrollen. Nicht jede Sonderanforderung ist strategisch sinnvoll. Manche Besonderheiten sind tatsächlich differenzierend und schaffen echten Mehrwert. Andere sind historisch gewachsen, aus alten Workarounds entstanden oder organisatorisch bedingt. Hier braucht es weiterhin die Fähigkeit, sauber zu unterscheiden: Wo ist eine Sonderlogik sinnvoll, und wo wäre Vereinheitlichung wirtschaftlich sinnvoller?
Was ist neu
Neu ist vor allem, dass sich Erweiterungen heute wirtschaftlich und methodisch anders umsetzen lassen als noch vor wenigen Jahren. Spezifische Apps für Nischen-Use-Cases werden realistischer, weil Entwicklungskosten sinken und auch kleinere Anwendungsfälle wirtschaftlich tragfähig werden können. Das ist besonders interessant für Labore, in denen es häufig sehr spezifische Prozesse, Einsenderkonstellationen oder lokale Besonderheiten gibt, die bisher nur mit Workarounds oder manuellen Zwischenschritten abgebildet wurden.
Hinzu kommt, dass Code günstiger wird und stärkere Nutzerpersonalisierung mit geringeren Trainingskosten möglich wird. Wenn Systeme näher an realen Abläufen gestaltet werden können, steigt nicht nur die Akzeptanz, sondern oft auch die operative Effizienz. Individualisierung wird dadurch nicht automatisch zum Selbstzweck, aber sie wird deutlich zugänglicher als früher.
Gleichzeitig verschiebt sich der technische Standard. Schwer wartbare Custom Scripts gelten immer weniger als tragfähige Lösung. An ihre Stelle sollte echter Code mit echtem Qualitätsmanagement treten: versioniert, getestet, dokumentiert und sauber in Architektur und Betrieb eingebunden. Gerade in komplexen Laborumgebungen ist das entscheidend. Denn schnelle Sonderlogik ohne Tests und ohne belastbare Dokumentation bleibt auch dann ein Risiko, wenn sie mit modernen Werkzeugen deutlich schneller erzeugt werden kann.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist das stärkere Empowerment auf Kundenseite. Fachbereiche und Kund:innen können heute deutlich aktiver an der Gestaltung von Prozessen und Erweiterungen mitwirken. Das ist eine große Chance. Es bedeutet aber nicht, dass es sinnvoll wäre, komplexe Anwendungen unstrukturiert zu „vibe coden“. Gerade im Laborumfeld wäre das zu kurz gedacht. Viel sinnvoller ist KI als interaktives Werkzeug, um gemeinsam mit dem Fachbereich optimale Prozesse, Varianten und Innovationsmöglichkeiten iterativ zu explorieren. So kann operatives Wissen früher und gezielter in die Entwicklung einfließen, ohne Architektur, Governance und Qualitätsansprüche aufzugeben.
Richtig eingesetzt kann KI damit tatsächlich zu Produktivitätssteigerungen in der Softwareentwicklung beitragen und auch im komplexen Umfeld die Qualität verbessern. Für Kund:innen kann das in eine bessere Preis-Leistung münden und dazu führen, dass selbst nischige Use Cases, die bislang wegen Komplexität und Volumen häufig nicht priorisiert wurden, wirtschaftlich relevant werden.
Fazit
Erweiterung und Customizing bleiben in der Laborsoftware ein zentrales Thema, weil Laborsoftware immer auch Geschäftsprozess ist. Daran ändert auch KI nichts. Was sich jedoch verändert, sind die Möglichkeiten: Entwicklung wird günstiger, interaktiver und auch für kleinere, spezialisierte Anwendungsfälle wirtschaftlich interessanter.
Gerade deshalb kommt es heute mehr denn je auf Struktur an. Gute Erweiterungskonzepte brauchen stabile, skalierbare und dokumentierte Kernprozesse, saubere APIs und Extension Points, klare Governance zur Ownership sowie die Fähigkeit, zwischen sinnvoller Differenzierung und unnötiger Sonderlogik zu unterscheiden. Die Rolle des Fachbereichs und der Business Analysis bleibt dabei zentral.
Die Chance neuer Technologien liegt nicht darin, komplexe Laborsoftware beliebig schneller zu bauen. Sie liegt darin, bessere Prozesse präziser, wirtschaftlicher und gemeinsam mit den Fachbereichen umzusetzen. Wenn diese Balance gelingt, entsteht moderne Laborsoftware, die nicht nur flexibel ist, sondern auch nachhaltig wartbar, qualitativ belastbar und für reale Laborprozesse wirklich relevant.
