[{"data":1,"prerenderedAt":813},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":3,"navigation-de-de":40,"banner-de-de":454,"footer-de-de":464,"blog-post-authors-de-de-Bill Staples":700,"blog-related-posts-de-de-gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":714,"blog-promotions-de-de":751,"next-steps-de-de":803},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":11,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight.yml","Gitlab 18 4 Ai Native Development With Automation And Insight",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab 18.4: KI-native Entwicklung, voll automatisiert und transparent","Mit GitLab 18.4 erstellst du eigene Agents, nutzt Knowledge Graph-Kontext und reparierst Pipelines automatisch – damit Entwickler(innen) immer im Flow bleiben!",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png","2025-09-23","Als Entwickler(in) weißt du: Moderne Entwicklung bedeutet mehr als nur Code schreiben – es geht um das Management von Änderungen über den gesamten Software-Entwicklungszyklus hinweg.\n\nMit [GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/) haben wir das Fundament für echte Mensch-KI-Zusammenarbeit gelegt. Wir integrierten führende KI-Tools wie Claude Code, Codex CLI, Amazon Q CLI und Gemini CLI nativ in GitLab, lieferten unsere erste Vorschau des GitLab Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/))-Servers in Partnerschaft mit Cursor und veröffentlichten zwei neue Flows – Issue to MR und Convert CI File for Jenkins Flows – um Teams bei alltäglichen Herausforderungen zu unterstützen.\n\nMit [GitLab 18.4](https://docs.gitlab.com/releases/18/gitlab-18-4-released/) erweitern wir deine Möglichkeiten, eigene Agents zu erstellen und zu teilen, effektiver durch Agentic Chat zusammenzuarbeiten, Codebasen mit dem Knowledge Graph zu navigieren und Pipelines mit dem Fix Failed Pipelines Flow grün zu halten – während wir gleichzeitig mehr Sicherheit und Governance für deine KI-Nutzung bieten.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.4 Release video placeholder\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> Hast du Fragen zu den neuesten Features in GitLab 18.4? [Sei bei The Developer Show dabei](https://www.linkedin.com/events/q-a-code-exploringgitlab18-4and7373772262312906753/theater/) – live auf LinkedIn am 23. September um 10:00 Uhr PT (19:00 Uhr in Europa) oder kurz danach auf Abruf!\n\n## Gestalte deine Experience\n\n*Starte deinen Tag mit dem AI Catalog – einer Bibliothek spezialisierter Agents, die Prioritäten aufzeigen, Routinearbeit automatisieren und dich auf das Wesentliche fokussiert halten.*\n\n### AI Catalog als deine Bibliothek spezialisierter Agents\n\nMit GitLab 18.4 führen wir den GitLab Duo AI Catalog ein – eine zentrale Bibliothek, in der Teams maßgeschneiderte Agents erstellen, teilen und unternehmensweit nutzen können. Jedes Team hat seine eigene Arbeitsweise. Ein Custom Agent zu erstellen ist daher wie das Einarbeiten eines neuen Kollegen in die „richtige\" Arbeitsweise deiner Organisation.\n\nZum Beispiel kann ein Custom Product Planning Agent Bugs im spezifischen Format mit deinen Labeling-Standards erfassen, ein Technical Writer Agent kann prägnante Dokumentation nach deinen Konventionen verfassen, oder ein Security Agent stellt sicher, dass deine Sicherheits- und Compliance-Standards bei jedem MR eingehalten werden. Statt als isolierte Tools zu funktionieren, werden diese Agents Teil des natürlichen Arbeitsflusses in GitLab – sie beschleunigen Aufgaben ohne etablierte Prozesse zu stören.\n\n**Hinweis:** Diese Funktion ist derzeit nur auf GitLab.com verfügbar. Für Self-Managed-Kunden planen wir die Bereitstellung nächsten Monat mit Release 18.5.\n\n## Bleib im Flow\n\n*GitLab Duo Agentic Chat macht die Zusammenarbeit mit Agents nahtlos.*\n\n### Smarterer Agentic Chat für optimierte Zusammenarbeit mit Agents\n\nAls Herzstück der GitLab Duo Agent Platform bietet dir [Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) eine nahtlose Möglichkeit, mit KI-Agents zusammenzuarbeiten. Das neueste Update des Agentic Chat mit GitLab 18.4 verbessert das Chat-Erlebnis und erweitert die Verwaltung und Darstellung von Sessions.\n\n* **Chat mit Custom Agents**\n\n  Starten wir mit deinem neu erstellten Custom Agent. Einmal designt, kannst du diesen Agent sofort über Agentic Chat einsetzen. Du könntest deinen neuen Agent beispielsweise fragen: „Zeig mir meine Aufgaben für heute\", um mit deinen Prioritäten zu starten. Zusätzlich hast du jetzt die Möglichkeit, neue Unterhaltungen mit neuen Agents zu beginnen und vorherige Unterhaltungen fortzusetzen, ohne den Kontext zu verlieren.\n* **[Modellauswahl für Nutzer](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat)**\n\n  Mit früheren Releases konntest du Modelle auf Namespace-Ebene auswählen, aber mit 18.4 kannst du nun Modelle auf Nutzerebene für eine bestimmte Chat-Session wählen. Das ermächtigt dich, zu entscheiden, welches LLM für die jeweilige Aufgabe geeignet ist, oder mit verschiedenen LLMs zu experimentieren, um zu sehen, welches die beste Antwort für deine Aufgabe liefert.\n* **Verbesserte Formatierung und visuelles Design**\n\n  Wir hoffen, du liebst das neue visuelle Design für GitLab Duo Agentic Chat, einschließlich verbesserter Handhabung von Tool-Call-Genehmigungen für ein angenehmeres Erlebnis.\n* **Agent Sessions verfügbar über Agentic Chat**\n\n  Sessions werden zu einem zentralen Bestandteil des Agentic Chat-Erlebnisses. Jeder Agent-Run oder Flow erscheint nun in der Sessions-Übersicht, die über Agentic Chat verfügbar ist. In jeder Session siehst du detaillierte Informationen wie Job-Logs, Nutzerinformationen und Tool-Metadaten – das bietet wichtige Transparenz darüber, wie Agents in deinem Auftrag arbeiten.\n\n  **Hinweis:** Sessions in Agentic Chat ist nur auf GitLab.com verfügbar. Diese Verbesserung ist für Self-Managed-Kunden nächsten Monat im 18.5-Update geplant.\n\n## Erschließe deine Codebase\n\n*Bei Agents ist Kontext entscheidend. Mit Knowledge Graph gibst du deinen Agents mehr Kontext, damit sie schneller analysieren und dir bessere Ergebnisse liefern können.*\n\n### Neu: Der GitLab Knowledge Graph (Beta)\n\nDer [GitLab Knowledge Graph](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/) in 18.4 transformiert, wie Entwickler und Agents komplexe Codebasen verstehen und navigieren. Der Knowledge Graph bietet eine vernetzte Karte deines gesamten Projekts und verknüpft Dateien, Routen und Referenzen über den Software-Entwicklungszyklus hinweg. Durch Tools wie Go-to-Definition, Codebase-Suche und Referenz-Tracking über In-Chat-Queries erhalten Entwickler die Möglichkeit, präzise Fragen zu stellen wie „Zeig mir alle Route-Dateien\" oder „Was ist noch von dieser Änderung betroffen?\"\n\nDieser tiefere Kontext hilft Teams, schneller und mit mehr Vertrauen zu arbeiten – egal ob es um das Onboarding neuer Mitwirkender geht, tiefgehende Recherche in einem Projekt oder die Untersuchung, wie eine Änderung abhängigen Code beeinflusst. Je mehr von deinem Ökosystem in GitLab lebt, desto mächtiger wird der Knowledge Graph und gibt sowohl Menschen als auch KI-Agents das Fundament, mit Genauigkeit, Geschwindigkeit und vollem Projektbewusstsein zu bauen. In zukünftigen Releases werden wir alle deine GitLab-Daten in den Knowledge Graph einbinden, einschließlich Plans, MRs, Sicherheitslücken und mehr.\n\nDieses Release des Knowledge Graph fokussiert sich auf lokale Code-Indexierung, bei der das `gkg` CLI deine Codebase in eine lebendige, einbettbare Graph-Datenbank für RAG verwandelt. Du kannst es mit einem einfachen Einzeiler-Script installieren, lokale Repositories parsen und über MCP verbinden, um deinen Workspace abzufragen.\n\nUnsere Vision für das Knowledge Graph-Projekt ist zweigeteilt: Wir bauen eine lebendige Community Edition, die Entwickler heute schon lokal ausführen können, die als Fundament für einen zukünftigen, vollständig integrierten Knowledge Graph Service innerhalb von GitLab.com und Self-Managed-Instanzen dienen wird.\n\n## Automatisiere deine Pipeline-Wartung\n\n*Behebe Pipeline-Fehler schneller und bleib im Flow mit dem Fix Failed Pipelines Flow.*\n\n### Fix Failed Pipelines Flow mit Business-Bewusstsein\n\nPipelines grün zu halten ist entscheidend für deine Entwicklungsgeschwindigkeit, aber traditionelle Ansätze konzentrieren sich nur auf technische Fehlersuche ohne Berücksichtigung der geschäftlichen Auswirkungen. Der **Fix Failed Pipelines Flow** adressiert diese Herausforderung, indem er technische Analyse mit strategischem Kontext kombiniert. Er kann beispielsweise automatisch priorisieren, eine fehlgeschlagene Deployment-Pipeline für einen kundenorientierten Service vor einem nächtlichen Test-Job zu reparieren oder Build-Probleme in einem hochpriorisierten Release-Branch anders zu kennzeichnen als in experimentellen Feature-Branches.\n\n* **Business-bewusste Fehlererkennung** überwacht Pipeline-Ausführungen und versteht dabei die Bedeutung verschiedener Workflows und Deployment-Ziele.\n* **Kontextuelle Ursachenanalyse** analysiert Fehlerprotokolle zusammen mit Geschäftsanforderungen, kürzlichen Änderungen und projektübergreifenden Abhängigkeiten, um die zugrunde liegenden Ursachen zu identifizieren.\n* **Strategische Fix-Priorisierung** generiert geeignete Fixes unter Berücksichtigung von geschäftlichen Auswirkungen, Deadlines und Prioritäten bei der Ressourcenzuweisung.\n* **Workflow-integrierte Lösung** erstellt automatisch Merge Requests mit Fixes, die ordnungsgemäße Review-Prozesse beibehalten und gleichzeitig geschäftlichen Kontext für Priorisierungsentscheidungen liefern.\n\nDieser Flow hält Pipelines grün und wahrt dabei die strategische Ausrichtung, sodass automatisierte Fixes Geschäftsziele unterstützen, anstatt nur technische Probleme isoliert zu lösen.\n\n## Personalisiere deine KI-Umgebung\n\n*Automatisierung funktioniert nur, wenn du den Modellen dahinter vertraust. Deshalb liefert 18.4 Governance-Features wie Modellauswahl und GitLab-verwaltete Schlüssel.*\n\n### GitLab Duo Modellauswahl zur Optimierung der Feature-Performance\n\nDie [Modellauswahl](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/) ist jetzt allgemein verfügbar und gibt dir direkte Kontrolle darüber, welche Large Language Models ([LLMs](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) GitLab Duo antreiben. Du und dein Team könnt die Modelle eurer Wahl auswählen, sie unternehmensweit anwenden oder pro Feature anpassen. Du kannst Standards setzen, um Konsistenz über Namespaces und Tools hinweg zu gewährleisten, mit Governance-, Compliance- und Sicherheitsanforderungen im Blick.\n\nFür Kunden, die GitLab Duo Self-Hosted nutzen, bietet die neu hinzugefügte Unterstützung für GPT OSS und GPT-5 zusätzliche Flexibilität für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows.\n\n**Hinweis:** GitLab Duo Self-Hosted ist für GitLab.com-Kunden nicht verfügbar, und GPT-Modelle werden auf GitLab.com nicht unterstützt.\n\n## Schütze deinen sensiblen Kontext\n\n*Neben Governance kommt Datenschutz, der dir feingranulare Kontrolle darüber gibt, was KI sehen kann und was nicht.*\n\n### GitLab Duo Context Exclusion für granularen Datenschutz\n\nEs ist keine Überraschung – du brauchst granulare Kontrolle darüber, auf welche Informationen KI-Agents zugreifen können. **GitLab Duo Context Exclusion** in 18.4 bietet Einstellungen auf Projektebene, mit denen Teams bestimmte Dateien oder Dateipfade vom KI-Zugriff ausschließen können. Zu den Funktionen gehören:\n\n* **Datei-spezifische Ausschlüsse** zum Schutz sensibler Dateien wie Passwort-Konfigurationen, Secrets und proprietäre Algorithmen.\n* **Pfad-basierte Regeln** zur Erstellung von Ausschlussmustern basierend auf Verzeichnisstrukturen oder Dateinamenskonventionen.\n* **Flexible Konfiguration** zur Anwendung von Ausschlüssen auf Projektebene bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Entwicklungs-Workflow-Effizienz.\n* **Audit-Sichtbarkeit** zur Verfolgung, welche Inhalte ausgeschlossen sind, um die Einhaltung von Daten-Governance-Richtlinien zu unterstützen.\n\nGitLab Duo Context Exclusion hilft dir, sensible Daten zu schützen, während du die Entwicklung mit agentischer KI beschleunigst.\n\n## Erweitere deine KI-Fähigkeiten mit neuen MCP-Tools\n\n*Erweiterte MCP-Tools erweitern diese Fähigkeiten noch weiter und verbinden deine GitLab-Umgebung mit einem breiteren Ökosystem intelligenter Agents.*\n\n### Neue Tools für GitLab MCP Server\n\nAufbauend auf dem in [18.3](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/) eingeführten initialen MCP-Server fügt GitLab 18.4 weitere MCP-Tools hinzu – Funktionen, die definieren, wie MCP-Clients mit GitLab interagieren. Diese neuen Tools erweitern die Integrationsmöglichkeiten und ermöglichen sowohl First-Party- als auch Third-Party-KI-Agents, komplexere Aufgaben zu übernehmen, wie den Zugriff auf Projektdaten, die Durchführung von Code-Operationen oder die Suche über Repositories hinweg – alles unter Beachtung bestehender Sicherheits- und Berechtigungsmodelle. Eine vollständige Liste der MCP-Tools, einschließlich der neuen Ergänzungen in 18.4, findest du in unserer [MCP-Server-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Erlebe die Zukunft der intelligenten Software-Entwicklung\n\nMit der [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) können Ingenieure von der Arbeit an einzelnen Issues in sequenzieller Weise zu Multi-Thread-Zusammenarbeit mit asynchronen Agents übergehen, die wie Teamkollegen agieren, um Arbeit schneller zu erledigen. Wir bringen diese einzigartige Vision mit den Präferenzen unserer Kunden für Unabhängigkeit und Wahlfreiheit auf den Markt: Betreibe sie in deinen bevorzugten Cloud-Umgebungen mit den LLMs und KI-Tools, die für dich am besten funktionieren, innerhalb der von dir festgelegten Sicherheits- und Compliance-Leitplanken.\n\nAls integraler Bestandteil dieser Innovation ist GitLab 18.4 mehr als ein Software-Upgrade – es geht darum, das tägliche Erlebnis von Entwicklern reibungsloser, smarter und sicherer zu gestalten. Von wiederverwendbaren Agents bis zu business-bewussten Pipeline-Fixes ist jedes Feature darauf ausgelegt, Teams im Flow zu halten und gleichzeitig Geschwindigkeit, Sicherheit und Kontrolle auszubalancieren. Für einen tieferen Einblick, wie diese Funktionen in der Praxis zusammenkommen, schau dir unser Walkthrough-Video an.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Premium- und Ultimate-Nutzer können diese Funktionen heute auf [GitLab.com](https://GitLab.com) und in Self-Managed-Umgebungen nutzen, mit Verfügbarkeit für [GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/)-Kunden nächsten Monat.\n\n> **Aktiviere Beta- und experimentelle Features in GitLab Duo Agent Platform heute** und erlebe, wie Full-Context-KI die Art und Weise transformieren kann, wie deine Teams Software bauen. Neu bei GitLab? [Starte deine kostenlose Testversion](https://about.gitlab.com/free-trial/devsecops/) und entdecke, warum die Zukunft der Entwicklung KI-gestützt, sicher und durch die weltweit umfassendste DevSecOps-Plattform orchestriert ist.\n\n## Bleib auf dem neuesten Stand mit GitLab\n\nUm sicherzustellen, dass du die neuesten Features, Sicherheitsupdates und Performance-Verbesserungen erhältst, empfehlen wir, deine GitLab-Instanz aktuell zu halten. Die folgenden Ressourcen können dir bei der Planung und Durchführung deines Upgrades helfen:\n\n* [Upgrade Path Tool](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – gib deine aktuelle Version ein und sieh die exakten Upgrade-Schritte für deine Instanz\n* [Upgrade-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) – detaillierte Anleitungen für jede unterstützte Version, einschließlich Anforderungen, Schritt-für-Schritt-Anweisungen und Best Practices\n\nDurch regelmäßige Upgrades stellst du sicher, dass dein Team von den neuesten GitLab-Funktionen profitiert und sicher und unterstützt bleibt.\n\nFür Organisationen, die einen Hands-off-Ansatz wünschen, bietet sich [GitLabs Managed Maintenance Service](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) an. Mit Managed Maintenance bleibt dein Team auf Innovation fokussiert, während GitLab-Experten deine Self-Managed-Instanz zuverlässig aktualisiert, sicher und bereit für die Führung in DevSecOps halten. Frage deinen Account Manager nach weiteren Informationen.\n\n*Dieser Blogbeitrag enthält „zukunftsgerichtete Aussagen\" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in diesen Aussagen reflektierten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass tatsächliche Ergebnisse oder Resultate wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren findest du unter der Überschrift „Risk Factors\" in unseren Einreichungen bei der SEC. 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Governed AI für die Unternehmensentwicklung","GitLab vertieft die Anthropic-Integration – KI-Governance, Auditierbarkeit und Cloud-Flexibilität für regulierte Unternehmen und den öffentlichen Sektor.",[720],"Stuart Moncada","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-28","Für Führungskräfte in Unternehmen und im öffentlichen Sektor ist die Spannung\nvertraut: Softwareteams müssen mit KI schneller werden, während Sicherheits-,\nCompliance- und regulatorische Anforderungen weiter steigen. GitLab vertieft\ndie Integration mit Anthropic Claude, sodass Unternehmen Zugang zu neu\nveröffentlichten Claude-Modellen innerhalb von GitLabs intelligenter\nOrchestrierungsplattform erhalten – dort, wo Governance, Compliance und\nAuditierbarkeit bereits verankert sind.\n\nClaude treibt Funktionen der gesamten GitLab Duo Agent Platform als\nStandardmodell an – für Anwendungsfälle von Code-Generierung und -Review bis\nhin zu agentischem Chat und Vulnerability Resolution. Wer GitLab Duo bereits\nnutzt, hat bereits erlebt, wie Duo-Agenten Workflows über den gesamten Software\nDevelopment Lifecycle (SDLC) automatisieren.\n\nDas beschleunigt die Integration von Claudes Fähigkeiten in GitLab, erweitert\ndie Deployment-Optionen für Unternehmen und unterstreicht, was GitLab als\nPlattform für Softwareentwicklung grundlegend unterscheidet: Governance,\nCompliance und Auditierbarkeit, die in jede KI-Interaktion eingebaut sind.\n\n> \"GitLab Duo hat beschleunigt, wie unsere Teams Software planen, bauen und\n> ausliefern. Die Kombination aus Anthropics Claude und GitLabs Plattform\n> bedeutet, dass wir leistungsfähigere KI erhalten, ohne zu ändern, wie wir\n> arbeiten oder wie sie kontrolliert wird.\"\n>\n> – Mans Booijink, Operations Manager, Cube\n\n\n## Der entscheidende Unterschied: Governed AI\n\nBei GitLab sind Governance-Kontrollen und Auditing in den SDLC eingebaut. Wenn\nClaude über die GitLab Duo Agent Platform eine Codeänderung vorschlägt, durchläuft\ndieser Vorschlag denselben Merge-Request-Prozess, dieselben Freigaberegeln,\ndasselbe Security Scanning und denselben Audit-Trail wie jede andere Änderung.\nKI erhält keine Ausnahme von den bestehenden Kontrollen. Sie operiert innerhalb\ndieser Kontrollen.\n\nJe weiter GitLab in die agentische Softwareentwicklung vordringt – bei der KI\nklar definierte Aufgaben autonom übernimmt – desto wichtiger wird die\nGovernance-Schicht. Ein KI-Agent, der einen Merge Request öffnen, eine\nSchwachstelle beheben oder einen Service refaktorieren kann, muss auditierbar\nund zuordenbar sein und denselben Richtliniendurchsetzungen unterliegen wie ein\nmenschlicher Entwickler. Diese Anforderung ist eine architektonische Entscheidung,\ndie GitLab von Beginn an getroffen hat – und die umso bedeutsamer wird, je mehr\nVerantwortung KI-Agenten übernehmen.\n\n\n## Deployment-Flexibilität für Unternehmen\n\nDie Integration erweitert auch, wie Unternehmen über GitLab auf die neuesten\nClaude-Modelle zugreifen. Claude ist innerhalb von GitLab über Google Cloud\nVertex AI und AWS Bedrock verfügbar – Unternehmen können KI-Workloads über die\nHyperscaler-Commitments und Cloud-Governance-Frameworks leiten, die bereits\nbestehen. Kein separater Anbietervertrag, keine neuen Fragen zur Datenresidenz.\nDie bestehende GCP- oder AWS-Beziehung ist der Einstiegspunkt.\n\nGitLab ist jetzt auch im [Claude Marketplace](https://claude.com/platform/marketplace)\nverfügbar. Kunden können dort GitLab Credits erwerben und auf bestehende\nAnthropic-Ausgaben-Commitments anrechnen – KI-Ausgaben konsolidieren und die\nBeschaffung von GitLab neben Anthropic-Investitionen vereinfachen.\n\n\n## Auf dem Weg in eine agentische Zukunft\n\nGitLabs Vision für agentische Softwareentwicklung – bei der KI definierte\nAufgaben autonom über Planung, Coding, Testing, Security und Deployment hinweg\nübernimmt – setzt Modelle mit starkem Reasoning, Zuverlässigkeit und\nSicherheitseigenschaften voraus. Und sie setzt eine Plattform voraus, auf der\ndiese autonomen Aktionen vollständig kontrolliert werden.\n\nAgentische Workflows erfordern Modelle mit starkem Reasoning, Zuverlässigkeit\nund Sicherheitseigenschaften – Kriterien, die die Auswahl und Integration von\nKI-Modellpartnern bei GitLab leiten. GitLabs Governance-Framework stellt sicher,\ndass Unternehmen bei zunehmendem KI-Einsatz in der Entwicklung vollständige\nTransparenz und Kontrolle darüber behalten, was diese Agenten tun, wann sie es\ntun und wie Änderungen nachverfolgt werden.\n\n\n## Was das für GitLab-Kunden bedeutet\n\nWer GitLab Duo Agent Platform bereits einsetzt, erhält Zugang zu Claude-Modellen\nund tieferer KI-Unterstützung über den gesamten Software Development Lifecycle –\ninnerhalb des Governance-Frameworks, auf das bereits vertraut wird.\n\nWer KI-gestützte Softwareentwicklungsplattformen evaluiert, sollte nicht zwischen\nfortschrittlichen KI-Fähigkeiten und Unternehmenskontrolle wählen müssen. Diese\nstrategische Integration ist darauf ausgelegt, beides zu liefern.\n\n> Mehr über GitLab Duo Agent Platform erfahren?\n> [Demo anfragen oder kostenlose Testversion starten](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).\n",[23,24,279],{"featured":11,"template":12,"slug":726},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":728,"config":738},{"title":729,"description":730,"authors":731,"heroImage":733,"date":734,"body":735,"category":9,"tags":736},"glab CLI: Strukturierter GitLab-Zugriff für KI-Agenten","Das GitLab CLI (glab) gibt KI-Agenten strukturierten Zugriff auf Projekte via MCP. Tutorial: Code-Reviews und Issue-Triage mit glab beschleunigen.",[732],"Kai Armstrong","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776347152/unw3mzatkd5xyfbzcnni.png","2026-04-27","Wenn Teams GitLab Duo, Claude, Cursor und andere KI-Assistenten einsetzen,\nläuft ein wachsender Teil des Entwicklungs-Workflows über einen KI-Agenten,\nder im eigenen Auftrag handelt – Issues liest, Merge Requests prüft, Pipelines\nausführt und dabei hilft, schneller zu liefern. Die meisten Entwickler(innen) nutzen\n`glab` bereits vom Terminal aus, um mit GitLab zu interagieren. Beides zu\nkombinieren ist der naheliegende nächste Schritt.\n\nDas Problem: Ohne die richtigen Werkzeuge rät ein KI-Agent im Wesentlichen,\nwenn es um GitLab-Projekte geht. Er könnte die Details eines Issues\nhalluzinieren, den er nie gesehen hat, einen Merge Request auf Basis veralteter\nTrainingsdaten zusammenfassen statt anhand seines tatsächlichen Zustands – oder\nverlangen, dass Kontext manuell aus einem Browser-Tab kopiert und in ein\nChat-Fenster eingefügt wird, bevor überhaupt begonnen werden kann. Jede dieser\nUmgehungslösungen ist Reibung: Sie verlangsamt die Arbeit, eröffnet\nFehlermöglichkeiten und setzt eine harte Obergrenze dafür, was der Agent\ntatsächlich leisten kann. Das GitLab CLI (`glab`) ändert das, indem es Agenten\neine direkte, zuverlässige Schnittstelle zu Projekten gibt.\n\nMit `glab` ruft der Agent das Benötigte direkt von GitLab ab, handelt darauf\nund meldet das Ergebnis zurück – sodass weniger Zeit damit verbracht wird,\nInformationen weiterzugeben, und mehr Zeit für die eigentliche Arbeit bleibt.\n\nIn diesem Tutorial wird gezeigt, wie `glab` KI-Agenten strukturierten,\nzuverlässigen Zugriff auf GitLab-Projekte ermöglicht – und wie das einen\nschnelleren, leistungsfähigeren Entwicklungs-Workflow freischaltet.\n\n\n## KI-Agent über MCP mit GitLab verbinden\n\nDer direkteste Weg, KI-Workflows deutlich leistungsfähiger zu machen, besteht\ndarin, dem KI-Agenten nativen Zugriff auf `glab` über das Model Context\nProtocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/))\nzu geben.\n\nMCP ist ein offener Standard, der KI-Werkzeugen ermöglicht, externe Fähigkeiten\nzur Laufzeit zu entdecken und zu nutzen. Nach der Verbindung kann der\nKI-Assistent Issues lesen, Merge Requests kommentieren, Pipeline-Status prüfen\nund zurück in GitLab schreiben – ohne etwas aus der UI zu kopieren oder auch\nnur einen einzigen API-Aufruf selbst zu schreiben.\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\n# MCP-Server von glab starten\nglab mcp serve\n```\n\nSobald der MCP-Client konfiguriert ist, kann die KI Fragen wie *„Was ist der\nStatus meiner offenen MRs?\"* oder *„Gibt es fehlgeschlagene Pipelines auf\nmain?\"* beantworten, indem sie GitLab direkt abfragt – nicht durch Scraping der\nWeb-UI, nicht durch veraltete Trainingsdaten. Die\n[vollständige Setup-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/cli/) enthält\nKonfigurationsschritte für Claude Code, Cursor und andere Editoren.\n\nEin wichtiges Detail: `glab` fügt automatisch `--output json` hinzu, wenn es\nüber MCP aufgerufen wird – für jeden Befehl, der das unterstützt. Der Agent\nerhält saubere, strukturierte Daten, ohne dass über Ausgabeformate nachgedacht\nwerden muss. Und da `glab` das offizielle MCP SDK verwendet, bleibt es\nkompatibel, wenn sich das Protokoll weiterentwickelt.\n\nWir haben bewusst entschieden, *welche* Befehle über MCP zugänglich sind.\nBefehle, die interaktive Terminalausgabe erfordern, sind absichtlich\nausgeschlossen – der Agent bleibt nie in einem Wartezustand für Eingaben, die\nnie kommen. Was zugänglich ist, funktioniert zuverlässig im Agenten-Kontext.\n\n\n## KI am Code-Review beteiligen\n\nDie meisten Entwickler(innen) haben einen Rückstand an MRs, die auf Review warten.\nDas ist einer der zeitintensivsten Teile der Arbeit – und einer der besten\nAnsatzpunkte für KI. Mit `glab` beobachtet der Agent die Review-Queue nicht\nnur, sondern arbeitet sie gemeinsam durch.\n\n### Genau sehen, was noch offen ist\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\nglab mr view 2677 --comments --unresolved --output json\n```\n\nDieser Befehl gibt den vollständigen MR zurück: Metadaten, Beschreibung und\njede ungelöste Diskussion als einzelnes strukturiertes JSON-Payload. Das gibt\nder KI alles, was sie braucht: welche Threads offen sind, was der Reviewer\nangefragt hat und in welchem Kontext. Kein Tab-Wechsel, kein manuelles Kopieren\neinzelner Kommentare.\n\n```json\n{\n  \"id\": 2677,\n  \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n  \"state\": \"opened\",\n  \"author\": { \"username\": \"jdwick\" },\n  \"labels\": [\"backend\", \"needs-review\"],\n  \"blocking_discussions_resolved\": false,\n  \"discussions\": [\n    {\n      \"id\": \"3107030349\",\n      \"resolved\": false,\n      \"notes\": [\n        {\n          \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n          \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n          \"created_at\": \"2026-03-14T09:23:11.000Z\"\n        }\n      ]\n    },\n    {\n      \"id\": \"3107030412\",\n      \"resolved\": false,\n      \"notes\": [\n        {\n          \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n          \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n          \"created_at\": \"2026-03-14T10:05:44.000Z\"\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\nStatt jeden Thread selbst durchzulesen, lässt sich der Agent fragen:\n*„Was muss ich in MR 2677 noch beheben?\"* – und erhält eine priorisierte\nZusammenfassung mit Änderungsvorschlägen. Das alles aus einem einzigen Befehl.\n\n### Den Kreislauf programmatisch schließen\n\nSobald der KI geholfen hat, das Feedback zu adressieren, kann sie Diskussionen\nauflösen:\n\n```shell\n# Alle Diskussionen auflisten – strukturiert, bereit für den Agenten\nglab mr note list 456 --output json\n\n# Diskussion auflösen, sobald das Feedback adressiert wurde\nglab mr note resolve 456 3107030349\n\n# Wieder öffnen, wenn etwas erneut geprüft werden muss\nglab mr note reopen 456 3107030349\n```\n\n```json\n[\n  {\n    \"id\": 3107030349,\n    \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n    \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n    \"resolved\": false,\n    \"resolvable\": true\n  },\n  {\n    \"id\": 3107030412,\n    \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n    \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n    \"resolved\": false,\n    \"resolvable\": true\n  }\n]\n```\n\nNote-IDs sind direkt in der GitLab-UI und der API sichtbar – kein zusätzlicher\nLookup nötig. Der Agent kann die vollständige Liste durcharbeiten, jeden Fix\nprüfen und dabei auflösen.\n\n\n## Mit der KI effektiver über Code sprechen\n\nAuch ohne laufenden MCP-Server gibt es eine einfachere Umstellung, die einen\ngroßen Unterschied macht: `glab` einsetzen, um der KI bessere Informationen zu\nliefern.\n\nBeim letzten Mal, als ein KI-Assistent bei der Issue-Triage oder beim Debuggen\neiner fehlgeschlagenen Pipeline geholfen hat, wurde wahrscheinlich etwas Text\naus der GitLab-UI kopiert und in den Chat eingefügt. Das ist es, womit der\nAgent tatsächlich arbeitet:\n\n```text\nopen issues: 12 • milestone: 17.10 • label: bug, needs-triage ...\n```\n\nIm Vergleich dazu, was er mit `glab` erhält:\n\n```json\n[\n  {\n    \"iid\": 902,\n    \"title\": \"Pipeline fails on merge to main\",\n    \"labels\": [\"bug\", \"needs-triage\"],\n    \"milestone\": { \"title\": \"17.10\" },\n    \"assignees\": []\n  },\n  ...\n]\n```\n\nStrukturiert, typisiert, vollständig – keine Mehrdeutigkeit, kein\nInterpretationsaufwand beim Parsen. Das ist der Unterschied zwischen einem\nAgenten, der handeln kann, und einem, der Rückfragen stellen muss.\n\nMit dem MCP-Server passiert das automatisch: `glab` fügt `--output json` für\njeden Befehl hinzu, der das unterstützt. Beim direkten Arbeiten im Terminal\neinfach das Flag selbst ergänzen:\n\n```shell\n# Offene Issues für Triage abrufen\nglab issue list --label \"needs-triage\" --output json\n\n# Pipeline-Status prüfen\nglab ci status --output json\n\n# Vollständige MR-Details abrufen\nglab mr view 456 --output json\n```\n\nDie JSON-Ausgabe wurde in letzten Releases erheblich erweitert. Sie deckt jetzt\nCI-Status, Milestones, Labels, Releases, Schedules, Cluster-Agenten, Work\nItems, MR-Genehmiger, Repository-Mitwirkende und mehr ab. Was `glab` abrufen\nkann, kann die KI sauber verarbeiten.\n\n### Ein echter Workflow\n\n```shell\n$ glab issue list --label \"needs-triage\" --milestone \"17.10\" \\\n--output json\n```\n\n```text\nAgent: I found 2 unassigned bugs in the 17.10 milestone that need triage:\n1. #902 — Pipeline fails on merge to main (opened 5 days ago)\n2. #903 — Auth token not refreshing on expiry (opened 4 days ago)\nBoth are unassigned. Want me to draft triage notes and suggest assignees based on recent commit history?\n```\n\n\n## Der Agent ist keineswegs auf eingebaute Befehle beschränkt\n\nDie nativen Befehle von `glab` decken die gängigsten Workflows ab – aber der\nAgent ist nicht darauf beschränkt. Über `glab api` hat er authentifizierten\nZugriff auf die vollständige GitLab REST- und GraphQL-API-Oberfläche, mit\nderselben Session, ohne zusätzliche Credentials oder Konfiguration.\n\nDas ist ein wesentlicher Unterschied. Die meisten CLI-Werkzeuge beschränken\nsich auf das, was ihre Befehle abbilden. Mit `glab` gilt: Wenn GitLabs API es\nunterstützt, kann der Agent es tun – immer aus einem vertrauenswürdigen,\nauthentifizierten Kontext heraus.\n\nEin praktisches Beispiel: nur die Liste der geänderten Dateien in einem MR\nabrufen, bevor entschieden wird, welche Diffs vollständig geladen werden:\n\n```shell\n# Geänderte Dateipfade abrufen – leichtgewichtig, noch kein Diff-Inhalt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[].new_path'\n\n# Dann nur die spezifische Datei laden, die der Agent benötigt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[] | select(.new_path == \"path/to/file.go\")'\n```\n\n```text\n\"internal/auth/token.go\"\n\"internal/auth/token_test.go\"\n\"internal/oauth/refresh.go\"\n```\n\nFür alles, was die REST API nicht abdeckt (Epics, bestimmte Work-Item-Abfragen,\nkomplexe projektübergreifende Daten), bietet `glab api graphql` die vollständige\nGraphQL-Schnittstelle:\n\n```shell\nglab api graphql -f query='\n{\n  project(fullPath: \"gitlab-org/gitlab\") {\n    mergeRequest(iid: \"12345\") {\n      title\n      reviewers { nodes { username } }\n    }\n  }\n}'\n```\n\n```json\n{\n  \"data\": {\n    \"project\": {\n      \"mergeRequest\": {\n        \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n        \"reviewers\": {\n          \"nodes\": [\n            { \"username\": \"dmurphy\" },\n            { \"username\": \"sreeves\" }\n          ]\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nEin einziger, authentifizierter Einstiegspunkt zu allem, was GitLab\nbereitstellt – ohne Token-Jonglieren, separate API-Clients oder\nKonfigurationsaufwand.\n\n\n## Was als Nächstes kommt – und Feedback\n\nZwei Verbesserungen, an denen aktiv gearbeitet wird, werden `glab` für\nAgenten-Workflows noch nützlicher machen:\n\n**Auf Agenten abgestimmter Hilfetext.** Heute ist die `--help`-Ausgabe für\nMenschen am Terminal geschrieben. Sie wird aktualisiert, um für jeden\ninteraktiven Befehl die nicht-interaktive Alternative anzuzeigen, Befehle mit\n`--output json`-Unterstützung zu kennzeichnen und Hilfe generell zu einer\nnützlichen Ressource für Agenten zu machen, die Fähigkeiten zur Laufzeit\nentdecken – nicht nur für Menschen.\n\n**Besser maschinenlesbare Fehlermeldungen.** Wenn heute etwas schiefläuft,\nerhalten Agenten dieselben menschenlesbaren Fehlermeldungen wie\nTerminal-Nutzende. Das wird geändert: Fehler im JSON-Modus geben strukturierte\nAusgaben zurück, die dem Agenten die Informationen liefern, die er braucht, um\nFehler sauber zu behandeln, intelligent zu wiederholen oder den richtigen\nKontext zurückzugeben.\n\nBeide Punkte sind in aktiver Entwicklung. Wer `glab` bereits mit einem\nKI-Werkzeug einsetzt, ist genau die Zielgruppe, deren Erfahrungen uns\ninteressieren.\n\n* **Welche Reibungspunkte gibt es?** Befehle, die sich in Agenten-Kontexten\n  nicht gut verhalten, Fehlermeldungen ohne Handlungsanleitung, Lücken in der\n  JSON-Ausgabe. Feedback ist willkommen.\n\n* **Welche Workflows wurden erschlossen?** Reale Nutzungsmuster helfen dabei,\n  Prioritäten für die weitere Entwicklung zu setzen.\n\nDie Diskussion findet im\n[Feedback-Issue](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/8177) statt –\ndort wird die Roadmap für Agenten-Freundlichkeit gestaltet, und Beiträge haben\ndort den direktesten Einfluss. Wer eine spezifische Lücke gefunden hat,\nkann ein [Issue öffnen](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/new). Wer\neinen Fix im Sinn hat: Beiträge sind willkommen. Details unter\n[CONTRIBUTING.md](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/blob/main/CONTRIBUTING.md).\n\nDas GitLab CLI stand schon immer dafür, Entwickler(inne)n mehr Kontrolle über ihren\nWorkflow zu geben. Da KI ein immer größerer Teil der täglichen Arbeit wird,\nbedeutet das, `glab` zur bestmöglichen Schnittstelle zwischen KI-Werkzeugen\nund GitLab-Projekten zu machen. Wir stehen am Anfang – und freuen uns darauf,\nden nächsten Teil gemeinsam zu gestalten.\n",[23,24,737],"tutorial",{"featured":11,"template":12,"slug":739},"give-your-ai-agent-direct-structured-gitlab-access-with-glab-cli",{"content":741,"config":749},{"title":742,"description":743,"authors":744,"heroImage":733,"date":746,"body":747,"category":9,"tags":748},"GitHubs neue Copilot-Richtlinie: Was regulierte Unternehmen jetzt prüfen müssen","Warum GitLabs Datenverwaltungsansatz strukturell anders ist – und was GitHubs neue Copilot-Richtlinie für regulierte Unternehmen bedeutet.",[745],"Allie Holland","2026-04-20","GitHub hat kürzlich angekündigt, wie Interaktionsdaten von Copilot-Nutzenden\nkünftig verwendet werden. Ab dem 24. April 2026 werden Daten aus Copilot Free,\nPro und Pro+ standardmäßig zum Training von KI-Modellen genutzt, sofern\nNutzende nicht aktiv widersprechen. Betroffen sind Eingaben, Ausgaben,\nCode-Snippets und zugehöriger Kontext. Copilot Business und Enterprise sind\naufgrund bestehender Vertragskonditionen ausgenommen.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wirft diese Änderung Fragen auf, die\nüber individuelle Entwicklerpräferenzen weit hinausgehen. Sie zwingt zu einer\ngrundlegenden Prüfung, die Führungskräfte aus Engineering und IT-Sicherheit\njedem KI-Anbieter in ihrem Stack stellen sollten: Werden unsere Daten für\nKI-Training verwendet?\n\nGitLabs Antwort lautet: Nein. GitLab trainiert KI-Modelle nicht mit\nKundendaten – auf keiner Preisstufe. KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet,\nKundeneingaben und -ausgaben nicht für eigene Zwecke zu verwenden. Das\n[GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/)\nmacht diese Zusage prüfbar. Eine zentrale Dokumentation zeigt, welche Modelle\nwelche Funktionen betreiben, wie Daten verarbeitet werden, welche\nUnterauftragsverarbeiter beteiligt sind und wie lange Daten gespeichert werden.\nDas AI Transparency Center dokumentiert außerdem den Compliance-Status jeder\nFunktion – einschließlich der Bestätigung, dass GitLabs aktuelle KI-Funktionen\nnicht als Hochrisikosysteme im Sinne des EU AI Act eingestuft werden. Diesen\nStandard hat GitLab-CEO Bill Staples\n[wiederholt bekräftigt](https://www.linkedin.com/posts/williamstaples_gitlab-1810-agentic-ai-now-open-to-even-activity-7443280763715985408-aHxf)\n– er spiegelt GitLabs Unternehmensmission und das\n[Trust Center](https://trust.gitlab.com/) wider.\n\n\n## Was die Richtlinienänderung tatsächlich bedeutet\n\nGitHub gibt zudem an, dass die Daten mit verbundenen Unternehmen – darunter\nMicrosoft – für KI-Entwicklungszwecke geteilt werden können.\n\nQuellcode zählt häufig zum sensibelsten geistigen Eigentum eines Unternehmens.\nEr kann proprietäre Geschäftslogik abbilden, interne Systemarchitekturen\noffenlegen oder Datenflüsse berühren, die strengen Aufbewahrungs- und\nZugriffsrichtlinien unterliegen. Wenn dieser Code einen KI-Assistenten\ndurchläuft und zum Training von Modellen verwendet wird, die auch Wettbewerbern\ndienen, werden Anbieterdatenpraktiken zu einem konkreten IP-Risiko. Regulierte\nBranchen weltweit – von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen bis zum\nöffentlichen Sektor – operieren unter Compliance-Anforderungen, die genau\ndiesen Punkt adressieren: dokumentierte, prüfbare Kontrolle über den Umgang\nDritter mit sensiblen Daten.\n\nEine Anbieterrichtlinie, die Datenstandardeinstellungen ändert, ein aktives\nWiderspruchsrecht erfordert und je nach Vertragsstufe unterschiedliche\nSchutzstandards bietet, erzeugt genau die Art unkontrollierbarer Variablen,\ndie Compliance-Teams nicht akzeptieren können. Der\n[Digital Operational Resilience Act (DORA)](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj/eng)\n– seit Januar 2025 für europäische Finanzinstitute verbindlich – macht dies\nexplizit: Wesentliche Änderungen an IT-Drittanbieterbeziehungen erfordern\ndokumentierte Bewertung und Nachverfolgung.\n\n\n## Was regulierte Unternehmen von KI-Anbietern tatsächlich benötigen\n\nRegulierte Unternehmen diskutieren nicht mehr grundsätzlich, ob KI in\nEntwicklungs-Workflows eingesetzt werden soll. Der Fokus liegt darauf, dies so\nzu tun, dass es gegenüber Aufsichtsbehörden, Vorständen und Kunden vertretbar\nist. Dabei sind branchenübergreifend konsistente Anforderungen sichtbar\ngeworden.\n\n**Vertragliche Klarheit.** Regulierte Unternehmen benötigen spezifische,\ndokumentierte und bedingungslose Zusagen darüber, was mit ihren Daten geschieht\n– nicht etwas, das je nach Vertragsstufe variiert oder eine Handlung vor einem\nStichtag erfordert.\n\n**Prüfbarkeit.** IT-Risikomanagement-Frameworks verlangen von Unternehmen, die\neingesetzten KI-Systeme zu verstehen und zu validieren: die Trainingsdaten\nhinter diesen Modellen und die beteiligten Drittparteien. Anbieter, die diese\nFragen nicht beantworten können, erzeugen Dokumentationsrisiken für die\nOrganisationen, die sich auf sie stützen.\n\n**Trennung von Anbieterinteressen.** Wenn ein KI-Anbieter Modelle auf Basis\nvon Kundennutzungsdaten trainiert, werden Code und Workflows zu Eingaben für\nein System, das auch Wettbewerbern dient. Für Institutionen mit proprietären\nHandelsalgorithmen, Underwriting-Modellen oder Betrugserkennungssystemen ist\ndas ein konkretes IP-Risiko.\n\n\n## GitLabs Position zur KI-Datenverwaltung\n\nGitLab verwendet Kundendaten nicht zum Training von KI-Modellen. Diese Zusage\ngilt auf jeder Preisstufe; KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet, Eingaben\nund Ausgaben, die mit GitLab-Kunden verbunden sind, nicht für eigene Zwecke zu\nverwenden.\n\nDies ist eine bewusste architektonische und richtlinienbezogene Entscheidung –\nkein Merkmal einer bestimmten Preisstufe. Wie GitLabs\n[Beitrag zur Enterprise-Unabhängigkeit](https://about.gitlab.com/de-de/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops/)\nfesthält, ist Datenverwaltung zu einem \"zunehmend kritischen Faktor bei\nUnternehmensentscheidungen\" geworden – getrieben durch nationale und regionale\nDatenschutzgesetze und wachsende Bedenken hinsichtlich der Kontrolle über\nsensibles geistiges Eigentum.\n\nGitLab ist cloud-neutral und modell-neutral und unterstützt\nSelf-Hosted-Deployments ohne kommerzielle Bindung an einen einzelnen\nCloud-Anbieter oder ein Large Language Model. Diese Unabhängigkeit ist für\nregulierte Unternehmen relevant, die Risiken durch Anbieterkonzentration\nbewerten. Der\n[AI Continuity Plan](https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/)\ndokumentiert, wie Anbieterveränderungen gehandhabt werden – einschließlich\nwesentlicher Änderungen daran, wie KI-Anbieter Kundendaten behandeln. Er ist\neine direkte Antwort auf die Governance-Anforderungen unter Frameworks wie\n[DORA](https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/dora/).\n\n\n## Die Governance-Lücke, die KI-Teams schließen müssen\n\nGitHubs Richtlinienaktualisierung macht deutlich: Für Unternehmen in\nregulierten Branchen ist das genaue Verständnis des Datenumgangs eines\nKI-Werkzeugs eine Voraussetzung für dessen Einsatz. Das bedeutet, Anbietern\nklare, dokumentierte Antworten auf folgende Fragen abzuverlangen:\n\n1. Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?\n2. Wer sind Ihre KI-Modell-Unterauftragsverarbeiter?\n3. Was geschieht, wenn ein Anbieter seine Datenpraktiken ändert?\n4. Lässt sich ein Deployment realisieren, das alle KI-Verarbeitung innerhalb\n   der eigenen Infrastruktur hält?\n5. Welche Haftungsübernahme wird für KI-generierte Ausgaben angeboten?\n\nAnbieter, die diese Fragen klar beantworten und die Antworten in prüfbarer\nForm dokumentieren, sind Anbieter, auf die sich aufbauen lässt.\n**Wer das nicht kann, schafft Compliance-Risiken bei jedem Policy-Update.**\nWenn ein Anbieter Datenpraktiken mit 30 Tagen Ankündigungsfrist ändern kann,\nist das kein partnerschaftlicher Rahmen für regulierte Unternehmen – das ist\nein strukturelles Compliance-Risiko.\n\n> Mehr zu GitLabs Ansatz für KI-Governance im\n> [GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/).\n",[23,24],{"featured":32,"template":12,"slug":750},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"promotions":752},[753,766,777,789],{"id":754,"categories":755,"header":756,"text":757,"button":758,"image":763},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":759,"config":760},"Get your AI maturity score",{"href":761,"dataGaName":762,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":764},{"src":765},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":767,"categories":768,"header":769,"text":757,"button":770,"image":774},"devops-modernization",[24,571],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":771,"config":772},"Get your DevOps maturity score",{"href":773,"dataGaName":762,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":775},{"src":776},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":778,"categories":779,"header":781,"text":757,"button":782,"image":786},"security-modernization",[780],"security","Are you trading speed for security?",{"text":783,"config":784},"Get your security maturity score",{"href":785,"dataGaName":762,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":787},{"src":788},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":790,"paths":791,"header":794,"text":795,"button":796,"image":801},"github-azure-migration",[792,793],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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