[{"data":1,"prerenderedAt":762},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale":3,"navigation-de-de":44,"banner-de-de":448,"footer-de-de":458,"blog-post-authors-de-de-Susie Bitters":663,"blog-related-posts-de-de-developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale":678,"assessment-promotions-de-de":715,"next-steps-de-de":752},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":12,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":43},"blogPosts/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale.yml","Developing Gitlab Duo How We Validate And Test Ai Models At Scale",[7],"susie-bitters",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Entwicklung von GitLab Duo: Wie wir KI-Modelle im großen Maßstab validieren und testen","Unsere Blog-Serie beginnt mit einem Blick hinter die Kulissen, wie wir LLMs evaluieren, sie an Anwendungsfälle anpassen und sie optimieren, um bessere Ergebnisse für die Benutzer(innen) zu erzielen.",[18],"Susie Bitters","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659856/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25.png","2024-05-09","**_Generative KI markiert einen monumentalen Wandel in der Softwareentwicklungsbranche, der es einfacher macht, Software zu entwickeln, sicherer zu machen und sie zu betreiben. Unsere neue Blog-Serie von unseren Produkt- und Entwicklungsteams gibt einen Einblick darin, wie wir die KI-Funktionen erstellen, testen und bereitstellen, die in deinem Unternehmen benötigt werden. Lerne neue Funktionen innerhalb von GitLab Duo kennen und wie sie DevSecOps-Teams dabei helfen, bessere Ergebnisse für Kund(inn)en zu erzielen._**\n\nGitLab schätzt das Vertrauen unserer Kund(inn)en in uns. Ein Teil der Aufrechterhaltung dieses Vertrauens ist die Transparenz darüber, wie wir die hochwertige Funktionalität unserer [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/) KI-Funktionen erstellen, bewerten und gewährleisten. Die Funktionen von GitLab Duo basieren auf einer Vielzahl von Modellen, die es uns ermöglichen, eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu unterstützen und unseren Kund(inn)en Flexibilität zu bieten. GitLab ist von vornherein nicht an einen einzigen Modellanbieter gebunden. Wir verwenden derzeit Foundation-Modelle von [Google](https://gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/-/blob/main/ai_gateway/models/vertex_text.py?ref_type=heads#L86) und [Anthropic](https://gitlab.com/gitlab-org/modelops/applied-ml/code-suggestions/ai-assist/-/blob/main/ai_gateway/models/anthropic.py?ref_type=heads#L62). Wir wägen jedoch kontinuierlich ab, welche Modelle für die Anwendungsfälle von GitLab Duo geeignet sind. In diesem Artikel geben wir einen Einblick in unseren Validierungsprozess für KI-Modelle.\n\n## Was sind LLMs\n\nUmfangreiche Sprachmodelle (Large language models, LLMs) sind generative KI-Modelle, die viele KI-Funktionen innerhalb der GitLab Plattform unterstützen. LLMs wurden mit riesigen Datensätzen trainiert und prognostizieren das nächste Wort in einer Sequenz basierend auf dem vorhergehenden Kontext. Als Antwort auf eine Eingabe (Prompt) von Benutzer(innen) erzeugen sie Text, der der Antwort eines Menschen ähnelt, indem sie abhängig vom Prompt aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Wörtern ein Muster wiedergeben.\n\nLLMs ermöglichen es, intelligente Codevorschläge, Konversations-Chatbots, Code-Erklärungen, Analysen von Sicherheitslücken und mehr umzusetzen. Ihre Fähigkeit, für einen bestimmten Prompt unterschiedliche Antworten zu erzeugen, macht eine standardisierte Qualitätsbewertung schwierig. Da LLMs für verschiedene Eigenschaften optimiert werden können, werden so viele unterschiedliche KI-Modelle aktiv entwickelt.\n\n## Testen im großen Maßstab\n\nIm Gegensatz zu herkömmlichen Softwaresystemen, bei denen Ein- und Ausgaben einfacher definiert und getestet werden können, erzeugen LLMs Ausgaben, die oft nuanciert, vielfältig und kontextabhängig sind. Um diese Modelle zu testen, sind umfassende Strategien erforderlich, die die subjektiven und variablen Interpretationen von Qualität sowie die stochastische Natur ihrer Ergebnisse berücksichtigen. Wir können daher die Qualität der Ergebnisse eines LLM nicht individuell oder anekdotisch beurteilen. Stattdessen müssen wir in der Lage sein, das Gesamtmuster des Verhaltens eines LLM zu untersuchen. Um ein Gefühl für diese Muster zu bekommen, müssen wir in großem Maßstab testen. Darunter versteht man den Prozess der Bewertung der Leistung, Zuverlässigkeit und Robustheit eines Systems oder einer Anwendung über eine große und vielfältige Anzahl von Datensätzen und Anwendungsfällen. Unser [Centralized Evaluation Framework (CEF)](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/) verwendet Tausende von Prompts, die mit Dutzenden von Anwendungsfällen verknüpft sind, um signifikante Muster zu identifizieren und das Gesamtverhalten unserer grundlegenden LLMs und der GitLab Duo-Funktionen, in die sie integriert sind, zu bewerten.\n\nTesten im großen Maßstab hilft uns bei der:\n\n- **Gewährleistung von Qualität:** Durch Tests im großen Maßstab können wir die Qualität und Zuverlässigkeit dieser Modelle in einer Vielzahl von Szenarien und Inputs bewerten. Indem wir die Ergebnisse dieser Modelle in großem Maßstab validieren, können wir Muster identifizieren und potenzielle Probleme wie systematische Verzerrungen, Anomalien und Ungenauigkeiten abmildern.\n- **Optimierung der Leistung:** Die Intensivierung der Tests ermöglicht es GitLab, die Leistung und Effizienz von LLMs unter realen Bedingungen zu beurteilen. Dazu gehört die Bewertung von Faktoren wie Ausgabequalität, Latenz und der Kosten für die Optimierung der Bereitstellung und des Einsatzes dieser Modelle in GitLab Duo-Funktionen.\n- **Minderung von Risiken:** Das Testen von LLMs im großen Maßstab trägt dazu bei, die mit der Bereitstellung von LLMs in kritischen Anwendungen verbundenen Risiken zu mindern. Durch gründliche Tests über verschiedene Datensätze und Anwendungsfälle hinweg können wir potenzielle Fehlermodi, Sicherheitslücken und ethische Bedenken identifizieren und diese adressieren und beheben, bevor sie sich auf unsere Kund(inn)en auswirken.\n\nDas Testen von LLMs im großen Maßstab ist unerlässlich, um ihre Zuverlässigkeit und Robustheit für ihre Bereitstellung innerhalb der GitLab-Plattform sicherzustellen. Durch die Investition in umfassende Teststrategien, die verschiedene Datensätze, Anwendungsfälle und Szenarien umfassen, arbeitet GitLab daran, das volle Potenzial von KI-gestützten Workflows auszuschöpfen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu mindern.\n\n### Wie wir in großem Maßstab testen\n\nDies sind die notwendigen Schritte, um LLMs in großem Maßstab zu testen.\n\n#### Schritt 1: Erstellen einer Prompt-Bibliothek als Proxy für die Produktion\nWährend andere Unternehmen Kundendaten einsehen und verwenden, um ihre KI-Funktionen zu trainieren, tut GitLab dies derzeit nicht.  Deshalb mussten wir eine umfassende Prompt-Bibliothek entwickeln, die sowohl den Umfang als auch die Aktivität der Produktionsumgebung abbildet.\n\nDiese Prompt-Bibliothek besteht aus Fragen und Antworten. Die Fragen stellen die Art von Abfragen oder Eingaben dar, die wir in der Produktionsumgebung erwarten würden, während die Antworten eine Grundwahrheit darüber darstellen, was unsere ideale Antwort wäre. Diese Referenzantwort könnte auch als Zielantwort formuliert werden. Sowohl die Frage als auch die Antwort können, aber müssen nicht von Menschen generiert werden. Diese Frage-Antwort-Paare geben uns eine Vergleichsbasis und einen Bezugsrahmen, mit dem wir die Unterschiede zwischen Modellen und Funktionen herausarbeiten können. Wenn mehreren Modellen dieselbe Frage gestellt wird und sie unterschiedliche Antworten erzeugen, können wir anhand unserer Referenzantwort feststellen, welches Modell eine Antwort gegeben hat, die unserem Ziel am nächsten kommt, und sie entsprechend bewerten.\n\nAuch hier ist ein zentrales Element einer umfassenden Prompt-Bibliothek, dass sie repräsentativ für die Eingaben ist, die wir in der Produktionsumgebung erwarten. Wir möchten wissen, wie gut die grundlegenden Modelle zu unserem spezifischen Anwendungsfall passen und wie gut unsere Funktionen funktionieren. Es gibt zahlreiche Datensätze mit Benchmark-Prompts, aber diese Datensätze spiegeln möglicherweise nicht die Anwendungsfälle wider, die wir bei GitLab annehmen. Unsere Prompt-Bibliothek ist so konzipiert, dass sie speziell auf die Funktionen und Anwendungsfälle von GitLab zugeschnitten ist.\n\n#### Schritt 2: Leistung des Basismodells\n\nSobald wir eine Prompt-Bibliothek erstellt haben, die die Produktionsaktivitäten genau widerspiegelt, geben wir diese Fragen in [verschiedene Modelle](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/foundation_models/) ein, um zu testen, wie gut sie den Bedürfnissen unserer Kund(inn)en entsprechen. Wir vergleichen jede Antwort mit unserer Grundwahrheit und reihen sie in eine Rangfolge ein, die auf einer Reihe von Metriken basiert, wie zum Beispiel: [Cosine Similarity Score](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/metrics/#similarity-scores), [Cross Similarity Score](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/metrics/#cross-similarity-score),  [LLM Judge](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/metrics/#llm-judge), und [Consensus Filtering mit LLM Judge](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/metrics/#consensus-filtering-with-llm-judge). Diese erste Iteration liefert uns einen Anhaltspunkt dafür, wie gut die einzelnen Modelle abschneiden, und hilft uns bei der Auswahl eines grundlegenden Modells für unsere Einsatzbereiche. Um uns kurz zu fassen, werden wir hier nicht ins Detail gehen, aber du kannst [hier mehr über die Metriken erfahren](https://about.gitlab.com/direction/ai-powered/ai_framework/ai_evaluation/metrics/). Es ist wichtig zu wissen, dass dieses Problem nicht gelöst ist. Die KI-Branche forscht aktiv an neuen Techniken und entwickelt sie weiter. Das Modellvalidierungsteam von GitLab behält die Branche im Auge und arbeitet ständig daran, wie wir die von GitLab Duo verwendeten LLMs prüfen und bewerten.\n\n#### Schritt 3: Funktionsentwicklung\n\nJetzt, da wir eine Grundlage für die Leistung unseres ausgewählten Modells haben, können wir mit den gewonnen Daten unsere Plattform weiterentwickeln. Prompt-Engineering ist zwar sehr populär, aber wenn man sich ausschließlich darauf konzentriert, das Verhalten eines Modells durch Prompting (oder eine andere Technik) zu verändern, ohne es zu validieren, stochert man im Dunkeln und passt sein Prompting sehr wahrscheinlich zu stark an. Man löst vielleicht ein Problem, aber verursacht ein Dutzend andere. Und es würde wahrscheinlich nie auffallen. Wenn wir eine Grundlinie für die Leistung eines Modells festlegen, können wir verfolgen, wie sich das Verhalten im Laufe der Zeit für alle notwendigen Anwendungsfälle verändert. Bei GitLab überprüfen wir die Leistung unserer GitLab Duo Funktionen während der aktiven Entwicklung täglich neu, um sicherzustellen, dass alle Änderungen die Gesamtfunktionalität verbessern.\n\n#### Schritt 4: Iterieren, iterieren, iterieren\n\nUnsere experimentellen Iterationen funktionieren wie folgt: In jedem Durchgang untersuchen wir die Ergebnisse unserer Tests im großen Maßstab, um Muster zu erkennen:\n\n- Was haben unsere schwächsten Bereiche gemeinsam?\n- Verhält sich unsere Funktion für eine bestimmte Metrik oder in einem bestimmten Anwendungsfall ungünstig?\n- Gibt es bei bestimmten Fragen immer wieder dieselben Fehler?\n\nSolche Muster tauchen nur dann auf, wenn wir in großem Maßstab testen, und nur so können wir unsere Experimente optimieren. Auf der Grundlage dieser Muster schlagen wir verschiedene Experimente oder Ansätze vor, um die Leistung in einem bestimmten Bereich und für eine bestimmte Metrik zu verbessern.\n\nTesten im großen Maßstab ist jedoch sowohl teuer als auch zeitaufwendig. Um eine schnellere und kostengünstigere Iteration zu ermöglichen, erstellen wir einen kleineren Datensatz, der als Mini-Proxy fungiert. Die begrenzte Teilmenge wird so gewichtet, dass sie genau die Frage-Antwort-Paare enthält, die wir verbessern möchten. Die erweiterte Teilmenge enthält auch eine Auswahl aller anderen Anwendungsfälle und Bewertungen, um sicherzustellen, dass sich unsere Änderungen nicht nachteilig auf die allgemeine Funktionalität auswirken. Wir nehmen also Änderungen vor und überprüfen sie gegen eine begrenzte Teilmenge der Daten. Wie sieht die neue Antwort im Vergleich zur Ausgangslage aus? Wie verhält es sich mit der Grundwahrheit?\n\nSobald wir einen Prompt gefunden haben, der sich auf den spezifischen Anwendungsfall bezieht, an dem wir gerade mit der begrenzten Teilmenge arbeiten, validieren wir diesen Prompt anhand einer erweiterten Teilmenge von Daten, um sicherzustellen, dass er sich nicht nachteilig auf andere Bereiche auswirkt. Nur wenn wir durch die Validierungsmetriken der Meinung sind, dass der neue Prompt unsere Leistung in unserem Zielbereich verbessert UND die Leistung an anderer Stelle nicht verschlechtert, setzen wir diese Änderung in der Produktionsumgebung um.\n\nDas gesamte Centralized Evaluation Framework wird dann mit dem neuen Prompt ausgeführt und wir überprüfen, ob die Leistung der gesamten Funktionalität gegenüber der Ausgangssituation vom Vortag verbessert wurde. Auf diese Weise stellt GitLab durch ständige Iterationen sicher, dass du im gesamten GitLab-Ökosystem die neueste und beste Leistung der KI-gestützten Funktionen erhältst. So können wir sicherstellen, dass wir gemeinsam immer schneller arbeiten.\n\n### GitLab Duo noch besser machen\n\nWir hoffen, dass wir dir hiermit einen Einblick geben konnten, wie wir die Funktionen von GitLab Duo verantwortungsvoll entwickeln. Dieser Prozess wurde entwickelt, um [GitLab Duo Codevorschläge](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/code_suggestions/) und [GitLab Duo Chat](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat.html) allgemein verfügbar zu machen. Wir haben diesen Validierungsprozess auch in unseren Entwicklungsprozess integriert, wenn wir die Funktionen von GitLab Duo weiterentwickeln. Es bedeutet unzählige Versuche und Fehlschläge, und oft macht die Korrektur eines Punkts drei andere kaputt. Aber wir erhalten dabei auch datengestützte Einblicke in diese Auswirkungen und können so sicherstellen, dass GitLab Duo immer besser wird.\n\n> Starte noch heute deine [kostenlose Testversion von GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/#free-trial)!\n\n\u003Cfigure class=video_container>\n\u003Ciframe width=560 height=315 src=\"https://www.youtube-nocookie.com/embed/LifJdU3Qagw?si=A4kl6d32wPYC4168\" title=\"YouTube video player\" frameborder=0 allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen=\"\">\u003C/iframe>\n\u003C/figure>",[23,24,25,26,27],"AI/ML","DevSecOps","DevSecOps platform","features","inside GitLab","yml",{},"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale",{"ogTitle":32,"ogImage":19,"ogDescription":16,"ogSiteName":33,"noIndex":34,"ogType":35,"ogUrl":36,"title":32,"canonicalUrls":36,"description":16},"GitLab Duo – Wie wir LLMs validieren & testen","https://about.gitlab.com",false,"article","https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale","de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale",[39,40,41,26,42],"aiml","devsecops","devsecops-platform","inside-gitlab","2V5TJa5ybIUQ-vxtBtR8OOSlk9dpxUJu4ToJqv1NgnM",{"data":45},{"logo":46,"freeTrial":51,"sales":56,"login":61,"items":66,"search":375,"minimal":410,"duo":428,"pricingDeployment":438},{"config":47},{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":50},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":52,"config":53},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":50},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":57,"config":58},"Vertrieb kontaktieren",{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":50},"/de-de/sales/","sales",{"text":62,"config":63},"Anmelden",{"href":64,"dataGaName":65,"dataGaLocation":50},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[67,94,190,195,296,356],{"text":68,"config":69,"cards":71},"Plattform",{"dataNavLevelOne":70},"platform",[72,78,86],{"title":68,"description":73,"link":74},"Die intelligente Orchestrierungsplattform für DevSecOps",{"text":75,"config":76},"Erkunde unsere Plattform",{"href":77,"dataGaName":70,"dataGaLocation":50},"/de-de/platform/",{"title":79,"description":80,"link":81},"GitLab Duo Agent Platform","Agentische KI für den gesamten Softwareentwicklungszyklus",{"text":82,"config":83},"Lerne GitLab Duo kennen",{"href":84,"dataGaName":85,"dataGaLocation":50},"/de-de/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":87,"description":88,"link":89},"Gründe, die für GitLab sprechen","Erfahre, warum Unternehmen auf GitLab setzen",{"text":90,"config":91},"Mehr erfahren",{"href":92,"dataGaName":93,"dataGaLocation":50},"/de-de/why-gitlab/","why gitlab",{"text":95,"left":12,"config":96,"link":98,"lists":102,"footer":172},"Produkt",{"dataNavLevelOne":97},"solutions",{"text":99,"config":100},"Alle Lösungen anzeigen",{"href":101,"dataGaName":97,"dataGaLocation":50},"/de-de/solutions/",[103,128,150],{"title":104,"description":105,"link":106,"items":111},"Automatisierung","CI/CD und Automatisierung zur Beschleunigung der Bereitstellung",{"config":107},{"icon":108,"href":109,"dataGaName":110,"dataGaLocation":50},"AutomatedCodeAlt","/de-de/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[112,116,119,124],{"text":113,"config":114},"CI/CD",{"href":115,"dataGaLocation":50,"dataGaName":113},"/de-de/solutions/continuous-integration/",{"text":79,"config":117},{"href":84,"dataGaLocation":50,"dataGaName":118},"gitlab duo agent platform - product menu",{"text":120,"config":121},"Quellcodeverwaltung",{"href":122,"dataGaLocation":50,"dataGaName":123},"/de-de/solutions/source-code-management/","Source Code Management",{"text":125,"config":126},"Automatisierte Softwarebereitstellung",{"href":109,"dataGaLocation":50,"dataGaName":127},"Automated software delivery",{"title":129,"description":130,"link":131,"items":136},"Sicherheit","Entwickle schneller, ohne die Sicherheit zu gefährden",{"config":132},{"href":133,"dataGaName":134,"dataGaLocation":50,"icon":135},"/de-de/solutions/application-security-testing/","security and compliance","ShieldCheckLight",[137,141,146],{"text":138,"config":139},"Application Security Testing",{"href":133,"dataGaName":140,"dataGaLocation":50},"Application security testing",{"text":142,"config":143},"Schutz der Software-Lieferkette",{"href":144,"dataGaLocation":50,"dataGaName":145},"/de-de/solutions/supply-chain/","Software supply chain security",{"text":147,"config":148},"Software Compliance",{"href":149,"dataGaName":147,"dataGaLocation":50},"/de-de/solutions/software-compliance/",{"title":151,"link":152,"items":157},"Bewertung",{"config":153},{"icon":154,"href":155,"dataGaName":156,"dataGaLocation":50},"DigitalTransformation","/de-de/solutions/visibility-measurement/","visibility and measurement",[158,162,167],{"text":159,"config":160},"Sichtbarkeit und Bewertung",{"href":155,"dataGaLocation":50,"dataGaName":161},"Visibility and Measurement",{"text":163,"config":164},"Wertstrommanagement",{"href":165,"dataGaLocation":50,"dataGaName":166},"/de-de/solutions/value-stream-management/","Value Stream Management",{"text":168,"config":169},"Analysen und Einblicke",{"href":170,"dataGaLocation":50,"dataGaName":171},"/de-de/solutions/analytics-and-insights/","Analytics and insights",{"title":173,"items":174},"GitLab für",[175,180,185],{"text":176,"config":177},"Enterprise",{"href":178,"dataGaLocation":50,"dataGaName":179},"/de-de/enterprise/","enterprise",{"text":181,"config":182},"Kleinunternehmen",{"href":183,"dataGaLocation":50,"dataGaName":184},"/de-de/small-business/","small business",{"text":186,"config":187},"den öffentlichen Sektor",{"href":188,"dataGaLocation":50,"dataGaName":189},"/de-de/solutions/public-sector/","public sector",{"text":191,"config":192},"Preise",{"href":193,"dataGaName":194,"dataGaLocation":50,"dataNavLevelOne":194},"/de-de/pricing/","pricing",{"text":196,"config":197,"link":199,"lists":203,"feature":283},"Ressourcen",{"dataNavLevelOne":198},"resources",{"text":200,"config":201},"Alle Ressourcen anzeigen",{"href":202,"dataGaName":198,"dataGaLocation":50},"/de-de/resources/",[204,237,255],{"title":205,"items":206},"Erste Schritte",[207,212,217,222,227,232],{"text":208,"config":209},"Installieren",{"href":210,"dataGaName":211,"dataGaLocation":50},"/de-de/install/","install",{"text":213,"config":214},"Kurzanleitungen",{"href":215,"dataGaName":216,"dataGaLocation":50},"/de-de/get-started/","quick setup checklists",{"text":218,"config":219},"Lernen",{"href":220,"dataGaLocation":50,"dataGaName":221},"https://university.gitlab.com/","learn",{"text":223,"config":224},"Produktdokumentation",{"href":225,"dataGaName":226,"dataGaLocation":50},"https://docs.gitlab.com/","product documentation",{"text":228,"config":229},"Best-Practice-Videos",{"href":230,"dataGaName":231,"dataGaLocation":50},"/de-de/getting-started-videos/","best practice videos",{"text":233,"config":234},"Integrationen",{"href":235,"dataGaName":236,"dataGaLocation":50},"/de-de/integrations/","integrations",{"title":238,"items":239},"Entdecken",[240,245,250],{"text":241,"config":242},"Kundenerfolge",{"href":243,"dataGaName":244,"dataGaLocation":50},"/de-de/customers/","customer success stories",{"text":246,"config":247},"Blog",{"href":248,"dataGaName":249,"dataGaLocation":50},"/de-de/blog/","blog",{"text":251,"config":252},"Remote",{"href":253,"dataGaName":254,"dataGaLocation":50},"https://handbook.gitlab.com/handbook/company/culture/all-remote/","remote",{"title":256,"items":257},"Vernetzen",[258,263,268,273,278],{"text":259,"config":260},"GitLab-Services",{"href":261,"dataGaName":262,"dataGaLocation":50},"/de-de/services/","services",{"text":264,"config":265},"Community",{"href":266,"dataGaName":267,"dataGaLocation":50},"/community/","community",{"text":269,"config":270},"Forum",{"href":271,"dataGaName":272,"dataGaLocation":50},"https://forum.gitlab.com/","forum",{"text":274,"config":275},"Veranstaltungen",{"href":276,"dataGaName":277,"dataGaLocation":50},"/events/","events",{"text":279,"config":280},"Partner",{"href":281,"dataGaName":282,"dataGaLocation":50},"/de-de/partners/","partners",{"backgroundColor":284,"textColor":285,"text":286,"image":287,"link":291},"#2f2a6b","#fff","Perspektiven für die Softwareentwicklung der Zukunft",{"altText":288,"config":289},"the source promo card",{"src":290},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758208064/dzl0dbift9xdizyelkk4.svg",{"text":292,"config":293},"Lies die News",{"href":294,"dataGaName":295,"dataGaLocation":50},"/de-de/the-source/","the source",{"text":297,"config":298,"lists":300},"Unternehmen",{"dataNavLevelOne":299},"company",[301],{"items":302},[303,308,314,316,321,326,331,336,341,346,351],{"text":304,"config":305},"Über",{"href":306,"dataGaName":307,"dataGaLocation":50},"/de-de/company/","about",{"text":309,"config":310,"footerGa":313},"Karriere",{"href":311,"dataGaName":312,"dataGaLocation":50},"/jobs/","jobs",{"dataGaName":312},{"text":274,"config":315},{"href":276,"dataGaName":277,"dataGaLocation":50},{"text":317,"config":318},"Geschäftsführung",{"href":319,"dataGaName":320,"dataGaLocation":50},"/company/team/e-group/","leadership",{"text":322,"config":323},"Team",{"href":324,"dataGaName":325,"dataGaLocation":50},"/company/team/","team",{"text":327,"config":328},"Handbuch",{"href":329,"dataGaName":330,"dataGaLocation":50},"https://handbook.gitlab.com/","handbook",{"text":332,"config":333},"Investor Relations",{"href":334,"dataGaName":335,"dataGaLocation":50},"https://ir.gitlab.com/","investor relations",{"text":337,"config":338},"Trust Center",{"href":339,"dataGaName":340,"dataGaLocation":50},"/de-de/security/","trust center",{"text":342,"config":343},"AI Transparency Center",{"href":344,"dataGaName":345,"dataGaLocation":50},"/de-de/ai-transparency-center/","ai transparency center",{"text":347,"config":348},"Newsletter",{"href":349,"dataGaName":350,"dataGaLocation":50},"/company/contact/#contact-forms","newsletter",{"text":352,"config":353},"Presse",{"href":354,"dataGaName":355,"dataGaLocation":50},"/press/","press",{"text":357,"config":358,"lists":359},"Kontakt",{"dataNavLevelOne":299},[360],{"items":361},[362,365,370],{"text":57,"config":363},{"href":59,"dataGaName":364,"dataGaLocation":50},"talk to sales",{"text":366,"config":367},"Support-Portal",{"href":368,"dataGaName":369,"dataGaLocation":50},"https://support.gitlab.com","support portal",{"text":371,"config":372},"Kundenportal",{"href":373,"dataGaName":374,"dataGaLocation":50},"https://customers.gitlab.com/customers/sign_in/","customer portal",{"close":376,"login":377,"suggestions":384},"Schließen",{"text":378,"link":379},"Um Repositories und Projekte zu durchsuchen, melde dich an bei",{"text":380,"config":381},"gitlab.com",{"href":64,"dataGaName":382,"dataGaLocation":383},"search login","search",{"text":385,"default":386},"Vorschläge",[387,389,394,396,401,406],{"text":79,"config":388},{"href":84,"dataGaName":79,"dataGaLocation":383},{"text":390,"config":391},"Code Suggestions (KI)",{"href":392,"dataGaName":393,"dataGaLocation":383},"/de-de/solutions/code-suggestions/","Code Suggestions (AI)",{"text":113,"config":395},{"href":115,"dataGaName":113,"dataGaLocation":383},{"text":397,"config":398},"GitLab auf AWS",{"href":399,"dataGaName":400,"dataGaLocation":383},"/de-de/partners/technology-partners/aws/","GitLab on AWS",{"text":402,"config":403},"GitLab auf Google Cloud",{"href":404,"dataGaName":405,"dataGaLocation":383},"/de-de/partners/technology-partners/google-cloud-platform/","GitLab on Google Cloud",{"text":407,"config":408},"Warum GitLab?",{"href":92,"dataGaName":409,"dataGaLocation":383},"Why GitLab?",{"freeTrial":411,"mobileIcon":416,"desktopIcon":421,"secondaryButton":424},{"text":412,"config":413},"Kostenlos testen",{"href":414,"dataGaName":55,"dataGaLocation":415},"https://gitlab.com/-/trials/new/","nav",{"altText":417,"config":418},"GitLab-Symbol",{"src":419,"dataGaName":420,"dataGaLocation":415},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203874/jypbw1jx72aexsoohd7x.svg","gitlab icon",{"altText":417,"config":422},{"src":423,"dataGaName":420,"dataGaLocation":415},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203875/gs4c8p8opsgvflgkswz9.svg",{"text":205,"config":425},{"href":426,"dataGaName":427,"dataGaLocation":415},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de/compare/gitlab-vs-github/","get started",{"freeTrial":429,"mobileIcon":434,"desktopIcon":436},{"text":430,"config":431},"Erfahre mehr über GitLab Duo",{"href":432,"dataGaName":433,"dataGaLocation":415},"/de-de/gitlab-duo/","gitlab duo",{"altText":417,"config":435},{"src":419,"dataGaName":420,"dataGaLocation":415},{"altText":417,"config":437},{"src":423,"dataGaName":420,"dataGaLocation":415},{"freeTrial":439,"mobileIcon":444,"desktopIcon":446},{"text":440,"config":441},"Zurück zur Preisübersicht",{"href":193,"dataGaName":442,"dataGaLocation":415,"icon":443},"back to pricing","GoBack",{"altText":417,"config":445},{"src":419,"dataGaName":420,"dataGaLocation":415},{"altText":417,"config":447},{"src":423,"dataGaName":420,"dataGaLocation":415},{"title":449,"button":450,"config":455},"Sieh dir an, wie agentische KI die Softwarebereitstellung transformiert",{"text":451,"config":452},"GitLab Transcend jetzt ansehen",{"href":453,"dataGaName":454,"dataGaLocation":50},"/de-de/events/transcend/virtual/","transcend event",{"layout":456,"icon":457},"release","AiStar",{"data":459},{"text":460,"source":461,"edit":467,"contribute":472,"config":477,"items":482,"minimal":655},"Git ist eine Marke von Software Freedom Conservancy und unsere Verwendung von „GitLab“ erfolgt unter Lizenz.",{"text":462,"config":463},"Quelltext der Seite anzeigen",{"href":464,"dataGaName":465,"dataGaLocation":466},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/","page source","footer",{"text":468,"config":469},"Diese Seite bearbeiten",{"href":470,"dataGaName":471,"dataGaLocation":466},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/content/","web ide",{"text":473,"config":474},"Beteilige dich",{"href":475,"dataGaName":476,"dataGaLocation":466},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/CONTRIBUTING.md/","please contribute",{"twitter":478,"facebook":479,"youtube":480,"linkedin":481},"https://x.com/gitlab","https://www.facebook.com/gitlab","https://www.youtube.com/channel/UCnMGQ8QHMAnVIsI3xJrihhg","https://www.linkedin.com/company/gitlab-com",[483,506,561,588,622],{"title":68,"links":484,"subMenu":489},[485],{"text":486,"config":487},"DevSecOps-Plattform",{"href":77,"dataGaName":488,"dataGaLocation":466},"devsecops platform",[490],{"title":191,"links":491},[492,496,501],{"text":493,"config":494},"Tarife anzeigen",{"href":193,"dataGaName":495,"dataGaLocation":466},"view plans",{"text":497,"config":498},"Vorteile von Premium",{"href":499,"dataGaName":500,"dataGaLocation":466},"/de-de/pricing/premium/","why premium",{"text":502,"config":503},"Vorteile von Ultimate",{"href":504,"dataGaName":505,"dataGaLocation":466},"/de-de/pricing/ultimate/","why ultimate",{"title":507,"links":508},"Lösungen",[509,514,517,519,524,529,533,536,539,544,546,548,551,556],{"text":510,"config":511},"Digitale Transformation",{"href":512,"dataGaName":513,"dataGaLocation":466},"/de-de/topics/digital-transformation/","digital transformation",{"text":515,"config":516},"Sicherheit und Compliance",{"href":133,"dataGaName":140,"dataGaLocation":466},{"text":125,"config":518},{"href":109,"dataGaName":110,"dataGaLocation":466},{"text":520,"config":521},"Agile Entwicklung",{"href":522,"dataGaName":523,"dataGaLocation":466},"/de-de/solutions/agile-delivery/","agile delivery",{"text":525,"config":526},"Cloud-Transformation",{"href":527,"dataGaName":528,"dataGaLocation":466},"/de-de/topics/cloud-native/","cloud transformation",{"text":530,"config":531},"SCM",{"href":122,"dataGaName":532,"dataGaLocation":466},"source code management",{"text":113,"config":534},{"href":115,"dataGaName":535,"dataGaLocation":466},"continuous integration & delivery",{"text":163,"config":537},{"href":165,"dataGaName":538,"dataGaLocation":466},"value stream management",{"text":540,"config":541},"GitOps",{"href":542,"dataGaName":543,"dataGaLocation":466},"/de-de/solutions/gitops/","gitops",{"text":176,"config":545},{"href":178,"dataGaName":179,"dataGaLocation":466},{"text":181,"config":547},{"href":183,"dataGaName":184,"dataGaLocation":466},{"text":549,"config":550},"Öffentlicher Sektor",{"href":188,"dataGaName":189,"dataGaLocation":466},{"text":552,"config":553},"Bildungswesen",{"href":554,"dataGaName":555,"dataGaLocation":466},"/de-de/solutions/education/","education",{"text":557,"config":558},"Finanzdienstleistungen",{"href":559,"dataGaName":560,"dataGaLocation":466},"/de-de/solutions/finance/","financial services",{"title":196,"links":562},[563,565,567,569,572,574,576,578,580,582,584,586],{"text":208,"config":564},{"href":210,"dataGaName":211,"dataGaLocation":466},{"text":213,"config":566},{"href":215,"dataGaName":216,"dataGaLocation":466},{"text":218,"config":568},{"href":220,"dataGaName":221,"dataGaLocation":466},{"text":223,"config":570},{"href":225,"dataGaName":571,"dataGaLocation":466},"docs",{"text":246,"config":573},{"href":248,"dataGaName":249,"dataGaLocation":466},{"text":241,"config":575},{"href":243,"dataGaName":244,"dataGaLocation":466},{"text":251,"config":577},{"href":253,"dataGaName":254,"dataGaLocation":466},{"text":259,"config":579},{"href":261,"dataGaName":262,"dataGaLocation":466},{"text":264,"config":581},{"href":266,"dataGaName":267,"dataGaLocation":466},{"text":269,"config":583},{"href":271,"dataGaName":272,"dataGaLocation":466},{"text":274,"config":585},{"href":276,"dataGaName":277,"dataGaLocation":466},{"text":279,"config":587},{"href":281,"dataGaName":282,"dataGaLocation":466},{"title":297,"links":589},[590,592,594,596,598,600,602,606,611,613,615,617],{"text":304,"config":591},{"href":306,"dataGaName":299,"dataGaLocation":466},{"text":309,"config":593},{"href":311,"dataGaName":312,"dataGaLocation":466},{"text":317,"config":595},{"href":319,"dataGaName":320,"dataGaLocation":466},{"text":322,"config":597},{"href":324,"dataGaName":325,"dataGaLocation":466},{"text":327,"config":599},{"href":329,"dataGaName":330,"dataGaLocation":466},{"text":332,"config":601},{"href":334,"dataGaName":335,"dataGaLocation":466},{"text":603,"config":604},"Sustainability",{"href":605,"dataGaName":603,"dataGaLocation":466},"/sustainability/",{"text":607,"config":608},"Vielfalt, Inklusion und Zugehörigkeit",{"href":609,"dataGaName":610,"dataGaLocation":466},"/de-de/diversity-inclusion-belonging/","Diversity, inclusion and belonging",{"text":337,"config":612},{"href":339,"dataGaName":340,"dataGaLocation":466},{"text":347,"config":614},{"href":349,"dataGaName":350,"dataGaLocation":466},{"text":352,"config":616},{"href":354,"dataGaName":355,"dataGaLocation":466},{"text":618,"config":619},"Transparenzerklärung zu moderner Sklaverei",{"href":620,"dataGaName":621,"dataGaLocation":466},"https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/modern-slavery-act-transparency-statement/","modern slavery transparency statement",{"title":623,"links":624},"Nimm Kontakt auf",[625,628,633,635,640,645,650],{"text":626,"config":627},"Sprich mit einem Experten/einer Expertin",{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":466},{"text":629,"config":630},"Support",{"href":631,"dataGaName":632,"dataGaLocation":466},"/support/","get help",{"text":371,"config":634},{"href":373,"dataGaName":374,"dataGaLocation":466},{"text":636,"config":637},"Status",{"href":638,"dataGaName":639,"dataGaLocation":466},"https://status.gitlab.com/","status",{"text":641,"config":642},"Nutzungsbedingungen",{"href":643,"dataGaName":644,"dataGaLocation":466},"/terms/","terms of use",{"text":646,"config":647},"Datenschutzerklärung",{"href":648,"dataGaName":649,"dataGaLocation":466},"/de-de/privacy/","privacy statement",{"text":651,"config":652},"Cookie-Einstellungen",{"dataGaName":653,"dataGaLocation":466,"id":654,"isOneTrustButton":12},"cookie preferences","ot-sdk-btn",{"items":656},[657,659,661],{"text":641,"config":658},{"href":643,"dataGaName":644,"dataGaLocation":466},{"text":646,"config":660},{"href":648,"dataGaName":649,"dataGaLocation":466},{"text":651,"config":662},{"dataGaName":653,"dataGaLocation":466,"id":654,"isOneTrustButton":12},[664],{"id":665,"title":18,"body":8,"config":666,"content":668,"description":8,"extension":28,"meta":673,"navigation":12,"path":674,"seo":675,"stem":676,"__hash__":677},"blogAuthors/en-us/blog/authors/susie-bitters.yml",{"template":667},"BlogAuthor",{"name":18,"config":669},{"headshot":670,"linkedin":671,"ctfId":672},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749664195/Blog/Author%20Headshots/susiebittersheadshot.png","https://www.linkedin.com/in/susie-bitters-33268410/","7yiomgeGp9k4a4srjDU1QK",{},"/en-us/blog/authors/susie-bitters",{},"en-us/blog/authors/susie-bitters","oXfcK-Cd6FO2mDuWYTMXFhcY16XNSSAcyheiVIWVd2k",[679,692,705],{"content":680,"config":690},{"title":681,"description":682,"heroImage":683,"authors":684,"date":686,"body":687,"category":9,"tags":688},"KI erkennt Schwachstellen – aber wer verantwortet das Risiko?","KI-gestützte Schwachstellenerkennung entwickelt sich schnell, doch Durchsetzung, Governance und Supply-Chain-Sicherheit erfordern eine integrierte Plattform.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[685],"Omer Azaria","2026-02-27","Anthropic hat kürzlich Claude Code Security angekündigt – ein KI-System, das Schwachstellen erkennt und Korrekturen vorschlägt. Die Reaktion der Märkte folgte prompt: Die Aktien von Cybersecurity-Unternehmen gaben nach, als Investoren begannen, die Zukunft klassischer AppSec-Tools in Frage zu stellen. Die Frage, die viele beschäftigt: Wenn KI Code schreiben und absichern kann, wird Anwendungssicherheit dann überflüssig?\n\nWenn Sicherheit nur das Scannen von Code bedeutete, wäre die Antwort vielleicht ja. Aber Enterprise-Sicherheit war noch nie auf Erkennung allein ausgerichtet.\n\nUnternehmen fragen nicht, ob KI Schwachstellen finden kann. Sie stellen drei weitaus schwieriger zu beantwortende Fragen:\n\n* Ist das, was wir ausliefern wollen, sicher?\n* Hat sich unsere Risikolage verändert, während sich Umgebungen, Abhängigkeiten, Drittanbieter-Services, Tools und Infrastruktur kontinuierlich wandeln?\n* Wie lässt sich eine Codebasis steuern, die zunehmend von KI und Drittquellen zusammengestellt wird – für die wir aber weiterhin verantwortlich sind?\n\nDiese Fragen erfordern eine Plattformantwort: Erkennung macht Risiken sichtbar, aber Governance bestimmt, was als nächstes passiert.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/) ist die Orchestrierungsschicht, die den Software-Lebenszyklus durchgängig steuert und Teams die Durchsetzung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit gibt, die sie brauchen, um mit der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung Schritt zu halten.\n\n## KI vertrauen erfordert Governance\n\nKI-Systeme werden zunehmend besser darin, Schwachstellen zu identifizieren und Korrekturen vorzuschlagen. Das ist ein bedeutender Fortschritt – aber Analyse ist keine Verantwortung.\n\nKI kann Unternehmensrichtlinien nicht eigenständig durchsetzen oder akzeptables Risiko definieren. Menschen müssen die Grenzen, Richtlinien und Leitplanken festlegen, innerhalb derer Agenten operieren: Funktionstrennung sicherstellen, Audit-Trails gewährleisten und konsistente Kontrollen über Tausende von Repositories und Teams hinweg aufrechterhalten. Vertrauen in Agenten entsteht nicht durch Autonomie allein, sondern durch klar definierte Governance durch Menschen.\n\nIn einer [agentischen Welt](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/), in der Software zunehmend von autonomen Systemen geschrieben und verändert wird, wird Governance wichtiger, nicht unwichtiger. Je mehr Autonomie Unternehmen KI gewähren, desto stärker muss die Governance sein.\n\nGovernance ist keine Bremse. Sie ist das Fundament, das KI-gestützte Entwicklung im Unternehmensmaßstab vertrauenswürdig macht.\n\n## LLMs sehen Code, Plattformen sehen Kontext\n\nEin Large Language Model ([LLM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) bewertet Code isoliert. Eine Enterprise Application Security-Plattform versteht Kontext. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil Risikoentscheidungen kontextabhängig sind:\n\n* Wer hat die Änderung vorgenommen?\n* Wie kritisch ist die Anwendung für das Unternehmen?\n* Wie interagiert sie mit Infrastruktur und Abhängigkeiten?\n* Liegt die Schwachstelle in Code, der tatsächlich in der Produktion erreichbar ist, oder in einer Abhängigkeit, die nie ausgeführt wird?\n* Ist sie in der Produktion tatsächlich ausnutzbar – angesichts der Art, wie die Anwendung läuft, ihrer APIs und der sie umgebenden Umgebung?\n\nSicherheitsentscheidungen hängen von diesem Kontext ab. Fehlt er, produziert Erkennung laute Alarme, die die Entwicklung verlangsamen, anstatt Risiken zu reduzieren. Mit ihm können Unternehmen schnell priorisieren und Risiken gezielt managen. Da sich Kontext mit jeder Softwareänderung weiterentwickelt, kann Governance keine einmalige Entscheidung sein.\n\n## Statische Scans halten mit dynamischem Risiko nicht Schritt\n\nSoftware-Risiko ist dynamisch. Abhängigkeiten ändern sich, Umgebungen entwickeln sich, und Systeme interagieren auf Weisen, die keine einzelne Analyse vollständig vorhersehen kann. Ein sauberer Scan zu einem Zeitpunkt garantiert keine Sicherheit beim Release.\n\nEnterprise-Sicherheit setzt auf kontinuierliche Absicherung: Kontrollen, die direkt in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind und Risiken bewerten, während Software entwickelt, getestet und bereitgestellt wird.\n\nErkennung liefert Erkenntnisse. Governance schafft Vertrauen. Kontinuierliche Governance ermöglicht es Unternehmen, im Unternehmensmaßstab sicher auszuliefern.\n\n## Die agentische Zukunft steuern\n\nKI verändert, wie Software entsteht. Die Frage lautet nicht mehr, ob Teams KI einsetzen werden, sondern wie sicher sie dabei skalieren können.\n\nSoftware wird heute ebenso zusammengestellt wie geschrieben – aus KI-generiertem Code, Open-Source-Bibliotheken und Drittanbieter-Abhängigkeiten, die sich über Tausende von Projekten erstrecken. Zu steuern, was über all diese Quellen hinweg ausgeliefert wird, ist der anspruchsvollste Teil der Anwendungssicherheit – und jener, für den kein entwicklerseitiges Tool ausgelegt ist.\n\nAls intelligente Orchestrierungsplattform ist GitLab darauf ausgerichtet, dieses Problem zu lösen. GitLab Ultimate bettet Governance, Richtliniendurchsetzung, Security Scanning und Nachvollziehbarkeit direkt in die Workflows ein, in denen Software geplant, entwickelt und ausgeliefert wird – damit Security-Teams im Tempo von KI steuern können.\n\nKI wird die Entwicklung erheblich beschleunigen. Den größten Nutzen werden nicht die Unternehmen ziehen, die die leistungsfähigsten KI-Assistenten einsetzen, sondern jene, die Vertrauen durch starke Governance aufbauen.\n\n> Wie GitLab Unternehmen dabei hilft, [KI-generierten Code zu steuern und sicher auszuliefern](https://about.gitlab.com/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_): [Jetzt mit unserem Team sprechen.](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n## Weiterführende Beiträge\n- [KI und DevOps für verbesserte Sicherheit integrieren](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n\n- [Das GitLab KI-Sicherheits-Framework für Security-Verantwortliche](https://about.gitlab.com/de-de/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n\n- [KI-Sicherheit in GitLab mit Composite Identities verbessern](https://about.gitlab.com/de-de/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)\n\n---\n\n## Für deutsche Unternehmen: Governance als regulatorische Anforderung\n\nDie in diesem Beitrag beschriebenen Governance-Prinzipien adressieren Anforderungen, die regulierte Unternehmen in Deutschland unmittelbar betreffen könnten.\n\nDie NIS-2-Richtlinie (umgesetzt durch das NIS2UmsuCG) verpflichtet betroffene Unternehmen zu Maßnahmen im Bereich Risikoanalyse und Informationssicherheit (Artikel 21 Abs. 2 lit. a), Incident-Handling (Artikel 21 Abs. 2 lit. b) sowie zur Sicherheit in der Software-Lieferkette (Artikel 21 Abs. 2 lit. d) und bei der sicheren Entwicklung (Artikel 21 Abs. 2 lit. e). Die hier beschriebene Unterscheidung zwischen Erkennung und Governance spiegelt genau diese regulatorische Logik wider: Schwachstellen zu finden reicht nicht – entscheidend ist, wer die Reaktion darauf steuert, dokumentiert und verantwortet.\n\nISO 27001 adressiert ähnliche Anforderungen: Zugriffskontrolle (A.5.15–18), Logging und Monitoring (A.8.15–16), Schwachstellenmanagement (A.8.8) sowie Änderungsmanagement (A.8.32) setzen voraus, dass Governance-Prozesse in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind – nicht nachgelagert.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen (BaFin BAIT §6–7), Automotive (TISAX) oder kritischer Infrastruktur (BSI KRITIS) könnten diese Anforderungen besonders relevant sein. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.",[23,689],"security",{"featured":12,"template":13,"slug":691},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":693,"config":703},{"title":694,"description":695,"authors":696,"heroImage":698,"date":699,"body":700,"category":9,"tags":701},"Wie GitLab Duo Agent Platform und Claude Softwareentwicklung beschleunigen","Wie externe KI-Modelle wie Claude von Anthropic Code-Generierung, Code-Reviews und Pipeline-Erstellung direkt in GitLab übernehmen.",[697],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-02-26","KI-Assistenten steigern die Produktivität einzelner Entwicklungsteams – aber sie arbeiten oft isoliert vom eigentlichen Entwicklungs-Workflow. Das Ergebnis: Kontextwechsel zwischen Tools, manuelle Übertragung von KI-Vorschlägen in ausführbaren Code und Routineaufgaben, die automatisiert werden könnten.\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) schließt diese Lücke: Externe KI-Modelle wie Anthropics Claude oder OpenAIs Codex lassen sich direkt in GitLab einbinden und als Agenten konfigurieren, die den Projektkontext kennen, Coding-Standards einhalten und komplexe Aufgaben eigenständig erledigen.\n\nCesar Saavedra, Developer Advocate bei GitLab, zeigt in seinem Video drei aufeinander aufbauende Anwendungsfälle – vom leeren Projekt bis zum Container-Image in der Registry.\n\n## Von der Idee zum Code\nAusgangspunkt ist ein leeres GitLab-Projekt mit einem Issue, das die Anforderungen an eine Java-Webanwendung beschreibt. Der externe Agent liest den Issue, analysiert die Spezifikationen und generiert eine vollständige Full-Stack-Anwendung: Backend-Java-Klassen, Frontend-Dateien (HTML/CSS/JavaScript) und Build-Konfiguration. Das Ergebnis landet als Merge Request mit vollständigem Code – bereit zur Überprüfung.\n\n## Code-Review durch denselben Agenten\nIm zweiten Schritt übernimmt derselbe Agent die Code-Review des soeben erstellten Merge Requests. Per Erwähnung im MR-Kommentar liefert er eine strukturierte Analyse: Stärken, kritische Probleme, mittlere und kleinere Verbesserungspunkte, Security-Assessment, Testhinweise, Code-Metriken und einen Approval-Status. Senior-Entwicklungsteams werden von Routineprüfungen entlastet und können sich auf Architekturentscheidungen konzentrieren.\n\n## Pipeline und Container-Image auf Anfrage\nDer generierte Code enthält noch keine CI/CD-Pipeline. Eine Anfrage im Merge Request genügt: Der Agent erstellt ein Dockerfile mit passenden Basis-Images für die im pom.xml definierte Java-Version, eine vollständige Pipeline mit Build-, Docker- und Deploy-Stages sowie das fertige Container-Image im integrierten GitLab Container Registry – ohne manuelle Konfiguration.\n\n## Mehr erfahren\nDie vollständige Videodemonstration mit Screenshots aller Schritte ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development/) verfügbar. Einen Einstieg in die GitLab Duo Agent Platform bietet außerdem der [Getting Started Guide](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[702,23,26],"product",{"featured":34,"template":13,"slug":704},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":706,"config":713},{"title":707,"description":708,"heroImage":709,"date":710,"body":711,"category":9,"tags":712},"Agentic SDLC: GitLab und TCS bringen Intelligent Orchestration ins Unternehmen","DevSecOps mit KI-Agenten skalieren, die Entwicklungsteams bei der Automatisierung von Workflows, Compliance und Delivery unterstützen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866240/l16gpgupgz8uelyc8jfy.png","2026-02-24","GitLab und TCS geben ihre Partnerschaft bekannt, um Unternehmen bei der\nskalierbaren Beschleunigung ihrer Software-Delivery zu unterstützen.\n\n\nUnternehmen benötigen schnelle, sichere Software-Delivery, kämpfen jedoch häufig mit fragmentierten Toolchains, uneinheitlichen Sicherheitskontrollen und manuellen Compliance-Prozessen. KI-generierter Code und KI-gestützte Bedrohungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.\n\n\nDie GitLab- und TCS Center of Excellence (CoE)-Acceleratoren reduzieren gemeinsam Migrationsaufwände, kodifizieren Leitplanken und industrialisieren die DevSecOps-Einführung im Unternehmensmaßstab. Gemeinsam ermöglichen sie einen Weg von der Standardisierung zur Intelligent Orchestration – mit den notwendigen prüfbaren Leitplanken während der Entwicklung.\n\n\n## Für das zukunftsfähige Unternehmen\n\n\nUnternehmen suchen eine DevSecOps-Plattform mit langfristiger Stabilität, die keine regelmäßige Neuarchitektur im großen Maßstab erfordert.     GitLabs einheitliches Datenmodell verbindet den gesamten Software-Lebenszyklus zu einer einzigen Kontextquelle. Das ermöglicht Unternehmen, Pipelines, Kontrollen und Metriken im Unternehmensmaßstab zu standardisieren. GitLabs kontinuierliche Weiterentwicklung KI-gestützter Funktionen ist darauf ausgelegt, die Plattform auch bei der Einführung agentischer Workflows langfristig relevant zu halten.\n\n\nGitLab und TCS synchronisieren Multi-Agent-Orchestrierung, dynamische Planung, konfidenzbasierte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Lernzyklen, um Coding, Reviews, Tests, Security und CI/CD-Workflows zu automatisieren.\n\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) stellt Intelligent Orchestration über den gesamten Software-Lebenszyklus bereit – durch kontextbewusste autonome Aktionen, mehrstufiges Reasoning, Code-Modernisierung, Security Scanning und Flow-Automatisierung, gesteuert durch GitLabs KI-native DevSecOps-Kontrollen. Dies ist kompatibel mit TCS' strukturierter Agent-Hierarchie für IT-Operationen: Reasoning-, Planungs- und Domain-Agenten rufen die spezialisierten Agenten der GitLab Duo Platform (z. B. Planner, Security Analyst, Code Review) über MCP-gesteuerte Integrationen und umfangreiche Projektkontextflüsse auf.\n\n\n## DevSecOps mit Platform Engineering skalieren\n\n\nPlatform Engineering verlagert den Fokus vom Management einzelner Pipelines und Toolchains hin zum Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP), die standardisiert, wie Software entwickelt, abgesichert, getestet und bereitgestellt wird.\n\n\nUnternehmen skalieren durch die Produktisierung der Developer Experience über Platform Engineering und den Betrieb von IDPs mit Self-Service Golden Paths. Sicherheit, Compliance und Governance sind standardmäßig durch Policy-as-Code eingebettet und standardisieren den Day-2-Betrieb. GitLab übernimmt die Rolle der IDP-Kontrollebene; TCS industrialisiert das Design und rollt Self-Service als Schicht auf der Kontrollebene aus. Als Solution Architects baut TCS Self-Service-Pfade, während die GitLab Duo Agent Platform Agentic AI hinzufügt, um die Entwicklung über den gesamten SDLC zu automatisieren.\n\n\n| Kategorie | Details |\n|---|---|\n| Experience Layer (IDP) | • Developer-Self-Service-Scaffolding \u003Cbr> • One-Click-Umgebungen/Runner/Scans \u003Cbr> • Standardisiertes Onboarding |\n| Platform Control Plane (GitLab) | • Merge Requests als Kontrollpunkt \u003Cbr> • Integriertes CI/CD \u003Cbr> • Security \u003Cbr> • Software Bill of Materials (SBOMs) \u003Cbr> • Approvals \u003Cbr> • Telemetrie |\n| Guardrails und Governance | • Richtlinienbasierte Governance \u003Cbr> • Compliance as Code \u003Cbr> • Risikogestufte Golden Paths \u003Cbr> • Obligatorische Kontrollen ohne manuelle Gates |\n| Infrastructure and Runtime | • Cloud Landing Zones \u003Cbr> • Kubernetes/VM-Laufzeitumgebungen \u003Cbr> • GitOps-gesteuerte Desired-State-Durchsetzung |\n| Golden Paths | • Kontinuierliche Verbesserung und sichere Erweiterbarkeit von Produkten \u003Cbr> • Vermeidung von Pipeline-Drift bei erhaltener Autonomie |\n| Day-2-Betrieb | • Automatisiertes Rollback \u003Cbr> • Laufzeit-SLOs verknüpft mit Release-Richtlinien \u003Cbr> • Schwachstellen-SLAs \u003Cbr> • Kostentransparenz \u003Cbr> • In die Plattform integrierte Operational Excellence |\n\n\n## Von DevSecOps zu Intelligent Orchestration\n\n\nEine einheitliche DevSecOps-Plattform bietet Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn KI-Agenten jedoch zu aktiven Teilnehmern im Software-Lebenszyklus werden, muss die Plattform mehr leisten als Code und Pipelines verwalten: Sie muss die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten orchestrieren – mit vollständigem Lebenszykluskontext und integrierten Leitplanken. Das ist der Übergang von DevSecOps zu Intelligent Orchestration, den die GitLab Duo Agent Platform ermöglicht.\n\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\n\nDie GitLab Duo Agent Platform integriert KI-Agenten in den Software-Entwicklungslebenszyklus, die Entwicklungsteams als Mitarbeiter unterstützen. Mehrere KI-Agenten bearbeiten Aufgaben parallel – von der Code-Generierung und Tests bis hin zu CI/CD-Korrekturen – und reduzieren dabei Engpässe. Entwicklungsteams steuern diese Agenten über definierte Regeln und behalten die Kontrolle, während Routineaufgaben delegiert werden. Diese Agent-Orchestrierung bewältigt komplexe Workflows (z. B. die automatische Behebung fehlerhafter Pipelines) und gibt Teams Kapazität für höherwertige Aufgaben frei.\n\n\nKI-Agenten arbeiten innerhalb von GitLabs einheitlichem Datenmodell: Sie erstellen Merge Requests, verbessern Code und unterstützen Compliance-Anforderungen. Da jede Agentenaktion über vollständigen Projektkontext verfügt, prüfbar und richtlinienkonform ist, lässt sich KI über tausende von Entwicklungsteams hinweg skalieren – mit durchgehender Sicherheit und regulatorischer Compliance in allen automatisierten Workflows. Dies reduziert den operativen Aufwand für Application Engineers, DevSecOps Engineers, Scrum Master und Product Manager.\n\n\n## Referenzarchitektur\n\n\n![GitLab TCS Referenzarchitektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n\n## GitLab + TCS\n\n\nGitLab stellt eine Intelligent Orchestration-Plattform für DevSecOps bereit, auf der Entwicklungsteams und KI-Agenten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zusammenarbeiten. TCS bringt industrialisierte Einführungs-Engines, erprobte Referenzarchitekturen, Migrations-Factories im Unternehmensmaßstab, Enterprise-Security-Baselines, Enterprise-KI-Kompetenz, AI Trust- und Risk-Management-Frameworks sowie einen produktorientierten Ansatz für den Plattformbetrieb ein.\n\n\nTCS verfügt über umfangreiche Erfahrung aus der Arbeit mit Kunden unterschiedlichster Branchen, Regionen und regulatorischer Anforderungen. Diese Erfahrung ermöglicht es TCS, GitLab-Funktionen auf konkrete Enterprise-Rahmenbedingungen anzupassen – darunter gewachsene IT-Landschaften, Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle und Skalierungsherausforderungen – anstatt Tooling isoliert einzuführen. Gemeinsam ermöglichen GitLab und TCS eine schnelle, verlässliche Delivery im Unternehmensmaßstab über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg – mit integrierter Compliance.\n\n\n> Um mehr über GitLab + TCSzu erfahren, schicke uns eine Email an: ecosystem@gitlab.com\n",[23,702],{"featured":34,"template":13,"slug":714},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":716},[717,730,741],{"id":718,"categories":719,"header":720,"text":721,"button":722,"image":727},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":723,"config":724},"Get your AI maturity score",{"href":725,"dataGaName":726,"dataGaLocation":249},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":728},{"src":729},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":731,"categories":732,"header":733,"text":721,"button":734,"image":738},"devops-modernization",[702,40],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":735,"config":736},"Get your DevOps maturity score",{"href":737,"dataGaName":726,"dataGaLocation":249},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":739},{"src":740},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":742,"categories":743,"header":744,"text":721,"button":745,"image":749},"security-modernization",[689],"Are you trading speed for security?",{"text":746,"config":747},"Get your security maturity score",{"href":748,"dataGaName":726,"dataGaLocation":249},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":750},{"src":751},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":753,"blurb":754,"button":755,"secondaryButton":760},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":756,"config":757},"Kostenlosen Test starten",{"href":758,"dataGaName":55,"dataGaLocation":759},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":57,"config":761},{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":759},1772652050494]