[{"data":1,"prerenderedAt":1027},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/atlassian-will-train-on-your-data-opt-out-with-gitlab":3,"navigation-de-de":260,"banner-de-de":679,"footer-de-de":688,"blog-post-authors-de-de-Jessica Hurwitz":927,"blog-related-posts-de-de-atlassian-will-train-on-your-data-opt-out-with-gitlab":942,"blog-promotions-de-de":965,"next-steps-de-de":1017},{"id":4,"title":5,"authors":6,"body":8,"category":239,"date":240,"description":241,"extension":242,"externalUrl":243,"featured":244,"heroImage":245,"meta":246,"navigation":244,"path":247,"seo":248,"slug":253,"stem":254,"tags":255,"template":258,"updatedDate":243,"__hash__":259},"blogPosts/de-de/blog/atlassian-will-train-on-your-data-opt-out-with-gitlab.md","Atlassian nutzt Kundendaten für KI-Training: Was Unternehmen jetzt prüfen sollten",[7],"Jessica Hurwitz",{"type":9,"value":10,"toc":229},"minimark",[11,22,28,36,42,47,50,66,69,72,75,79,82,87,90,93,96,100,103,106,109,112,121,126,130,133,142,151,154,158,161,167,173,179,183,191,206,215],[12,13,14,15,21],"p",{},"Ab dem 17. August 2026 wird Atlassian damit beginnen, Kunden-Metadaten und\nIn-App-Inhalte aus Jira, Confluence und anderen Cloud-Produkten zu sammeln,\num seine KI-Angebote – darunter Rovo und Rovo Dev – zu trainieren. Diese\nAnkündigung folgt auf die ",[16,17,20],"a",{"href":18,"rel":19},"https://about.gitlab.com/de-de/blog/github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call/",[],"kürzlich geänderte Copilot-Datennutzungsrichtlinie\nvon GitHub",".",[12,23,24],{},[25,26,27],"strong",{},"Zusammen betrachtet deuten diese Änderungen darauf hin, dass Opt-out als\nStandard zur Branchennorm wird. GitLab verfolgt die entgegengesetzte Position:\nkeine Datenerfassung, kein KI-Training mit Kundendaten – unabhängig vom\ngewählten Tier.",[12,29,30,35],{},[16,31,34],{"href":32,"rel":33},"https://www.atlassian.com/trust/ai/data-contribution",[],"Atlassians Änderung","\nist standardmäßig für alle Cloud-Kunden aktiviert und betrifft rund 300.000\nUnternehmen. Für Kunden der Free-, Standard- und Premium-Tiers ist die\nMetadatenerfassung obligatorisch und kann nicht deaktiviert werden. Nur\nEnterprise-Kunden haben die Möglichkeit, sich abzumelden. Diese\nRichtlinienänderung verdient eine genaue Lektüre, wenn Engineering-, IT- und\nProjektmanagement-Teams auf Atlassian setzen – denn sie sind am stärksten\nbetroffen und wurden am wenigsten konsultiert, bevor die Änderung eintrat.",[12,37,38,39],{},"Obwohl die zugrundeliegenden Governance-Fragen bei Atlassian und GitHub\ndieselben sind, sind die betroffenen Daten unterschiedlich. Während GitHubs\nÄnderung Quellcode und Entwicklerinteraktionen betraf, greift Atlassians\nÄnderung auf Projektpläne, interne Dokumentation, Workflow-Konfigurationen\nund operationale Metadaten über Jira, Confluence und den gesamten\nAtlassian-Stack zu. ",[25,40,41],{},"Für Unternehmen, die diese Werkzeuge als\nAufzeichnungssystem für Planung und Auslieferung nutzen, sind die\nAuswirkungen weitreichend.",[43,44,46],"h2",{"id":45},"was-sich-geändert-hat-und-was-das-für-die-daten-bedeutet","Was sich geändert hat und was das für die Daten bedeutet",[12,48,49],{},"Atlassian wird zwei Kategorien von Informationen erfassen:",[51,52,53,60],"ul",{},[54,55,56,59],"li",{},[25,57,58],{},"Metadaten:"," de-identifizierte operationale Signale wie Story Points,\nSprint-Daten und SLA-Werte, einschließlich Daten aus dem Teamwork Graph\nund verbundenen Drittanbieter-Apps",[54,61,62,65],{},[25,63,64],{},"In-App-Inhalte:"," nutzergenerierte Materialien wie Confluence-Seiteninhalte,\nJira-Issue-Titel, Beschreibungen und Kommentare",[12,67,68],{},"Atlassian gibt an, vor dem Training De-Identifizierung und Aggregation\nanzuwenden. Erfasste Daten können bis zu sieben Jahre gespeichert werden;\nIn-App-Daten werden innerhalb von 30 Tagen nach dem Opt-out entfernt,\nModelle innerhalb von 90 Tagen neu trainiert.",[12,70,71],{},"Es gibt einige Ausnahmen: Kunden, die kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel\nverwenden, sowie Atlassian Government Cloud, Isolated Cloud oder HIPAA-Anforderungen\nsind von der Erfassung ausgenommen. Für die große Mehrheit der Atlassian\nCloud-Kundenbasis beginnt die Datenerfassung jedoch, sofern nicht das\nEnterprise-Tier gebucht und der Schalter aktiv umgelegt wird.",[12,73,74],{},"Das kehrt Atlassians bisherige Position um, wonach Kundendaten nicht zum\nTraining oder zur Verbesserung von KI-Diensten verwendet würden. Unternehmen,\ndie Jira und Confluence für ihre sensibelsten Planungs-Workflows, Sprint-Boards,\nSecurity-Tickets, Incident-Postmortems und interne Dokumentation einsetzen,\nwerden diese Inhalte bald zur KI-Trainingspipeline von Atlassian beisteuern –\nohne jemals danach gefragt worden zu sein.",[43,76,78],{"id":77},"die-governance-lücke-bei-opt-out-als-standard","Die Governance-Lücke bei „Opt-out als Standard\"",[12,80,81],{},"Opt-out-basierte Datenerfassung für KI-Training ist ein wachsendes Muster\nin der Softwarebranche. Es wirft jedes Mal dieselben Fragen auf: Wie\nverhält sich das zu bestehenden Datenverarbeitungsverträgen? Entspricht die\nDefinition des Anbieters von „Metadaten\" dem, was Rechts- und\nSicherheitsteams als nicht-sensitive Daten einstufen würden?",[12,83,84],{},[25,85,86],{},"Für viele Unternehmen lautet die Antwort: Wir wissen es nicht.",[12,88,89],{},"Wenn ein Anbieter seine Datenpraktiken durch eine\nNutzungsbedingungsänderung ändert, liegt die Last beim Kunden: die Änderung\nbemerken, die Auswirkungen bewerten und innerhalb des vom Anbieter\nvorgesehenen Zeitfensters handeln.",[12,91,92],{},"Die obligatorische Natur der Metadatenerfassung für Free-, Standard- und\nPremium-Tiers verschärft das Problem. Der einzige Ausweg ist ein Upgrade\nauf Enterprise – mit einem Minimum von 801 Nutzern und individuellem Pricing,\ndas für viele Teams einen erheblichen Kostenschritt bedeutet. Datenschutz\nist damit zu einer Kaufentscheidung geworden.",[12,94,95],{},"Die Tier-Struktur schafft auch ein subtileres Problem. Metadaten wie\nStory Points, Sprint-Velocity, SLA-Metriken und Task-Klassifizierungen\nmögen isoliert harmlos erscheinen – in der Aggregation offenbaren sie\njedoch Projektstruktur, Team-Performance-Muster und\nLieferkadenz. Für Unternehmen in wettbewerbsintensiven Branchen hat diese\noperative Intelligenz einen realen Wert. Und „de-identifiziert\" bedeutet\nnicht zwingend „nicht-sensitiv\", sobald Muster im großen Maßstab\nrekonstruierbar sind.",[43,97,99],{"id":98},"warum-das-für-atlassian-stack-unternehmen-besonders-relevant-ist","Warum das für Atlassian-Stack-Unternehmen besonders relevant ist",[12,101,102],{},"In Atlassian-basierten Unternehmen ist Jira das Zentrum der Planung,\nVerfolgung und Auslieferung von Arbeit. Es ist die zentrale Datenquelle\nfür Sprint-Planung, Bug-Tracking, Release-Management, Portfolio-Koordination\nund funktionsübergreifende Projektdurchführung.",[12,104,105],{},"In regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, öffentlichem Sektor\nund Fertigung enthalten Jira und Confluence gemeinsam sensitive operative\nDaten, die Compliance-Anforderungen unterliegen können. Das Risiko\npotenziert sich für Unternehmen, die über Jira hinaus in das breitere\nAtlassian-Ökosystem expandiert haben.",[12,107,108],{},"Wer Jira, Confluence, Bitbucket und Bamboo gemeinsam betreibt, stellt\nfest, dass die Datenfläche, die nun in KI-Training einfließt, Projektpläne,\ninterne Dokumentation, Quellcode-Metadaten und CI/CD-Konfigurationen\numfasst – alles Bereiche, die Sicherheits- und Compliance-Teams vor einer\nWeitergabe an eine Trainings-Pipeline eines Anbieters prüfen wollen.",[12,110,111],{},"Atlassians Teamwork-Graph-Konnektoren fügen für Kunden, die\nDrittanbieter-Werkzeuge wie Slack, Figma, Google Drive, Salesforce und\nServiceNow integriert haben, eine weitere Dimension hinzu. Diese Konnektoren\nindizieren Beziehungs- und Aktivitätssignale aus diesen verbundenen Apps –\ndie erfassten Metadaten beschränken sich also nicht auf das, was innerhalb\nvon Atlassian-Produkten liegt. Für Sicherheits- und Compliance-Teams,\ndie Datenflüsse anbieterweise bewerten, erschwert diese\nplattformübergreifende Reichweite die Bewertung erheblich.",[12,113,114,115,120],{},"Unternehmen, die ohnehin bereits die ",[16,116,119],{"href":117,"rel":118},"https://about.gitlab.com/de-de/blog/atlassian-ending-data-center-as-gitlab-maintains-deployment-choice/",[],"Migration von Atlassian Data Center\nund Server","\nin die Cloud bewältigen, stehen vor einer weiteren Herausforderung.\nStandardmäßige KI-Datenerfassung auf diesem Migrationspfad erhöht den\nEinsatz:",[12,122,123],{},[25,124,125],{},"Die Frage lautet nicht mehr nur „Wechseln wir zu Atlassian\nCloud?\", sondern „Wechseln wir zu Atlassian Cloud in dem Wissen, dass\nunsere Daten KI-Training speisen, sofern wir nicht das teuerste Tier\nbuchen?\"",[43,127,129],{"id":128},"was-regulierte-unternehmen-jetzt-prüfen-sollten","Was regulierte Unternehmen jetzt prüfen sollten",[12,131,132],{},"Die Compliance-Implikationen variieren je nach Branche, aber die\nNotwendigkeit zur Neubewertung ist einheitlich.",[12,134,135,136,141],{},"Regulierte Unternehmen in Finanzdienstleistungen, öffentlichem Sektor,\nGesundheitswesen und Fertigung operieren unter Frameworks, die eine\ndokumentierte, prüfbare Übersicht über IT-Drittanbieter verlangen –\neinschließlich des Umgangs dieser Anbieter mit Daten. Der\n",[16,137,140],{"href":138,"rel":139},"https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj/eng",[],"Digital Operational Resilience Act (DORA)","\nmacht dies für europäische Finanzinstitute seit Januar 2025 verbindlich:\nWesentliche Änderungen an IT-Drittanbieterbeziehungen erfordern dokumentierte\nBewertung und Nachverfolgung. Eine Änderung von „wir trainieren nicht mit\nIhren Daten\" zu „wir trainieren standardmäßig damit\" qualifiziert sich\ntypischerweise als wesentliche Änderung.",[12,143,144,145,150],{},"Der ",[16,146,149],{"href":147,"rel":148},"https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng",[],"EU AI Act"," fügt\neine zusätzliche Dimension hinzu: Opt-out-Framing entspricht US-Normen,\nwährend europäische Regulatoren für Datenverarbeitung dieser Art generell\nOpt-in-Einwilligung erwarten. Unternehmen, die ihre KI-Governance unter\ndem EU AI Act dokumentieren, sollten diese Diskrepanz in ihrer\nRisikobewertung berücksichtigen.",[12,152,153],{},"Wenn das Modellrisiko- oder Vendor-Management-Team die Datenschutzkontrollen\nvon Atlassian vor dieser Ankündigung dokumentiert hat, stellt sich nicht\ndie Frage, ob diese Änderung eine Neubewertungspflicht auslöst. Sie tut\nes. Die Frage ist, ob das Team vor dem 17. August handeln kann.",[43,155,157],{"id":156},"worauf-bei-plattformanbietern-zu-achten-ist","Worauf bei Plattformanbietern zu achten ist",[12,159,160],{},"Führungskräfte in regulierten Branchen müssen KI so einsetzen können, dass\nsie es gegenüber Aufsichtsbehörden, Vorständen und Kunden vertreten können.\nGitLab orientiert sich dabei an folgenden Grundsätzen:",[12,162,163,166],{},[25,164,165],{},"Bedingungslose Datenzusagen, keine tier-abhängigen Schutzmaßnahmen.","\nRegulierte Unternehmen benötigen spezifische Zusagen darüber, was mit ihren\nDaten geschieht. Eine Zusage, die je nach Preisstufe variiert oder eine\nHandlung vor einem Stichtag erfordert, erzeugt genau die Art\nunkontrollierbarer Variablen, die Compliance-Teams nicht akzeptieren können.",[12,168,169,172],{},[25,170,171],{},"Transparenz und Auditierbarkeit."," IT-Risikomanagement-Frameworks verlangen\nvon Unternehmen, die eingesetzten KI-Systeme zu verstehen und zu validieren –\neinschließlich der Trainingsdaten und beteiligten Drittparteien. Anbieter,\ndie diese Fragen nicht klar beantworten können, erzeugen\nDokumentationsrisiken.",[12,174,175,178],{},[25,176,177],{},"Trennung von Kundendaten und KI-Training des Anbieters."," Wenn ein\nPlattformanbieter Modelle auf Basis von Kundennutzungsdaten trainiert,\nwerden Workflows und operative Muster zu Eingaben für ein System, das auch\nWettbewerbern dient. Für Unternehmen, bei denen Projektstruktur oder\nLieferkadenz Wettbewerbsvorteile darstellen, ist diese Exposition relevant.",[43,180,182],{"id":181},"gitlabs-anderer-ansatz","GitLabs anderer Ansatz",[12,184,185,186,21],{},"GitLab trainiert keine KI-Modelle mit Kundendaten – auf keiner Preisstufe.\nKI-Anbieter, die GitLab Duo-Funktionen betreiben, sind vertraglich\nverpflichtet, Kundeneingaben und -ausgaben nicht für eigene Zwecke zu\nverwenden – eine Zusage, die GitLab-CEO Bill Staples\n",[16,187,190],{"href":188,"rel":189},"https://www.linkedin.com/posts/williamstaples_gitlab-1810-agentic-ai-now-open-to-even-activity-7443280763715985408-aHxf",[],"wiederholt bekräftigt hat",[12,192,193,194,199,200,205],{},"Das ",[16,195,198],{"href":196,"rel":197},"https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/",[],"GitLab AI Transparency Center","\ndokumentiert, welche Modelle welche Funktionen betreiben, wie Daten\nverarbeitet werden und welche Anbieterzusagen bestehen. Der\n",[16,201,204],{"href":202,"rel":203},"https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/",[],"GitLab AI Continuity Plan","\ndokumentiert, wie Anbieterveränderungen gehandhabt werden – einschließlich\nwesentlicher Änderungen daran, wie KI-Anbieter Kundendaten behandeln. Für\nUnternehmen, die Drittanbieter-KI-Risiken unter DORA oder vergleichbaren\nFrameworks verwalten, sind Anbieterkontinuität und -konzentration aktive\nGovernance-Themen – und ein dokumentierter Plan für beides gehört zu\nverantwortungsvollem KI-Tooling.",[12,207,208,209,214],{},"Für Unternehmen, die KI-Verarbeitung innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur\nhalten müssen, steht die\n",[16,210,213],{"href":211,"rel":212},"https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/",[],"GitLab Duo Agent Platform"," mit\nGitLab Self-Managed-Deployments zur Verfügung – einschließlich Unterstützung\nfür selbst gehostete KI-Modelle. Prompts und Code verlassen die Umgebung\ndes Kunden damit nicht. GitLab bietet zudem IP-Haftungsübernahme für\nDuo-generierte Ausgaben – ohne erforderliche Filter und ohne\nAktivierungsschritte. Wo Daten gespeichert werden, bleibt die Entscheidung\ndes Kunden, unabhängig vom Deployment-Modell oder Abonnement-Tier.",[216,217,218],"blockquote",{},[12,219,220,221],{},"Ob das Unternehmen bei Atlassian bleibt oder Alternativen evaluiert –\ndie Frage, wer Daten kontrolliert und wie sie verwendet werden, sollte\njetzt gestellt werden. ",[25,222,223,224,21],{},"Der 17. August rückt näher, aber es bleibt noch\nZeit, ",[16,225,228],{"href":226,"rel":227},"https://gitlab.com/-/trials/new",[],"GitLab Ultimate mit Duo Agent Platform kostenlos zu testen",{"title":230,"searchDepth":231,"depth":231,"links":232},"",2,[233,234,235,236,237,238],{"id":45,"depth":231,"text":46},{"id":77,"depth":231,"text":78},{"id":98,"depth":231,"text":99},{"id":128,"depth":231,"text":129},{"id":156,"depth":231,"text":157},{"id":181,"depth":231,"text":182},"ai","2026-05-04","Ab August 2026 verwendet Atlassian Kundendaten für KI-Training. Was das für Governance aufwirft – und wie GitLabs Ansatz strukturell anders ist.","md",null,true,"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773866173/vte9qh8rriznvyclhkes.png",{},"/de-de/blog/atlassian-will-train-on-your-data-opt-out-with-gitlab",{"config":249,"title":251,"description":252},{"noIndex":250},false,"Atlassian und KI-Training: Was Unternehmen prüfen sollten","Atlassian sammelt ab August 2026 Kundendaten für KI-Training. Was das für Governance bedeutet – und wie GitLab anders vorgeht.","atlassian-will-train-on-your-data-opt-out-with-gitlab","de-de/blog/atlassian-will-train-on-your-data-opt-out-with-gitlab",[256,257],"AI","product","BlogPost","aObc5EFMgU7auK9a8_32SsGZegz2v5nLqjim1OCjzpc",{"logo":261,"freeTrial":266,"sales":271,"login":276,"items":281,"search":597,"minimal":631,"duo":649,"switchNav":658,"pricingDeployment":669},{"config":262},{"href":263,"dataGaName":264,"dataGaLocation":265},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":267,"config":268},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":269,"dataGaName":270,"dataGaLocation":265},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":272,"config":273},"Vertrieb 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