Duo: GitLab gibt KI-Developer-Chat offiziell für Pro-Nutzer frei

GitLab schaltet den KI-Chat frei und fügt Datenschutzkontrollen hinzu. Mit der Ankündigung gibt das Unternehmen auch einen Einblick in kommende Versionen.

Mit der offiziellen Freigabe des KI-Chats für Entwicklung und Tests führt GitLab eine neue Datenschutzfunktion ein, welche Unternehmen die Kontrolle sensibler Daten ermöglichen soll. Sicherheits- und Compliance-Risiken bei der KI-Einführung will man damit verringern.

Nachdem Entwicklerinnen und Entwickler den KI-Chat Duo eine Zeit lang in der Betaphase testen konnten, hat GitLab ihn nun in Version 16.11 offiziell für Premium- und Ultimate-Kunden freigegeben. Die damit einhergehende funktionale Neuerung ist die Datenkontrollfunktion: Sie schützt sensible Daten im Unternehmen und steuert auf Projekt- oder Gruppenebene, was die KI lesen darf. Das soll verhindern, dass Kundendaten in das KI-Modelltraining geraten und unkontrolliert weitergetragen werden.

Der Chat liefert Entwicklerinnen und Entwicklern Antworten in natürlicher Sprache rund um die Themen Coding und Plattform. Er schlägt Code vor, er erklärt bestehende Funktionen im Code oder im GitLab-Universum, er schreibt Code um und modernisiert ihn und er erläutert die DevOps-Funktionen der GitLab-Plattform. Außerdem erzeugen Developer mit Duo Testmodelle, um neue Abschnitte auf korrekte Funktionalität und Sicherheit zu prüfen, bevor sie die Neuerungen einem Projekt endgültig zufügen.

Duo gibt es im GitLab-Online-Editor oder als Erweiterung für VS Code und JetBrains. Unternehmen können ihn um eigene Tools erweitern.

In Zukunft: Sicherheitsprüfungen und personalisierte Modelle

In kommenden Versionen will GitLab weitere KI-Chat-Features aus dem Beta-Programm für alle Pro-Nutzer freischalten: Das sind zum einen Sicherheitskontrollen, die Lücken erklären und Lösungen dafür anbieten. Zum anderen bietet die KI Vorlagen für Teams, um beispielsweise Merge Requests und Code Reviews besser zu organisieren.

Als neue KI-Funktionalitäten plant GitLab, dass Unternehmen personalisierte, auf sie zugeschnittene Modelle einsetzen oder gleiche komplett eigene Modelle einbinden können.

Weitere Informationen finden sich im GitLab-Blog.