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Wie KI-Agenten in die Softwareentwicklung passen und was es braucht, ihren Zugriff auf Jira, GitHub, Confluence, Daten und E-Mail zu steuern.
Audit-Log für KI-Agenten: Was der EU AI Act verlangt
Was ein Audit-Log für KI-Agenten enthalten sollte, warum das Protokoll des KI-Anbieters kein unabhängiger Nachweis ist und was EU AI Act und DSGVO fordern.
KI-Agenten und Databricks: Datenzugriff auf Tabellen und Spalten kontrollieren
Wie KI-Agenten lesend auf Databricks zugreifen, ohne personenbezogene Daten preiszugeben: strukturierte Abfragen, Tabellen- und Spaltenfreigaben.
KI-Dokumentation in Confluence und im Azure DevOps Wiki
Wie KI-Agenten Confluence und das Azure DevOps Wiki aktuell halten und welche Kontrollen verhindern, dass sie in fremde Bereiche und Seiten schreiben.
KI Code Review: Berechtigungen für GitHub und Azure DevOps
Welche Rechte ein KI-Agent für Code Reviews auf GitHub und Azure DevOps braucht, warum Approve und Merge eigene Risiken sind und wie man Repos begrenzt.
KI-Agent für die Jira-Sprintplanung: Zugriff mit Grenzen
Wie ein KI-Agent das Jira-Backlog pflegt und Sprints vorbereitet, welche Berechtigungen er wirklich braucht und wie man ihn auf ein Projekt begrenzt.
Was ist ein MCP Gateway, und wann braucht ein Team eines?
Ein MCP Gateway steht zwischen KI-Agenten und Tools wie Jira oder GitHub. Was es bei jedem Aufruf prüft und wann sich der Einsatz für ein Team lohnt.
KI-Agenten in der Softwareentwicklung: wo sie helfen und wo Kontrolle nötig ist
Wo KI-Agenten in Planung, Dokumentation, Code Review, Daten und Kommunikation helfen und welche Kontrollen jede Phase der Softwareentwicklung braucht.
Sehen Sie es auf Ihrem eigenen Stack.
Ein kurzer Durchgang mit Ihren Tools, Ihren Regeln, Ihrem Audit-Log. Nichts verlässt Ihr Netzwerk.