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KI-gestützte Incident-Reports – strukturierte Dokumentation für NIS2- und ISO-Compliance

KI-gestützte Incident-Dokumentation für NIS2/ISO-Compliance: Strukturierte Reports, Root-Cause-Analysen und Audit-Trails. Mit Use-Case-Beispielen.

Authors: Valentine Mairet, David O'ReganBeitrag lesen

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Vertrauen in agentische Tools aufbauen: Was wir von unseren Nutzer(inne)n gelernt haben

Vertrauen in KI-Agenten entsteht durch viele kleine, positive Mikro-Wendepunkte, nicht durch große Durchbrüche.

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Datensouveränität sichern – durch Self-Hosted GitLab Duo

GitLab Duo selbst hosten für Datenkontrolle. Systematische Bereitstellung mit AWS Bedrock, vLLM oder Air-Gapped – für Compliance-Anforderungen.

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MLOps – systematisches ML-Lifecycle-Management mit GitLab

MLOps verbindet Data Science und Engineering, automatisiert ML-Workflows und garantiert Reproduzierbarkeit, Governance und KI-Verordnung-Compliance.

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Wie ich mein Onboarding dank KI verbessert habe

Wie GitLab Duo das Onboarding beschleunigt: Dokumentation durchsuchen, Code reviewen, Fehler debuggen – wissenschaftlich fundierter KI-Einsatz.

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KI-Agenten mittels GitLab in Cloud Run bereitstellen

Serverless AI-Agent-Deployment mit GitLab und Google Cloud Run – Multi-Agent-Architektur, integrierte Scans, OIDC-Authentifizierung.

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KI-Agenten mittels GitLab in GKE bereitstellen

Systematisches Deployment von AI-Agents nach Google Kubernetes Engine mit GitLab – integrierte Security-Scans, OIDC-Authentifizierung und Audit-Trails.

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Java-8-Anwendungen in Minuten statt Wochen auf Java 17 aktualisieren, dank KI-gestützte Automatisierung mit GitLab Duo und Amazon Q.

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GitLab 18.5: KI, die Software-Entwicklung voranbringt

GitLab 18.5 bietet neue spezialisierte Agenten, präzisere Sicherheitsanalysen und ein neu gestaltetes Interface mit durchgängig sichtbarem KI-Assistenten.

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[Studie] Software-Innovation in Deutschland: Die 26-Milliarden-Euro-Chance

Erfahre in dieser Studie von The Harris Poll und GitLab, wie Führungskräfte weltweit Software-Innovationen und KI-Entwicklung in Unternehmen bewerten.

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