Die Einführung von Atlassian Intelligence und Atlassian Rovo stellt Organisationen vor strategische Fragen zur Datensicherheit: Welche Daten fließen in KI-Prozesse, wie unterscheiden sich die Tarife und welche Kontrollen bestehen auf unterschiedlichen Handlungsebenen?
1. Tarifvergleich: Was kann eine Organisation steuern?
Atlassian unterscheidet bei den Kontrollmöglichkeiten zur Datennutzung (Data Contributions) strikt zwischen In-App-Daten (Inhalten) und Metadaten. Die Steuerungsmöglichkeiten richten sich nach der gewählten Lizenzstufe:
Einordnung für Organisationen
- Standard-Tarif: Die Organisation muss aktiv ein Opt-Out im Atlassian Admin Center vornehmen, um die Weitergabe von Inhaltsdaten zu unterbinden.
- Premium-Tarif: Inhaltsdaten sind ab Werk geschützt. Eine Unterbindung der Metadaten-Aggregation ist jedoch erst im Enterprise-Tarif möglich.
2. Was sind Metadaten?
Metadaten beschreiben nicht den eigentlichen Textinhalt, sondern die Struktur-, Beziehungs- und Prozessdaten rund um die Arbeit in Jira und Confluence. Atlassian bündelt diese im Teamwork Graph:
Inhaltsattribute (Content Attributes)
- Statistische Leistungswerte: Komplexitäts- und Lesbarkeitsindizes von Dokumenten.
- Numerische Feldwerte: Story Points, Sprint-Laufzeiten und SLA-Metriken.
- Klassifikationen: Zuordnung von Vorgängen zu Abteilungen (z. B. Vertriebe vs. IT).
- Vektor-Embeddings: Mathematische Repräsentationen für die semantische Suche.
Allgemeine Muster (Common Patterns)
- Verknüpfungsgraphen: Topologie der Zusammenarbeit (wer arbeitet mit wem an welchen Vorgängen).
- Such- und Prompt-Muster: Häufig genutzte Suchbegriffe und Interaktionsfrequenzen.
Business-Relevanz: Obwohl Atlassian Metadaten in den Tarifen Standard und Premium anonymisiert, de-identifiziert und aggregiert verarbeitet, lassen sich daraus Prozessgeschwindigkeiten, Teamstrukturen und Prioritätsverschiebungen ableiten.
3. Handlungsempfehlungen auf drei Ebenen
Um KI-Funktionen rechtssicher und governance-konform im Unternehmen zu verankern, müssen drei operative Ebenen adressiert werden:
Level A: Compliance Management (Legal, CISO & Datenschutz)
- Sub-Prozessoren & DPA prüfen: Sicherstellen, dass das Atlassian Data Processing Addendum (DPA) inklusive der EU-Standardvertragsklauseln abgeschlossen ist.
- Zero Data Retention verifizieren: Vertragliche Garantien prüfen, dass externe LLM-Anbieter (z. B. OpenAI, Anthropic, Google) Daten ausschließlich flüchtig im Arbeitsspeicher verarbeiten und weder speichern noch zum Modelltraining nutzen.
- Tarif-Risikoentscheidung: Bewerten, ob die Erfassung von Metadaten im Teamwork Graph akzeptabel ist oder ein Upgrade auf den Enterprise-Tarif erforderlich macht.
Level B: Atlassian Administration (System & Governance)
- Opt-Out im Admin Center setzen: In Standard-Instanzen unter
Atlassian Administration->Sicherheit->Datenbeitrag(Data Contribution) die Weitergabe von In-App-Daten deaktivieren. - Data Residency erzwingen: Den Speicherort für Kernprodukte und Rovo explizit auf Deutschland (Frankfurt /
eu-central-1) festlegen, um Vektor-Indizes und Chat-Historien lokal zu binden. - Berechtigungsstruktur (ACLs) auditieren: Rovo berücksichtigt strikt die Leserechte der Nutzer. Vor Freischaltung müssen zu weit gefasste Zugriffsrechte in Jira und Confluence bereinigt werden.
- Forge-Connectors prüfen: Bei der Anbindung externer Systeme (z. B. SharePoint, Nextcloud) sicherstellen, dass Berechtigungen (ACLs) via Delta-Sync korrekt an die Rovo-API übertragen werden.
Level C: User im System (Endanwender)
- Ergebnistransparenz nutzen: Anwender sehen in Rovo-Suchergebnissen und Chat-Antworten ausschließlich Inhalte, für die sie eine direkte Leseberechtigung besitzen.
- Prompts zielgerichtet formulieren: Da Rovo relevante Textbausteine aus freigegebenen Dokumenten als Kontext an das LLM übergibt, führen präzise Suchanfragen zu qualitativ besseren Ergebnissen.
