01Der AI Developer

Vom Jira-Ticket zum Draft-Pull-Request, den Ihr Team prüft.

Auf L1 · Supervised gibt eine Person den Plan frei, bevor Code geschrieben wird.

Illustratives Beispiel

  1. 01 · Jira

    Ticket zugewiesen

    An das eigene Konto des KI-Mitarbeiters. Jeder KI-Mitarbeiter hat ein eigenes benanntes Konto, Rollen und Limits.

  2. 02 · Slack · L1

    Eine Person gibt den Plan frei

    Er postet einen Plan. Eine benannte Person gibt ihn frei, bevor Code geschrieben wird. Die Entscheidung wird protokolliert.

  3. 03 · Sandbox

    Code und Tests, isoliert

    Keine Integrations-Zugangsdaten oder Provider-Schlüssel, und ausgehender Verkehr nur zu einer Allowlist. Die Sandbox läuft auf Servern unter gVisor. Ihr einziges Token ist ein kurzlebiges für ihre eigenen Modellaufrufe.

  4. 04 · GitHub

    Draft-PR auf polis/*

    Mit Testzusammenfassung. Polis führt nie einen Merge durch. Tokens sind kurzlebig, werden pro Aufruf ausgestellt und sind auf ein Repository beschränkt.

  5. 05 · Audit

    Ihre Entwickler prüfen

    Wie gewohnt. Jeder Schritt landet im Audit-Log. Das Audit-Log ist append-only.

02Der Atlassian access manager

Eine Zugriffsanfrage als Liste von Änderungen, die eine Person freigibt.

Gruppen, Produktzugriff und Berechtigungen für Confluence-Bereiche in Jira und Confluence. Die Identität wird per verifizierter E-Mail bestätigt, nie geraten.

  1. 01

    Als Daten vorgeschlagen

    Jede Änderung zeigt die Person, das Ziel und die Zugriffsstufe vorher und nachher.

  2. 02

    Eine Person gibt die Liste frei

    Im Panel, oder in Slack für Listen mit bis zu 10 Änderungen. Die Freigabe in Slack ist auf Freigebende beschränkt, die ein Admin benennt.

  3. 03

    Angewendet und überprüft

    Standardmäßig Testmodus. Jede Änderung wird zur Überprüfung zurückgelesen.

  4. 04

    Rückgängig mit einem Klick

    Eine angewendete Änderung lässt sich mit einem Klick rückgängig machen.

  5. 05

    Tägliche Zusammenfassung

    Owner erhalten die vorgenommenen Zugriffsänderungen und jede abgeschaltete Sicherheitsregel.

03Autonomie pro Projekt

Autonomie ist ein Regler, eingestellt pro Projekt.

Beginnen Sie dort, wo sich Ihr Team wohlfühlt, und gehen Sie höher, wenn die Ergebnisse es rechtfertigen.

  1. L0 · Advisory

    Analysiert die Arbeit und berät. Ändert keinen Code.

  2. L1 · Supervised

    Eine benannte Person gibt den Plan frei, bevor Code geschrieben wird.

  3. L2 · Autonomous

    Setzt selbstständig um. Eine Person prüft weiterhin den Pull Request.

Kein KI-Mitarbeiter arbeitet über der Stufe seines Projekts, jeder KI-Mitarbeiter kann niedriger begrenzt werden, und für bestimmte Aktionen können organisationsweit Freigaben verlangt werden.

04Freigaben, Audit und der Schalter

Eine benannte Person entscheidet. Jede Entscheidung wird festgehalten. Ein Schalter stoppt alles.

  • Ein Gateway

    Jede externe Aktion läuft über ein Gateway: Richtlinie, Freigabe, Zugangsdaten, Protokoll.

  • Richtlinien und Freigaben

    Richtlinien pro Projekt und Aktion. Wo eine Richtlinie eine Freigabe verlangt, entscheidet eine benannte Person, und die Entscheidung wird protokolliert.

  • Pläne und Freigaben in Slack

    Die Slack-Gesprächsebene: Pläne werden in Slack gepostet und freigegeben.

  • Append-only Audit

    Jede Entscheidung, Freigabe, jeder Tool-Aufruf und jeder Modellaufruf wird in einem append-only Audit-Log festgehalten.

  • Alle KI-Arbeit pausieren

    Ein Schalter pausiert alle KI-Arbeit für alle, und ein Banner zeigt es an.

05Erfahrung und Onboarding

KI-Mitarbeiter, die lernen, wie Ihr Unternehmen arbeitet, wobei eine Person jede Lektion freigibt.

Anweisungen, Lektionen und Referenzwissen für jeden KI-Mitarbeiter, aufgebaut aus dem, was Ihr Unternehmen bereits weiß.

Lektionen

Die KI schlägt vor. Eine Person gibt frei.

Lernen aus Erfahrung

Die KI schlägt Lektionen aus abgeschlossenen Aufgaben, Feedback und Entscheidungen vor, und eine Person gibt jede frei, bevor sie genutzt wird. Sie können jede Lektion bearbeiten, stilllegen oder löschen.

Onboarding

Beginnen Sie mit dem, was Sie bereits haben.

  • Onboarding

    Wenn ein KI-Mitarbeiter angelegt wird, gibt ihm ein Administrator die Dokumentation und das Wissen, das er braucht, sodass er vorbereitet auf Ihr Unternehmen und das Projekt startet.

  • Information, nie Anweisung

    Referenzwissen wird als Information genutzt, nie als Anweisung.

  • Lokales Suchmodell

    Die Suche läuft auf einem lokalen Modell, sodass kein Dokumenttext Ihre Installation verlässt. Stattdessen einen Anbieter zu nutzen ist optional.

  • Fragen, was er weiß

    Fragen Sie: „Was weiß Atlas über …?“

Ihre Daten, Ihre Kontrolle

Einsehen, ändern, entfernen.

  • Ihr Erfahrungsspeicher

    Erfahrung wird in Ihrer Polis-Installation gespeichert, wo Sie sie einsehen und entfernen können. Polis trainiert keine Modelle damit.

  • Exportieren und löschen

    Sie können Unternehmenswissen exportieren oder löschen, und das Entfernen einer Quelle löscht ihre gespeicherte Kopie. Die Aufbewahrung bestimmen Sie.

Gemessen, nicht behauptet

Wir behaupten nur, was wir messen.

Jede Verbesserung durch Erfahrung muss sich in der Golden-Test-Suite zeigen, bevor wir sie behaupten. Wir veröffentlichen noch keine Zahlen.

  • Gemessen, nicht behauptet

    Wir messen die Qualität an einer festen Golden-Test-Suite und behaupten nur, was sie misst.

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Sehen Sie es in Ihrem eigenen Workflow.

Ein 30-minütiges Gespräch: etwa 15 Minuten Live-Produkt, einschließlich des Schalters, der alles pausiert, dann Ihre Fragen. Bringen Sie gern Ihren CISO mit.

Demo anfragen polis@polis.guru

Was wir zeigen

  • Rollen, die ihre Befugnisse nicht überschreiten können, mit Step-up-Authentifizierung für sensible Aktionen
  • Ein Modellanbieter, an eine Datenklasse gebunden
  • Freigaben durch eine benannte Person, in Slack oder im Panel

Der Schalter, der alles pausiert

Ein Schalter pausiert alle KI-Arbeit für alle, und ein Banner zeigt es an.