GitLab 在其 AI 原生 DevSecOps 平台中强调透明度、独立性和以开发者为中心的方法。企业领导者担心 AI 中对其开发基础设施和代码使用情况的控制。GitLab 通过提供 Agent Insights 来洞察代理决策，并支持更广泛的 AI 模型以防止供应商锁定，从而解决这些问题。GitLab AI 透明度中心详细介绍了数据治理、隐私保护和道德 AI 原则，向客户保证他们的数据不会被用于 AI 训练。GitLab 在 AI 模型使用方面提供了灵活性，允许客户在实践发生变化时在 30 天内切换供应商。该平台提供多种部署选择，包括本地部署和各种 SaaS 选项，并且是云中立的。这种灵活性有助于遵守数据本地化法律，并通过防止限制性供应商协议来加强采购谈判。安全性与合规性已内置到 GitLab 的单一平台中，原生集成了 DAST 和模糊测试等功能。统一的合规中心简化了标准、报告和框架的管理，降低了使用多个第三方工具的复杂性。GitLab 与其开源社区保持着紧密的联系，通过开放问题跟踪器和 Healthy Backlog Initiative 等举措，允许客户直接贡献和提供反馈。客户可以完全控制他们的数据以及数据的处理方式，访问控制和加密与监管框架保持一致。GitLab 的承诺确保客户的代码和数据绝不会被用于训练 AI 模型。最终，GitLab 为寻求控制、透明度和创新而又避免供应商锁定的组织提供了一个清晰的选择，从而实现可持续的数字化转型。