Bugünden itibaren Atlassian, Jira, Confluence ve diğer bulut ürünlerindeki meta verileri ve uygulama içi içerikleri, yapay zeka özelliklerini eğitmek ve iyileştirmek için varsayılan olarak toplamaya başlıyor. Bu "devre dışı bırak" (opt-out) modeli, müşterilerden sert eleştiriler ve bir rakibin nadir görülen bir karşı kampanyasıyla karşılaştı.
Atlassian'ın "Sorumlu yapay zeka için veri uygulamaları" sayfasında ayrıntılandırdığı politikaya göre şirket, müşteri verilerini "herkes için daha iyi yapay zeka deneyimleri sunmak" amacıyla nasıl kullandığını güncelliyor. Yöneticiler katkıyı Yönetim → Güvenlik → Veri katkısı bölümünden kapatabiliyor, ancak varsayılan ayar açık: Hiçbir şey yapmayan müşterilerin meta verileri — ve plana bağlı olarak sayfalar ve iş kayıtları gibi uygulama içi içerikleri — Atlassian'ın Rovo asistanı da dahil yapay zeka çalışmalarına beslenecek.
Zamanlama dikkat çekici: Atlassian değişikliği, Rovo'yu Jira, Confluence ve diğer araçlar arasında bağlayıcı katman olarak konumlandırdığı, yapay zeka destekli bilgi çalışmalarına yönelik daha geniş bir hamlenin parçası olarak sunuyor. Ancak birçok kurumsal müşteri için değişiklik yönetişim sorularını gündeme getiriyor: Kurum içi dokümantasyon çoğu zaman hassas ürün planları, müşteri verileri ve çalışan bilgileri içeriyor ve varsayılan açık eğitim, kurumsal yazılımda giderek daha fazla tartışma yaratıyor.
Rakipler bu rahatsızlığı fırsata çevirmek için harekete geçti. GitLab, "Atlassian verilerinizle eğitim yapacak. GitLab ile devre dışı bırakın" başlıklı bir rehber yayımlayarak ekipleri alternatifleri değerlendirmeye çağırdı; üçüncü taraf satıcılar da değişiklik yürürlüğe girmeden önce yöneticiler için opt-out kılavuzları yayımladı.
Atlassian, verilerin tüm müşteriler için yapay zeka özelliklerini iyileştirmek amacıyla kullanıldığını ve etkilenen planlardaki müşterilerin istedikleri zaman opt-out yapabileceğini söylüyor. Şirket ayrıca neyin toplandığı, verilerin nasıl korunduğu ve katkı ayarlarının nasıl yönetileceğine dair bir SSS yayımladı.
Tartışma, sektörün daha geniş bir anını yansıtıyor: Yapay zeka özellikleri üretkenlik paketlerinde varsayılan hale gelirken, müşterinin verisi ile satıcının eğitim derlemesi arasındaki sınır yeniden çiziliyor — ve çoğu zaman sorumluluk, satıcının opt-in istemesinden çok müşterinin opt-out yapmasına bırakılıyor.
