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Schulungen für sicheres Programmieren, die reale KI-Nutzung widerspiegeln

June 1, 2026

Shannon Holt

Schulungen für sicheres Programmieren, abgestimmt auf reale KI-Nutzung, Entwickler-Workflows und moderne Softwareentwicklungspraktiken.

KI-gestützte Entwicklung ist bereits fester Bestandteil des Arbeitsalltags in der Softwareentwicklung.

Ein Entwickler schreibt morgens manuell die Kernlogik einer Anwendung, nutzt nachmittags KI zur Erstellung der Testabdeckung und prüft vor Feierabend KI-gestützte Pull Requests. Die Workflows sind fließend. Die Tools ändern sich schnell. Nutzungsmuster entwickeln sich von Woche zu Woche weiter, manchmal sogar von Team zu Team.

Früher basierten Schulungen für sicheres Programmieren auf relativ festen Zyklen – Onboarding-Pfaden, jährlichen Zuweisungen, rollenbasierten Trainings oder regelmäßigen Sensibilisierungskampagnen. Diese Modelle waren sinnvoll, als sich Entwicklungstools langsamer weiterentwickelten und die Lernanforderungen über längere Zeit stabil blieben.

KI-gestützte Entwicklung funktioniert anders. Sicherheitsteams benötigen heute eine reaktionsschnellere Methode, um sicherzustellen, dass Anleitungen für sicheres Programmieren stets mit der aktuellen Arbeitsweise der Entwickler verknüpft bleiben.

Adaptive Learning wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, Schulungen für sicheres Programmieren an reale Softwareentwicklungsaktivitäten und Sicherheitsrisikosignale über den gesamten SDLC hinweg anzupassen.

‍Dazu gehören KI-gestützte Entwicklungsaktivitäten, Schwachstellenfunde und sich änderndes Entwicklerverhalten, das direkt mit der Art und Weise verknüpft ist, wie Software tatsächlich erstellt wird.

In diesem Beitrag konzentrieren wir uns speziell auf Adaptive Learning mit KI-Signalen, unterstützt durch Trust Agent: AI. Wir zeigen, wie Erkennungen von KI-gestützter Entwicklung genutzt werden können, um Schulungen für sicheres Programmieren dynamisch auf Entwickler auszurichten, die im Arbeitsalltag aktiv KI-Coding-Tools einsetzen.

Lernen, das reale KI-Nutzung widerspiegelt

Schulungen für sicheres Programmieren sind dann am effektivsten, wenn sie die tatsächliche Arbeitsweise der Entwickler widerspiegeln. Unternehmen passen Lerninhalte bereits nach Rolle, Programmiersprache, Technologie-Stack und Schwachstellen-Fokusbereichen an, um das Training für Engineering-Teams relevanter zu gestalten.

KI-gestützte Entwicklung fügt dem eine weitere Ebene an Kontext hinzu.

Ein Entwickler, der heute mit KI-generiertem Python-Code experimentiert, verbringt nächsten Monat vielleicht damit, Infrastructure-as-Code in Terraform zu prüfen oder KI zur Beschleunigung von Frontend-Test-Workflows zu nutzen. Manche Entwickler verlassen sich stark auf KI-Coding-Assistenten. Andere nutzen sie kaum.

Adaptive Learning hilft Unternehmen dabei, KI-Sichtbarkeit in gezielte Anleitungen für sicheres Programmieren umzuwandeln. Wenn Trust Agent: AI KI-gestützte Entwicklungsaktivitäten erkennt, können Unternehmen automatisch Schulungen zuweisen, die auf diese Workflows abgestimmt sind.

Das bedeutet, dass Entwickler, die aktiv KI-Coding-Assistenten nutzen, gezielte Schulungen erhalten, die direkt mit ihrer aktuellen Arbeit verknüpft sind – ohne dass Sicherheitsteams manuell einzelne Entwickler identifizieren und Schulungen wiederholt neu zuweisen müssen, während sich die KI-Nutzung in den Teams ausbreitet.

Adaptive Learning in der Praxis

Adaptive Learning, unterstützt durch Trust Agent: AI, ist so konzipiert, dass es sich nahtlos in bestehende Softwareentwicklungs-Workflows einfügt.

Sicherheitsteams können gezielte Schulungen für sichere KI-gestützte Entwicklungspraktiken erstellen und dann die Erkennungen von Trust Agent: AI nutzen, um diese Schulungen dynamisch den Entwicklern zuzuweisen, die im Arbeitsalltag aktiv KI-Coding-Tools einsetzen. Sobald Entwickler mit KI-gestützten Entwicklungsumgebungen interagieren, werden automatisch relevante Anleitungen für sicheres Programmieren basierend auf dieser Aktivität zugewiesen.

So now we can detect the AI usage, we can understand where it's happening, and we can trigger that targeted training for the right developers. And that's what I'm gonna show you today, how we take that AI signal and turn it into adaptive learning. So there are a few parts of the process which I'll walk through today. The first piece is in the policy setup on TA, then we can go to the Quest side to trigger the training. For the policy, it's super simple and straightforward. So if you want to ensure that developers who use AI need a training, you can head over to this policy section within configuration. And what you wanna do is ensure that the adaptive AI learning is toggled on. Once that's set up, that's all you need to do on the Trust Agent AI side. In this demo itself, we've already gone ahead and set up the installer and all that piece over here. We have various internal external documentation on how to locally install it or use various scripts like Jamf, there'll be other documentation on that. But in this, like I say, in this demo, I'm just gonna head on with the actual policy setup and the adaptive learning creation. Okay. So now this is set up. I'm over into quests, and what I'm gonna do is create a quest to target the specific learners who have used AI. So So once you're in the quest, if you scroll down and you look at the participant section, what we have now is a new participant type, which is trust agent detection. And what this will do is automatically pull the developers who have been flagged in that TA AI report. So what we're gonna do is select this, and we can start to fill out the rest of the quest like normal. So we give it a title, a badge, we'll scroll down to the objectives. And what's really nice about this is the flexibility that the admins have to define the criteria for the training needed. For example, they can go in and they can select the specific content. So they could just go with Coding With AI. They could go with the AI agents and the protocols as well. For this demo, I'm gonna select both of these and keep them as part of the criteria. I can also then decide the schedule, so I'm gonna use fixed dates, and then I can go ahead and configure some of the quest settings as well. One important area to note is the count pass completions. This again is flexible based on customer's needs where we can define if they want learners to complete the training regardless if they've done any of the content before, or they can set a specific time period like three or six months where they have done it recently. So for this demo, I'm gonna set it to redo all content. Once that's filled out, you can then go ahead and save and publish. Now that's set up. That's gonna be available for them developers that were flagged for the Trust Agent AI, and the two steps are complete from an admin's perspective. So we've gone in and we've set up the policy and made sure that's enabled. And we've gone over to Quest and ensure we've created a Quest that's using the new participation type, the trust agent detection. So what I can do now is quickly log in as a learner just so we can see if they have received that training. So just to quickly show you what it's like from the learner perspective, here I am logged in as a learner. I was one of the learners who flagged up based on AI usage, and therefore, I have now received the quest, which you can see here on the screen. And in the normal process, I would then go through and then go through the topics within the quest. Once I have completed this, then I've completed the quest. And that concludes the demo today. So what I've gone through is really just an overview of the importance of Trust Agent AI and adaptive learning, and then gone through to the demo of the admin experience and then quickly briefly through to the learning experience as well. As always, any questions on adaptive learning, please feel free to reach out. Always happy to help. Thank you very much.

Die obige Anleitung demonstriert, wie Adaptive Learning mit KI-Signalen in der Praxis funktioniert – einschließlich der Konfiguration der Trust-Agent-Erkennung, der Erstellung adaptiver Quests, der dynamischen Zuweisung von Schulungen sowie der Nachverfolgung von Teilnahme und Abschluss.

Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Einrichtung und Konfiguration finden Sie im Knowledge-Base-Artikel zu adaptivem Lernen mit Trust Agent: AI.

Anleitungen für sicheres Programmieren müssen den Arbeitsalltag von Entwicklern widerspiegeln

KI-gestützte Entwicklung ist bereits fester Bestandteil moderner Engineering-Workflows. Entwickler wechseln im Tagesverlauf ständig zwischen KI-generierten Vorschlägen, manuell geschriebenem Code, automatisierten Tests und der Überprüfung von Pull Requests.

Da sich diese Arbeitsabläufe ständig weiterentwickeln, müssen auch die Richtlinien für sicheres Programmieren eng mit der tatsächlichen Softwareentwicklung verknüpft bleiben.

Adaptives Lernen mit Trust Agent: AI unterstützt Unternehmen genau dabei: Schulungen werden direkt auf die KI-gestützte Entwicklungsarbeit abgestimmt, sodass Entwickler relevante und umsetzbare Hinweise genau zum richtigen Zeitpunkt erhalten.

Das Ergebnis ist eine Anleitung für sicheres Programmieren, die auch bei der Weiterentwicklung von KI-Tools relevant bleibt – ohne den Verwaltungsaufwand für die verantwortlichen Sicherheitsteams zu erhöhen.

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