GitHub nutzt ab heute Copilot-Interaktionsdaten für KI-Training: Was Free- und Pro-Nutzer jetzt regeln müssen

Was GitHub ab dem 24. April 2026 genau ändert

GitHub hat seine Nutzungsbedingungen für Copilot-Interaktionsdaten präzisiert und den Standard geändert. Ab dem 24.04.2026 gilt:

• Betroffen sind: Copilot Free, Copilot Pro und Copilot Pro+ (Einzelaccounts).

• Standard ist Opt-out: Interaktionsdaten werden standardmäßig zur Schulung von KI-Modellen verwendet, solange Nutzer dies nicht in den Einstellungen deaktivieren.

• Art der Daten:

- Prompts (Eingaben im Editor oder Chat)

- Vorschläge/Antworten von Copilot (Outputs)

- Akzeptierte und abgelehnte Code-Vorschläge

- Code-Snippets und umgebender Kontext (z.B. umgebender Code, Kommentare)

- Strukturinformationen des Repositories (Dateinamen, Pfade, ggf. Metadaten)

• Nicht betroffen: Copilot Business und Copilot Enterprise – hier werden laut GitHub Interaktionsdaten nicht für das Training der globalen Modelle genutzt.

Wesentlich ist die Verschiebung von einem faktischen Opt-in/feingranularen Opt-out hin zu einem breit angelegten Default-Opt-out für alle Individual-Pläne.

Warum das Unternehmen unmittelbar betrifft – auch wenn sie Copilot Business nutzen

Viele Organisationen gehen davon aus, dass die Nutzung von Copilot Business oder Enterprise sie vollständig absichert. Die Neuerung betrifft aber vor allem die Grauzonen:

1. Persönliche GitHub-Accounts von Mitarbeitenden

Entwickler verwenden häufig zusätzlich zu Unternehmenslizenzen:

- eigene Copilot-Pro-Accounts für Side-Projects,

- Copilot Free für Open Source oder Experimente.

Wenn dort Arbeitscode, Kundencode oder proprietäre Libraries landen (z.B. zum „schnellen Test“), können diese nun in Trainingsdaten einfließen – sofern der Mitarbeitende nicht aktiv widerspricht.

1. Open-Source-Repositories mit Mischcode

In vielen Projekten landet ein Mix aus:

- proprietären Patterns,

- kundenspezifischen Workarounds,

- intern entwickelten Utilities.

Wenn Mitarbeitende solche Snippets in persönliche Repositories oder in Open-Source-Projekte tragen und mit Copilot bearbeiten, erhöhen sie das Risiko von IP-Leakage und unklaren Lizenzketten.

1. Kollaboration über private Forks

Private Forks von Kunden-Repositories, an denen mit einem persönlichen Copilot-Free/Pro-Account gearbeitet wird, können nun ebenfalls Datenquellen für das Training werden.

Konkrete Risiko-Kategorien für Organisationen

1. Geistiges Eigentum (IP)

• Know-how-Leakage: Architekturpatterns, proprietäre Algorithmen oder Optimierungen können in Trainingsdaten einfließen und später in anderer Form wieder als Vorschläge auftauchen.

• Patentstrategien: Noch nicht veröffentlichte Erfindungen könnten in Modellgewichten landen, bevor Schutzrechte gesichert sind.

2. Vertraulichkeit und Mandatsgeheimnis

• Kundendaten und Secrets: Auch wenn Zugangsdaten normalerweise gefiltert werden, besteht ein Restrisiko, dass sensible Informationen im Kontext landen (z.B. temporäre Keys, Kunden-IDs, interne URLs).

• Regulierte Branchen: In Finanz-, Gesundheits- oder Behördenprojekten können sich Konflikte mit Auflagen zu Datenlokation, Datenminimierung und Drittlandstransfer ergeben.

3. Lizenz- und Compliance-Risiken

• Lizenzkritischer Code: Wenn unter restriktiven Lizenzen stehender Code (z.B. GPL-Komponenten, kundenspezifische Libraries) in Interaktionen mit Copilot auftaucht, sind spätere Herkunftsnachweise erschwert.

• Verträge mit Kunden: Viele Rahmenverträge enthalten Klauseln zur Nutzung von Kundencode und -daten. Standardmäßiges Training auf Copilot-Interaktionsdaten kann mit diesen Vereinbarungen kollidieren.

Was sich für Governance und KI-Strategie ändert

Die Änderung ist mehr als ein Detail in den Einstellungen; sie verschiebt die Default-Annahme für Developer-Tools:

• Entwickler-Werkzeuge agieren immer stärker als Datenquellen für KI-Modelle.

• Data-Governance-Regeln, die bisher vor allem für Produktdaten galten, müssen auf Quellcode und Entwicklungsprozesse ausgedehnt werden.

• Vendor-Risk-Management muss GitHub Copilot & Co. explizit berücksichtigen – inklusive Kontrolle über individuelle Accounts außerhalb der Unternehmenslizenzen.

Sofortmaßnahmen: Was CIOs, CISOs und Legal-Teams heute tun sollten

1. Bestandsaufnahme der Copilot-Nutzung

• Welche Copilot-Pläne sind im Einsatz (Free, Pro, Pro+, Business, Enterprise)?

• Nutzen Mitarbeitende persönliche Accounts für Firmenprojekte oder Kundencode?

• Gibt es Teams, die reine Free-/Pro-Setups ohne zentrale Steuerung verwenden?

Ergebnis sollte eine Matrix nach Team, Plan und Risiko-Level sein.

2. Verbindliche Richtlinie für Copilot-Einsatz

Beispielhafte Policy-Bausteine:

• Verbot, vertraulichen oder kundenbezogenen Code mit Copilot Free/Pro auf persönlichen Accounts zu bearbeiten.

• Pflicht, für projektrelevante Arbeit ausschließlich vom Unternehmen bereitgestellte Business-/Enterprise-Lizenzen zu nutzen.

• Klarstellung, welche Arten von Code (z.B. sicherheitsrelevante Komponenten, Krypto, Pricing-Engines) gar nicht oder nur in streng kontrollierten Umgebungen mit KI-Assistants bearbeitet werden dürfen.

3. Technische und organisatorische Kontrollen

• Opt-out-Vorgabe:

- Interne Leitlinie: Persönliche Copilot-Accounts, die mit Unternehmenscode in Berührung kommen, müssen die Trainingsnutzung in den Einstellungen deaktivieren.

- Dokumentation: Screenshot-basierte oder automatisierte Nachweise als Teil des Onboardings für Entwickler.

• Repository-Segmentierung:

- Trennung von hochsensiblen Repositories (Security, Pricing, kryptografische Komponenten) und weniger kritischen Projekten.

- Bei Hochrisiko-Repos: Nutzung von Copilot ggf. komplett deaktivieren oder auf plangemäß nicht-trainierende Varianten beschränken.

• IDE- und Plugin-Management:

- Zentral verwaltete IDE-Setups, in denen klar ist, welche Copilot-Instanz (Business vs. persönlicher Account) aktiv ist.

- Blockieren nicht autorisierter Plugins via Endpoint-Management, wo möglich.

4. Schulung und Awareness für Entwickler

Ein kurzes, aber verbindliches Schulungsformat (30–45 Minuten) sollte mindestens abdecken:

• Was sich seit dem 24.04.2026 bei GitHub geändert hat.

• Welche Datentypen in Trainingsdaten einfließen können.

• Konkrete Beispiele:

- „Ich debugge einen Kunden-Bug schnell im privaten Repo mit Copilot Pro“ → Warum das problematisch ist.

- „Ich kopiere einen internen Algorithmus in ein Open-Source-Projekt und lasse Copilot refaktorisieren“ → Lizenz- und IP-Risiken.

• Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Entwickler in ihren persönlichen Settings den Opt-out setzen.

Mittelfristige Maßnahmen: KI-Governance für Developer-Tools etablieren

1. Aufnahme in das zentrale KI-Register

Copilot und andere Coding-Assistants sollten wie jedes andere KI-System im Unternehmen in einem KI-System-Register geführt werden (Zweck, Datenkategorien, Rechtsgrundlagen, Risikoklasse).

1. Abgleich mit rechtlichen Rahmenwerken

- EU AI Act (Risikoklassifizierung, Transparenzpflichten)

- Datenschutzrecht (Drittlandtransfer, Auftragsverarbeitung)

- Branchenstandards (z.B. ISO 27001, TISAX) im Hinblick auf Code- und Datenzugriffe.

1. Vendor-Risk-Management anpassen

- Aktualisierte Bewertung von GitHub/Microsoft als Anbieter, explizit mit Blick auf Training auf Interaktionsdaten.

- Prüfung, ob vorhandene Unternehmensverträge (Enterprise Agreements) die Nutzung individueller Free-/Pro-Accounts abdecken oder einschränken sollten.

Fazit: Heute entscheiden, wie viel Code im KI-Training landet

Mit der ab heute wirksamen Änderung verschiebt GitHub die Verantwortung spürbar zu den Nutzern – insbesondere zu Entwicklern mit Free- und Pro-Accounts. Für Unternehmen ist es nicht ausreichend, nur auf Copilot Business oder Enterprise zu vertrauen.

Wer IP, Kundendaten und Compliance schützen will, muss jetzt:

• Transparenz über alle Copilot-Nutzungsformen schaffen,

• verbindliche Richtlinien für persönliche Accounts definieren,

• Opt-out- und Nutzungsvorgaben technisch und organisatorisch absichern

• und Developer-Tools fest in die eigene KI- und Daten-Governance integrieren.

Der Aufwand ist überschaubar – die möglichen Schäden durch unkontrollierte Trainingsnutzung von Code jedoch nicht.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ändert GitHub ab dem 24. April 2026 bei Copilot-Interaktionsdaten?

Ab dem 24. April 2026 verwendet GitHub Interaktionsdaten von Copilot Free, Pro und Pro+ standardmäßig zum Training seiner KI-Modelle, sofern Nutzer nicht aktiv widersprechen. Erfasst werden unter anderem Prompts, Copilot-Antworten, akzeptierte und abgelehnte Vorschläge, Code-Kontext sowie Repository-Strukturinformationen.

Welche Risiken entstehen für Unternehmen durch das neue Copilot-Training?

Unternehmen riskieren vor allem das Abfließen von geistigem Eigentum, vertraulichen Informationen und lizenzkritischem Code in Trainingsdaten. Das kann zu IP-Leakage, Problemen mit Kundendaten und Konflikten mit bestehenden Vertrags- und Compliance-Vorgaben führen.

Sind Copilot Business und Copilot Enterprise von der Trainingsnutzung der Daten betroffen?

Laut GitHub werden Interaktionsdaten aus Copilot Business und Copilot Enterprise nicht für das Training der globalen KI-Modelle verwendet. Das Risiko entsteht primär durch Free-, Pro- und Pro+-Accounts, insbesondere wenn Mitarbeitende dort Unternehmens- oder Kundencode nutzen.

Wie sollten Unternehmen mit persönlichen GitHub-Accounts von Entwicklern umgehen?

Unternehmen sollten klar regeln, dass vertraulicher oder kundenbezogener Code nicht über persönliche Copilot-Free- oder Pro-Accounts bearbeitet werden darf. Zudem sollten sie vorgeben, dass persönliche Accounts, die dennoch mit Unternehmenscode in Berührung kommen, das Training in den Copilot-Einstellungen per Opt-out deaktivieren müssen.

Welche Governance-Maßnahmen sind kurzfristig erforderlich?

Kurzfristig sollten Unternehmen eine Bestandsaufnahme aller Copilot-Pläne durchführen, verbindliche Richtlinien für den Einsatz von Copilot definieren und technische sowie organisatorische Kontrollen einführen. Dazu gehören etwa Repository-Segmentierung, zentrales IDE- und Plugin-Management sowie ein dokumentierter Opt-out-Prozess für relevante Accounts.

Wie lässt sich Copilot in eine übergeordnete KI- und Compliance-Strategie integrieren?

Copilot und andere Coding-Assistants sollten im zentralen KI-System-Register geführt und systematisch gegen rechtliche Rahmenwerke wie Datenschutzrecht, EU AI Act und relevante Branchenstandards gespiegelt werden. Ergänzend ist eine aktualisierte Vendor-Risk-Bewertung von GitHub/Microsoft und die Anpassung bestehender Enterprise-Verträge sinnvoll.

Was sollten CIOs, CISOs und Legal-Teams konkret heute tun?

Sie sollten Transparenz über alle Copilot-Nutzungsformen herstellen, klare Policies für Unternehmens- und Privat-Accounts verabschieden und diese technisch durchsetzen. Parallel empfiehlt sich ein kurzes, verpflichtendes Schulungsformat für Entwickler, das die Änderungen ab dem 24. April 2026, die Risiken und die Opt-out-Schritte praxisnah erklärt.