Wenn Sie ein Support-Team leiten, das Jira Service Management (JSM) nutzt, kennen Sie das Problem. Die Ticket-Warteschlange ist voll, Ihr Team wechselt ständig zwischen JSM und anderen Apps hin und her, um Antworten zu finden, und einfache Fragen können wertvolle Zeit fressen. Es geht darum, die richtigen Werkzeuge zu finden, um immer einen Schritt voraus zu sein.
Hier kann ein guter KI-Assistent für Jira wirklich helfen. Es ist nicht nur ein weiteres Plugin; es ist eine Möglichkeit, JSM noch intelligenter und automatisierter zu machen. Aber bei so vielen neuen Tools, die auftauchen: Welche halten wirklich, was sie versprechen? Ich wollte es herausfinden. Ich habe die Ärmel hochgekrempelt und die 4 besten KI-Assistenten für Jira zur Produktivitätssteigerung im Jahr 2026 getestet, um zu sehen, welche davon tatsächlich Tickets bearbeiten, Anfragen abwehren und ein Support-Team im Jahr 2026 unterstützen können.
Hier ist, was ich entdeckt habe.
Was ist ein KI-Assistent für Jira?
Um es klar zu sagen: Wenn ich von einem KI-Assistenten für Jira spreche, meine ich keine KI, die Entwicklern beim Schreiben von Code hilft. Für Support-Teams, die JSM nutzen, ist dies ein Tool, das entwickelt wurde, um den täglichen Betrieb des Kunden- und Mitarbeiter-Supports im Jahr 2026 zu optimieren.
Stellen Sie es sich als das zentrale Gehirn für Ihren Support-Betrieb vor. Es erledigt im Grunde drei Dinge für Sie:
Erstens wehrt es häufige Tickets ab (Ticket Deflection). Es liefert den Benutzern direkt im Hilfeportal sofortige, korrekte Antworten, sodass diese ihre Probleme selbst lösen können, ohne ein weiteres Ticket für Ihr Team zu erstellen.
Zweitens unterstützt es Ihre Agenten bei kniffligeren Tickets. Es kann lange, komplizierte Probleme zusammenfassen, die richtigen internen Dokumente heraussuchen und dabei helfen, Antwortentwürfe zu erstellen, die klingen, als kämen sie von einem Menschen und nicht von einem Roboter. Allein das kann die Lösungszeiten erheblich verbessern.
Und drittens kümmert es sich um die Routineaufgaben. Es kann neue Tickets automatisch taggen, priorisieren und an die richtige Person oder Abteilung weiterleiten, was allen Beteiligten viel manuelle Arbeit erspart.
Letztendlich vernetzt ein KI-Assistent für Jira all Ihr Wissen – von Artikeln in Confluence über alte Ticketlösungen bis hin zu Dateien in Google Drive – und bindet es direkt in Ihren JSM-Workflow ein. Das Ergebnis ist ein schnelleres, effizienteres Support-Team.
Worauf ich bei einem KI-Assistenten für Jira geachtet habe
Um herauszufinden, welche Tools wirklich nützlich waren, habe ich mich auf einige Dinge konzentriert, die für ein vielbeschäftigtes Support-Team wirklich wichtig sind.
Wie gut ist die tatsächliche Anbindung an Jira? Werden nur Links zu Wissensdatenbank-Artikeln bereitgestellt? Oder kann das Tool tatsächlich den Kontext eines Tickets verstehen und eine direkte Antwort genau dort geben, wo sie benötigt wird? Jira ist eine leistungsstarke Plattform, daher sollte die Integration tiefgreifend und sinnvoll sein.
Kann es mehr als nur Antworten vorschlagen? Ich habe nach echter Automatisierungskraft gesucht. Kann es Tickets schließen, Felder aktualisieren oder ein Problem an ein bestimmtes Team eskalieren? Kann es sogar eine externe API aufrufen? Einfache Antwortvorschläge sind hilfreich, aber echte Automatisierung spart erst richtig Zeit.
Wie unkompliziert ist die Einrichtung? Ich wollte Tools, die ein Support-Manager an einem Nachmittag in Betrieb nehmen kann, ohne dass ein langes Implementierungsprojekt erforderlich ist. Tools, die eine Self-Serve-Einrichtung innerhalb des Jira-Ökosystems bieten, erhielten große Pluspunkte.
Funktioniert es nur mit Confluence? Das war ein wichtiger Punkt. Konzentriert sich das Tool rein auf das Atlassian-Ökosystem und lernt nur aus Confluence? Oder kann es eine Verbindung zu all den Orten herstellen, an denen das Wissen Ihres Teams gespeichert ist, wie Google Docs, Slack und Notion?
Sind die Berichte tatsächlich nützlich? Die besten Tools zeigen Ihnen, welche Fragen sie nicht beantworten konnten, und helfen Ihnen so, Lücken in Ihrer Wissensdatenbank im Jahr 2026 zu erkennen und zu schließen.
Ein kurzer Vergleich der besten KI-Assistenten für Jira im Jahr 2026
Bevor wir ins Detail gehen, finden Sie hier einen kurzen Vergleich der von mir getesteten Tools.
| Tool | Ideal für | Das Besondere | Ab-Preis |
|---|---|---|---|
| eesel AI | Teams, deren Wissen verstreut ist und die flexible Automatisierung benötigen. | Verbindet über 100 Quellen und bietet einen risikofreien Simulationsmodus. | $239/Monat (jährlich) |
| Atlassian Intelligence | Teams, die nahtlose, native KI-Funktionen innerhalb der Jira-Oberfläche wünschen. | Es ist direkt in die vertraute Jira-Oberfläche integriert. | In Premium-Plänen enthalten |
| Halp | Interne Support-Teams, die am liebsten in Slack oder MS Teams arbeiten. | Verwandelt Chat-Nachrichten effizient in echte Jira-Tickets. | Mit JSM-Plänen gebündelt |
| Faqtual | Teams, die eine einfache Möglichkeit suchen, Textbausteine zu verwalten. | Eine einfache, fokussierte App zur Verwaltung von Snippets und FAQs. | Kostenlos |
Die 4 besten KI-Assistenten für Jira
Hier ist die detaillierte Analyse jedes Tools, einschließlich der Gründe, warum sie eine gute Wahl sind und für wen sie sich eignen.
1. eesel AI
eesel AI ist eine KI-Schicht, die direkt in Jira Service Management integriert wird und die Leistungsfähigkeit von Jira erweitert, indem sie eine Verbindung zu dem gesamten Wissen Ihres Teams herstellt, egal wo es sich befindet. Die größte Stärke ist die Fähigkeit, Informationen aus Google Docs, Notion, vergangenen Tickets und über 100 anderen Quellen neben Confluence zu ziehen. Das bedeutet, dass die gelieferten Antworten unglaublich genau sind, da das Tool das vollständige Bild der Expertise Ihres Teams nutzt.
Die Einrichtung erfolgt komplett im Self-Service und ist in wenigen Minuten erledigt. Außerdem gibt es einen einzigartigen Simulationsmodus, mit dem Sie die Leistung anhand Ihrer eigenen historischen Tickets testen können, bevor Sie das Tool für Kunden freischalten. Dies zeigt sofort den Mehrwert für Ihr Jira-Setup. Der AI Agent von eesel AI ist perfekt für Teams, die ihren Frontline-Support automatisieren und gleichzeitig ihre bestehenden Jira-Workflows beibehalten möchten.
Da es sich um ein spezialisiertes Drittanbieter-Tool handelt, befindet sich das Haupt-Dashboard außerhalb der nativen Jira-Oberfläche. Wenn Sie einige der fortgeschritteneren API-Aktionen einrichten möchten, benötigen Sie möglicherweise etwas Zeit für die Erstkonfiguration. Angesichts der Flexibilität, die Sie gewinnen, sind dies jedoch geringe Kompromisse für eine leistungsstarke Jira-Erweiterung.
Preise: Pläne beginnen bei $239/Monat (bei jährlicher Abrechnung). Die Preisgestaltung ist transparent, ohne Gebühren pro Lösung.
2. Atlassian Intelligence
Atlassian Intelligence ist die KI, die direkt in die Produkte von Atlassian integriert ist, einschließlich JSM. Sie ist darauf ausgelegt, nahtlos innerhalb der Plattform zu funktionieren, beispielsweise durch das Zusammenfassen von Ticket-Threads, die Unterstützung von Agenten bei der Grammatik und das Generieren von Antworten aus Ihrer Confluence-Wissensdatenbank.
Der Hauptvorteil hierbei ist, dass es sich um eine native Standardoption handelt. Wenn das Wissen Ihres Teams primär in Confluence liegt und Ihr Hauptziel darin besteht, Agenten integrierte Hilfe wie Zusammenfassungen zu bieten, ist dies eine zuverlässige und praktische Wahl. Die Funktion ist bereits vorhanden und sorgt für eine reibungslose Benutzererfahrung, ohne dass Sie neue Tools zu Ihrem Stack hinzufügen müssen.
Atlassian Intelligence ist hochgradig für diejenigen optimiert, die innerhalb der Atlassian-Suite arbeiten. Teams, die Informationen in externen Quellen wie Google Docs oder Slack speichern, könnten feststellen, dass die Kombination mit zusätzlichen Konnektoren hilft, ihr gesamtes Wissen zu erfassen. Die Automatisierungsregeln und das Berichtswesen sind auf Einfachheit ausgelegt, was die Verwaltung für Teams, die sich auf native Workflows konzentrieren, sehr einfach macht.
Preise: In den Jira Service Management Premium- und Enterprise-Plänen enthalten.
3. Halp
Halp, jetzt Teil der Atlassian-Familie, ist ein dialogorientiertes Ticketing-Tool, das Nachrichten in Slack und Microsoft Teams in JSM-Tickets verwandelt. Die KI-Funktionen konzentrieren sich darauf, Fragen direkt im Chat zu beantworten und so Anfragen abzuwehren, bevor sie überhaupt zu einem formellen Ticket werden.
Es ist fantastisch darin, interne Benutzer dort abzuholen, wo sie bereits arbeiten. Wenn Sie die Erfassung von IT- oder HR-Anfragen über Chat-Nachrichten optimieren möchten, ist Halp genau für diesen Zweck gebaut. Es sorgt dafür, dass sich die Bitte um Hilfe für jeden im Unternehmen natürlich und einfach anfühlt.
Halp ist besonders auf den Prozess der Ticketerstellung spezialisiert und macht es unglaublich einfach, eine Anfrage aus dem Chat heraus zu starten. Für Teams, die eine tiefe Wissensintegration über viele externe Plattformen und fortgeschrittene Automatisierung suchen, funktioniert Halp am besten in Kombination mit den robusten Funktionen des breiteren Jira-Ökosystems.
Preise: Wird als Teil der Jira Service Management-Pläne angeboten.
4. Faqtual
Faqtual ist eine unkomplizierte App aus dem Atlassian Marketplace, die Support-Teams dabei hilft, Textbausteine (Snippets), FAQs und vorgefertigte Antworten zu verwalten und zu teilen. Sie nutzt KI, um Agenten dabei zu helfen, schnell die richtigen Informationen zu finden, während sie an einem Ticket in Jira arbeiten.
Es ist eine solide Wahl für Teams, die ein leichtgewichtiges Tool zur Unterstützung menschlicher Agenten suchen, ohne die Komplexität einer vollständigen Automatisierungsplattform. Es macht eine Sache gut: Es macht Ihre Bibliothek mit Kurzantworten und Textbausteinen direkt aus Jira heraus leicht zugänglich.
Die Einrichtung ist schnell erledigt, da die Installation direkt über den Marketplace erfolgt. Faqtual ist ein fokussiertes Werkzeug, das Ihren Agenten hilft, effizient zu arbeiten. Da es sich auf manuell kuratierte Snippets konzentriert, stellt es sicher, dass Ihr Team hochwertige, kontrollierte Antworten griffbereit hat, was Ihre umfassendere Jira-Strategie ergänzt.
Preise: Derzeit als kostenlose App im Atlassian Marketplace gelistet.
So wählen Sie den richtigen KI-Assistenten für Jira für Ihr Setup aus
Die Wahl des richtigen Tools hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen Ihres Teams und Ihrem Jira-Setup ab. Hier ist ein einfacher Weg, dies zu durchdenken.
Schritt 1: Prüfen Sie, wo Ihre Dokumente liegen. Identifizieren Sie zunächst Ihre primären Wissensquellen. Sind Ihre wichtigen Informationen in Confluence organisiert? Wenn ja, sind native Atlassian-Tools eine gute Wahl. Wenn Ihre Informationen über Google Docs, vergangene Tickets und Slack verteilt sind, sollten Sie ein Tool wie eesel AI in Betracht ziehen, das diese verschiedenen Plattformen überbrücken kann.
Schritt 2: Legen Sie Ihr Hauptziel fest. Was ist Ihre Priorität? Möchten Sie Ihren Agenten helfen, mit nativer Unterstützung effektiver zu arbeiten (Agent-Assist)? Oder ist es das Ziel, häufige Tickets vollautomatisch zu lösen (Ticket Deflection)? Wenn Sie sich darüber im Klaren sind, hilft Ihnen das bei der Auswahl des richtigen spezialisierten Tools.
Schritt 3: Berücksichtigen Sie Ihren Haupt-Supportkanal. Woher kommen die meisten Ihrer Anfragen? Wenn Ihr Team viele Anfragen über Slack verwaltet, ist ein Tool wie Halp eine natürliche Wahl. Wenn die meisten Anfragen über das JSM-Portal eingehen, benötigen Sie einen KI-Assistenten, der für diese Erfahrung optimiert ist.
Schritt 4: Erst testen, dann kaufen. Testen Sie ein Tool immer, bevor Sie sich festlegen. Suchen Sie nach einer kostenlosen Testversion oder einer Plattform mit einem Simulationsmodus. So können Sie die KI anhand Ihrer tatsächlichen Jira-Tickets testen und erhalten eine klare Vorstellung davon, wie sie funktioniert und welchen Mehrwert sie Ihrem Team bietet, bevor Sie sie einführen.
Dieses Video erklärt, wie ein Jira Virtual Agent, eine Art KI-Assistent für Jira, helfen kann, Tickets abzuwehren und die Effizienz zu steigern.
Die Zukunft ist automatisiert: Bereiten Sie sich mit einem KI-Assistenten für Jira vor
Ein KI-Assistent für Jira ist ein leistungsstarkes Werkzeug für jedes Support-Team, das seine Effizienz maximieren möchte. Der Schlüssel liegt darin, eine Lösung zu finden, die zu den spezifischen Workflows, dem Wissen und den Zielen Ihres Teams passt.
Die effektivsten KI-Assistenten sind diejenigen, die Ihr Jira-Setup ergänzen und Sie nicht an ein einzelnes Ökosystem binden: Sie reißen die Mauern zwischen den Orten ein, an denen Ihr Wissen lebt, und geben Ihnen die Flexibilität, Dinge auf Ihre Weise zu automatisieren.
Genau deshalb ist eesel AI eine so starke Option. Es verbindet sich mit den Tools, die Sie bereits nutzen, bietet flexible Kontrolle über die Automatisierung und lässt Sie alles risikofrei testen.
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Häufig gestellte Fragen
Ein KI-Assistent für Jira wurde entwickelt, um den Support-Betrieb zu optimieren. Er wehrt häufige Tickets ab, indem er den Benutzern sofortige Antworten liefert, unterstützt Agenten durch das Zusammenfassen komplexer Probleme und das Entwerfen von Antworten und automatisiert Aufgaben wie das Tagging und Routing neuer Tickets. Seine Kernfunktion besteht darin, Ihr gesamtes Wissen zu vernetzen und direkt in Ihren Jira Service Management-Workflow zu integrieren.
Er hilft, indem er sofortige, genaue Antworten auf häufige Fragen direkt im Hilfeportal bereitstellt. Dies ermöglicht es den Benutzern, Probleme selbst zu lösen, ohne neue Tickets zu erstellen, was das Volumen der eingehenden Anfragen erheblich reduziert und es den Agenten ermöglicht, sich auf komplexere, einzigartige Probleme zu konzentrieren.
Während einige KI-Assistenten primär Confluence nutzen, können viele fortgeschrittene Optionen wie eesel AI eine Verbindung zu über 100 Quellen herstellen. Dies umfasst Google Docs, Slack, Notion und sogar historische Tickets, um sicherzustellen, dass die KI aus dem gesamten verstreuten Wissen Ihres Teams lernt.
Über Antwortvorschläge hinaus können erstklassige KI-Assistenten eine erhebliche Automatisierung leisten. Dazu gehören das automatische Schließen von Tickets, das Aktualisieren von Feldern, das Eskalieren von Problemen an bestimmte Teams und sogar der Aufruf externer APIs, um Workflows in anderen Systemen auszulösen. Dies geht über einfache Unterstützung hinaus hin zu einer echten Workflow-Automatisierung.
Die Komplexität variiert je nach Tool. Viele moderne KI-Assistenten für Jira sind für die Selbstbedienung (Self-Serve) konzipiert, sodass Support-Manager sie an einem Nachmittag in Betrieb nehmen können, ohne umfangreiche Entwicklungsressourcen zu benötigen. Einige fortgeschrittene Integrationen erfordern möglicherweise etwas mehr anfängliche Konfiguration, aber das Ziel ist im Allgemeinen eine schnelle Implementierung.
Zu den Schlüsselfaktoren gehören der Ort, an dem das Wissen Ihres Teams gespeichert ist (z. B. Confluence vs. verstreute Quellen), Ihr primäres Ziel (Agent-Assist vs. Ticket-Abwehr), Ihr Haupt-Supportkanal (JSM-Portal vs. Slack/Teams) und die Verfügbarkeit von Testversionen oder Simulationsmodi zum Testen der Leistung.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri ist eine Marketing-Generalistin bei eesel AI, wo sie hilft, leistungsstarke KI-Tools in Geschichten zu verwandeln, die Anklang finden. Sie wird von Neugier, Klarheit und der menschlichen Seite der Technologie angetrieben.
