Atlassian Intelligence: Ein realistischer Leitfaden für KI in Jira und Confluence

Atlassian ist offiziell auf den KI-Zug aufgesprungen und der Hype um Atlassian Intelligence ist kaum zu übersehen. Sie bewerben es als "virtuellen Teamkollegen", der die Arbeitsweise in ihrer gesamten Produktpalette verändern soll. Aber wenn man die Marketing-Seiten einmal hinter sich lässt, wie ist es tatsächlich, damit im Alltag zu arbeiten?

Dieser Leitfaden wirft einen direkten, schnörkellosen Blick darauf, was die KI-Funktionen von Atlassian in Jira und Confluence wirklich leisten können. Wir werden uns die Kernfunktionen ansehen, die Preisgestaltung analysieren und über die realen Einschränkungen sprechen, auf die Teams bereits stoßen. Das Ziel ist einfach: Ihnen zu helfen zu entscheiden, ob Atlassian Intelligence der richtige Schritt für Ihr Team ist oder ob Sie mit einem spezialisierteren KI-Tool möglicherweise besser bedient sind.

Was ist Atlassian Intelligence?

Zunächst einmal: Atlassian Intelligence ist kein eigenständiges Produkt, das man einfach kaufen kann. Es handelt sich um eine Reihe von KI-gestützten Funktionen, die in ihre Cloud-Produkte wie Jira, Confluence und Jira Service Management integriert wurden. Stellen Sie es sich weniger als ein neues Werkzeug vor, sondern eher als eine KI-Ebene, die über den bereits von Ihnen genutzten Anwendungen liegt.

Das Ganze wird von einer neuen Plattform angetrieben, die Atlassian Rovo nennt. Sie behaupten, Rovo nutze einen "Teamwork Graph", um sich einen Überblick über die Daten, Projekte und Teamstrukturen Ihres Unternehmens zu verschaffen. Dieser Kontext soll relevantere, personalisierte Antworten liefern. Unter der Haube steckt eine Mischung aus Atlassians eigenen Modellen und großen Sprachmodellen (LLMs) von Drittanbietern wie OpenAI.

Der letzte Punkt ist beachtenswert. Um eine Antwort zu generieren, werden Ihre Daten (zum Beispiel der Text einer Confluence-Seite, die Sie zusammenfassen möchten) von diesen externen Diensten verarbeitet. Obwohl Atlassian Datenschutzrichtlinien hat, sollte man dies im Hinterkopf behalten, falls Ihr Team strenge Sicherheits- oder Datenschutzregeln hat.

Atlassian Intelligence für Jira: Was es kann und was nicht

Für viele von uns ist Jira die tägliche Kommandozentrale und die Vorstellung, dass KI diese Arbeit optimiert, ist ziemlich verlockend. Werfen wir einen Blick auf die Hauptfunktionen und sehen wir, wie sie sich in der Praxis bewähren, basierend auf dem, was echte Nutzer sagen.

Jira-Fragen in natürlicher Sprache stellen

Das Versprechen ist großartig: Anstatt sich mit der Jira Query Language (JQL) herumzuschlagen, können Sie einfach eine Frage stellen, als würden Sie mit einer Person sprechen. Wenn Sie beispielsweise "zeige mir alle Bugs mit hoher Priorität im Projekt Phoenix, die Sarah diesen Monat zugewiesen sind" eingeben, sollte theoretisch die korrekte JQL-Abfrage generiert werden.

In der Praxis ist die Bilanz gemischt. Bei einfachen Abfragen funktioniert es ziemlich gut und kann für neue Benutzer, die die JQL-Syntax noch nicht auswendig gelernt haben, ein netter kleiner Assistent sein. Sobald die Dinge jedoch etwas komplexer werden, gerät es tendenziell ins Straucheln. Viele erfahrene Jira-Admins haben angemerkt, dass es oft falsche oder unvollständige Abfragen erzeugt. <quote text="Wie ein Benutzer es unverblümt ausdrückte: "Es war jedes Mal absolut schrecklich ... es verpfuscht die einfachsten Fragen."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/jira/comments/1e7ihwj/jira_cloud_ai_experiences/">

Wenn Sie sich bereits mit JQL auskennen, werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass es schneller und zuverlässiger ist, die Abfrage selbst zu schreiben. Es ist eine Funktion, die für Anfänger entwickelt wurde, nicht für Power-User.

KI-gestützte Zusammenfassungen und Aufgabenaufschlüsselungen

Hier beginnt Atlassian Intelligence, sich etwas nützlicher anzufühlen. Ein paar Funktionen stechen hier besonders hervor.

Erstens das Zusammenfassungs-Tool. Die KI kann einen langen, weitschweifigen Kommentar-Thread in einem Jira-Ticket durchlesen und eine prägnante Zusammenfassung ausgeben. Ehrlich gesagt, ist dies eine der wirklich hilfreichen Funktionen. Es ist eine massive Zeitersparnis für jeden, der schon einmal mitten in einer Konversation in ein Ticket einsteigen und herausfinden musste, was vor sich geht.

Ein Screenshot, der die KI-Zusammenfassungsfunktion in einem Jira-Ticket in Aktion zeigt, ein zentraler Bestandteil von Atlassian Intelligence.

Zweitens die Funktion zur Arbeitsaufschlüsselung. Sie können die KI bitten, Vorschläge zu machen, wie ein großes Epic in kleinere Stories oder eine User Story in Sub-Tasks aufgeteilt werden kann. Der Haken ist, dass ihre Vorschläge nur so gut sind wie die Informationen, die sie erhält. Wenn Ihre Epic-Beschreibung vage ist, erhalten Sie generische Standard-Unteraufgaben, die nicht sehr nützlich sind. Es kann Ihnen einen Ausgangspunkt geben, aber Sie sollten damit rechnen, eine Menge manueller Bearbeitung vornehmen zu müssen, um die Aufgaben wirklich umsetzbar zu machen. Dasselbe gilt für das Erstellen von Automatisierungsregeln aus natürlicher Sprache; es ist eine nette Idee, aber Benutzer haben festgestellt, dass es die Regeln nicht immer richtig hinbekommt.

Dieses Video zeigt, wie Sie Atlassian Intelligence verwenden können, um Epics in kleinere, überschaubare Stories innerhalb von Jira aufzuteilen.

Atlassian Intelligence für Confluence: Die Highlights und Lücken

Confluence ist der Ort, an dem das Wissen Ihres Unternehmens leben soll, was es zu einem idealen Kandidaten für KI-Unterstützung macht. Atlassian Intelligence zielt darauf ab, all diese Informationen einfacher zu erstellen und zu finden. Hier ist ein Blick darauf, was gut funktioniert und wo die Lücken sichtbar werden.

Antworten finden mit der F&A-Suche

Eine der Hauptfunktionen ist die Möglichkeit, Fragen in der Suchleiste zu stellen und eine direkte Antwort zu erhalten, nicht nur eine Liste von Links. Die Frage "Wie lautet unsere Richtlinie zum Elternurlaub?" sollte die Antwort direkt aus Ihrem HR-Bereich in Confluence ziehen.

Ein Screenshot der F&A-Suchfunktion von Atlassian Intelligence, die eine direkte Antwort auf die Frage eines Benutzers liefert.

Aber hier ist das große "Wenn". Diese Funktion steht und fällt mit der Qualität Ihrer Confluence-Wissensdatenbank. Wenn Ihre Dokumentation veraltet, schlecht geschrieben oder über Dutzende von unorganisierten Bereichen verstreut ist, wird die KI nur selbstbewusst falsche Antworten liefern. Es ist das klassische "Müll rein, Müll raus"-Problem.

Noch wichtiger ist das Silo-Problem. Die KI von Atlassian kennt nur das, was in Confluence steht. Aber seien wir ehrlich, wo lebt das Wissen Ihres Unternehmens wirklich? Es ist wahrscheinlich über Google Docs, zufällige Slack-Threads, Notion-Seiten und alte Support-Tickets verteilt. Die KI von Atlassian ist für all das völlig blind, was bedeutet, dass ihre Antworten immer unvollständig sein werden.

Inhalte erstellen und zusammenfassen

Dies ist ein weiterer Bereich, in dem die KI ziemlich praktisch erscheint. Im Confluence-Editor können Sie die KI bitten, Besprechungsnotizen zu entwerfen, einen langen Projektplan zusammenzufassen, den Ton eines Absatzes von formell auf zwanglos zu ändern oder Ideen für einen Blogbeitrag zu sammeln.

Diese Funktionen sind solide Zeitsparer. Sie sind großartig, um das Gefühl der "leeren Seite" zu überwinden oder einen groben ersten Entwurf eines Dokuments zu erstellen. Denken Sie nur daran, die KI als Schreibassistenten zu behandeln, nicht als Ersatz für einen Menschen. Sie ist hervorragend, um den Stein ins Rollen zu bringen, aber Sie werden immer jemanden brauchen, der den Text auf Genauigkeit, Tonfall und unternehmensspezifische Details überprüft.

Dieses Video gibt eine Einführung, wie Atlassian Intelligence bei der Erstellung und Formatierung von Inhalten in Confluence helfen kann.

Die wahren Kosten von Atlassian Intelligence

Also, was wird Sie das alles kosten? Es ist nicht so einfach, wie Sie vielleicht hoffen. Atlassian Intelligence ist kein separates Add-on; es ist in ihre Cloud-Abonnementpläne integriert.

Die größte Hürde ist das System der "KI-Credits". Wenn Sie einen Standard- oder Premium-Plan haben, erhalten Sie keine unbegrenzte Nutzung der KI-Funktionen. Stattdessen erhält jeder Benutzer ein monatliches Guthaben an Credits. Jedes Mal, wenn Sie eine Zusammenfassung erstellen oder eine Frage stellen, verbrauchen Sie einige dieser Credits. Dies kann zu unvorhersehbaren Kosten führen, und Ihr Team könnte vor Ende des Monats an eine Nutzungsgrenze stoßen.

Hier ist ein kurzer Blick auf den Vergleich der Jira- und Confluence-Pläne:

Plan	Jira-Preis (pro Benutzer/Monat)	Confluence-Preis (pro Benutzer/Monat)	Wichtige KI-Funktionen und Einschränkungen
Kostenlos	0 $	0 $	Keine Atlassian Intelligence-Funktionen.
Standard	7,53 $	5,16 $	Rovo Search, Chat & Agents. Limitiert auf 25 KI-Credits pro Benutzer/Monat.
Premium	13,53 $	9,73 $	Alles aus Standard. Erhöht auf 70 KI-Credits pro Benutzer/Monat.
Enterprise	Vertrieb kontaktieren	Vertrieb kontaktieren	Alles aus Premium. Erhöht auf 150 KI-Credits pro Benutzer/Monat.

Die Schlussfolgerung ist ziemlich klar: Wenn Sie Atlassian Intelligence nutzen möchten, ohne ständig Ihren Credit-Stand zu überprüfen, werden Sie im Grunde zu den teureren Premium- und Enterprise-Plänen gedrängt. Wenn man die Kosten für die vollständige Rovo-Plattform (24 $/Benutzer/Monat) hinzurechnet, kann der Preis für das KI-Ökosystem von Atlassian schnell ansteigen.

Gibt es einen besseren Weg, Ihr Wissen zu vernetzen?

Nachdem wir uns die Funktionen und Kosten angesehen haben, zeichnet sich ein klares Bild ab. Atlassian Intelligence ist ein praktisches Add-on mit einigen netten Tricks, wird aber durch einige große Einschränkungen gebremst. Es ist auf das Atlassian-Ökosystem beschränkt, es verlässt sich auf eine perfekt kuratierte Wissensdatenbank und seine Preisgestaltung kann sowohl verwirrend als auch teuer sein.

Hier bietet eine dedizierte KI-Plattform wie eesel AI einen anderen Ansatz. Anstatt zu versuchen, von allem ein bisschen zu sein, ist eesel AI darauf ausgelegt, eine Sache außergewöhnlich gut zu machen: all Ihr verstreutes Unternehmenswissen zu verbinden, um Ihrem Team schnelle und genaue Antworten zu geben.

Es geht die Hauptschwächen von Atlassian Intelligence direkt an:

Es führt all Ihr Wissen zusammen. Die KI von Atlassian lebt in einem Silo. eesel AI verbindet sich natürlich mit Confluence, aber es lässt sich auch mit Google Docs, Notion, Slack und sogar mit früheren Support-Tickets aus Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk verbinden. Das bedeutet, dass die Antworten, die Ihr Team erhält, auf dem gesamten Bild basieren, nicht nur auf einem kleinen Teil davon.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI verschiedene Wissensquellen verbindet – ein entscheidender Vorteil gegenüber dem isolierten System von Atlassian Intelligence.

Sie können in wenigen Minuten loslegen. Sie benötigen kein teures Plan-Upgrade oder eine komplizierte Datenmigration. eesel AI ist als Self-Service-Lösung konzipiert. Sie können Ihre Wissensquellen mit wenigen Klicks verbinden und Ihren ersten KI-Agenten in Minuten statt Monaten einsatzbereit haben.

Ein Workflow-Diagramm, das den einfachen Self-Service-Einrichtungsprozess für eesel AI veranschaulicht.

Sie erhalten volle Kontrolle und sicheres Testen. Das ist ein riesiger Vorteil. Bevor Ihre KI jemals mit einem echten Benutzer spricht, können Sie sie an Tausenden Ihrer früheren Support-Tickets oder internen Fragen testen. Dies gibt Ihnen eine klare, genaue Prognose, wie sie sich verhalten wird, und ermöglicht es Ihnen, den gesamten Prozess risikoärmer zu gestalten – etwas, das Atlassian einfach nicht bietet.

Ein Screenshot der Simulationsfunktion von eesel AI, die es Teams ermöglicht, die KI-Leistung vor dem Einsatz zu testen – eine Funktion, die in Atlassian Intelligence nicht verfügbar ist.

Ist Atlassian Intelligence die richtige KI für Ihr Team?

Letztendlich bietet Atlassian Intelligence einige nette, integrierte Vorteile für Teams, die tief im Atlassian-Cloud-Ökosystem verwurzelt sind und mit dessen Einschränkungen leben können. Die Zusammenfassungs- und einfachen Texterstellungs-Tools können definitiv etwas Zeit bei Ihren täglichen Aufgaben sparen.

Wenn Ihr Team jedoch wirklich zuverlässige Automatisierung, umfassende Antworten aus dem gesamten Unternehmenswissen und einen vorhersehbaren Preis benötigt, trifft es einfach nicht ganz ins Schwarze. Seine Abhängigkeit von einer makellosen Confluence-Einrichtung und seine Unfähigkeit, etwas außerhalb der Atlassian-Welt zu sehen, sind erhebliche Nachteile, die seine reale Wirkung einschränken.

Wenn Sie es ernst meinen mit dem Einsatz von KI zur Beantwortung interner Fragen oder zur Automatisierung des Supports, ist eine dedizierte Plattform wahrscheinlich ein leistungsfähigerer und flexiblerer Weg. Es könnte sich lohnen zu untersuchen, wie eesel AI all Ihr verstreutes Wissen vereinen kann, um genaue, zuverlässige Antworten genau dort zu liefern, wo Ihr Team bereits arbeitet.