Atlassian Intelligence erstellt Post-Incident-Reviews

Okay, das Feuer ist gelöscht. Das System ist wieder online. Und jetzt?

Sobald die unmittelbare Krise vorbei ist, beginnt die eigentliche Arbeit. In der Post-Incident-Review (PIR) finden Sie heraus, was wirklich passiert ist, warum es passiert ist und wie Sie verhindern können, dass es wieder passiert. Das ist ein entscheidender Schritt, aber seien wir ehrlich, es kann eine mühsame Angelegenheit sein, das alles zusammenzustellen. Atlassian versucht, diese Mühe zu verringern, indem es KI in Jira Service Management integriert, um bei der Erstellung dieser Berichte zu helfen.

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen direkten Einblick, wie Sie Atlassian Intelligence zur Erstellung von Post-Incident-Reviews nutzen können. Wir werden behandeln, wie es funktioniert, was es gut kann, wo es Schwächen hat und was es Sie kosten wird. Wir werden auch darauf eingehen, was zu tun ist, wenn Sie etwas mehr Leistung und Kontrolle benötigen, als die integrierten Tools bieten können.

Die Grundlagen von Atlassian Intelligence für Post-Incident-Reviews

Bevor wir uns der KI-Seite der Dinge widmen, stellen wir sicher, dass wir über die wichtigsten Aspekte auf dem gleichen Stand sind.

Was ist eine PIR?

Eine Post-Incident-Review (oder Post-Mortem-Analyse, wenn Ihnen das lieber ist) ist sowohl ein Meeting als auch ein Dokument. Es ist der Prozess, den Ihr Team nutzt, um einen Vorfall nach seiner Behebung zu analysieren. Der Sinn besteht nicht darin, Schuldzuweisungen zu machen, sondern einen klaren Zeitablauf der Ereignisse zu erhalten, die Auswirkungen zu verstehen und die eigentliche Ursache zu ermitteln. Wie Atlassian selbst es formuliert, geht es darum, aus dem Vorfall zu lernen, um Ihre Dienste robuster zu machen.

Was ist Atlassian Intelligence?

Atlassian Intelligence ist die KI, die Atlassian über seine Cloud-Produkte wie Jira Service Management, Confluence und Bitbucket verteilt hat. Es ist eine Mischung aus ihren eigenen KI-Modellen und etwas Technologie von OpenAI. Es verwendet die Daten Ihrer Organisation (was sie einen „Teamwork Graph“ nennen), um Ihre Projekte und Teams zu verstehen, was ihm hilft, etwas maßgeschneidertere Unterstützung zu bieten. Eine seiner spezifischen Aufgaben in Jira Service Management ist die Unterstützung bei der Erstellung dieser PIRs.

Wie man Atlassian Intelligence zur Erstellung von Post-Incident-Reviews verwendet

Atlassian hat den Prozess ziemlich einfach gehalten, was großartig für Teams ist, die bereits in Jira Service Management (JSM) arbeiten. Die Hauptaufgabe der Funktion besteht darin, eine Zusammenfassung des Vorfalls zu erstellen, um Ihnen einen Vorsprung zu verschaffen.

So funktioniert es im Grunde genommen:

1. Finden Sie Ihren Vorfall: Gehen Sie in Ihrem JSM-Projekt zu „Vorfälle“ und klicken Sie auf den, den Sie überprüfen müssen.

2. Starten Sie die PIR: Suchen Sie nach der Schaltfläche PIR hinzufügen auf dem Ticket. Dadurch wird der Erstellungsbildschirm geöffnet.

3. Lassen Sie die KI ihre Arbeit machen: Sie sehen eine Schaltfläche Beschreibung vorschlagen im Beschreibungsfeld. Klicken Sie darauf, und Atlassian Intelligence wird eine Zusammenfassung generieren.

4. Überarbeiten Sie den Text: Der von der KI generierte Text erscheint im Beschreibungsfeld. Jetzt liegt es an Ihnen, ihn zu lesen, zu bearbeiten und Lücken zu füllen, bevor Sie die PIR abschließen.

Die KI bezieht ihre Informationen aus dem Vorfall-Ticket und allen zugehörigen Slack-Kanälen, die Sie möglicherweise erstellt haben.

Obwohl das ein guter Ausgangspunkt ist, sind echte Vorfälle chaotisch. Die ganze Geschichte ist oft überall verstreut, von Design-Dokumenten in Google Docs bis hin zu internen Anleitungen in Notion. Damit eine PIR wirklich nützlich ist, muss Ihre KI alles sehen können. Das ist ein großer blinder Fleck für das Tool von Atlassian, aber genau dafür sind Plattformen wie eesel AI gemacht. Es verbindet sich mit über 100 verschiedenen Quellen, um Ihnen das vollständige Bild zu geben, nicht nur den Jira-Ausschnitt.

Das Gute, das Schlechte und die Kosten

Atlassian Intelligence hat seine Momente, aber es ist wichtig, realistisch über seine Grenzen zu sein, bevor Sie sich darauf festlegen.

Die Vorteile: Komfort und Integration

Der größte Vorteil ist, dass es direkt in JSM integriert ist. Wenn Ihr Team vollständig auf Jira setzt, fühlt es sich nahtlos an.

• Schnelle Zusammenfassungen: Es erspart Ihrem Team, auf eine leere Seite zu starren, indem es eine erste Zusammenfassung basierend auf dem Ticket und den Slack-Gesprächen erstellt.

• Alles an einem Ort: Die PIR wird als Arbeitselement in JSM gespeichert und kann einfach nach Confluence verschoben werden, was hilft, alle Ihre Vorfall-Dokumente zusammenzuhalten.

• Einfach zu bedienen: Es gibt keine komplizierte Einrichtung. Jeder im Team kann auf die Schaltfläche „Beschreibung vorschlagen“ klicken und ein Ergebnis erhalten.

Wo es knifflig wird: Ein Mangel an Kontrolle

Bei aller Bequemlichkeit hat die Funktion einige ernsthafte Nachteile, die einer ordnungsgemäßen Überprüfung im Wege stehen können.

• Es sieht nur, was in Atlassian ist: Die KI ist in ihrer eigenen kleinen Welt gefangen. Sie kann keinen entscheidenden Kontext aus Ihren internen Wikis, Microsoft Teams-Chats oder Überwachungstools ziehen. Eine PIR ist nur so gut wie ihre Eingaben, und dieser isolierte Ansatz kann zu ziemlich großen Lücken führen.

• Man kann ihr nicht sagen, was sie tun soll: Die KI-Zusammenfassung ist eine Blackbox. Sie können den Prompt nicht anpassen, den Ton nicht ändern oder ihr eine Vorlage vorgeben. Wenn Ihr Unternehmen eine spezielle Art hat, PIRs durchzuführen, wird dieser Einheitsansatz wahrscheinlich nicht ausreichen.

• Keine Möglichkeit zum Testen: Sie können die KI nicht auf alte Vorfälle anwenden, um zu sehen, wie gut sie funktioniert. Sie testen sie im Grunde an einem Live-Vorfall, was nicht ideal ist, wenn Sie genaue Dokumentation benötigen.

Das sind die Arten von Einschränkungen, die eine grundlegende Funktion von einer dedizierten Plattform unterscheiden. Ein Tool wie eesel AI ist darauf ausgelegt, diese Komplexität zu bewältigen. Sie erhalten eine Workflow-Engine, die Sie tatsächlich steuern können. Sie können alle Ihre Wissensquellen verbinden, die Persona der KI mit einem Prompt-Editor bearbeiten und sie sogar im Simulationsmodus auf Tausenden von vergangenen Tickets laufen lassen, um sicherzustellen, dass sie für den Einsatz bereit ist.

Preise: Was kostet der Spaß?

Kosten sind immer ein Faktor, und der Zugang zu KI-Funktionen wie der Möglichkeit, Post-Incident-Reviews zu erstellen, ist nicht kostenlos. Sie müssen einen der höherwertigen Pläne von Jira Service Management haben.

Wenn Sie einen Free- oder Standard-Plan haben, haben Sie Pech.

Hier ist ein kurzer Blick auf die öffentlichen Preise für Jira Service Management Cloud (pro Agent, pro Monat), um Ihnen eine Vorstellung zu geben:

Hinweis: Die Preise können sich ändern. Überprüfen Sie immer die offizielle Atlassian-Preisseite für die neuesten Zahlen.

Das bedeutet, dass Sie möglicherweise für ein großes Plattform-Upgrade bezahlen müssen, nur um eine KI-Funktion zu erhalten, zusammen mit einer Reihe anderer Dinge, die Sie vielleicht nicht benötigen. Dies ist ein ganz anderes Modell als Lösungen wie eesel AI, das eine unkomplizierte Preisgestaltung basierend auf den KI-Funktionen bietet, die Sie tatsächlich nutzen. Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Sie am Ende des Monats keine überraschende Rechnung erhalten.

Über die Zusammenfassung hinausdenken

Atlassian Intelligence liefert Ihnen einen anständigen ersten Entwurf einer PIR, was ein Anfang ist. Aber ein ausgereifter Incident-Management-Prozess tut mehr als nur Berichte zu schreiben. Das eigentliche Ziel ist es, das Gelernte in konkrete Maßnahmen umzusetzen und so viel wie möglich von der Routinearbeit zu automatisieren.

Denken Sie an den Atlassian-Workflow: Ein Vorfall wird gelöst, also muss jemand daran denken, hineinzugehen, auf „PIR hinzufügen“ zu klicken und dann auf „Beschreibung vorschlagen“. Dann müssen sie den Text durchlesen, die nächsten Schritte herausfinden und alle Folgeaufgaben manuell erstellen und zuweisen. Es hilft bei einem kleinen Teil, aber der Prozess ist immer noch sehr manuell.

Stellen Sie sich nun einen stärker automatisierten Workflow vor. Ein Vorfall wird gelöst, und ein Trigger startet automatisch den PIR-Prozess. Eine KI liest alles durch, nicht nur Jira und Slack, sondern auch Confluence, Google Docs und jede andere Wissensdatenbank, die Sie verbunden haben. Anschließend generiert sie eine PIR basierend auf einer von Ihnen erstellten benutzerdefinierten Vorlage. Und hier ist der beste Teil: Die KI erstellt, kennzeichnet und weist die Folgeaufgaben automatisch in Jira zu. Nichts wird vergessen.

Dies ist der Unterschied zwischen einem Werkzeug, das bei einem manuellen Schritt hilft, und einer Plattform, die den gesamten Workflow automatisiert. eesel AI ist für Letzteres konzipiert. Es verbindet sich mit Ihren Systemen, generiert PIRs basierend auf Ihren Regeln und verwendet AI Actions, um diese entscheidenden Folgeaufgaben zu erstellen und zuzuweisen, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse tatsächlich zu Verbesserungen führen. Sie können sogar das Ganze an vergangenen Vorfällen simulieren, um es genau richtig einzustellen, bevor Sie es aktivieren.

Das Fazit: Ist es genug für Sie?

Für Teams, die tief im Atlassian-Ökosystem verwurzelt sind, ist die Nutzung von Atlassian Intelligence zur Erstellung von Post-Incident-Reviews ein nettes kleines Add-on. Es ist praktisch, es vereinfacht den ersten Entwurf und hält alles innerhalb von JSM.

Aber wenn Ihr Team es mit der betrieblichen Reife ernst meint, werden Sie wahrscheinlich schnell darüber hinauswachsen. Die Unfähigkeit, auf externe Daten zuzugreifen, der Mangel an Anpassungsmöglichkeiten und die manuellen Schritte, die nach der Erstellung der PIR erforderlich sind, sind allesamt große Hindernisse. Wenn Sie das gesamte Wissen Ihres Teams verbinden, das Verhalten Ihrer KI steuern und die Nachverfolgung automatisieren müssen, die zukünftige Vorfälle verhindert, müssen Sie über die integrierten Funktionen hinausblicken.

Sehen Sie, wie eesel AI sich in Ihre JSM-Einrichtung integrieren und Ihrem Team die benötigte Leistung und Flexibilität geben kann. Sie können es in wenigen Minuten einrichten und noch heute mit dem Aufbau eines widerstandsfähigeren Incident-Management-Prozesses beginnen.