Atlassian Intelligence Wissensdatenbank-Antworten: Ein Leitfaden für 2025

Atlassian Intelligence ist eine ziemlich raffinierte Sammlung von KI-Tools, die Teams dabei helfen sollen, mehr zu erledigen, besonders wenn sich Ihre ganze Welt um Jira Service Management dreht. Eines der herausragenden Merkmale ist das Wissensdatenbank-Antworttool, das verspricht, Benutzern sofortige, KI-gestützte Unterstützung zu bieten, indem es Ihre Unternehmensdokumente durchsucht. Klingt wie ein Traum, oder?

Aber was passiert, wenn das Wissen Ihres Unternehmens nicht an einem einzigen, perfekten und aufgeräumten Ort gespeichert ist? Für die meisten von uns ist das die Realität. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen direkten Einblick, wie die Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers funktionieren, zeigt deren größten Nachteil auf und stellt Ihnen eine flexiblere Methode für KI-Support vor, die besser zur tatsächlichen Arbeitsweise Ihres Teams passt.

Was sind die Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers?

Im Grunde ist die Funktion „Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers“ ein intelligenterer, KI-gesteuerter Teil des virtuellen Agenten in Jira Service Management (JSM). Anstatt nur einem starren, vorprogrammierten Skript zu folgen, nutzt es generative KI, um herauszufinden, was ein Benutzer fragt, Ihre Dokumente zu durchsuchen und eine dialogorientierte Antwort zu geben.

Das Ziel ist es, Probleme sofort zu lösen, ohne dass jemals ein menschlicher Agent eingreifen muss. Es soll mit den traditionelleren, festgeschriebenen „Intents“ des virtuellen Agenten zusammenarbeiten und ihm die Möglichkeit geben, eine viel breitere Palette von Fragen spontan zu bearbeiten.

Auf dem Papier klingt das fantastisch. Sie könnten die Anzahl Ihrer Tickets reduzieren, den Benutzern schneller Antworten geben und eine 24/7-Self-Service-Option anbieten. Aber wie Sie sehen werden, hängt die Wirksamkeit vollständig davon ab, wo Sie Ihre Informationen speichern.

Wie Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers funktionieren (und ihre Grenzen)

Wenn man sich die Details ansieht, wie das alles funktioniert, stößt man auf eine große Hürde, mit der die meisten Unternehmen sofort konfrontiert werden.

Die Confluence-Verbindung: Das Herzstück der Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers

Das ist das Wichtigste, was Sie wissen müssen: Atlassian Intelligence kann nur in einer Confluence-Wissensdatenbank, die Sie mit Ihrem JSM-Projekt verknüpft haben, nach Antworten suchen. Das ist alles. Keine Ausnahmen.

Dadurch entsteht ein abgeschlossenes System für das Wissen Ihres Unternehmens. Wenn Ihre wichtigsten Anleitungen zur Fehlerbehebung, HR-Richtlinien oder Produktspezifikationen in Google Docs, Notion oder anderswo gespeichert sind, ist die KI für diese komplett blind.

Dies ist nicht nur ein „Was-wäre-wenn“-Problem. Es ist ein echtes Ärgernis für die Benutzer. Ein kurzer Blick in die Atlassian-Community-Foren zeigt, dass jemand fragt, ob er seine externe Wissensdatenbank verbinden kann, nur um zu erfahren, dass Confluence die einzige Option ist. Das bringt Teams von Anfang an in eine wirklich schwierige Lage.

Die größte Einschränkung: Was ist, wenn Ihr Wissen überall verstreut ist?

Seien wir ehrlich, die meisten Unternehmen haben heute keine einzige Quelle der Wahrheit. Wissen ist unübersichtlich. Sie haben wahrscheinlich Produktspezifikationen in Google Docs, Projekt-Roadmaps in Notion, schnelle Fragen, die in Slack-Threads beantwortet werden, und eine Menge nützlicher Lösungen, die in alten Support-Tickets vergraben sind.

Diese eine Einschränkung führt zu einigen ziemlich großen Problemen:

• Sie erhalten unvollständige Antworten. Die KI gibt Ihnen oft eine halbfertige oder einfach nur falsche Antwort, weil ihr wichtiger Kontext aus Ihren anderen Tools fehlt.

• Sie sind gezwungen, alles zu migrieren. Um es richtig zum Laufen zu bringen, steht Ihnen ein riesiges, zeitaufwändiges Projekt bevor, um das gesamte Wissen Ihres Unternehmens nach Confluence zu verlagern.

• Sie müssen den Arbeitsablauf Ihres Teams unterbrechen. Es zwingt jeden, seine bereits bestehenden Dokumentationsgewohnheiten zu ändern, nur um die Anforderungen eines einzigen Tools zu erfüllen.

Das ist eine ziemlich starre Vorgehensweise. Moderne KI-Tools sind so konzipiert, dass sie flexibler sind. eesel AI zum Beispiel ist darauf ausgelegt, sich mit all Ihren Wissensquellen zu verbinden, wo auch immer sie sich befinden, und das sofort. Es lässt sich in Jira Service Management, Confluence, Google Docs und Notion integrieren und lernt sogar aus Ihren früheren Tickets, um von Anfang an ein vollständiges Bild zu erhalten.

Best Practices für gute Antworten in Confluence

Wenn Sie sich für den reinen Confluence-Weg entschieden haben, hat Atlassian einige Best Practices, um das Beste daraus zu machen. Um gute Antworten zu erhalten, sollten Sie:

• Halten Sie Ihre Artikel aktuell. Gehen Sie Ihre Inhalte regelmäßig durch und archivieren Sie alles, was alt, veraltet oder im Widerspruch zu neueren Informationen steht.

• Vermeiden Sie Duplikate. Ein eindeutiger Artikel pro Thema verhindert, dass die KI durch widersprüchliche Informationen verwirrt wird.

• Sprechen Sie wie Ihre Kunden. Schreiben Sie Ihre Artikel mit den Worten, die Ihre Kunden tatsächlich verwenden würden. Denken Sie an „mein Laptop ist kaputt“ und nicht an „Anfrage zur Hardware-Lebenszyklusverwaltung“.

• Verwenden Sie klare Überschriften. Ein gut strukturierter Artikel hilft der KI, sich zurechtzufinden und die richtigen Details leichter zu extrahieren.

Aktivierung und Verwaltung der Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers

Schon der Einrichtungsprozess zeigt, wie starr das System ist, und verdeutlicht die Probleme, die durch verstreutes Wissen entstehen.

Aktivierungsanforderungen und -schritte

Zunächst einmal ist Atlassian Intelligence nicht in jedem Plan enthalten. Sie benötigen einen Premium- oder Enterprise-Plan für Jira Service Management, um überhaupt Zugang zu erhalten.

Die Aktivierung selbst ist ein zweistufiger Prozess. Ein Organisationsadministrator muss zu „admin.atlassian.com“ gehen und den Schalter für Atlassian Intelligence in den Einstellungen umlegen. Anschließend muss ein Projektadministrator für Ihre JSM-Instanz in die Projekteinstellungen gehen und offiziell einen bestimmten Confluence-Bereich als Wissensdatenbank verknüpfen.

Die Herausforderung: Eine verstreute Wissenslandschaft

Die Art und Weise, wie Atlassian Intelligence nach Informationen sucht, ist sehr einfach und begrenzt. Ein Kunde stellt eine Frage, und der virtuelle Agent schaltet sich ein. Er versucht zunächst, die Frage mit einer vorgefertigten Antwort abzugleichen. Wenn das nicht gelingt, übergibt er sie an AI Answers. Von dort aus hat die KI genau einen Ort zum Suchen: den einzigen Confluence-Bereich, den Sie verbunden haben. Alle anderen nützlichen Informationen, die über Ihre Google Docs, Notion-Seiten und alten Support-Tickets verstreut sind, werden komplett ignoriert. Das Ergebnis? Die Antwort ist nur so gut wie die Informationen, die Sie in diesen einen Bereich gepackt haben.

Anstatt Sie zu zwingen, sich an seine Struktur anzupassen, arbeitet eesel AI mit den Tools, die Sie bereits verwenden. Sie können es mit Jira Service Management verbinden und es sofort aus Confluence, Google Docs und der bisherigen Tickethistorie lernen lassen – alles auf einmal. Auf diese Weise erhalten Sie fundierte Antworten, ohne Ihrem Team ein massives Datenmigrationsprojekt aufzuzwingen.

Preise

Sie können Atlassian Intelligence nicht einfach einzeln kaufen. Es ist ausschließlich in den Jira Service Management Premium- und Enterprise-Plänen enthalten. Das bedeutet, wenn Sie die KI-Wissensdatenbank-Antworten nutzen möchten, müssen Sie Ihr gesamtes Abonnement upgraden.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Pläne. Die Preise können sich ändern, daher ist es immer ratsam, die offizielle Preisseite von Jira Service Management zu prüfen.

Der bessere Weg: Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen für wirklich intelligente Antworten

Die Grenzen eines abgeschotteten Systems zeigen deutlich, warum ein anderer Ansatz erforderlich ist – einer, der die Realität akzeptiert, wo sich das Wissen Ihres Unternehmens tatsächlich befindet.

Ausbruch aus dem Confluence-Silo

eesel AI wurde entwickelt, um diese Wissenssilos aufzubrechen. Mit über 100 Ein-Klick-Integrationen verbindet es sich mit den Tools, die Ihr Team bereits täglich verwendet. Das bedeutet, Ihr KI-Agent sieht das Gesamtbild, was zu wesentlich genaueren und hilfreicheren Antworten für alle führt. Sie können alles verbinden, von Confluence und Google Docs bis hin zu Notion, Zendesk und Slack.

Diese Infografik zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen verbindet, um einheitliche Antworten zu liefern, im Gegensatz zum Ein-Quellen-Ansatz der Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers.

Lernen von Ihrer wertvollsten Quelle: Früheren Tickets

Aber hier wird es erst richtig interessant. eesel AI kann tatsächlich auf Ihren alten Support-Konversationen trainieren. Atlassian Intelligence benötigt saubere, perfekte Wiki-Artikel, aber wir alle wissen, dass die besten Lösungen oft in früheren Tickets vergraben sind. Durch die Analyse von Tausenden von realen Chats lernt eesel AI automatisch den Tonfall Ihrer Marke, erkennt gängige Lösungen, die nie offiziell dokumentiert wurden, und versteht den Kundenkontext auf eine Weise, wie es eine Wiki-basierte KI einfach nicht kann.

Ein Screenshot, der zeigt, wie eesel AI aus früheren Support-Tickets lernen kann, ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal zu den Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers.

Volle Kontrolle erlangen und mit Zuversicht testen

Die Einführung einer neuen KI kann sich anfühlen, als würde man einfach nur die Daumen drücken und auf das Beste hoffen, aber das muss nicht so sein. Mit dem Simulationsmodus von eesel AI können Sie Ihr Setup an Tausenden Ihrer früheren Tickets testen, bevor es jemals mit einem echten Kunden spricht. Sie können genau sehen, wie die KI geantwortet hätte, was Ihnen eine solide Vorhersage ihrer Leistung und Automatisierungsrate gibt.

Außerdem erhalten Sie eine fein abgestufte Kontrolle darüber, wie Sie es einführen. Sie können damit beginnen, dass die KI nur eine Art von Ticket bearbeitet, und ihre Aufgaben dann langsam erweitern, wenn Sie sich wohler fühlen. Das ist ein viel sichererer Weg, um Automatisierung in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren.

Das Simulations-Dashboard in eesel AI ermöglicht es Teams, die Leistung an früheren Tickets zu testen, bevor sie live gehen, was mehr Kontrolle bietet als das Standard-Setup der Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers.

Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers: Blicken Sie über eine einzige Quelle der Wahrheit hinaus

Atlassian Intelligence Knowledge Base Answers sind sicherlich eine nette Ergänzung für Benutzer von Jira Service Management. Aber ihre totale Abhängigkeit von Confluence ist ein riesiger Engpass für jedes Team, dessen Wissen an mehr als einem Ort gespeichert ist (was, seien wir ehrlich, bei fast jedem der Fall ist).

Um wirklich hilfreichen KI-Support zu erhalten, benötigen Sie ein Tool, das all Ihr verstreutes Wissen zusammenführen, aus echten Gesprächen lernen und sich in Ihren Arbeitsablauf einfügen kann, ohne dass Sie etwas ändern müssen. Eine flexible Plattform, die Integrationen in den Vordergrund stellt, ist der einzige Weg, das volle Potenzial der KI für Ihr Support-Team auszuschöpfen.

Sind Sie bereit, Ihren Support mit all Ihrem Wissen zu stärken?

Lassen Sie nicht zu, dass Wissenssilos Ihre KI ausbremsen. eesel AI verbindet sich in wenigen Minuten mit all Ihren Tools, lernt aus Ihren früheren Tickets und gibt Ihnen die Kontrolle, mit Zuversicht zu automatisieren.

Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, welchen Unterschied eine einheitliche Wissensdatenbank macht.