Wenn Sie jemals eine Jira-Instanz verwaltet haben, kennen Sie das Spiel. Ein neues Ticket landet in der Warteschlange und Sie haben das nagende Gefühl, es schon einmal gesehen zu haben. So wie letzte Woche. Und die Woche davor. Sich immer wieder mit den gleichen Problemen zu befassen, kann sich anfühlen, als ob man im Hamsterrad gefangen ist. Verwandte Tickets zu finden ist ein guter erster Schritt, aber seien wir ehrlich, das eigentliche Ziel ist es, sie zu lösen und endgültig vom Tisch zu bekommen.
Atlassian Intelligence hat eine Funktion, die dabei helfen soll, aber sie kratzt wirklich nur an der Oberfläche. Dieser Leitfaden führt Sie durch das, was die Funktion "ähnliche Arbeitselemente verknüpfen" tatsächlich tut, wo sie wirklich nützlich ist, wo sie an ihre Grenzen stößt und wie Sie vom reinen Verknüpfen von Vorgängen zur tatsächlichen automatischen Lösung gelangen können.
Was ist die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence?
Im Kern ist die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence wie ein kleiner Helfer für Ihre Agenten. Sie verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die Titel und Beschreibungen Ihrer Jira-Vorgänge zu lesen und dann andere vorzuschlagen, die ähnlich aussehen. Das alles ist Teil von Atlassians größerer KI-Offensive, die sie kürzlich Rovo genannt haben.
Die Hauptidee ist, Ihrem Team zu helfen, verwandte Tickets, Confluence-Seiten und andere Dokumente direkt aus dem Ticket heraus zu finden und zu verbinden, an dem sie gerade arbeiten. Wenn Sie sich beispielsweise einen Live-Incident ansehen, könnte ein kleines Panel mit "Ähnlichen Incidents" aufpoppen oder Ihnen eine Schaltfläche "Ressourcen finden" geben, um alte Post-Incident-Reviews auszugraben. Der ganze Sinn dahinter ist, Ihrem Team Kontext zu geben, ohne dass sie manuell danach suchen müssen.
Es ist wichtig, klarzustellen, was diese Funktion ist und was sie nicht ist. Es geht ausschließlich darum, einer Person Informationen anzuzeigen. Sie gibt Ihnen Hinweise und Vorschläge, aber sie tut nichts mit dem Ticket selbst. Der Agent muss immer noch alles durchlesen, herausfinden, was relevant ist, und entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.
Wo die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence in Jira hilft
Auch mit ihren Einschränkungen kann diese Funktion ziemlich praktisch sein für Teams, die versuchen, ihre internen Arbeitsabläufe in den Griff zu bekommen.
Agenten schnell einarbeiten
Für neue Agenten oder auch für erfahrene, die mit einem seltsamen neuen Problem konfrontiert sind, kann diese Funktion eine echte Zeitersparnis sein. Wenn ein ähnlicher Fehler schon einmal aufgetreten ist, können sie sofort sehen, wie er behoben wurde, wer beteiligt war und was passiert ist.
Ein Agent erhält beispielsweise ein Ticket mit dem Titel "Login-Button funktioniert nicht." Die KI verweist ihn auf drei ältere Incidents mit fast identischen Beschreibungen. Der Agent klickt sich durch, sieht, dass es sich um ein wiederkehrendes Serverproblem handelt, das eine spezifische Neustartsequenz erfordert, und verschwendet keine Stunde mit der Diagnose.
Doppelte Tickets und Trends erkennen
Eines der größten Ärgernisse in jeder Support-Warteschlange ist, wenn zehn verschiedene Personen genau dasselbe Problem melden. Diese Funktion hilft Ihnen, diese Duplikate fast sofort zu erkennen. Indem Sie alle mit einem Hauptticket verknüpfen, können Sie Ihre gesamte Kommunikation an einem Ort halten und aufhören, sich im Kreis zu drehen.
Stellen Sie sich Folgendes vor: Ein kleiner Serviceausfall führt zu einer Flut von 50 Tickets, die alle über dieselbe Fehlermeldung klagen. Ein Agent kann die KI-Vorschläge nutzen, um sie alle mit einem einzigen Master-Incident zu verknüpfen. Jetzt müssen Sie Updates nur noch an einem Ort posten und halten alle ohne Chaos auf dem Laufenden.
Incident-Lösung beschleunigen
Wenn Sie sich mitten in einem Live-Incident befinden, zählt jede Sekunde. Das Ausgraben alter Post-Incident-Reviews (PIRs) oder Wissensdatenbankartikel ist entscheidend. Die Funktion "Ressourcen finden", die von Atlassian Intelligence angetrieben wird, kann diese genau dann hervorholen, wenn Sie unter Druck stehen.
Angenommen, eine kritische Datenbank beginnt, Probleme zu machen. Die KI könnte ein PIR von vor sechs Monaten aufzeigen, das ein fast identisches Ereignis beschreibt. Dieses Dokument könnte die genaue Lösung enthalten und die Ingenieure erwähnen, die es gelöst haben, was der Person im Bereitschaftsdienst einen riesigen Vorsprung verschafft.
Wo die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence an ihre Grenzen stößt
Okay, werden wir praktisch. Die Funktion ist hilfreich, aber sie hat eine natürliche Obergrenze, weil sie für Unterstützung und nicht für vollständige Automatisierung entwickelt wurde.
Sie ist reaktiv, nicht proaktiv
Die Funktion wird erst aktiv, nachdem ein Ticket erstellt wurde und ein Agent es sich ansieht. Sie tut nichts, um die Erstellung dieses Tickets von vornherein zu verhindern, und sie löst es nicht, bevor ein Agent Zeit darauf verwenden muss.
Das bedeutet, dass Ihr Team immer noch jedes einzelne eingehende Ticket öffnet, liest und priorisiert, selbst wenn die Lösung einfach und gut dokumentiert ist. Es hilft beim Wie der Problemlösung, aber es reduziert die anfängliche Arbeitslast nicht wesentlich.
Sie erfordert immer noch manuelle Arbeit
Die KI macht Vorschläge, aber ein Mensch muss den Rest erledigen. Ein Agent muss immer noch die verknüpften Elemente lesen, entscheiden, ob sie tatsächlich übereinstimmen, die Informationen zusammensetzen und dann eine Antwort schreiben oder Maßnahmen ergreifen. Der mentale Aufwand verschwindet nicht; er verlagert sich nur von der Suche zur Analyse.
Wie Ihnen jeder erfahrene Jira-Admin bestätigen wird, verbringen sie den größten Teil ihres Tages damit, Brände zu löschen. Diese Funktion ist ein weiteres Werkzeug zur Brandbekämpfung, aber sie nimmt ihnen diese Aufgaben nicht ab. Das lässt weniger Zeit für proaktive Dinge, wie die Verbesserung von Arbeitsabläufen oder den Aufbau besserer Dokumentation.
Sie ist im Atlassian-Ökosystem gefangen
Atlassian Intelligence ist am besten, wenn es Daten innerhalb seiner eigenen Welt betrachtet, hauptsächlich Jira und Confluence. Aber seien wir ehrlich, wichtige Informationen sind überall verstreut: in geteilten Google Docs, alten Slack-Nachrichten, internen Wikis oder externen Hilfezentren.
Wenn die Antwort auf ein Ticket in einem Google Doc vergraben ist, das die spezifische Einrichtung eines Kunden beschreibt, wird Ihr Agent diesen Vorschlag in Jira nicht sehen. Er muss wieder auf die altmodische Weise suchen, was den Zweck eines KI-Assistenten irgendwie zunichtemacht.
Preise für Atlassian Intelligence in Jira
Es ist auch erwähnenswert, dass diese KI-Funktionen nicht im kostenlosen Plan von Atlassian enthalten sind. Sie sind Teil der kostenpflichtigen Stufen, und was Sie bekommen, hängt davon ab, wie viel Sie bezahlen.
Hier ist ein kurzer Überblick über die Pläne, die Rovo (Atlassian Intelligence)-Funktionen enthalten:
| Funktion | Standard-Plan | Premium-Plan | Enterprise-Plan |
|---|---|---|---|
| Preis | 7,91 $ / Benutzer / Monat | 14,54 $ / Benutzer / Monat | Vertrieb kontaktieren (jährliche Abrechnung) |
| Rovo KI-Funktionen | Enthalten | Enthalten | Enthalten |
| KI-Credits | 25 pro Benutzer/Monat | 70 pro Benutzer/Monat | 150 pro Benutzer/Monat |
| Indizierte Objekte | 100 pro Benutzer | 250 pro Benutzer | 625 pro Benutzer |
| Hauptanwendungsfall | Grundlegende KI-Suche, Inhaltserstellung und Automatisierung. | Erweiterte Planung, mehr Automatisierung und höhere KI-Limits. | Unternehmensweite Skalierbarkeit, Sicherheit und unbegrenzte Automatisierung. |
Die Kosten können schleichend ansteigen, wenn Ihr Team wächst, und das neue KI-Credit-System bedeutet, dass Sie Ihre Nutzung im Auge behalten müssen. Dies kann Ihr Budget etwas unvorhersehbar machen, besonders wenn viel los ist.
Ein besserer Weg: Vom Verknüpfen von Vorgängen zu deren Lösung
Das Verknüpfen ähnlicher Vorgänge ist ein guter Anfang, aber das Endziel für jedes Team ist es, manuelle Arbeit zu reduzieren und Probleme sofort zu lösen. Das erfordert eine KI, die Informationen nicht nur finden, sondern auch verstehen und darauf reagieren kann.
Hier kommt eine Plattform wie eesel AI ins Spiel. Sie wurde entwickelt, um dieser nächste Schritt zu sein, indem sie eine Schicht echter Automatisierung über die Werkzeuge legt, die Sie bereits verwenden, wie Jira Service Management.
Ihr gesamtes Wissen zusammenführen
Im Gegensatz zu Tools, die innerhalb des Atlassian-Ökosystems abgeschottet sind, verbindet sich eesel AI mit Ihrem gesamten Unternehmenswissen, egal wo es sich befindet. Es knüpft an Confluence an, natürlich, aber es verbindet sich auch mit Google Docs, vergangenen Tickets, Slack-Threads, Notion-Seiten und mehr.
Dies gibt Ihrem KI-Agenten ein vollständiges Bild des Gehirns Ihres Unternehmens. Er kann Antworten aus jeder verbundenen Quelle ziehen, um Tickets zu lösen, und stellt sicher, dass nichts übersehen wird.
Aktionen automatisieren, nicht nur Links vorschlagen
Der eesel AI Agent zeigt nicht nur auf ein verwandtes Ticket und macht dann Feierabend. Sie können ihn tatsächlich so einrichten, dass er von sich aus direkte Maßnahmen ergreift. Das kann alles sein, vom Entwerfen und Senden einer Antwort in der Stimme Ihres Unternehmens über das korrekte Taggen eines Tickets, das Nachschlagen von Bestellinformationen in Shopify mit einem API-Aufruf bis hin zum Schließen des Tickets – alles, ohne dass jemals eine Person eingreifen muss.
Dies geht direkt das Problem an, dass 'es immer noch manuelle Arbeit ist'. Einfache, sich wiederholende Tickets werden automatisch bearbeitet, 24/7. Das gibt Ihren qualifizierten Agenten und Admins die Freiheit, sich auf die kniffligen, hochwertigen Probleme zu konzentrieren, die wirklich ein menschliches Gehirn erfordern.
Simulieren und bereitstellen ohne Stress
Eine KI auf Ihre Support-Warteschlange loszulassen, klingt ein wenig beängstigend, oder? Deshalb hat eesel AI einen Simulationsmodus. Sie können Ihren KI-Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung testen. Sie sehen genau, wie er geantwortet hätte, bekommen eine klare Vorstellung von seiner Lösungsrate und entdecken Lücken in Ihrer Wissensdatenbank.
Das macht das Rätselraten bei der Bereitstellung überflüssig. Sie können das Verhalten der KI anpassen, spezifische Regeln festlegen, welche Arten von Tickets sie bearbeiten kann, und sie schrittweise ausrollen. Beginnen Sie mit einer Art von Ticket, sehen Sie, wie es läuft, und erweitern Sie seine Verantwortlichkeiten, wenn Sie sich wohler fühlen. Das ist ein Maß an Kontrolle, das eine einfache Ein/Aus-Funktion Ihnen nicht geben kann.
Die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence ist gut, das Lösen ist besser
Die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence ist ein solides Werkzeug. Sie gibt Agenten hilfreichen Kontext, erleichtert das Erkennen doppelter Vorgänge und kann die Incident-Lösung beschleunigen. Es ist definitiv ein Schritt in Richtung eines organisierteren Arbeitsablaufs.
Aber ihr Wert stößt an eine Obergrenze, da sie reaktiv ist und immer noch vollständig von Ihrem Team abhängt, um die eigentliche Arbeit zu erledigen. Um die Arbeitsweise Ihrer Support- und ITSM-Teams wirklich zu verändern, muss sich das Ziel von der Unterstützung der Agenten zur Automatisierung von Lösungen verlagern.
Plattformen wie eesel AI sind der nächste Schritt in dieser Entwicklung. Sie verbinden all Ihr verstreutes Wissen, um Tickets von Anfang bis Ende selbstständig zu bearbeiten. Dadurch geben sie Ihrem Team die Zeit zurück, die es für die strategische Arbeit braucht, die das Unternehmen wirklich voranbringt. Wenn Sie bereit sind, über das bloße Verknüpfen von Tickets hinauszugehen und sie automatisch zu lösen, lohnt es sich zu sehen, was eine dedizierte KI-Support-Plattform leisten kann.
Häufig gestellte Fragen
Diese Funktion nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Titel und Beschreibungen von Jira-Vorgängen zu analysieren. Sie schlägt dann andere ähnliche Tickets, Confluence-Seiten oder Ressourcen vor, um Agenten zu helfen, Kontext ohne manuelle Suche zu finden.
Für neue Agenten kann die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence schnell frühere Lösungen oder ähnliche Incidents aufzeigen. Dies hilft ihnen, häufige Probleme und deren Lösungen zu verstehen, was die Diagnosezeit verkürzt und ihre Einarbeitung beschleunigt.
Die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence ist reaktiv, was bedeutet, dass sie nur Vorschläge macht, nachdem ein Ticket erstellt wurde, und immer noch manuelles menschliches Eingreifen zur Lösung erfordert. Sie ist auch weitgehend auf Daten innerhalb des Atlassian-Ökosystems beschränkt und übersieht externe Wissensquellen.
Die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence ist darauf ausgelegt, menschlichen Agenten Hinweise und Vorschläge zu geben. Sie automatisiert keine Aktionen, schreibt keine Antworten und schließt keine Tickets automatisch; ein Agent muss die eigentliche Lösung immer noch durchführen.
Die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence ist Teil der kostenpflichtigen Pläne von Atlassian (Standard, Premium, Enterprise), nicht des kostenlosen Plans. Die Preise verstehen sich pro Benutzer und Monat und beinhalten eine bestimmte Anzahl von KI-Credits und indizierten Objekten, was die Kosten beeinflussen kann.
Die Funktion „ähnliche Arbeitselemente verknüpfen“ von Atlassian Intelligence nutzt hauptsächlich Daten innerhalb des Atlassian-Ökosystems, wie Jira und Confluence. Sie erstreckt sich in der Regel nicht auf externe Quellen wie Google Docs oder Slack für ihre Vorschläge.
