Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken

Kenneth Pangan
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Last edited October 16, 2025

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Atlassian Intelligence comparison to eesel AI features and uses for Confluence

Seien wir ehrlich, das Wissen Ihres Unternehmens ist nicht in einer einzigen, ordentlichen Box gespeichert. Es ist überall verstreut, in Dokumenten, Chat-Verläufen und alten Support-Tickets. Das macht es sowohl für Ihr Team als auch für Ihre Kunden zu einer Qual, eine klare Antwort zu finden.

Atlassian versucht, dies mit Atlassian Intelligence zu lösen, seiner nativen KI, die entwickelt wurde, um Jira Service Management (JSM) und Ihre Confluence Wissensdatenbanken zu verbinden. Das Versprechen ist einfach: die richtige Information zur richtigen Person zu bringen, genau dann, wenn sie gebraucht wird.

In diesem Leitfaden gehen wir durch, wie es tatsächlich funktioniert, was Sie benötigen, damit es reibungslos läuft, und einige der wichtigsten Einschränkungen, die Sie kennen sollten. Denn auch wenn eine eingebaute KI praktisch klingt, ist sie nicht immer die beste Lösung, und manchmal ist ein flexiblerer Ansatz das, was Sie wirklich brauchen.

Was ist die Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken?

Die Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken ist eine Reihe von KI-Funktionen, die entwickelt wurden, um Ihre Atlassian-Tools zu verbinden. Sie nutzt generative KI, um in einfachem Englisch gestellte Fragen zu verstehen, Ihre Confluence-Bereiche nach Antworten zu durchsuchen und eine schnelle Zusammenfassung direkt in JSM und anderen Kanälen bereitzustellen.

Anstatt dass Ihre Agenten oder Kunden manuell Artikel durchforsten müssen, übernimmt die KI die schwere Arbeit. Sie kann eine Frage wie „Wie richte ich das VPN auf meinem Mac ein?“ nehmen und eine prägnante Antwort zurückgeben, komplett mit Links zu den Originalartikeln, die sie verwendet hat.

Dies ist die Technologie hinter Funktionen wie den „KI-Antworten“ des virtuellen Agenten von JSM, die darauf abzielt, den Self-Service zu fördern, sich wiederholende Tickets zu reduzieren und Ihren Agenten zu helfen, schneller zu finden, was sie brauchen. Aber denken Sie daran, ihr Erfolg hängt vollständig von einer gut organisierten und aktuellen Wissensdatenbank in Confluence ab.

Kernfunktionen von Atlassian Intelligence

Atlassian hat seine KI in einige Schlüsselbereiche integriert, um das Finden und Nutzen von Informationen ein wenig einfacher zu machen. Hier ist ein Überblick darüber, was Sie erwarten können.

Der virtuelle Agent und KI-Antworten

Die Hauptinteraktion mit dieser KI erfolgt über den virtuellen Agenten von Jira Service Management. Hier glänzen die „KI-Antworten“. Anstatt an starre, vorprogrammierte Konversationsabläufe gebunden zu sein, nutzt der virtuelle Agent KI, um Fragen so zu bearbeiten, wie sie aufkommen.

Wenn ein Benutzer etwas fragt, durchsucht der Agent die verknüpfte Confluence-Wissensdatenbank, stellt die relevanten Informationen zusammen und gibt eine direkte, zusammengefasste Antwort. Dies soll häufige Fragen direkt im Kundenportal oder in Chat-Tools wie Slack und Microsoft Teams abfangen und Ihr Support-Team entlasten, damit es sich um komplexere Probleme kümmern kann.

Suche in natürlicher Sprache nach Vorgängen

Diese nächste Funktion ist eine echte Zeitersparnis für Agenten. Jeder, der schon einmal versucht hat, eine komplexe Jira Query Language (JQL)-Abfrage zu schreiben, weiß, wie frustrierend das sein kann. Atlassian Intelligence ermöglicht es Agenten, stattdessen natürliche Sprache zu verwenden.

Zum Beispiel kann ein Agent einfach „finde alle dringenden Tickets, die mir zu Netzwerkausfällen zugewiesen sind“ eingeben, anstatt sich mit einer komplizierten JQL-Zeichenkette herumzuschlagen. Die KI übersetzt diese Anfrage in eine funktionierende Abfrage, was das Auffinden alter Tickets und zugehöriger Kontexte erheblich beschleunigt, ohne dass man ein JQL-Experte sein muss.

Zusammenfassung und Erstellung von Inhalten

Über die reine Suche hinaus kann die KI Agenten auch dabei helfen, sich über bestehende Probleme auf dem Laufenden zu halten. Sie kann lange Ticketbeschreibungen und endlose Kommentarstränge auf einige wesentliche Stichpunkte reduzieren. Sie kann auch bei der Erstellung neuer Wissensdatenbankartikel helfen, indem sie Inhalte aus einer einfachen Anweisung entwirft, was es erleichtert, aus einer einmaligen Lösung ein hilfreiches Dokument für die Zukunft zu machen.

Wie Sie das Beste aus Atlassian Intelligence herausholen

Man kann nicht einfach einen Schalter umlegen und erwarten, dass eine KI perfekt funktioniert. Ihre Leistung ist direkt an die Qualität der Daten gebunden, auf die sie zugreifen kann. Hier ist, was Sie benötigen, damit die KI von Atlassian ihre volle Leistung entfalten kann.

Eine gut strukturierte Confluence-Wissensdatenbank: Das Fundament für Atlassian Intelligence

Daran führt kein Weg vorbei: Die KI ist nur so schlau wie die Informationen, mit denen Sie sie füttern. Wenn Ihre Confluence-Artikel veraltet, widersprüchlich oder einfach nur ein Chaos sind, werden Sie unbrauchbare Antworten erhalten. Eine KI-taugliche Wissensdatenbank ist ein absolutes Muss.

Hier sind einige Praktiken, die Sie beachten sollten:

  • Halten Sie sie aktuell. Machen Sie es sich zur Gewohnheit, Ihre Artikel regelmäßig zu überprüfen. Entfernen Sie alte Informationen und stellen Sie sicher, dass Anweisungen nicht widersprüchlich sind.

  • Vermeiden Sie Duplikate. Mehrere Artikel zum selben Thema sind ein Rezept für Verwirrung. Die KI könnte auf eine ältere, falsche Version zurückgreifen. Halten Sie sich immer an eine einzige Quelle der Wahrheit für jedes Thema.

  • Sprechen Sie die Sprache Ihrer Kunden. Wenn Sie Artikel schreiben, verwenden Sie dieselben Wörter und Sätze wie Ihre Kunden. Sie suchen eher nach „mein Laptop verbindet sich nicht mit dem WLAN“ als nach „Fehlerbehebung bei drahtlosen Verbindungsproblemen“.

  • Verwenden Sie klare Überschriften. Die KI verlässt sich auf die Struktur Ihrer Artikel, einschließlich der Überschriften, um den Inhalt zu verstehen. Eine gute Organisation führt zu besseren Antworten.

Konfigurations- und Kanalbeschränkungen

Bevor Sie überhaupt anfangen können, muss ein Administrator Atlassian Intelligence aktivieren für Ihre gesamte Organisation. Es ist auch gut zu wissen, dass Funktionen auf verschiedenen Plattformen ungleichmäßig eingeführt werden können. Zum Beispiel war der virtuelle Agent in Slack lange verfügbar, bevor er in Microsoft Teams voll funktionsfähig war. Wenn Ihr Team in einem Tool arbeitet, das keine hohe Priorität hat, müssen Sie möglicherweise warten.

Wesentliche Einschränkungen von Atlassian Intelligence

Obwohl Atlassian Intelligence ein solider Schritt für Teams ist, die ausschließlich im Atlassian-Ökosystem leben, hat ihr rein nativer Ansatz einige ziemlich große blinde Flecken.

Das Wissenssilo-Problem

Die größte Hürde ist, dass Atlassian Intelligence darauf ausgelegt ist, Atlassian-Produkte zu durchsuchen. Sie ist großartig darin, Confluence zu navigieren, aber was ist mit all den anderen Orten, an denen Ihr Team wichtige Informationen aufbewahrt?

Eine Infografik, die zeigt, wie eine einheitliche KI-Plattform Wissenssilos durch die Anbindung an verschiedene Apps aufbricht – eine zentrale Herausforderung für die Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken.
Eine Infografik, die zeigt, wie eine einheitliche KI-Plattform Wissenssilos durch die Anbindung an verschiedene Apps aufbricht – eine zentrale Herausforderung für die Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken.

Was passiert, wenn Ihre detailliertesten Produktspezifikationen in Notion liegen? Oder wenn Unternehmensrichtlinien in Google Docs verwaltet werden? Und was ist mit dem Goldschatz an Lösungen, der in vergangenen Tickets von anderen Helpdesks wie Zendesk oder Intercom vergraben ist?

Eine KI, die nur einen Teil des Bildes sehen kann, kann keine vollständige Antwort geben. Das schickt Ihre Agenten wieder ganz an den Anfang: manuell in einem halben Dutzend verschiedener Systeme suchen, um eine Lösung zusammenzusetzen.

Begrenzte Anpassung und Workflow-Steuerung

Atlassian bietet zwar einige Automatisierungen, diese sind jedoch weitgehend auf die eigene Produktpalette beschränkt. Ein moderner Support-Workflow muss oft mehr können. Möglicherweise muss Ihre KI einen Bestellstatus in Shopify nachschlagen, ein Kontodetail in einem benutzerdefinierten CRM überprüfen oder einen Webhook an einen anderen Dienst auslösen.

Ein Workflow-Diagramm, das einen umfassenden Prozess zur Support-Automatisierung darstellt, im Gegensatz zur begrenzten Workflow-Steuerung der Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken.
Ein Workflow-Diagramm, das einen umfassenden Prozess zur Support-Automatisierung darstellt, im Gegensatz zur begrenzten Workflow-Steuerung der Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken.

Hier glänzt eine dedizierte KI-Plattform wie eesel AI wirklich. Sie bietet eine vollständige Workflow-Engine mit einem leistungsstarken Prompt-Editor und Unterstützung für benutzerdefinierte API-Aktionen. Dies gibt Ihnen eine feingranulare Kontrolle über den Ton, die Persönlichkeit und die spezifischen Aktionen der KI, sowohl innerhalb als auch außerhalb der Atlassian-Welt.

Mangel an robusten, risikofreien Tests

Mit Jira Service Management können Sie Ihren virtuellen Agenten in einem dedizierten Kanal testen, was Ihnen hilft, ein Gefühl für seine Antworten zu bekommen. Es gibt Ihnen jedoch keine Möglichkeit, seine Leistung im großen Stil zu simulieren oder datengestützte Vorhersagen zu erhalten, bevor Sie ihn für Ihre Kunden freigeben.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der eine Funktion für risikofreies Testen hervorhebt, die in der Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken nicht verfügbar ist.
Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der eine Funktion für risikofreies Testen hervorhebt, die in der Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken nicht verfügbar ist.

Dies ist ein weiterer Punkt, an dem ein spezialisiertes Tool einen klaren Vorteil hat. Zum Beispiel enthält eesel AI einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihr gesamtes KI-Setup anhand von Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie die KI geantwortet hätte, genaue Prognosen zu Lösungsraten erhalten und Wissenslücken finden, alles bevor ein einziger Kunde damit interagiert.

FunktionAtlassian Intelligenceeesel AI
WissensquellenHauptsächlich Confluence & JiraConfluence, Google Docs, Notion, Zendesk, Slack & über 100 weitere
AnpassungGrundlegende Automatisierungsregeln innerhalb des Atlassian-ÖkosystemsVollständig anpassbarer Prompt-Editor & Workflow-Engine mit benutzerdefinierten API-Aktionen
Einrichtung & OnboardingErfordert Admin-Aktivierung und eine kuratierte WissensdatenbankRadikal Self-Service, in wenigen Minuten startklar
Tests vor dem StartLive-Tests in einem dedizierten KanalLeistungsstarker Simulationsmodus auf Basis historischer Tickets
PreismodellGebündelt mit den höheren Atlassian-TarifenTransparente Tarife, keine Gebühren pro Lösung

Preise für Atlassian Intelligence

Sie können Atlassian Intelligence nicht als eigenständiges Produkt kaufen. Es ist in die Premium- und Enterprise-Pläne für Jira Service Management, Jira Software und Confluence integriert.

Wenn Ihr Team also einen Free- oder Standard-Plan nutzt, müssen Sie Ihr gesamtes Atlassian-Abonnement upgraden, um diese KI-Funktionen freizuschalten. Das kann ein erheblicher Preissprung sein, besonders für größere Teams. Dieses Preismodell zwingt Sie im Grunde genommen in eine teurere Stufe für alle Produkte, selbst wenn Sie nur die KI-Suche benötigen.

Ein besserer Ansatz: Vereinheitlichen Sie all Ihr Wissen mit eesel AI

Hier bietet ein Tool wie eesel AI einen intelligenteren Weg. Anstatt nur ein weiteres Tool in Ihrem Stack zu sein, fungiert es als intelligente Schicht, die über all Ihren bestehenden Plattformen liegt und die Wissenssilos aufbricht, die Ihr Team zurückhalten.

Ein Screenshot, der zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen verbindet – eine überlegene Alternative zur isolierten Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken.
Ein Screenshot, der zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen verbindet – eine überlegene Alternative zur isolierten Atlassian Intelligence Suche über verknüpfte Wissensdatenbanken.

eesel AI verbindet sich genau wie die native Lösung mit Confluence und Jira, aber es hört dort nicht auf. Es integriert sich auch nahtlos mit Google Docs, Notion, Zendesk, Slack und über 100 anderen Quellen, die Ihr Team jeden Tag verwendet. Dies schafft ein einziges, einheitliches Gehirn, das tatsächlich das vollständige Bild Ihres Unternehmens hat.

Hier ist, was diesen Ansatz anders macht:

  • Es ist wirklich Self-Service. Sie können in wenigen Minuten loslegen, ohne an einem obligatorischen Verkaufsgespräch oder einer Demo teilnehmen zu müssen.

  • Kein „Rip and Replace“ erforderlich. eesel AI lässt sich direkt in Ihren aktuellen Helpdesk und Ihre Workflows integrieren, sodass Sie Ihre Arbeitsweise nicht ändern müssen.

  • Sie haben die volle Kontrolle. Nutzen Sie den Simulationsmodus, um zu testen und Vertrauen aufzubauen, und verwenden Sie dann die Workflow-Engine, um jeden einzelnen Aspekt des Verhaltens Ihrer KI anzupassen.

Abschließende Gedanken

Die Atlassian Intelligence Suche ist eine leistungsstarke Funktion für Teams, die voll und ganz auf das Atlassian-Ökosystem setzen und die Zeit haben, eine perfekte Confluence-Wissensdatenbank zu pflegen. Es ist ein guter Anfang, um Informationen zu zentralisieren, die in ihrem „geschlossenen Ökosystem“ leben.

Aber für die meisten Teams ist das Wissen weit über ein Dutzend verschiedene Apps verstreut. In dieser Welt reicht eine isolierte KI einfach nicht aus. Eine effektive KI-Strategie benötigt ein Tool, das sich mit all Ihren Wissensquellen verbinden kann und Ihnen die Flexibilität, Kontrolle und das Vertrauen gibt, den Support intelligent zu automatisieren.

Bereit, eine KI zu entwickeln, die Ihr gesamtes Unternehmen kennt, nicht nur einen Teil davon?

Wenn Sie von Wissenssilos die Nase voll haben und eine KI wollen, die mit all den Tools funktioniert, die Sie bereits verwenden, ist eesel AI genau das Richtige für Sie.

Verbinden Sie Confluence, Google Docs, vergangene Tickets und mehr mit nur wenigen Klicks. Simulieren Sie die Leistung Ihrer KI mit echten Daten und gehen Sie mit Zuversicht live.

Testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine 30-minütige Demo, um zu sehen, wie Sie Ihr Wissen noch heute vereinheitlichen können.

Häufig gestellte Fragen

Es handelt sich um eine Reihe von generativen KI-Funktionen von Atlassian, die entwickelt wurden, um Jira Service Management und Confluence-Wissensdatenbanken zu verbinden. Ihre Hauptfunktion besteht darin, Fragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zusammengefasste Antworten aus Ihren Confluence-Inhalten zu liefern.

Sie hilft, indem sie die „KI-Antworten“ des virtuellen JSM-Agenten für den Self-Service unterstützt, es Agenten ermöglicht, natürliche Sprache für JQL-Abfragen zu verwenden, und lange Ticketbeschreibungen zusammenfasst. Dies zielt darauf ab, häufige Fragen abzufangen und die Informationsbeschaffung zu beschleunigen.

Die wichtigste Voraussetzung ist eine gut strukturierte, aktuelle und von Duplikaten bereinigte Confluence-Wissensdatenbank. Zusätzlich muss ein Administrator Atlassian Intelligence für die gesamte Organisation aktivieren.

Ihre primäre Einschränkung ist das „Wissenssilo-Problem“, was bedeutet, dass sie nur innerhalb von Atlassian-Produkten wie Confluence und Jira sucht. Außerdem bietet sie im Vergleich zu dedizierten KI-Plattformen nur begrenzte Anpassungs- und Workflow-Steuerungsmöglichkeiten.

Sie ist nicht als eigenständiges Produkt erhältlich. Stattdessen ist sie in die Premium- und Enterprise-Pläne für Jira Service Management, Jira Software und Confluence integriert, was ein Upgrade erfordert, um darauf zugreifen zu können.

Nein, sie ist primär darauf ausgelegt, in Atlassian-Produkten gespeichertes Wissen zu suchen und zu nutzen. Sie kann nicht auf Informationen zugreifen, die sich auf externen Plattformen wie Notion, Google Docs, Zendesk oder anderen Nicht-Atlassian-Wissensdatenbanken befinden.

Sie ist am besten für Teams geeignet, die sich voll und ganz dem Atlassian-Ökosystem verschrieben haben und eine perfekt organisierte und aktualisierte Confluence-Wissensdatenbank pflegen. Für Teams mit verstreutem Wissen über verschiedene Tools hinweg bietet sie möglicherweise keine vollständige Lösung.

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.