Atlassian Intelligence schlägt untergeordnete Arbeitselemente vor: Ein Tiefenblick 2025

Seien wir ehrlich, das kennen wir alle: Man starrt auf ein riesiges Projekt-Epic in Jira und versucht herauszufinden, wie man es am besten in kleinere, überschaubare Aufgaben aufteilt. Das ist ein entscheidender Teil der Projektplanung, aber Mann, kann das mühsam sein.

Atlassian versucht, diesen Schmerz mit seiner eigenen KI zu lindern, speziell mit der Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen". Die Idee ist einfach: Die KI soll automatisch User Stories und Unteraufgaben für Sie erstellen, um dem Team bei der Planung eine Menge Zeit zu sparen.

Aber wie gut funktioniert das wirklich? Dieser Leitfaden gibt Ihnen den vollen Überblick. Wir gehen durch, was die Funktion kann, wie man sie benutzt, wo sie an ihre Grenzen stößt und was sie kostet. Wir werden auch darauf eingehen, wie Sie ihre Lücken umgehen können, um wirklich nützliche Automatisierungen zu erstellen.

Was ist die Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" von Atlassian Intelligence?

Im Kern ist die Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" (manchmal auch KI-Arbeitsaufschlüsselung genannt) ein Werkzeug innerhalb von Atlassian Intelligence, das Ihre Jira-Planungssitzungen verkürzen soll. Sie füttern es mit einem übergeordneten Arbeitselement, wie einem Epic oder einer Standardaufgabe, und es spuckt eine Liste von vorgeschlagenen untergeordneten Vorgängen aus, wie User Stories oder Unteraufgaben.

Das Hauptziel ist es, eine übergeordnete Idee in eine Liste von Dingen zu verwandeln, an denen Ihr Team tatsächlich arbeiten kann, ohne dass Sie alles manuell eintippen müssen. Die KI liest die Zusammenfassung und Beschreibung des übergeordneten Vorgangs, um zu verstehen, worum es geht. Laut einem Atlassian-Produktmanager im Jira-KI-Team schaut sie sich sogar bereits vorhandene untergeordnete Vorgänge an, um mehr Kontext zu erhalten. Nachdem die Liste generiert wurde, können Sie sie überprüfen, Änderungen vornehmen und die Vorschläge genehmigen, um Ihr Backlog zu füllen.

Wie man die Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" von Atlassian Intelligence verwendet

Der Einstieg ist ziemlich einfach, da es direkt in die Jira-Oberfläche integriert ist, wo man normalerweise untergeordnete Vorgänge erstellt. Der Haken? Die Qualität der KI-Vorschläge hängt stark davon ab, wie viele Details Sie im Voraus angeben.

Untergeordnete Vorgänge mit Atlassian Intelligence generieren

Der grundlegende Arbeitsablauf ist, wie man es erwarten würde. Sie erstellen einen übergeordneten Vorgang, wie ein Epic, und geben ihm eine klare Zusammenfassung und eine detaillierte Beschreibung. Von dort aus gehen Sie zum Hinzufügen eines untergeordneten Vorgangs und wählen die Option "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen". Die KI verarbeitet den Inhalt des übergeordneten Vorgangs und präsentiert Ihnen dann eine Liste potenzieller User Stories oder Unteraufgaben. Sie können sie überprüfen, mit spezifischeren Anweisungen anpassen und dann klicken, um sie alle auf einmal zu erstellen und zu verknüpfen.

Den richtigen Kontext bereitstellen

Wie ein Leitfaden zur KI-Arbeitsaufschlüsselung hervorhebt, reicht es nicht aus, nur eine Zusammenfassung zu geben. Sie werden wahrscheinlich generische oder halbfertige Vorschläge erhalten. Um tatsächlich nützliche Aufgaben zu bekommen, sollten Sie:

• Eine detaillierte Beschreibung schreiben: Legen Sie die Ziele, die Funktionsweise des Features und alle spezifischen Anforderungen dar. Die Verwendung von Aufzählungspunkten für Schlüsselfunktionen hilft sehr.

• Eine Confluence-Seite verlinken: Wenn all Ihre Projektanforderungen bereits an anderer Stelle aufgeschrieben sind, verlinken Sie einfach auf diese Confluence-Seite in der Beschreibung. Die KI kann von dort Kontext ziehen, um die Aufgaben zu generieren.

Vorschläge mit Prompts verfeinern

Nachdem die KI Ihnen ihren ersten Entwurf geliefert hat, sind Sie nicht daran gebunden. Sie können das Prompt-Feld verwenden, um die Ergebnisse zu verfeinern, was eine nette Möglichkeit ist, mehr Struktur und Details hinzuzufügen. Einige übliche Anpassungen, die vorgenommen werden, sind:

• Akzeptanzkriterien hinzufügen: Fordern Sie es einfach mit etwas wie "Ich benötige für alle Vorgänge Akzeptanzkriterien in ihrer Definition" auf.

• Zusammenfassungen formatieren: Sie können es bitten, "Alle Vorgänge im Format 'Als [Rolle] möchte ich [Funktionalität]' zu schreiben."

• Zugehörige Aufgaben einschließen: Sie könnten ihm auch sagen, "Aufgaben für Tests und Dokumentation einschließen."

Wesentliche Einschränkungen von "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" von Atlassian Intelligence

Obwohl die Funktion ein guter Ausgangspunkt ist, zeigen Rückmeldungen von Benutzern und ein Blick in die Dokumentation einige ziemlich große Einschränkungen, die komplexeren Arbeitsabläufen im Weg stehen können. Viele Teams stellen fest, dass es zwar ein paar Klicks spart, aber das Versprechen einer vollständigen Automatisierung nicht ganz einlöst.

1. Füllt nur die Felder für Zusammenfassung und Beschreibung aus

Das ist wahrscheinlich die größte Frustration, auf die die Leute stoßen. Wie Sie in der Atlassian Community erwähnt sehen werden, füllt die KI nur die Felder Zusammenfassung und Beschreibung aus. Das war's. Wichtige Dinge wie der Bearbeiter, das Fälligkeitsdatum, die Priorität oder die Komponenten bleiben alle leer, selbst wenn Sie sie im übergeordneten Epic klar erwähnen. Das bedeutet, dass Projektmanager immer noch jeden einzelnen Vorgang manuell bearbeiten müssen, was den Zweck der Zeitersparnis irgendwie zunichte macht.

2. Scheitert bei obligatorischen benutzerdefinierten Feldern

Wenn Ihr Jira-Projekt im "Erstellen"-Bildschirm Pflichtfelder hat (außer Zusammenfassung und Beschreibung), schlägt die KI einfach... fehl. Es gibt ein offenes Vorschlagsticket dafür, weil die KI nicht weiß, dass sie Sie bitten muss, diese erforderlichen Felder auszufüllen. Das Ergebnis ist eine Fehlermeldung und ein unterbrochener Prozess.

3. Kann keine Vorgänge in anderen Projekten erstellen

In vielen Unternehmen beinhaltet ein einziges Epic Arbeit von verschiedenen Teams, und diese Teams haben oft ihre eigenen separaten Jira-Projekte. Die Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" kann damit überhaupt nicht umgehen. Jeder vorgeschlagene Vorgang wird im selben Projekt wie das übergeordnete Epic erstellt. Ein Benutzer brachte dies zur Sprache, indem er darauf hinwies, dass dies die Funktion für funktionsübergreifende Teams viel weniger nützlich macht und sie direkt wieder dazu zwingt, Vorgänge von Hand zu erstellen.

4. Begrenzter Kontext und begrenzte Aktionen

Die Welt der KI ist ziemlich klein. Sie weiß nur, was in den Jira- und Confluence-Inhalten steht, die Sie ihr füttern. Sie kann nicht auf externe Wissensdatenbanken zugreifen, Echtzeitdaten aus anderen Apps überprüfen (wie Bestelldaten von Shopify) oder fortgeschrittenere Dinge tun, wie Tags hinzufügen oder Aufgaben basierend auf bestimmten Regeln weiterleiten.

Preise und Pläne für "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" von Atlassian Intelligence

Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, ist Atlassian Intelligence, einschließlich der Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen", nicht in jedem Jira-Plan verfügbar. Sie müssen ein kostenpflichtiges Abonnement haben, um es nutzen zu können.

Hier ist ein kurzer Überblick, welche Jira-Pläne KI beinhalten, basierend auf ihrer offiziellen Preisseite:

Die Preise verstehen sich pro Benutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung. Sie können für einen etwas höheren Preis auch monatlich zahlen.

Das Wichtigste ist, dass der KI-Zugang an Ihren Jira-Plan gebunden ist und mit "KI-Credit"-Limits einhergeht. Für Teams, die leistungsfähigere oder App-übergreifende Automatisierung benötigen, kann dieses gebündelte Modell etwas einschränkend wirken.

Dies ist ein weiterer Grund, warum eine dedizierte KI-Plattform besser geeignet sein kann. Zum Beispiel verbindet sich ein Werkzeug wie eesel AI mit den Tools, die Sie bereits verwenden, einschließlich Jira, ohne dass Sie Ihren gesamten Plan upgraden müssen. Die Preisgestaltung ist unkompliziert und basiert auf Ihrer Nutzung, nicht auf der Anzahl Ihrer Plätze, was es zu einer viel vorhersehbareren und skalierbareren Möglichkeit macht, spezifische Aufgaben zu automatisieren, ohne eine riesige Abonnement-Überarbeitung.

"Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" von Atlassian Intelligence: Eine nützliche Funktion, aber mit Raum für Verbesserungen

Also, wie lautet das Urteil? Die Funktion "Untergeordnete Arbeitselemente vorschlagen" von Atlassian Intelligence ist ein guter Schritt in Richtung Automatisierung einiger mühsamer Aufgaben der Projektplanung. Für Teams mit einfachen Arbeitsabläufen, die vollständig innerhalb eines Jira-Projekts leben, kann es eine praktische Möglichkeit sein, schnell Stories und Unteraufgaben aus einem Epic zu entwerfen. Die Möglichkeit, das Ergebnis mit Prompts zu verfeinern, ist ebenfalls eine nette Geste.

Wenn Sie jedoch in einem funktionsübergreifenden Team arbeiten oder in einer Organisation mit einer komplexeren Jira-Einrichtung, werden Sie wahrscheinlich ziemlich schnell an die Grenzen stoßen. Die Unfähigkeit, Schlüsselfelder auszufüllen, obligatorische benutzerdefinierte Felder zu handhaben oder Vorgänge in anderen Projekten zu erstellen, bedeutet, dass Sie immer noch viel manuelle Nacharbeit leisten müssen.

Wenn Sie bereits auf diese Probleme stoßen, ist das ein gutes Zeichen dafür, dass Sie ein fähigeres KI-Automatisierungstool benötigen. Anstatt darauf zu warten, dass Atlassian weitere Funktionen entwickelt, können Sie Ihr Jira-Setup noch heute aufrüsten. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie KI-Agenten erstellen, die genau diese Probleme lösen sollen und Ihnen die volle Kontrolle geben, um die spezifischen, plattformübergreifenden Arbeitsabläufe zu erstellen, die Ihr Team benötigt, um die Arbeit schneller zu erledigen.