Da KI in so ziemlich jedem Tool auftaucht, das wir verwenden, ist es nur fair zu fragen, ob die wichtigsten Apps Ihres Teams da mithalten. Für so viele von uns ist Jira die Kommandozentrale, um Projekte abzuschließen. Kommen wir also direkt zur Sache: Hat Jira eine KI?
Ja, hat es. Jira führt eine Reihe von KI-Funktionen unter dem Namen Atlassian Intelligence ein, mit einem neuen KI-Teamkollegen namens Rovo. Das Ziel ist es, Ihnen zu helfen, Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, schnelle Zusammenfassungen zu erhalten und einige der mühsameren Aufgaben direkt in Ihren Atlassian-Tools zu automatisieren.
Aber ist es die richtige KI für Ihr Team? Dieser Leitfaden führt Sie durch das, was die KI von Jira tatsächlich kann, wo Sie möglicherweise an Grenzen stoßen (insbesondere, wenn Sie in einem Support- oder ITSM-Team arbeiten) und wie die Ergänzung durch ein spezialisierteres KI-Tool Ihnen viel mehr Leistung und Kontrolle geben kann.
Ein Blick auf Atlassian Intelligence und Rovo
Bevor wir uns die Funktionen ansehen, klären wir die Namen. Atlassian Intelligence ist die KI-Engine, die hinter den Kulissen in allen Atlassian-Produkten arbeitet. Rovo ist der Name, den sie ihrem KI-gestützten „Teamkollegen“ gegeben haben, mit dem Sie tatsächlich interagieren werden. Stellen Sie sich Atlassian Intelligence als den Motor und Rovo als das Auto vor.
Atlassian sagt, Rovos Aufgabe sei es, die gesamte Arbeit und das Wissen Ihres Teams zu verbinden. Dies geschieht mit einigen Schlüsselfähigkeiten: einer Suche, die Informationen aus all Ihren verbundenen Apps ziehen kann, einem Chat, in dem Sie Fragen stellen können, und KI-Agenten, die Aufgaben für Sie erledigen können.
Das ist eine nette Idee, aber sie wurde für einen bestimmten Benutzer entwickelt: jemanden, der vollständig in die Atlassian-Welt von Confluence, Jira und Bitbucket eingetaucht ist. Dieser Fokus auf das eigene Ökosystem ist ein großer Teil seiner Stärken, aber er schafft auch einige ziemlich große Einschränkungen.
Hauptmerkmale der KI von Jira
Die KI-Tools von Jira sind direkt in seine Projektmanagement- und Service-Desk-Produkte integriert und konzentrieren sich hauptsächlich darauf, den administrativen Aufwand zu reduzieren. Hier ist, was Sie finden werden.
KI für Projekt- und Aufgabenmanagement in Jira Software
Wenn Ihr Team Jira zur Verfolgung von Softwareentwicklung und Projekten verwendet, hat Atlassian Intelligence ein paar nette Tricks auf Lager:
-
Klartext für JQL: Die Jira Query Language (JQL) ist großartig, um bestimmte Vorgänge zu finden, aber das Erlernen der Syntax kann mühsam sein. Die KI ermöglicht es Ihnen, das Gewünschte in normaler Sprache einzugeben, wie z. B. „zeige mir alle offenen Bugs, die Maria diese Woche zugewiesen sind“, und sie wird das in die richtige JQL übersetzen. Dies macht leistungsstarke Suchen für jeden verfügbar, nicht nur für die Jira-Experten in Ihrem Team.
-
KI-gestützte Zusammenfassungen: Wenn Sie jemals davor zurückgeschreckt sind, ein Jira-Ticket mit einem Kommentar-Thread zu öffnen, der länger als Ihr Arm ist, werden Sie dies lieben. Die KI kann die gesamte Konversation durchlesen und Ihnen die wichtigsten Punkte, einschließlich wichtiger Entscheidungen und Aktionspunkte, geben. Sie sind in Sekunden statt Minuten auf dem Laufenden.
Ein Screenshot der Jira-KI, die eine Zusammenfassung einer langen Ticket-Konversation bereitstellt und die Frage beantwortet: „Hat Jira eine KI, um Aufgaben zusammenzufassen?“-
Hilfe beim Schreiben und Bearbeiten: Die KI fungiert auch als Schreibassistent. Sie kann Ihnen helfen, eine User Story aus einer kurzen Anregung zu entwerfen, eine Aufgabenbeschreibung zur Verdeutlichung zu überarbeiten oder sogar den Ton eines Kommentars zu ändern, damit er professioneller klingt. Es ist ein solides kleines Werkzeug, um Ihre Projektdokumente konsistent zu halten.
-
Aufschlüsselung großer Aufgaben: Wenn Sie vor einer riesigen Aufgabe stehen (was Jira ein Epic nennt), kann die KI Wege vorschlagen, sie in kleinere, überschaubarere Teilaufgaben zu zerlegen. Das hilft Ihnen, viel schneller von einer großen Idee zu einem echten Plan zu gelangen.
KI im Jira Service Management für Support-Teams
Für Teams, die Jira Service Management als ihren Helpdesk verwenden, sind die KI-Funktionen auf Support und IT-Arbeit zugeschnitten:
- Virtueller Agent und schnelle Antworten: Der virtuelle Agent kann Ihre erste Verteidigungslinie sein. Er kann häufige Fragen abwehren, indem er Antworten direkt aus Ihren Confluence-Seiten oder Ihrer Wissensdatenbank zieht. Das ist perfekt, um diese einfachen, sich wiederholenden Anfragen zu bearbeiten, die die Zeit Ihres Teams in Anspruch nehmen.
Eine Ansicht des virtuellen Agenten von Jira Service Management, eine Schlüsselfunktion bei der Frage: „Hat Jira eine KI für den Kundensupport?“- Intelligentere Ticket-Sortierung: Die KI kann neue Tickets analysieren, sobald sie eintreffen, um Ihren Agenten Kontext zu geben. Zum Beispiel verwendet sie eine Stimmungsanalyse, um zu kennzeichnen, ob ein Kunde besonders frustriert klingt. Sie kann auch den richtigen Anfragetyp für Tickets vorschlagen, die per E-Mail eingehen, und erspart Ihrem Team so die manuelle Sortierung.
Das Dashboard von Jira Service Management, das durch KI für eine intelligentere Ticket-Sortierung verbessert wird und bei der Beantwortung der Frage hilft: „Hat Jira eine KI, um Tickets zu organisieren?“- Unterstützung für Agenten: Wenn ein Agent eine Antwort verfasst, kann die KI Antworten vorschlagen, die auf ähnlichen früheren Tickets oder relevanten Artikeln aus Ihrer Wissensdatenbank basieren. Dies kann helfen, Lösungen zu beschleunigen und neue Agenten schneller einzuarbeiten.
Ein Agent in Jira Service Management erhält KI-vorgeschlagene Antworten, was zeigt, wie die KI von Jira Support-Teams unterstützt. Hat Jira eine KI? Ja, zur Unterstützung von Agenten.- Hilfe beim Incident Management: Für IT-Teams können die AIOps-Funktionen verwandte Alarme aus verschiedenen Überwachungstools gruppieren, um das Benachrichtigungsrauschen zu reduzieren. Es kann sogar einen ersten Entwurf einer Post-Incident-Review erstellen, um Ihnen bei der Dokumentation Ihrer Erkenntnisse zu helfen.
Einschränkungen der integrierten KI von Jira
Obwohl diese Funktionen definitiv ein Schritt in die richtige Richtung sind, hat die alleinige Abhängigkeit von einer integrierten KI wie Atlassian Intelligence einige echte Nachteile, insbesondere für Teams, die mehr als nur grundlegende Hilfe benötigen.
- Es ist eine Welt, in der Atlassian an erster Stelle steht: Atlassian Intelligence funktioniert am besten, wenn alle Ihre wichtigen Informationen in anderen Atlassian-Tools, hauptsächlich Confluence, gespeichert sind. Wenn das Wissen Ihres Unternehmens auf Google Docs, Notion, Slack und andere Plattformen verteilt ist, wird die KI bei weitem nicht so effektiv sein. Sie ist einfach nicht darauf ausgelegt, alles aus einer Vielzahl von Quellen zusammenzuführen.
Ein Diagramm, das die Integration zwischen Confluence und Jira zeigt und den Atlassian-First-Ansatz veranschaulicht, der eine wesentliche Einschränkung bei der Frage ist: „Hat Jira eine KI, die mit allem funktioniert?“-
Sie haben nicht viel Kontrolle über die Automatisierung: Die Standardautomatisierung von Jira ist gut für einfache „Wenn dies, dann das“-Regeln, aber ihre KI-Logik kann etwas starr wirken. Sie ist nicht wirklich für die Art von spezifischer, bedingter Automatisierung ausgelegt, die ein modernes Support-Team benötigt. Zum Beispiel können Sie ihr nicht einfach sagen, dass sie nur Antworten für Kunden Ihres kostenlosen Plans automatisieren soll oder dass sie jedes Ticket eskalieren soll, das einen bestimmten Konkurrenten erwähnt. Die feingranulare Kontrolle ist einfach nicht vorhanden.
-
Es ist ein Support-Tool nach dem Motto „eine Größe für alle“: Im Grunde ist Jira ein Projektmanagement-Tool, über das ein Service Desk gelegt wurde. Seine KI spiegelt das wider. Die Support-Funktionen sind nützlich, aber sie haben nicht die Tiefe einer speziell für den Kundenservice entwickelten KI. Sie wird die einzigartige Stimme Ihres Teams nicht sehr gut aus vergangenen Tickets lernen, und Sie können keine benutzerdefinierten Aktionen (wie das Nachschlagen einer Bestellung in Shopify) ohne viel technischen Aufwand erstellen.
-
Man kann es nicht wirklich testen, bevor man es live schaltet: Das ist ein wichtiger Punkt. Es gibt keine einfache Möglichkeit zu sehen, wie die KI tatsächlich auf Ihre realen Tickets reagieren wird, bevor Sie sie auf Ihre Kunden loslassen. Sie können ihre Antworten nicht simulieren, eine Prognose ihrer Lösungsrate erhalten oder die Lücken in ihrem Wissen finden. Es ist eine Situation, in der man „einen Schalter umlegt und auf das Beste hofft“, was es schwer macht, dem System zu vertrauen und Ihr Team an Bord zu holen.
Eine flexible Alternative: eesel AI
Anstatt sich in ein einziges Ökosystem einzuschließen, könnten Sie eine spezialisierte KI-Plattform verwenden, die auf den Tools aufbaut, die Sie bereits verwenden, einschließlich Jira Service Management. Genau dafür wurde eesel AI entwickelt, und es ist darauf ausgelegt, die Probleme zu lösen, die mit integrierten Lösungen einhergehen.
-
Verbinden Sie sich mit Ihrem Wissen, wo auch immer es sich befindet: eesel AI verbindet sich mit all Ihren Tools. Es lernt aus Confluence genauso einfach wie aus Google Docs, Notion, früheren Tickets in Zendesk oder Ihren internen Wikis. Dies schafft ein einheitliches Gehirn für Ihren KI-Agenten, was bedeutet, dass er viel genauere und hilfreichere Antworten geben kann.
-
Erhalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Arbeitsabläufe: Mit eesel AI erhalten Sie einen einfachen, aber leistungsstarken Workflow-Builder, den Sie ganz alleine verwalten können. Sie entscheiden genau, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können benutzerdefinierte Aktionen einrichten, wie z. B. den Status einer Bestellung prüfen, ein bestimmtes Tag hinzufügen oder an das richtige Team eskalieren, und das alles, ohne Code zu schreiben.
Eine Ansicht der Workflow-Anpassung von Jira, die mit flexibler KI wie eesel AI erweitert werden kann. Hat Jira eine KI? Ja, aber externe Tools bieten mehr Workflow-Kontrolle.-
Testen Sie mit Zuversicht, bevor Sie starten: Das ist die Superkraft von eesel AI. Der Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung auszuführen. Sie können genau sehen, wie es geantwortet hätte, solide Prognosen zu Ihrer Lösungsrate erhalten und alle Probleme beheben, bevor ein einziger Kunde damit interagiert.
-
Gehen Sie in Minuten live, nicht in Monaten: Vergessen Sie lange Verkaufsgespräche und obligatorische Demos. Mit eesel AI können Sie Ihr Jira Service Management-Konto verbinden und in nur wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten haben. Es ist als Self-Service konzipiert, sodass Sie den Wert sofort und ohne den ganzen Aufwand sehen können.
Preisvergleich: Atlassian AI vs. eesel AI
Okay, reden wir über Geld. Die Preisgestaltung der beiden Optionen ist ziemlich unterschiedlich.
Atlassian Jira-Preise
Die KI-Funktionen von Jira sind in den kostenpflichtigen Plänen enthalten. Das klingt einfach, aber die Nutzungsgrenzen (wie die Anzahl der KI-Aktionen, die Sie erhalten) sind an die teureren Stufen gebunden, was Ihre Kosten schwer vorhersagbar machen kann, wenn Ihre Nutzung wächst.
| Plan | Preis (pro Benutzer/Monat, jährlich) | Enthaltene Haupt-KI-Funktionen |
|---|---|---|
| Kostenlos | 0 $ | Keine |
| Standard | ~$7.53 | Rovo Search, Chat, Agents und integrierte KI-Funktionen |
| Premium | ~$13.53 | Alles aus Standard + mehr KI-Credits/indizierte Objekte |
| Enterprise | Vertrieb kontaktieren | Alles aus Premium + unbegrenzte Automatisierung, höchste KI-Limits |
eesel AI-Preise
eesel AI hat ein viel einfacheres Preismodell. Sie zahlen einen festen Betrag für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat (wie eine Antwort oder eine benutzerdefinierte Aktion). Ihre Rechnung wird keine Überraschungen enthalten.
| Plan | Monatlicher Preis (jährliche Abrechnung) | Monatliche KI-Interaktionen | Hauptmerkmale | |---|---|---| | Team | 239 $ | Bis zu 1.000 | Training mit Dokumenten, Copilot, Slack-Integration | | Business | 639 $ | Bis zu 3.000 | Training mit früheren Tickets, benutzerdefinierte KI-Aktionen, Simulation | | Benutzerdefiniert | Vertrieb kontaktieren | Unbegrenzt | Erweiterte Sicherheit, Multi-Agenten-Orchestrierung |
Abschließende Gedanken: Sollten Sie die KI von Jira verwenden?
Also, hat Jira eine KI? Ja, absolut. Für Teams, die bereits tief im Atlassian-Ökosystem verankert sind und nach allgemeinen Produktivitätssteigerungen suchen, ist Atlassian Intelligence eine solide und bequeme Option.
Aber für Support- und ITSM-Teams, die eine leistungsstarke, anpassbare und einfach zu verwaltende KI benötigen, die mit all ihrem Wissen arbeitet, ist ein spezialisiertes Tool ein viel klügerer Schachzug. Es gibt Ihnen die Kontrolle, das Vertrauen und die Flexibilität, die eine eingebaute Lösung einfach nicht bieten kann. Eine Plattform wie eesel AI ermöglicht Ihnen das Beste aus beiden Welten: das leistungsstarke Ticketing von Jira und die spezialisierte Intelligenz eines dedizierten KI-Agenten.
Bereit zu sehen, was ein dedizierter KI-Agent für Ihren Jira-Workflow tun könnte? Simulieren Sie eesel AI kostenlos mit Ihren bisherigen Tickets und sehen Sie Ihr Automatisierungspotenzial in wenigen Minuten.
Häufig gestellte Fragen
Ja, Jira integriert KI-Funktionen unter dem Dach von „Atlassian Intelligence“, angeführt von seinem KI-Teamkollegen Rovo. Der allgemeine Umfang besteht darin, Aufgaben zu automatisieren, schnelle Zusammenfassungen bereitzustellen und die Suchfunktionen in Ihren Atlassian-Produkten zu verbessern, um die Effizienz der Arbeitsabläufe zu steigern.
Absolut. Die KI von Jira kann Klartext in JQL übersetzen und hilft Benutzern so, komplexe Abfragen einfach zu erstellen. Sie unterstützt auch bei der Aufschlüsselung großer Epics in überschaubarere Teilaufgaben und bietet KI-gestützte Zusammenfassungen langer Kommentar-Threads.
Ja, Jira Service Management enthält KI-Funktionen, die auf den Support zugeschnitten sind. Dazu gehören virtuelle Agenten zur Abwehr häufiger Fragen, eine intelligentere Ticket-Sortierung basierend auf Kontext und Stimmung, Agentenunterstützung beim Verfassen von Antworten und AIOps-Funktionen für das Incident Management.
Eine primäre Einschränkung ist das „Atlassian-First“-Design, was bedeutet, dass Atlassian Intelligence am besten funktioniert, wenn Ihre wichtigsten Informationen in anderen Atlassian-Produkten wie Confluence gespeichert sind. Es hat Schwierigkeiten, Daten aus einer breiten Palette externer Plattformen wie Google Docs oder Slack abzurufen und zu synthetisieren, was seine Gesamteffektivität einschränkt.
Obwohl Jira eine Standardautomatisierung bietet, kann seine KI-Logik im Vergleich zu spezialisierten Tools etwas starr sein. Es bietet nützliche Funktionen, aber im Allgemeinen fehlt die feingranulare Kontrolle, die für hochspezifische, bedingte Automatisierung erforderlich ist, was eine tiefgreifende Anpassung ohne erheblichen technischen Aufwand erschwert.
Eine wesentliche Herausforderung bei der integrierten KI von Jira ist das Fehlen einer robusten Testumgebung vor der Bereitstellung. Es gibt keine einfache Möglichkeit, die Leistung der KI auf Ihren realen Tickets zu simulieren oder vorherzusagen, was es schwierig machen kann, Vertrauen aufzubauen und das System vor der Live-Schaltung vollständig zu optimieren.
Ja, spezialisierte KI-Plattformen wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie sich in Jira Service Management und viele andere Tools integrieren lassen. Diese Alternativen bieten eine breitere Anbindung an Wissensdatenbanken, eine größere Kontrolle über KI-Workflows und entscheidende Simulationsmöglichkeiten vor dem Start, um Genauigkeit und Vertrauen zu gewährleisten.
