Sie haben wahrscheinlich schon die Geschichten gehört, die im Umlauf sind. Ein Softwareentwickler postet auf Reddit darüber, wie er beobachtet hat, wie ein KI-Agent ein Jira-Ticket aufgreift, die gesamte Codebasis versteht und in wenigen Minuten einen perfekten Pull-Request einreicht. Es fühlt sich ein wenig nach Science-Fiction an, aber es passiert wirklich.
All dieser Wirbel führt zu einer recht einfachen Frage, die sich viele Teams stellen: Hat Jira einen KI-Agenten?
Die kurze Antwort lautet: Ja, und es bietet eine leistungsstarke Reihe von Funktionen für Teams, die bereits Atlassian-Produkte verwenden.
Jira verfügt über eine eigene native KI, die so konzipiert ist, dass sie direkt im Atlassian-Ökosystem funktioniert. Aber ist es das einzige Tool, das Ihr Team benötigt? Dieser Leitfaden führt Sie durch die Möglichkeiten der integrierten KI von Jira, zeigt auf, was sie kostet und worauf sie sich konzentriert. Wir werden uns auch ansehen, wie leistungsstarke KI-Agenten von Drittanbietern Jira ergänzen können, indem sie sich mit dem gesamten verstreuten Wissen Ihres Unternehmens verbinden, um eine Automatisierung zu liefern, die wirklich intelligent ist.
Was ist ein Jira-KI-Agent?
Bevor wir tief eintauchen, sollten wir uns darauf einigen, was ein „KI-Agent“ (AI agent) für Jira eigentlich ist. Wir sprechen hier nicht nur von einem einfachen Chatbot, der ein paar vorprogrammierte Fragen beantworten kann. Ein echter KI-Agent ist eher wie ein digitaler Teamkollege, der Ihnen aktiv hilft, Arbeit zu erledigen.
Stellen Sie sich ihn als einen proaktiven Helfer vor, der Aufgaben übernehmen kann wie:
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Automatisches Sortieren von Tickets: Er kann ein neues Ticket sofort analysieren, feststellen, worum es geht, die richtige Priorität festlegen und es an die richtige Person in Ihrem Team weiterleiten – alles ohne menschliches Zutun.
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Die Kurzfassung liefern: Er kann romangefüllte Ticket-Threads oder komplexe Projektpläne durchlesen und eine kurze Zusammenfassung ausgeben, sodass Sie in Sekundenschnelle genau wissen, was los ist.
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Routineaufgaben erledigen: Das bedeutet das Erstellen von Unteraufgaben (sub-tasks), das Aktualisieren von Feldern in einem Ticket, das Finden und Verknüpfen von verwandten Problemen und ganz allgemein das Verhindern, dass Ihre Projekte im Chaos versinken.
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Die richtigen Antworten finden: Er kann die Wissensdatenbanken (knowledge bases) Ihres Unternehmens durchforsten, um definitive Antworten zu finden und diese zu nutzen, um Probleme sofort zu lösen.
Die Grundidee ist es, die manuelle, repetitive „Arbeit rund um die Arbeit“ loszuwerden, die so viel Zeit Ihres Teams verschlingt. Wenn ein KI-Agent die administrative Kleinarbeit übernimmt, können sich Ihre Mitarbeiter auf die großen, wichtigen Projekte konzentrieren, die wirklich zählen.
Erkundung von Atlassians nativem Tool: Rovo
Zurück zur Hauptfrage: Ja, Jira hat seine eigene KI, und sie heißt Rovo. Atlassian hat sie entwickelt, damit sie direkt innerhalb ihres Ökosystems funktioniert und Teams hilft, innerhalb ihrer vertrauten Tool-Suite effizienter zu sein.
Hauptmerkmale von Rovo
Rovo ist darauf ausgelegt, in verschiedenen Kernbereichen der Atlassian-Plattform unterstützend einzugreifen.
Für das Projektmanagement kann Rovo Ihnen helfen, Dinge schneller in Gang zu bringen. Sie können ihm eine grobe Idee geben, und er hilft dabei, diese in kleinere Aufgaben oder User Stories aufzuteilen. Es ist auch praktisch, um sich schnell in ein Projekt einzuarbeiten, indem lange Kommentar-Threads zusammengefasst werden, was Ihnen das Lesen jedes einzelnen Updates erspart.
Wenn es um das IT Service Management (ITSM) geht, tritt Rovo als virtueller Agent für Ihr Support-Team an vorderster Front auf. Er verbindet sich mit Ihrer Wissensdatenbank (hauptsächlich Confluence), um häufige Fragen zu beantworten. Er kann auch einfache, wiederkehrende Anfragen wie Passwort-Resets oder Berechtigungen für neue Software automatisieren. Das Hauptziel ist es, Tier-1-Tickets effektiv zu bearbeiten, damit sich Ihr IT-Team auf komplexere Probleme konzentrieren kann.
Rovo bietet zudem Funktionen für AIOps, die Ihr Betriebsteam unterstützen können, indem verwandte Alarme gruppiert werden, um Benachrichtigungsrauschen zu reduzieren und während eines Vorfalls schnellen Zugriff auf relevante Informationen zu ermöglichen.
Preise für Rovo
Die robusten Funktionen von Rovo sind in den kostenpflichtigen Stufen von Jira verfügbar und gewährleisten so eine hochwertige Unterstützung für professionelle Teams. Sie erhalten jeden Monat eine bestimmte Anzahl von KI-Aufgaben (oder „KI-Credits“), je nachdem, welche Stufe Sie nutzen.
Hier ist ein Blick auf die Preisstruktur:
| Plan | Preis (pro Benutzer/Monat, jährlich) | Enthaltene Rovo KI-Kernfunktionen |
|---|---|---|
| Standard | 7,53 $ | Rovo Search, Chat und Agenten mit 25 KI-Credits pro Benutzer/Monat. |
| Premium | 13,53 $ | Alles in Standard, plus 70 KI-Credits pro Benutzer/Monat. |
| Enterprise | Kontakt Vertrieb | Alles in Premium, plus 150 KI-Credits pro Benutzer/Monat. |
Bitte beachten Sie, dass diese Preise auf jährlicher Abrechnung basieren und sich ändern können. Für die neuesten Details empfiehlt es sich immer, die offizielle Atlassian Jira Preisseite zu besuchen.
Wichtige Überlegungen zur nativen KI von Jira
Obwohl Rovo ein ausgereiftes und integriertes Tool ist, gibt es einige Überlegungen, die Ihr Team dazu veranlassen könnten, ergänzende Lösungen in Betracht zu ziehen.
Erstens verfolgt Rovo einen ökosystem-zentrierten Ansatz. Es funktioniert am besten mit Daten, die sich bereits in der Welt von Atlassian befinden, primär in Jira und Confluence. Dieser Fokus stellt sicher, dass es eine nahtlose Erfahrung für diejenigen bietet, die ihr Hauptwissen bei Atlassian speichern. Viele Teams bewahren Informationen jedoch auch in Google Docs, Notion oder Slack auf. In diesen Fällen kann der Einsatz eines ergänzenden Tools parallel zu Rovo helfen, die Lücke zu diesen externen Quellen zu schließen.
Ein weiterer Punkt ist der Vorteil der standardisierten Effizienz. Als natives Tool bietet Rovo eine konsistente Erfahrung über die gesamte Plattform hinweg. Während Sie den Komfort integrierter Funktionen genießen, könnten Teams, die hochspezialisierte Persönlichkeiten oder komplexe benutzerdefinierte Eskalationspfade suchen, in Erwägung ziehen, einen Drittanbieter-Agenten in ihren Stack aufzunehmen, um diese spezifischen Anforderungen zu erfüllen.
Schließlich ist Rovo für eine schnelle Bereitstellung konzipiert. Es ist darauf ausgelegt, einfach in Ihre bestehenden Atlassian-Workflows implementiert zu werden. Für Teams, die vor dem Live-Gang umfangreiche Sandbox-Tests oder Simulationen mit Tausenden von historischen Tickets benötigen, können Drittanbieter-Tools diese zusätzliche Validierungsebene bieten, um volles Vertrauen zu gewährleisten.
Wie KI-Agenten von Drittanbietern das Jira-Ökosystem ergänzen
Diese Überlegungen sind der Grund, warum viele Teams versuchen, ihr Setup mit spezialisierten KI-Agenten von Drittanbietern zu verbessern. Diese Tools sind darauf ausgelegt, flexibel zu sein und sich mit einer größeren Vielfalt an Plattformen zu verbinden, was Ihrer Jira-Umgebung zusätzlichen Wert verleiht.
Vereinheitlichen Sie Ihr gesamtes Wissen neben Atlassian
Moderne Teams haben ihr Wissen oft über mehrere Plattformen verteilt. Damit ein KI-Agent so hilfreich wie möglich sein kann, profitiert er davon, von jedem Ort zu lernen, an dem Ihr Team kommuniziert.
Hier glänzen Tools wie eesel AI als Begleiter für Jira. Es verbindet sich mit über 100 Quellen, sodass es sowohl von Jira und Confluence als auch von Google Docs, Slack und sogar historischen Helpdesk-Tickets aus Zendesk lernt. Dies ermöglicht es Ihnen, Jira als Ihre primäre Drehscheibe beizubehalten, während Sie Ihrem KI-Agenten einen umfassenden Blick auf das gesamte Wissen Ihres Unternehmens geben.
Gehen Sie in wenigen Minuten live mit einem Self-Service-Setup
Der Einstieg in Enterprise-KI sollte so einfach wie möglich sein. Ein flexibler KI-Agent sollte leicht einzurichten und in Ihre bestehenden Tools zu integrieren sein.
Mit eesel AI können Sie sich anmelden und Ihre Tools in nur wenigen Minuten selbst verbinden. Dank der Ein-Klick-Integrationen kann Ihr KI-Agent fast sofort von Ihren Wissensquellen lernen und in Harmonie mit Ihrem Jira-Setup arbeiten, ohne dass eine komplexe Entwicklung erforderlich ist.
Testen Sie mit Vertrauen dank leistungsstarker Simulation
Der beste Weg, Vertrauen in eine KI aufzubauen, besteht darin, sie in einer sicheren Umgebung zu testen. Hochwertige KI-Begleiter bieten Simulationsmodi an, um die Leistung zu verfeinern.
eesel AI verfügt über einen Simulationsmodus, mit dem Sie den Agenten gegen Tausende Ihrer vergangenen Support-Gespräche oder Projekt-Tickets in einer sicheren Sandbox testen können, bevor er jemals mit Live-Tickets interagiert.
Dies ermöglicht es Ihnen:
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Genau zu sehen, wie die KI basierend auf realen Beispielen aus Ihrer eigenen Historie antwortet.
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Datengestützte Vorhersagen über potenzielle Zeitersparnisse und Automatisierungsraten zu erhalten.
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Das Verhalten der KI und die Wissensquellen ohne Risiko für Ihren laufenden Betrieb fein abzustimmen.
Top-Anwendungsfälle für KI-Agenten in Jira
Was können Sie mit einem leistungsstarken KI-Agenten erreichen, der vollständig in Jira integriert ist? Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, wie intelligente Automatisierung einen Unterschied machen kann.
Automatisierung von IT-Support und Ticket-Triage
Wenn eine neue IT-Anfrage in Ihrem Jira Service Management Portal eintrifft, kann ein KI-Agent sofortige Hilfe leisten. Er liest das Ticket, versteht die Anfrage und kategorisiert sie automatisch, legt die Priorität fest und weist sie dem entsprechenden Team zu. Bei häufigen Fragen kann der Agent Antworten aus Confluence oder Google Docs ziehen und das Ticket sofort lösen, sodass sich Ihr IT-Team auf Projekte mit großer Wirkung konzentrieren kann.
Unterstützung bei Softwareentwicklung und Projektmanagement
In der Softwareentwicklung kann ein KI-Agent einen neuen Fehlerbericht analysieren, in vergangenen Jira-Tickets nach ähnlichen Problemen suchen und diese verknüpfen, um doppelte Arbeit zu vermeiden. Projektmanagern kann der Agent helfen, ein „Epic“ in kleinere User-Story-Entwürfe aufzuteilen und Akzeptanzkriterien vorzuschlagen. Mit einem Tool wie eesel AI können Sie sogar benutzerdefinierte Aktionen einrichten, wie z. B. das Benachrichtigen spezifischer Slack-Kanäle bei kritischen Fehlern, um sicherzustellen, dass Ihr Team perfekt abgestimmt bleibt.
Das finale Fazit
Kommen wir also zurück zur Frage: Hat Jira einen KI-Agenten?
Ja, Jira Rovo ist eine leistungsstarke, integrierte Lösung, die Teams innerhalb der Atlassian-Suite eine hervorragende Erfahrung bietet. Es ist eine ausgereifte Plattform, die das Projektmanagement und die Support-Automatisierung für Tausende von Unternehmen wesentlich reibungsloser gestaltet.
Für Teams, die das Wissen ihrer KI auf noch mehr Plattformen ausweiten möchten, kann ein Drittanbieter-Tool als perfekte Ergänzung dienen. Durch die Kombination der branchenführenden Plattform von Jira mit spezialisierten KI-Erweiterungen können Sie ein Niveau an intelligenter Automatisierung freischalten, das perfekt auf die spezifischen Bedürfnisse Ihres Teams zugeschnitten ist.
Bereit zu sehen, wie ein vernetzter KI-Agent Ihre Jira-Workflows verbessern kann? Richten Sie Ihren ersten KI-Agenten mit eesel AI in wenigen Minuten ein.
Häufig gestellte Fragen
Wenn wir von einem KI-Agenten (AI agent) für Jira sprechen, meinen wir einen digitalen Teamkollegen, der zu proaktiven Aufgaben fähig ist. Dazu gehören das automatische Sortieren von Tickets, das Zusammenfassen langer Threads, die Erledigung von Routineaufgaben wie das Erstellen von Unteraufgaben und das Finden von Antworten in Wissensdatenbanken zur Lösung von Problemen.
Rovo, die native KI von Atlassian, unterstützt das Projektmanagement, indem sie Ideen aufschlüsselt und Projekt-Updates zusammenfasst. Für ITSM agiert sie als virtueller Agent, beantwortet häufige Fragen und automatisiert einfache Anfragen. Zudem unterstützt sie AIOps durch die Gruppierung von Alarmen und die Bereitstellung schneller Incident-Informationen.
Rovo ist so konzipiert, dass es hochspezialisiert auf das Atlassian-Ökosystem ist und eine tiefe, nahtlose Erfahrung innerhalb von Produkten wie Jira und Confluence bietet. Es konzentriert seine Leistung auf interne Daten, um maximale Zuverlässigkeit in seiner nativen Umgebung zu gewährleisten. Teams mit großen Mengen an externen Daten können Rovo auch mit Drittanbieter-Tools ergänzen, um noch mehr Quellen zu vereinheitlichen.
Rovo ist in den kostenpflichtigen Plänen Jira Standard, Premium und Enterprise verfügbar, was hochwertige Funktionen für professionelle Teams sicherstellt. Jede Stufe bietet eine bestimmte Anzahl an monatlichen „KI-Credits“, die mit höherstufigen Abonnements steigen. Die Preise gelten pro Benutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung und sind auf der offiziellen Preisseite von Atlassian Jira zu finden.
Drittanbieter-Tools wie eesel AI arbeiten parallel zu Jira, um Wissen aus über 100 Quellen außerhalb des Atlassian-Ökosystems zu vereinheitlichen, darunter Slack, Google Docs und Zendesk. Dieses umfassende Lernen ermöglicht eine spezialisierte, kontextreiche Automatisierung, die die nativen Stärken von Jira ergänzt. Sie bieten oft auch Simulationsfunktionen für sicheres Testen vor der Implementierung.
Viele Drittanbieter-KI-Agenten bieten einen Simulationsmodus an, in dem Sie die KI gegen Tausende Ihrer historischen Tickets oder Support-Gespräche in einer sicheren Sandbox-Umgebung testen können. So können Sie die exakten Antworten beobachten, Zeitersparnisse vorhersagen und das Verhalten verfeinern, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen, um eine sichere Bereitstellung zu gewährleisten.
Absolut. Ein KI-Agent kann den IT-Support automatisieren, indem er gängige Tickets wie Passwort-Resets sofort triagiert und löst, was Ihr IT-Team entlastet. In der Softwareentwicklung kann er Fehlerberichte analysieren, verwandte Probleme verknüpfen oder sogar große Epics in kleinere User Stories aufteilen, was sowohl Entwickler als auch Projektmanager unterstützt.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri ist Marketing-Generalistin bei eesel AI, wo sie dabei hilft, leistungsstarke KI-Tools in Geschichten zu verwandeln, die Resonanz finden. Sie wird von Neugier, Klarheit und der menschlichen Seite der Technologie angetrieben.
