Wenn Sie Jira Service Management verwenden, wissen Sie, dass es ein fantastisches Tool ist, um alle Arten von Anfragen zu verfolgen, von IT-Hilfe bis hin zu HR-Fragen. Es ist äußerst leistungsfähig und viele Teams verlassen sich darauf. Aber wenn Ihr Unternehmen wächst und immer mehr Tickets eingehen, kann es sich etwas überwältigend anfühlen. Anfragen werden komplizierter, Ihre Support-Mitarbeiter bleiben bei den gleichen Aufgaben hängen, und manchmal dauert es länger, bis Sie den Leuten antworten können.
Hier kann die Integration von KI in Ihr Jira Service Management wirklich helfen. Es ist nicht nur ein trendiges Schlagwort; es ist eine praktische Möglichkeit, mit diesen wachsenden Herausforderungen umzugehen. In diesem Leitfaden werden wir darüber sprechen, wie KI für Ihr Jira-Service-Desk das Spiel verändern kann, wie Sie Tickets verwalten. Wir werden alles abdecken, von dem, was KI tatsächlich leisten kann, bis hin zur Auswahl der richtigen Lösung für Sie und deren Einrichtung. Sie werden sehen, wie KI die langweiligen Aufgaben übernehmen, Ihren Agenten helfen und letztendlich schnelleren und reibungsloseren Support bieten kann.
Obwohl Jira Service Management einige eingebaute KI-Funktionen hat, kann es manchmal hilfreich sein, sich spezialisierte KI-Tools anzusehen, die Ihnen noch mehr Flexibilität und Leistung bieten, insbesondere wenn Sie etwas benötigen, das genau zu Ihrem Team passt.
Was Sie benötigen, um KI zu Jira Service Management hinzuzufügen
Das Hinzufügen von KI zu Ihrem Jira Service Management-Setup ist nicht ganz so einfach wie das Umlegen eines Lichtschalters. Es erfordert ein wenig Vorarbeit.
Hier ist eine allgemeine Vorstellung davon, was Sie geklärt haben sollten, bevor Sie loslegen:
- Ihr Jira Service Management ist in Betrieb. Dies ist Ihr Ausgangspunkt.
- Sie haben eine gute Vorstellung von den spezifischen Problemen, die Sie mit KI lösen möchten. Vielleicht möchten Sie die Anzahl der einfachen Tier-1-Tickets reduzieren oder Anfragen schneller weiterleiten.
- Die KI benötigt Zugriff auf das Wissen Ihres Teams. Das bedeutet Dinge wie Ihre Wissensdatenbankartikel, frühere Support-Tickets oder interne Anleitungen, die Sie verwenden.
- Ein grobes Budget im Kopf. Egal, ob Sie darüber nachdenken, für Atlassians KI-Extras zu bezahlen oder andere Tools auszuprobieren, es hilft zu wissen, was Sie ausgeben können.
- Ein klares Bild davon, wie Ihr Team derzeit Tickets im Jira Service Management bearbeitet. Das Verständnis des aktuellen Prozesses hilft Ihnen zu erkennen, wo KI am besten integriert werden kann.
Schritt 1: Verstehen Sie das Potenzial von KI im Jira Service Management
Okay, was kann KI tatsächlich in Ihren Jira Service Management-Workflows leisten? Es geht um viel mehr als nur grundlegende Chatbots. Es geht darum, Ihren gesamten Ticketbearbeitungsprozess intelligenter und schneller zu machen. Ein Verständnis dieser Möglichkeiten ist der erste Schritt, um zu sehen, wie KI wirklich helfen kann.
KI im Jira Service Management ist wichtig, weil sie Teams hilft, über diese manuellen, zeitaufwändigen Aufgaben hinauszukommen. Sie kann eingehende Anfragen auf eine Weise betrachten, die eine Person einfach nicht kann, indem sie sofort wichtige Informationen erkennt und weiß, was als Nächstes zu tun ist.
Hier sind einige wichtige Bereiche, in denen KI einen echten Unterschied machen kann:
- Sortieren und Versenden von Tickets an den richtigen Ort: KI kann sofort erkennen, worum es in der Anfrage geht, in welcher Sprache sie verfasst ist und sogar den Tonfall. Tools wie Atlassian Intelligence nutzen dies, um Tickets schneller an die richtigen Teams weiterzuleiten, ohne manuelles Sortieren.
- Automatisierte Antworten und Kunden dabei helfen, sich selbst zu helfen: KI kann Artikel aus der Wissensdatenbank abrufen oder schnelle Antworten auf häufige Fragen geben. Der virtuelle Agent von Atlassian bearbeitet grundlegende Anfragen wie das Zurücksetzen von Passwörtern und hilft, das Volumen einfacher Tickets zu reduzieren.
- Agenten eine helfende Hand geben: Funktionen wie Problembeschreibungen und Entwurfsantworten sparen Agenten Zeit und helfen, die Antworten konsistent zu halten, insbesondere an Tagen mit hohem Volumen.
- Ihr Wissen leichter auffindbar machen: KI verbindet Jira mit Tools wie Confluence, um relevante Informationen bereitzustellen, sobald Tickets eingehen. Dies hilft sowohl Kunden als auch Agenten, schneller Antworten zu finden.
Die großen Vorteile sind hier ziemlich klar: Alles läuft reibungsloser, die Agenten sind nicht so überlastet, Tickets werden schneller gelöst und die Kunden sind am Ende zufriedener. Es geht darum, Ihre Support-Operationen flexibler und reaktionsschneller zu gestalten.
Schritt 2: Identifizieren Sie spezifische KI-Anwendungsfälle für Ihre JSM-Workflows
Jetzt, da Sie eine Vorstellung davon haben, was KI könnte tun, besteht der nächste Schritt darin herauszufinden, was sie sollte für Sie tun sollte. Wo hakt es in Ihrem aktuellen Jira Service Management-Setup? Wo verbringen Ihre Agenten zu viel Zeit mit denselben Aufgaben? Das Festlegen spezifischer Beispiele wird Ihnen helfen, das beste KI-Tool auszuwählen und zu sehen, ob es tatsächlich hilft.
Denken Sie an die Anfragen, die Ihr Team am häufigsten bearbeitet. Helfen Sie ständig Menschen, Passwörter zurückzusetzen oder Zugang zu Software zu erhalten? Das sind perfekte Aufgaben, die von KI übernommen werden können. Der virtuelle Service-Agent von Atlassian wird beispielsweise verwendet, um diese Art von häufigen, wiederholbaren Tier-1-Fragen zu automatisieren, wodurch menschliche Agenten für komplexere Aufgaben freigesetzt werden.
Andere gängige Möglichkeiten, wie Teams KI im Jira Service Management nutzen, umfassen:
- Automatisches Hinzufügen von Tags zu Tickets und deren Zuweisung basierend auf ihrem Inhalt.
- Vorschlagen hilfreicher Wissensdatenbankartikel oder vergangener Tickets für Agenten oder Kunden basierend auf den Ticketdetails.
- Erstellen von Zusammenfassungen langer Ticketgespräche, damit sich Agenten schnell einarbeiten können.
- Automatisches Abrufen von Daten, wie z.B. das Überprüfen eines Bestellstatus, durch Verbindung mit anderen Systemen.
Diese genauen Szenarien zu finden, ist super wichtig. Es hilft Ihnen, genau zu verstehen, was ein KI-Tool leisten können muss. Das macht es viel einfacher, verschiedene Lösungen zu betrachten und zu sehen, ob sie tatsächlich die Probleme lösen können, die Sie haben.
Schritt 3: Bewerten Sie KI-Lösungen für das Jira Service Management
Gut, Sie wissen, was KI leisten kann und wo Sie sie im Jira Service Management einsetzen möchten. Jetzt ist es an der Zeit, die verfügbaren Tools zu überprüfen. Sie haben im Allgemeinen zwei Hauptwege: die bereits in Jira Service Management integrierten KI-Funktionen zu nutzen oder eine separate KI-Lösung hinzuzufügen.
Option 1: Atlassians native KI-Tools
Atlassian Intelligence und der virtuelle Agent sind direkt in das Jira-Ökosystem integriert. Sie sind praktisch, wenn Sie bereits Confluence verwenden oder sich an standardisierte Workflows halten. Diese Tools können:
- Absicht, Sprache und Stimmung vorhersagen
- Artikel vorschlagen oder automatisch auf häufige Fragen antworten
- Agenten mit Zusammenfassungen und Entwurfantworten unterstützen
Nachteile?
Möglicherweise benötigen Sie einen höherstufigen Plan oder müssen zusätzliche Gebühren zahlen. Die Anpassungsmöglichkeiten sind begrenzt, und Sie sind größtenteils an Atlassian-Tools gebunden. Die Kosten können auch schnell steigen, wenn Sie pro Agent oder pro Lösung abgerechnet werden.
Option 2: Drittanbieter-Tools wie eesel AI
Lassen Sie uns über eesel AI als starke Option sprechen. eesel AI ist darauf ausgelegt, sich mit Ihrem aktuellen Jira Service Management-Setup zu verbinden. Es fügt zusätzliche Leistung hinzu, ohne dass Sie die Plattform vollständig wechseln müssen.
Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie eesel AI im Vergleich abschneidet, insbesondere in Bezug auf einige häufige knifflige Stellen mit nativen oder anderen Tools:
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- Flexiblere Trainingsquellen: Im Gegensatz zu Tools, die oft auf nur ein oder zwei Informationsquellen beschränkt sind, kann eesel AI aus allen möglichen Wissensquellen lernen. Dazu gehören vergangene Tickets, verschiedene Arten von Dokumenten und Verbindungen zu über 100 anderen Tools. Es ist nicht nur auf Ihre Jira Service Management- oder Confluence-Wissensdatenbank beschränkt.
- Mehr Anpassungsmöglichkeiten: Sie erhalten eine wirklich detaillierte Kontrolle darüber, wie Ihr AI klingt und agiert. Dies ermöglicht es Ihnen, die Kommunikation perfekt an die Stimme Ihres Unternehmens anzupassen und Ihre spezifischen Workflow-Anforderungen zu erfüllen.
- Solide Tests: eesel AI ermöglicht es Ihnen, Dinge wirklich gut zu testen und zu simulieren. Sie können genau sehen, wie Ihre AI mit vergangenen Tickets umgehen würde, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Dies ist ein großer Vorteil im Vergleich zu Lösungen, die Ihnen nicht viel Testmöglichkeiten vor dem Livegang bieten.
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- AI, die tatsächlich Dinge tun kann: eesel AI kann mehr als nur Fragen beantworten. Es kann tatsächlich Aufgaben ausführen, wie z.B. das Abrufen von Daten über benutzerdefinierte Verbindungen (APIs). Dies macht es wirklich hilfreich und aktiv innerhalb Ihrer Workflows.
- Klarer Preis: eesel AI verwendet ein einfaches Pay-per-Interaction-Preismodell. Dies kann viel einfacher vorherzusagen und zu verwalten sein, wenn Sie wachsen, im Vergleich zu Zahlungen pro Agent oder verwirrenden Gebühren pro Lösung, die Sie manchmal bei nativen Add-ons sehen.
Hier ist eine kleine Tabelle, die die Unterschiede zeigt:
Fähigkeit | Atlassian Native AI (Atlassian Intelligence, Virtual Agent) | eesel AI für Jira Service Management |
---|---|---|
Trainingsquellen | Hauptsächlich JSM/Confluence KB | Vergangene Tickets, KB, Dokumente, 100+ Integrationen |
Anpassung | Begrenzte voreingestellte Optionen | Tiefgehende Anpassung von Ton, Verhalten, Aktionen |
Tests | Begrenzte Tests vor dem Start | Robuste Simulation auf vergangenen Tickets, selektive Einführung |
Handlungsfähigkeit | Artikelvorschläge, grundlegende Automatisierung | Vorschläge, Routing, Tagging, benutzerdefinierte API-Aktionen (z.B. Datenabruf) |
Preismodell | Oft pro Agent, möglicherweise Lösungsgebühren | Transparente Bezahlung pro Interaktion |
Integration | Eingebaut | Nahtlose Integration mit JSM über API/App |
Die richtige Lösung zu wählen, hängt wirklich davon ab, was Sie am meisten benötigen. Aber Optionen wie eesel AI zu prüfen, kann Ihnen die Flexibilität und Leistung geben, die Sie benötigen, um Ihr Jira Service Management-Ticket-Handling wirklich reibungslos zu gestalten.
Schritt 4: Integrieren Sie Ihre gewählte AI-Lösung mit Jira Service Management
Sobald Sie sich für die AI-Lösung entschieden haben, die am besten zu passen scheint, ist der nächste praktische Schritt, sie mit Jira Service Management zu verbinden. Wie Sie dies tun, hängt ein wenig davon ab, ob Sie Funktionen verwenden, die in Jira integriert sind, oder ein separates Tool hinzufügen.
Wenn Sie sich für die native Atlassian AI entscheiden, aktivieren und richten Sie die Funktionen normalerweise direkt in Ihren Jira Service Management-Admin-Einstellungen ein. Es ist in der Regel ein ziemlich einfacher Prozess innerhalb der Plattform, die Sie bereits kennen.
Wenn Sie ein Drittanbieter-AI-Tool wie eesel AI hinzufügen, sind die Schritte in der Regel so konzipiert, dass sie schnell und einfach sind:
- Sie verbinden die AI-Plattform mit Ihrem Jira Service Management-Konto. Dies geschieht oft über eine Verbindung mit APIs oder durch das Hinzufügen einer App aus dem Marktplatz.
- Sie richten die erforderlichen Berechtigungen ein, damit das AI-Tool auf die benötigten Informationen zugreifen kann (wie das Lesen von Tickets oder Wissensdatenbankartikeln) und die gewünschten Aktionen ausführen kann (wie das Hinzufügen von Kommentaren oder das Ändern von Status).
eesel AI hat einen reibungslosen Integrationsprozess mit Jira Service Management. Es ist speziell darauf ausgelegt, Sie schnell in Gang zu bringen, oft innerhalb von nur 1-2 Wochen. Das bedeutet, dass Sie weniger Zeit mit komplizierten technischen Setups verbringen und mehr Zeit damit, die Vorteile von AI zu sehen, die Aufgaben übernimmt.
Schritt 5: Trainieren und passen Sie Ihren AI-Agenten oder Assistenten an
Das Tool zu verbinden ist nur der Anfang. Um Ihre Jira Service Desk AI wirklich nützlich zu machen, müssen Sie es mit Ihren spezifischen Informationen schulen und sein Verhalten anpassen. Hier wird es wirklich spannend – eine Standard-AI in einen super hilfreichen Assistenten zu verwandeln, der speziell für Ihr Team und Ihre Kunden gemacht ist.
Training ist super wichtig, weil Ihr AI-Agent nur so schlau ist wie die Informationen, die Sie ihm geben. Es benötigt Zugriff auf die richtigen Dinge, wie Ihre Wissensdatenbank, vergangene Tickets und Anleitungen (SOPs), damit es genaue und hilfreiche Antworten geben kann. eesel AI ist hier großartig, weil es aus allen möglichen Quellen lernen kann, einschließlich Ihrer vergangenen Jira Service Management-Tickets.
Der Prozess umfasst:
- Das Abrufen dieser relevanten Tickets.
- Die Verwendung von AI, um sie in organisiertes Wissen zu verwandeln.
- Die Verwendung dieses Wissens, um Ihren Bot zu trainieren.
- Ihnen die Möglichkeit zu geben, das Wissen zu überprüfen und zu bearbeiten, bevor es live geht.
Außerdem müssen Sie sich dank automatischer Synchronisierung keine Sorgen machen, dass Ihre AI veraltete Informationen verwendet.
Aber das Training ist nicht die ganze Geschichte; es ist entscheidend, das AI-System an Ihre Marke und Arbeitsweise anzupassen. Das bedeutet mehr, als nur einen “freundlichen” oder “professionellen” Ton zu wählen. Es geht darum, der KI genau zu sagen, wie sie mit verschiedenen Anfragen umgehen soll, wann sie Dinge an einen Menschen weiterleiten soll und welche spezifischen Aktionen sie ausführen soll.
eesel AI hat einen speziellen Tab zum Anpassen von Eingabeaufforderungen und Aktionen. Dies gibt Ihnen detaillierte Kontrolle darüber, wie sich Ihr Bot verhält. Zum Beispiel können Sie der KI sagen, dass sie automatisch Tickets schließen soll, die bestimmte Dinge enthalten (wie Spam), oder Regeln festlegen, um dringende Anfragen an einen menschlichen Agenten zu senden.
Schließlich sind Testen und Ausprobieren absolut notwendig, bevor Sie Ihre KI auf echte Kunden loslassen. Sie möchten sicher sein, dass sie so funktioniert, wie Sie es erwarten.
eesel AI bietet robuste Testmethoden:
- Simulation: Testen Sie, wie Ihr Bot auf vergangene Tickets reagieren würde, um Probleme zu erkennen und zu beheben.
- Selektive Einführung: Führen Sie es zunächst langsam bei nur wenigen Agenten ein, um zu beobachten, wie es in einer kontrollierten Umgebung funktioniert, bevor es von allen genutzt wird.
Diese Art von Tests im Voraus hilft, Probleme zu vermeiden, insbesondere da viele native Tools Ihnen wenig bis gar keine Testmöglichkeiten bieten, bevor Sie live gehen.
Schritt 6: Auswirkungen messen und KI-Leistung verfeinern
Die Implementierung von KI in Jira Service Management ist nichts, was man einfach einrichtet und dann vergisst. Um sicherzustellen, dass Sie das Beste daraus machen und Ihren Support kontinuierlich verbessern, müssen Sie beobachten, wie es läuft, und es im Laufe der Zeit feinabstimmen.
Das Beobachten der richtigen Kennzahlen zeigt Ihnen genau, wie die KI die Dinge für Ihr Team verändert. Einige wichtige Dinge, die Sie verfolgen sollten, sind:
- Wie viele Tickets löst die KI selbst? Dies wird als Ticket-Deflektionsrate bezeichnet. Der virtuelle Agent von Atlassian hat gezeigt, dass er eine gute Anzahl von Tickets bearbeiten kann, und eesel AI verfolgt dies ebenfalls.
- Wie schnell werden Tickets im Durchschnitt gelöst? Hilft die KI, die Dinge zu beschleunigen?
- Erledigen Ihre Agenten mehr? Verbringen Ihre menschlichen Agenten weniger Zeit mit einfachen Aufgaben und mehr Zeit mit Anfragen, die ihre Expertise erfordern?
- Sind Ihre Kunden zufriedener? Gefallen den Kunden die schnelleren Antworten und die Möglichkeit, sich selbst zu helfen? Nutzer des virtuellen Agenten von Atlassian haben berichtet, dass sie sehr zufrieden sind.
- Wo liegen die Wissenslücken? Wo hat Ihre KI Schwierigkeiten, Antworten zu finden? Dies zeigt Ihnen, wo Ihre Wissensdatenbank noch Arbeit benötigt. eesel AI gibt Ihnen speziell dafür Einblicke.
Was Sie aus diesen Zahlen lernen, ist äußerst wertvoll. Wenn die KI nicht so viele Tickets löst, wie Sie gehofft haben, müssen Sie ihr vielleicht mehr Informationen zum Lernen geben oder ihre Antworten für häufige Fragen anpassen. Wenn Agenten immer noch zu viel Zeit mit der Sortierung von Tickets verbringen, müssen Sie möglicherweise die Regeln für das automatische Versenden von Tickets anpassen.
eesel AI verfügt über integrierte Tools für Berichterstattung und Einblicke. Dazu gehört auch die Betrachtung von Wissenslücken und sogar ein ROI-Rechner. Diese Tools machen es einfach, den Fortschritt zu verfolgen und den Wert zu sehen, den Ihre KI bringt.
Profi-Tipp: Nutzen Sie die Einblicke in Wissenslücken von Ihrem KI-Tool. Sie können Ihnen helfen, Artikel zu finden, die fehlen, oder Informationen in Ihrer Wissensdatenbank, die veraltet sind. Eine bessere Wissensdatenbank hilft Ihrer KI direkt, bessere Arbeit zu leisten.
Bereit, Ihr Jira Service Management mit intelligenterer KI zu verbessern?
Während Jira Service Management über eigene KI-Funktionen verfügt, bietet eesel AI eine flexible, leistungsfähige und kostengünstige Möglichkeit, fortschrittliche KI in Ihre bestehenden JSM-Workflows zu integrieren. Es lernt aus allen möglichen Quellen, einschließlich Ihrer vergangenen Tickets, ermöglicht es Ihnen, das Verhalten des Bots wirklich anzupassen, und bietet solide Tests, bevor Sie starten. Mit klarer, nutzungsbasierter Preisgestaltung und hilfreichen Einblicken hilft Ihnen eesel AI, Ihren Support effizient zu erweitern, ohne unerwartete Kosten.
Sehen Sie, wie eesel AI die Verwaltung von Tickets in Jira Service Management verändern kann. Sie können hier eine kostenlose Testversion starten (keine Kreditkarte erforderlich!) oder eine Demo buchen, um zu sehen, wie eesel AI für Ihre spezifischen Bedürfnisse funktionieren könnte.
Häufig gestellte Fragen
Im Allgemeinen ist KI am besten darin, Fragen zu bearbeiten, die häufig auftreten und klare Antworten in Ihrer Dokumentation haben. Tickets, die kompliziert sind oder viele Nuancen aufweisen, sollten in der Regel an einen menschlichen Agenten weitergeleitet werden.
Das hängt davon ab, welche Lösung Sie wählen. Native Funktionen lassen sich möglicherweise schneller aktivieren. Wenn Sie ein separates Tool hinzufügen, bedeutet das, dass Systeme verbunden und die KI trainiert werden müssen. eesel AI strebt eine schnelle Einrichtung an, oft innerhalb von 1-2 Wochen, aber dies kann je nach Komplexität Ihrer Workflows und Daten variieren.
Gute KI-Unternehmen nehmen Datensicherheit und Datenschutz sehr ernst. Überprüfen Sie immer die Sicherheitspraktiken eines Anbieters, den Sie in Betracht ziehen.