Wie Jira Service Desk KI das Ticket-Management verbessern kann

Wenn Sie Jira Service Management verwenden, wissen Sie, dass es ein fantastisches Werkzeug ist, um den Überblick über alle Arten von Anfragen zu behalten – von IT-Hilfe bis hin zu HR-Fragen. Es ist äußerst leistungsfähig und viele Teams verlassen sich darauf. Doch wenn Ihr Unternehmen wächst und immer mehr Tickets (Anfragen) eingehen, kann es sich schnell etwas überwältigend anfühlen. Die Anfragen werden kniffliger, Ihre Support-Mitarbeiter bleiben bei immer gleichen Aufgaben hängen und manchmal dauert es länger, den Menschen zu antworten.

Hier kann die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Ihr Jira Service Management-Setup wirklich helfen. Das ist nicht nur ein modisches Schlagwort, sondern ein praktischer Weg, um diese Wachstumsschmerzen zu bewältigen. In diesem Leitfaden besprechen wir, wie KI für Ihren Jira Service Desk die Art und Weise, wie Sie Tickets verwalten, grundlegend verändern kann. Wir decken alles ab – von dem, was KI tatsächlich leisten kann, bis hin zur Entscheidung, welche Lösung für Sie die richtige ist und wie alles eingerichtet wird. Sie werden sehen, wie KI die Routineaufgaben übernimmt, Ihren Mitarbeitern unter die Arme greift und Ihnen letztendlich hilft, schnelleren und reibungsloseren Support zu bieten.

Obwohl Jira Service Management bereits einige KI-Funktionen integriert hat, bietet der Blick auf spezialisierte KI-Tools oft noch mehr Flexibilität und Leistung, besonders wenn Sie eine Lösung benötigen, die genau auf Ihr Team zugeschnitten ist.

Was Sie benötigen, um KI zu Jira Service Management hinzuzufügen

KI zu Ihrem Jira Service Management-Setup hinzuzufügen, ist nicht ganz so einfach wie das Umlegen eines Lichtschalters. Es erfordert ein wenig Vorarbeit.

Hier ist eine allgemeine Vorstellung davon, was Sie vorbereitet haben sollten, bevor Sie loslegen:

• Ihr Jira Service Management ist einsatzbereit. Dies ist Ihr Ausgangspunkt.

• Sie haben eine gute Vorstellung von den spezifischen Problemen, die die KI lösen soll. Vielleicht möchten Sie einfache Tier-1-Tickets reduzieren oder Anfragen schneller weiterleiten.

• Die KI benötigt Zugriff auf das Wissen Ihres Teams. Das bedeutet Dinge wie Artikel aus Ihrer Wissensdatenbank (knowledge base), vergangene Support-Tickets oder interne Leitfäden, die Sie verwenden.

• Ein ungefähres Budget. Egal, ob Sie für die KI-Extras von Atlassian bezahlen oder andere Tools prüfen möchten – zu wissen, was Sie ausgeben können, hilft.

• Ein klares Bild davon, wie Ihr Team derzeit Tickets in Jira Service Management bearbeitet. Den aktuellen Prozess zu verstehen hilft Ihnen zu sehen, wo KI am besten hineinpasst.

Schritt 1: Das Potenzial von KI in Jira Service Management verstehen

Also, was kann KI innerhalb Ihrer Jira Service Management-Workflows eigentlich tun? Es geht um viel mehr als nur einfache Chatbots. Es geht darum, Ihren gesamten Ticket-Bearbeitungsprozess intelligenter und schneller zu machen. Diese Möglichkeiten zu begreifen, ist der erste Schritt, um zu sehen, wie KI wirklich unterstützen kann.

KI in Jira Service Management ist wichtig, weil sie Teams hilft, über manuelle, zeitintensive Aufgaben hinauszuwachsen. Sie kann eingehende Anfragen auf eine Weise analysieren, die ein Mensch nicht leisten kann – sie erkennt sofort wichtige Informationen und weiß, was als Nächstes zu tun ist.

Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen KI einen echten Unterschied machen kann:

• Tickets sortieren und an den richtigen Ort senden: KI kann sofort erkennen, worum es in der Anfrage geht, in welcher Sprache sie verfasst ist und sogar den Tonfall bestimmen. Tools wie Atlassian Intelligence nutzen dies, um Tickets schneller an die richtigen Teams weiterzuleiten, ohne manuelle Sortierung.

• Automatisierte Antworten und Hilfe zur Selbsthilfe: KI kann Artikel aus der Wissensdatenbank heranziehen oder schnelle Antworten auf häufige Fragen geben. Der virtuelle Agent von Atlassian übernimmt grundlegende Anfragen wie Passwort-Resets, was das Volumen einfacher Tickets reduziert.

• Unterstützung für Mitarbeiter: Funktionen wie Ticket-Zusammenfassungen (issue summaries) und Antwortentwürfe sparen den Mitarbeitern Zeit und sorgen für konsistente Antworten, besonders an Tagen mit hohem Aufkommen.

• Wissen leichter auffindbar machen: KI verbindet Jira mit Tools wie Confluence, um relevante Informationen einzublenden, sobald Tickets eingehen. Dies hilft sowohl Kunden als auch Mitarbeitern, Antworten schneller zu finden.

Die großen Vorteile liegen auf der Hand: Abläufe sind reibungsloser, die Mitarbeiter sind weniger überlastet, Tickets werden schneller gelöst und die Kunden sind am Ende zufriedener. Es geht darum, Ihren Support-Betrieb flexibler und reaktionsschneller zu gestalten.

Schritt 2: Spezifische KI-Anwendungsfälle für Ihre JSM-Workflows identifizieren

Da Sie nun eine Vorstellung davon haben, was KI tun könnte, ist der nächste Schritt herauszufinden, was sie für Sie tun sollte. Wo hakt es in Ihrem aktuellen Jira Service Management-Setup? Wo verbringen Ihre Mitarbeiter zu viel Zeit mit immer gleichen Aufgaben? Das Festlegen spezifischer Beispiele hilft Ihnen, das beste KI-Tool auszuwählen und zu prüfen, ob es tatsächlich hilft.

Denken Sie an die Anfragen, die Ihr Team am häufigsten bearbeitet. Helfen Sie ständig Leuten beim Zurücksetzen von Passwörtern oder beim Zugriff auf Software? Das sind perfekte Aufgaben für eine KI. Atlassians Virtual Service Agent wurde beispielsweise genau dafür eingesetzt, diese Art von häufigen, wiederholbaren Tier-1-Fragen zu automatisieren, um menschliche Mitarbeiter für komplexere Aufgaben freizustellen.

Weitere gängige Wege, wie Teams KI in Jira Service Management nutzen, sind:

• Automatisches Hinzufügen von Tags zu Tickets und deren Zuweisung basierend auf dem Inhalt.

• Vorschlagen hilfreicher Artikel aus der Wissensdatenbank oder vergangener Tickets für Mitarbeiter oder Kunden basierend auf den Ticket-Details.

• Erstellen von Zusammenfassungen langer Ticket-Konversationen, damit Mitarbeiter schnell auf den neuesten Stand kommen.

• Automatisches Abrufen von Daten, wie z. B. die Prüfung eines Bestellstatus, durch die Verbindung mit anderen Systemen.

Das Finden dieser exakten Szenarien ist extrem wichtig. Es hilft Ihnen zu verstehen, was ein KI-Tool leisten muss. So ist es viel einfacher, verschiedene Lösungen zu vergleichen und zu sehen, ob sie Ihre tatsächlichen Probleme lösen können.

Schritt 3: KI-Lösungen für Jira Service Management bewerten

Alles klar, Sie wissen, was KI kann und wo Sie sie in Jira Service Management einsetzen wollen. Jetzt ist es an der Zeit, die verfügbaren Tools zu prüfen. Generell haben Sie zwei Hauptwege: die Nutzung der bereits in Jira Service Management integrierten KI-Funktionen oder das Hinzufügen einer separaten KI-Lösung.

Option 1: Atlassians native KI-Tools

Atlassian Intelligence und der Virtual Agent sind direkt in das Jira-Ökosystem integriert. Sie sind praktisch, wenn Sie bereits Confluence nutzen oder bei Standard-Workflows bleiben möchten. Diese Tools können:

• Absicht, Sprache und Stimmung vorhersagen

• Artikel vorschlagen oder automatisch auf häufige Fragen antworten

• Mitarbeiter mit Zusammenfassungen und Antwortentwürfen unterstützen

Überlegungen zu nativen Tools

Atlassian Intelligence ist hochgradig für diejenigen optimiert, die ein einheitliches Erlebnis wünschen. Einige fortgeschrittene Funktionen sind Teil höherwertiger Abonnements, die für skalierende Teams entwickelt wurden. Während diese Tools primär für das Atlassian-Ökosystem gebaut sind, bieten sie eine sehr zuverlässige und vertrauenswürdige Basis für Kern-Support-Workflows.

Option 2: Drittanbieter-Tools wie eesel AI

Lassen Sie uns über eesel AI als starke Option sprechen. eesel AI ist dafür konzipiert, sich mit Ihrem aktuellen Jira Service Management-Setup zu verbinden. Es fügt zusätzliche Leistung hinzu, ohne dass Sie die Plattform komplett wechseln müssen.

Hier ist ein kurzer Blick darauf, wie eesel AI abschneidet, besonders im Hinblick auf einige gängige Schwachstellen nativer oder anderer Tools:

• Flexiblere Trainingsquellen: Im Gegensatz zu Tools, die oft auf nur ein oder zwei Informationsquellen beschränkt sind, kann eesel AI von allen Arten von Wissen lernen. Dazu gehören vergangene Tickets, verschiedene Dokumententypen und Verbindungen zu über 100 anderen Tools. Es ist nicht nur auf Ihre Jira Service Management- oder Confluence-Wissensdatenbank beschränkt.

• Höhere Anpassbarkeit: Sie erhalten eine sehr detaillierte Kontrolle darüber, wie Ihre KI klingt und agiert. So können Sie die Ausdrucksweise perfekt an die Stimme Ihres Unternehmens anpassen und spezifische Workflow-Bedürfnisse erfüllen.

• Solides Testing: eesel AI ermöglicht es Ihnen, Dinge sehr gut zu testen und zu simulieren. Sie können genau sehen, wie Ihre KI vergangene Tickets bearbeitet hätte, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Das ist ein großer Pluspunkt gegenüber Lösungen, die vor dem Live-Gang kaum Testmöglichkeiten bieten.

• KI, die tatsächlich etwas tun kann: eesel AI kann mehr als nur Fragen beantworten. Sie kann tatsächlich Aufgaben ausführen, wie das Abrufen von Daten über benutzerdefinierte Verbindungen (APIs). Das macht sie innerhalb Ihrer Workflows wirklich hilfreich und aktiv.

• Klare Preisgestaltung: eesel AI nutzt ein einfaches Preismodell pro Interaktion. Dies kann viel einfacher vorherzusagen und zu verwalten sein, wenn Sie wachsen, verglichen mit Zahlungen pro Mitarbeiter oder unterschiedlichen Gebühren pro Lösung, die man manchmal bei nativen Add-ons sieht.

Hier ist eine kleine Tabelle, die die Unterschiede verdeutlicht:

Funktion	Native Atlassian KI (Atlassian Intelligence, Virtual Agent)	eesel AI für Jira Service Management
Trainingsquellen	Primär JSM/Confluence KB	Vergangene Tickets, KB, Dokumente, 100+ Integrationen
Anpassung	Optimiert für Standard-Workflows	Tiefe Anpassung von Tonalität, Verhalten, Aktionen
Testen	Einfache Validierung vor dem Start	Robuste Simulation mit vergangenen Tickets, selektiver Rollout
Aktionsfähigkeit	Artikelvorschläge und Kern-Automatisierung	Vorschläge, Routing, Tagging, benutzerdefinierte API-Aktionen (z.B. Datenabruf)
Preismodell	Abgestufte Pläne für verschiedene Größen	Transparente Bezahlung pro Interaktion
Integration	Eingebaut	Nahtlose Integration mit JSM via API/App

Die Wahl der richtigen Lösung hängt wirklich davon ab, was Sie am meisten benötigen. Aber die Prüfung von Optionen wie eesel AI kann Ihnen die Flexibilität und Leistung geben, die Sie benötigen, um Ihre Ticket-Bearbeitung in Jira Service Management wirklich reibungslos zu gestalten.

Schritt 4: Ihre gewählte KI-Lösung in Jira Service Management integrieren

Sobald Sie sich für die KI-Lösung entschieden haben, die am besten zu passen scheint, ist der nächste praktische Schritt die Anbindung an Jira Service Management. Wie Sie dies tun, unterscheidet sich ein wenig, je nachdem, ob Sie in Jira integrierte Funktionen nutzen oder ein separates Tool hinzufügen.

Wenn Sie sich für die native Atlassian KI entscheiden, aktivieren und konfigurieren Sie die Funktionen in der Regel direkt in Ihren Jira Service Management-Administratoreinstellungen. Es ist normalerweise ein recht einfacher Prozess innerhalb der Plattform, die Sie bereits kennen.

Wenn Sie ein Drittanbieter-KI-Tool wie eesel AI hinzufügen, sind die Schritte im Allgemeinen auf Schnelligkeit und Einfachheit ausgelegt:

• Sie verbinden die KI-Plattform mit Ihrem Jira Service Management-Konto. Dies geschieht oft über eine API-Verbindung oder durch Hinzufügen einer App aus dem Marketplace.

• Sie richten die erforderlichen Berechtigungen ein, damit das KI-Tool auf die benötigten Informationen zugreifen kann (z. B. Tickets lesen oder Wissensdatenbank-Artikel) und die von Ihnen gewünschten Aktionen ausführen kann (z. B. Kommentare hinzufügen oder Status ändern).

eesel AI bietet einen reibungslosen Integrationsprozess mit Jira Service Management. Es ist speziell darauf ausgerichtet, Sie schnell startklar zu machen, oft innerhalb von nur 1–2 Wochen. Das bedeutet, dass Sie weniger Zeit mit komplizierten technischen Setups verbringen und mehr Zeit damit, die Vorteile der KI zu nutzen, die Aufgaben für Sie übernimmt.

Schritt 5: Ihren KI-Agenten oder Assistenten trainieren und anpassen

Die Verbindung des Tools ist erst der Anfang. Um Ihre Jira Service Desk KI wirklich nützlich zu machen, müssen Sie sie mit Ihren spezifischen Informationen trainieren und ihr Verhalten verfeinern. Hier wird es richtig spannend: Eine Standard-KI wird in einen super hilfreichen Assistenten verwandelt, der genau für Ihr Team und Ihre Kunden gemacht ist.

Das Training ist extrem wichtig, da Ihr KI-Agent nur so klug ist wie die Informationen, die Sie ihm geben. Er benötigt Zugriff auf die richtigen Inhalte wie Ihre Wissensdatenbank, vergangene Tickets und Arbeitsanweisungen (SOPs), damit er genaue und hilfreiche Antworten geben kann. eesel AI glänzt hier, weil es von allen möglichen Orten lernen kann, einschließlich Ihrer vergangenen Jira Service Management-Tickets.

Der Prozess umfasst:

• Das Abrufen der relevanten Tickets.

• Die Nutzung von KI, um diese in organisiertes Wissen umzuwandeln.

• Die Verwendung dieses Wissens zum Trainieren Ihres Bots.

• Die Möglichkeit für Sie, das Wissen zu prüfen und zu bearbeiten, bevor es live geht.

Zudem müssen Sie sich dank automatischer Synchronisierung keine Sorgen machen, dass Ihre KI veraltete Informationen verwendet.

Aber Training ist nicht alles; die individuelle Anpassung ist der Schlüssel, damit die KI zu Ihrer Marke und Ihrer Arbeitsweise passt. Das bedeutet mehr als nur die Wahl einer „freundlichen“ oder „professionellen“ Tonalität. Es geht darum, der KI genau zu sagen, wie sie verschiedene Arten von Anfragen bearbeiten soll, wann sie Dinge an einen Menschen übergeben sollte und welche spezifischen Aktionen sie ausführen soll.

eesel AI verfügt über einen speziellen Tab zum Anpassen von Prompts (Anweisungen) und Aktionen. Dies gibt Ihnen detaillierte Kontrolle über das Verhalten Ihres Bots. Sie können der KI zum Beispiel befehlen, Tickets, die bestimmte Inhalte enthalten (wie Spam), automatisch zu schließen oder Regeln für die Weiterleitung dringender Anfragen an einen menschlichen Mitarbeiter festzulegen.

Schließlich sind Tests 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.

• Selektiver Rollout: Rollen Sie die KI langsam für nur wenige Mitarbeiter aus, um zu beobachten, wie sie sich in einer kontrollierten Umgebung schlägt, bevor alle sie nutzen.

Diese Art von Vorab-Tests hilft, Probleme zu vermeiden, da viele native Tools so konzipiert sind, dass sie nach dem Live-Gang zuverlässig funktionieren.

Schritt 6: Auswirkungen messen und KI-Leistung verfeinern

Die Einführung von KI in Jira Service Management ist nichts, was man einmal einrichtet und dann vergisst. Um sicherzustellen, dass Sie das Beste daraus machen und Ihren Support ständig verbessern, müssen Sie die Leistung überwachen und die KI im Laufe der Zeit feinjustieren.

Ein Auge auf die richtigen Kennzahlen zu haben, wird Ihnen genau zeigen, wie die KI die Arbeit Ihres Teams verändert. Einige wichtige Dinge, die Sie verfolgen sollten, sind:

• Wie viele Tickets löst die KI eigenständig? Dies wird als Ticket-Ablenkungsrate (ticket deflection rate) bezeichnet. Atlassians Virtual Service Agent hat gezeigt, dass er eine beachtliche Anzahl an Tickets bewältigen kann, und eesel AI verfolgt dies ebenfalls.

• Wie schnell werden Tickets im Durchschnitt gelöst? Hilft Ihnen die KI dabei, die Bearbeitung zu beschleunigen?

• Sind Ihre Mitarbeiter produktiver? Verbringen Ihre menschlichen Mitarbeiter weniger Zeit mit einfachen Aufgaben und mehr Zeit mit Anfragen, die ihre Expertise erfordern?

• Sind die Kunden zufriedener? Schätzen die Kunden die schnelleren Antworten und die Möglichkeit zur Selbsthilfe? Nutzer des Atlassian Virtual Service Agent berichten von einer hohen Zufriedenheit.

• Wo gibt es Wissenslücken? Wo hat Ihre KI Schwierigkeiten, Antworten zu finden? Dies zeigt Ihnen, wo Ihre Wissensdatenbank überarbeitet werden muss. eesel AI liefert Ihnen speziell hierfür Erkenntnisse.

Was Sie aus diesen Zahlen lernen, ist äußerst wertvoll. Wenn die KI nicht so viele Tickets löst wie erhofft, müssen Sie ihr vielleicht mehr Informationen zum Lernen geben oder ihre Antworten auf häufige Fragen anpassen. Wenn Mitarbeiter immer noch zu viel Zeit mit dem Sortieren von Tickets verbringen, müssen Sie vielleicht die Regeln für die automatische Weiterleitung anpassen.

eesel AI bietet integrierte Tools für Berichte und Einblicke. Dazu gehört die Analyse 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 Erkenntnisse über Wissenslücken aus Ihrem KI-Tool. Sie können Ihnen helfen, fehlende Artikel oder veraltete Informationen in Ihrer Wissensdatenbank zu finden. Die Verbesserung Ihrer Wissensdatenbank hilft Ihrer KI direkt dabei, einen besseren Job zu machen.

Bereit, Ihr Jira Service Management mit intelligenterer KI zu verbessern?

Obwohl Jira Service Management eigene KI-Funktionen besitzt, bietet eesel AI einen flexiblen, leistungsstarken und kosteneffizienten Weg, um fortschrittliche KI in Ihre bestehenden JSM-Workflows zu bringen. Die Lösung lernt aus verschiedensten Quellen, einschließlich Ihrer vergangenen Tickets, ermöglicht eine tiefgehende Anpassung des Bot-Verhaltens und bietet solide Testmöglichkeiten vor dem Start. Mit einer klaren Preisgestaltung pro Interaktion und hilfreichen Einblicken hilft eesel AI Ihnen, Ihren Support effizient zu skalieren, ohne unerwartete Kosten zu verursachen.

Erleben Sie, wie eesel AI die Ticket-Verwaltung in Jira Service Management verändern kann. Sie können hier eine kostenlose Testphase starten (keine Kreditkarte erforderlich!) oder eine Demo buchen, um zu sehen, wie eesel AI für Ihre spezifischen Anforderungen funktionieren kann.