Wie man Confluence mit einem KI-Wissensbot verknüpft: Der Leitfaden für 2025

Das Confluence-Wiki Ihres Teams quillt wahrscheinlich vor lauter nützlichen Informationen über. Es soll das zentrale Gehirn für alles sein, von Projektplänen über HR-Richtlinien bis hin zu komplexer technischer Dokumentation. Aber wenn es Ihnen so geht wie uns, sind die Slack-Kanäle Ihres Teams trotzdem voll von Fragen wie: „Hey, wo finde ich die neuesten Infos zu Projekt X?“ oder „Wen frage ich wegen der neuen Spesenrichtlinie?“

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Confluence ist ein fantastisches Repository, aber sein wahrer Wert geht verloren, wenn Ihr Team nicht findet, was es braucht, genau dann, wenn es gebraucht wird. Die integrierte Suche kann sich etwas umständlich anfühlen, und wichtige Informationen gehen oft unter Schichten von Seiten und Bereichen verloren. Das führt dazu, dass immer wieder dieselben Fragen gestellt werden und Mitarbeiter von ihrer eigentlichen Arbeit abgehalten werden, um für ihre Kollegen zu menschlichen Suchmaschinen zu werden.

Was ist die Lösung? Verbinden Sie Ihren Confluence-Workspace mit einem konversationellen KI-Wissensbot. Stellen Sie sich vor, Ihr Team könnte einfach eine Frage in natürlicher Sprache stellen und eine sofortige, genaue Antwort erhalten, die direkt aus Ihren Dokumenten stammt. Dieser Leitfaden führt Sie durch die verschiedenen Möglichkeiten, dies zu realisieren – von der Verwendung von Atlassians eigenen Tools über komplexe Eigenentwicklungen bis hin zu einfachen, fertigen Plattformen, die Sie in kürzerer Zeit einrichten können, als Sie für einen Kaffee brauchen.

Was ist ein KI-Wissensbot für Confluence?

Im Kern ist Confluence darauf ausgelegt, die „einzige Quelle der Wahrheit“ Ihres Unternehmens zu sein. Hier soll all das kollektive Wissen leben und wachsen. Ein KI-Wissensbot ist ein Tool (stellen Sie es sich wie ein privates ChatGPT vor), das sicher nur mit den Confluence-Daten Ihres Unternehmens trainiert wird.

Das ist viel mehr als nur eine schickere Suchleiste. Es verwandelt Ihre statische Dokumentenbibliothek in eine dynamische, interaktive Ressource. Anstatt dass ein Mitarbeiter nach einer bestimmten Seite suchen, sie überfliegen und hoffen muss, den richtigen Absatz zu finden, kann er einfach eine Frage stellen.

Zum Beispiel:

• Ein neuer Mitarbeiter: „Wie lautet unsere Regelung zum Elternurlaub?“

• Ein Entwickler: „Wie richte ich meine lokale Entwicklungsumgebung für die mobile App ein?“

• Ein Vertriebsmitarbeiter: „Was sind die wichtigsten Gesprächspunkte für den Produktlaunch im 3. Quartal?“

In jedem Fall erhalten sie sofort eine direkte, zusammengefasste Antwort. Das ist eine enorme Hilfe in gängigen Situationen wie dem internen IT- und HR-Support, der Einarbeitung neuer Mitarbeiter ohne sie zu überfordern und dem schnellen Zugriff von Entwicklern auf technische Spezifikationen, ohne ihre Konzentration zu unterbrechen.

Drei Wege, Confluence mit einem KI-Wissensbot zu verknüpfen

Es gibt nicht nur einen Weg, einen KI-Bot mit Ihrer Confluence-Instanz zu verbinden. Die richtige Methode für Sie hängt stark von den technischen Fähigkeiten Ihres Teams, Ihrem Budget und den Anforderungen an den Bot ab. Lassen Sie uns die drei Hauptansätze aufschlüsseln, damit Sie herausfinden können, was für Ihr Unternehmen am sinnvollsten ist.

Der native Ansatz: Die integrierte KI von Atlassian nutzen

Atlassian hat seine eigenen KI-Funktionen, bekannt als Atlassian Intelligence (oder Rovo), direkt in Confluence integriert. Ihr Hauptzweck ist es, Ihnen beim Erstellen von Inhaltsentwürfen zu helfen, lange Seiten oder Kommentarstränge zusammenzufassen und eine intelligentere Suche über alle Atlassian-Produkte hinweg zu ermöglichen.

Es ist ein ziemlich nützlicher Assistent, wenn Ihr Team den ganzen Tag in der Confluence-Oberfläche arbeitet. Allerdings gibt es einige wesentliche Nachteile, die Sie kennen sollten.

Wesentliche Einschränkungen:

• Es ist ein Assistent, kein Agent. Atlassians KI wurde entwickelt, um Personen zu helfen, die bereits in Confluence angemeldet sind und dort arbeiten. Sie funktioniert nicht als eigenständiger Bot an Orten wie Slack oder Microsoft Teams, wo, seien wir ehrlich, die meisten schnellen Fragen tatsächlich gestellt werden. Das bedeutet, Ihr Team muss immer noch seine Arbeit unterbrechen, Confluence öffnen und dann die KI-Tools verwenden. Das Problem des Kontextwechsels wird dadurch nicht gelöst.

• Es kann teuer werden. Diese fortschrittlichen KI-Funktionen sind nur in den Confluence Cloud Premium- und Enterprise-Plänen verfügbar. Wenn Sie einen kostenlosen oder Standard-Plan nutzen, können Sie nicht darauf zugreifen, was sie für viele kleine und mittlere Unternehmen unerreichbar macht.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Preisstufen und ab wann Atlassians KI verfügbar wird.

Funktion	Kostenlos	Standard	Premium	Enterprise
Benutzerlimit	10 Benutzer	150.000 Benutzer	150.000 Benutzer	150.000 Benutzer
Atlassian Intelligence (Rovo)	Nein	Limitiert	Ja	Ja
Kosten (pro Benutzer/Monat, jährlich)	0 $	~5,16 $	~9,73 $	Vertrieb kontaktieren

Hinweis: Die Preisangaben basieren auf Informationen von Atlassians offizieller Preisseite und können sich ändern.

Der technische Ansatz: Eine maßgeschneiderte Verbindung erstellen

Wenn Ihr Unternehmen über dedizierte Entwicklungsressourcen verfügt, könnten Sie einen benutzerdefinierten Bot von Grund auf mit der Confluence-API und modernen KI-Frameworks erstellen. Dieser Weg gibt Ihnen die volle Kontrolle über das Endprodukt, aber unterschätzen Sie den damit verbundenen Aufwand nicht. Es ist ein ernsthaftes Projekt.

Hier ist ein Überblick über den Prozess:

1. Authentifizierung: Zuerst müssen Sie einen API-Token von Ihrem Atlassian-Konto generieren. Dieser Token fungiert als Schlüssel, mit dem Ihre benutzerdefinierte App sicher auf Ihre Confluence-Daten zugreifen kann.

2. Datenextraktion: Als Nächstes müssen Ihre Entwickler Skripte mit der Confluence REST API schreiben, um alle Inhalte von den Seiten und Bereichen abzurufen, aus denen der Bot lernen soll. Das ist nicht immer einfach, da Sie Formatierungen, Tabellen und Anhänge sauber verarbeiten müssen.

3. Vektorisierung: Eine KI kann keinen Rohtext lesen. Sie müssen den extrahierten Inhalt mit einem Framework wie LangChain verarbeiten und ihn dann in einer speziellen Art von Datenbank, einer Vektordatenbank (wie PGVector), speichern. Dieser Schritt wandelt Ihre Wörter und Sätze im Wesentlichen in Zahlen um, die eine KI kontextbezogen durchsuchen und verstehen kann.

4. Integration: Sobald Ihr Wissen vektorisiert ist, müssen Sie es mit einem großen Sprachmodell (LLM) wie OpenAIs GPT-4 verbinden. Dies ist das „Gehirn“, das die Frage eines Benutzers entgegennimmt, die relevanten Informationen in Ihrer Vektordatenbank findet und eine menschenähnliche Antwort generiert.

5. Bereitstellung: Schließlich müssen Sie eine Benutzeroberfläche für den Bot erstellen, hosten und pflegen. Dies könnte eine einfache Web-App sein oder, um wirklich nützlich zu sein, eine Integration in ein Chat-Tool wie Slack.

Wesentliche Einschränkungen:

• Es ist ein enormer Aufwand. Dies ist kein Wochenendprojekt. Es ist eine vollwertige Entwicklungsinitiative, die viel Zeit, tiefes Fachwissen in KI und maschinellem Lernen und, was entscheidend ist, laufende Wartung erfordert. APIs werden aktualisiert, Modelle ändern sich und Fehler müssen behoben werden.

• Die Kosten summieren sich. Die Ausgaben sind nicht nur Entwicklergehälter. Sie zahlen für jeden API-Aufruf an Ihren LLM-Anbieter, Speicherkosten für die Vektordatenbank und die Cloud-Computing-Ressourcen, um alles zu betreiben. Diese Betriebskosten können schwer vorherzusagen sein und bei steigender Nutzung schnell wachsen.

• Sie sind für die Sicherheit verantwortlich. Bei einer Eigenentwicklung ist Ihr Team zu 100 % dafür verantwortlich, dass die gesamte Datenpipeline sicher und konform mit Vorschriften wie der DSGVO ist. Ein einziger Fehler könnte potenziell sensible Unternehmensinformationen offenlegen.

Der integrierte Ansatz: Eine fertige Plattform nutzen

Die dritte Option ist die Nutzung einer Plattform, die Ihnen die ganze schwere Arbeit abnimmt. Diese Tools sind speziell dafür entwickelt, Ihre Wissensquellen mit dem Arbeitsbereich Ihres Teams zu verbinden und Ihnen die Leistung einer maßgeschneiderten Lösung ohne die Kopfschmerzen zu bieten.

Hier kommt eine Plattform wie eesel AI ins Spiel. Sie ist genau dafür konzipiert und bietet eine hervorragende Balance aus Leistung und Einfachheit.

So funktioniert es:

• In Minuten live gehen, nicht in Monaten. Sie können das Schreiben von Code oder lange Verkaufsdemos vergessen. Mit eesel AI verwenden Sie eine einfache Ein-Klick-Confluence-Integration, um Ihren Workspace zu verbinden. Der gesamte Einrichtungsprozess ist self-service und dauert in der Regel weniger als fünf Minuten.

• Bringen Sie Ihr gesamtes Wissen zusammen. Warum nur bei Confluence aufhören? Die wirkliche „Quelle der Wahrheit“ Ihres Unternehmens ist wahrscheinlich verstreut. Denken Sie an all die Informationen in Google Docs, Notion-Seiten, früheren Helpdesk-Tickets und anderen Apps. eesel AI verbindet sich mit über 100 verschiedenen Plattformen, sodass Sie einen einzigen, einheitlichen KI-Bot erstellen können, der Antworten von überall her ziehen kann.

Ein Screenshot der eesel-KI-Plattform, der zeigt, wie Confluence neben Integrationen für viele andere Apps mit einem KI-Wissensbot verknüpft wird. Dies veranschaulicht die Möglichkeit, eine einheitliche Wissensquelle zu erstellen.

• Platzieren Sie den Bot dort, wo Ihr Team tatsächlich arbeitet. Dies ist wahrscheinlich der größte Vorteil gegenüber der nativen Atlassian-KI. Sie können Ihren Bot direkt in Slack, Microsoft Teams oder sogar in Ihren Helpdesk wie Zendesk oder Jira Service Management einbetten. Er bringt die Antworten dorthin, wo die Fragen bereits gestellt werden, was bedeutet, dass kein Kontextwechsel mehr nötig ist.

Ein Screenshot, der den eesel-KI-Bot zeigt, wie er eine Frage direkt in Slack beantwortet. Er demonstriert, wie man Confluence mit einem KI-Wissensbot verknüpft und ihn dort zugänglich macht, wo Teams arbeiten.

• Sie haben die volle Kontrolle und Sicherheit. Sie erhalten eine feingranulare Kontrolle, um den Bot auf bestimmte Confluence-Bereiche zu beschränken. Zum Beispiel könnten Sie einen „IT-Support“-Bot erstellen, der nur über Ihre IT-Dokumentation Bescheid weiß, und einen separaten „HR“-Bot, der sich nur auf das Mitarbeiterhandbuch bezieht. eesel AI ist außerdem „private by design“, was bedeutet, dass Ihre Daten niemals zum Training allgemeiner KI-Modelle verwendet werden und immer Ihr Eigentum bleiben.

Vergleich der Ansätze: Welcher ist der richtige für Sie?

Um Ihnen zu helfen, den besten Weg nach vorne zu finden, hier eine kurze Zusammenfassung der drei Methoden, unter Berücksichtigung der Faktoren, die für jedes Team am wichtigsten sind.

Ansatz	Einfachheit der Einrichtung	Anpassung & Kontrolle	Wo es funktioniert	Am besten geeignet für
Native Atlassian-KI	Einfach (integriert)	Gering (beschränkt auf Prompts & Zusammenfassungen)	Nur innerhalb von Confluence	Teams, die bereits Premium-/Enterprise-Pläne nutzen und Hilfe bei der Inhaltserstellung in Confluence benötigen.
Technisches DIY	Sehr schwierig	Hoch (vollständig anpassbar, aber komplex)	Überall, wo Sie eine Integration erstellen können	Organisationen mit dedizierten KI/ML-Engineering-Teams und einem erheblichen Budget für kundenspezifische Entwicklung und Wartung.
Integrierte Plattform (eesel AI)	Sehr einfach (Self-Service, No-Code)	Hoch (benutzerdefinierte Prompts, Aktionen, Scoping)	Slack, MS Teams, Help Desks usw.	Die meisten Teams, die einen leistungsstarken, sicheren und einfach zu verwaltenden Bot ohne den Engineering-Aufwand wollen.

Entfesseln Sie Ihr Confluence-Wissen noch heute

Ihre Confluence-Wissensdatenbank ist eines der wertvollsten Güter Ihres Unternehmens, aber sie nützt nicht viel, wenn niemand die darin gefangenen Informationen finden kann. Mitarbeiter zu zwingen, manuell nach Antworten zu suchen oder sich auf eine umständliche Suchleiste zu verlassen, ist ein Rezept für Frustration und Produktivitätsverlust.

Während native Atlassian-Tools eine nette Ergänzung sind, sind sie in ihrer Funktionsweise begrenzt und hinter den teuersten Plänen verschlossen. Eine DIY-Lösung bietet vollständige Kontrolle, kommt aber mit einem hohen Preis in Bezug auf Zeit und Geld. Für die meisten Teams bietet eine integrierte Plattform den perfekten Mittelweg.

eesel AI bietet den schnellsten und flexibelsten Weg, Ihr Confluence-Wissen zu aktivieren. Es hilft Ihnen, Ihre Dokumentation in einen Experten-KI-Assistenten zu verwandeln, der rund um die Uhr verfügbar ist, genau dort, wo Ihr Team bereits arbeitet.

Lassen Sie Ihr wertvolles Wissen nicht im Regal verstauben. Mit eesel AI können Sie Confluence in nur wenigen Minuten mit einem KI-Wissensbot verknüpfen. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und überzeugen Sie sich selbst, wie viel einfacher alles sein kann.