Wie Sie KI für eine intelligentere Jira-Suche und Abfragen nutzen

Haben Sie jemals das Gefühl gehabt, dass die Suche nach einer ganz bestimmten Aufgabe oder einem Fehler in Jira der Suche nach der Stecknadel im digitalen Heuhaufen gleicht? Sie wissen schon, dieser eine Fehlerbericht (Bug Report) von vor drei Sprints oder die Funktionsanfrage eines Kunden, mit dem Sie letzten Monat gechattet haben. Die Standard-Jira-Suche oder sogar die Beherrschung des komplexen JQL (Jira Query Language) bietet Teams zwar ein hohes Maß an Präzision und Kontrolle über ihre Projektdaten. Sie stellt sicher, dass Jira über die Werkzeuge verfügt, die Ihnen beim Finden helfen, egal wie viele Informationen Sie speichern.

Aber was wäre, wenn das Finden von Informationen in Jira so einfach sein könnte, wie eine Frage zu stellen? Nun, dank KI passiert genau das jetzt. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) für die Jira-Suche verändert die Art und Weise, wie Teams mit ihren Daten interagieren, und macht sie zugänglicher als je zuvor. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie KI Ihnen helfen kann, Informationen in Jira schneller und intelligenter zu finden, und wie Tools wie eesel AI diese Suchfunktionen noch weiter verbessern können.

Was Sie benötigen

Um mit der KI-gestützten Suche in Jira zu beginnen, benötigen Sie in erster Linie Zugriff auf Jira Cloud. Jira bietet diese integrierten KI-Funktionen namens Atlassian Intelligence als Teil der Premium- und Enterprise-Pläne an und stellt damit leistungsstarke Funktionen auf Unternehmensniveau für Teams bereit, die diese benötigen.

Die gute Nachricht ist, dass KI-Tools von Drittanbietern wie eesel AI ebenfalls direkt mit Jira verbunden werden können, um Ihr Sucherlebnis zu ergänzen. Oft können Sie diese erweiterten Suchfunktionen parallel zu Ihrem bestehenden Jira-Setup nutzen. Für die Einrichtung sind möglicherweise Administratorberechtigungen in Jira oder dem gewählten KI-Tool erforderlich.

Verständnis der Jira-eigenen KI-Suche (Atlassian Intelligence)

Atlassian war Vorreiter bei der Integration von KI in seine Produkte, und Jira Cloud ist ein Paradebeispiel für diese Innovation. Sie nennen diese Ebene Atlassian Intelligence, und sie fungiert als leistungsstarker Assistent, der das Navigieren durch Ihre Arbeitselemente erleichtert.

Die Grundidee dahinter ist beeindruckend: Sie nimmt das auf, was Sie in alltäglicher, natürlicher Sprache (Natural Language) tippen, und übersetzt es in Jira Query Language (JQL)-Code. Denken Sie an einen kleinen Helfer, der Ihre Gedanken in die technische Sprache übersetzt, die Jira versteht. Anstatt sich spezifische Felder, Operatoren und Schlüsselwörter merken zu müssen, können Sie einfach in einem normalen Satz tippen, wonach Sie suchen – genau so, als würden Sie einen Teamkollegen fragen.

In der Regel finden Sie diese Funktion direkt in der Hauptsuchleiste oder im "Navigator für alle Arbeiten" in Jira. Achten Sie einfach auf die KI-Option in der Nähe des Suchfelds.

Anstatt zum Beispiel etwas wie project = "Marketing" AND statusCategory != Done AND created >= startOfWeek("-4w") einzugeben, können Sie einfach konversationelle Abfragen wie diese verwenden:

• "Zeige mir alle offenen Aufgaben im Marketing-Projekt, die im letzten Monat erstellt wurden"

• "Welche Arbeitselemente mit hoher Priorität sind mir zugewiesen?"

• "Finde ungelöste Bugs aus dem letzten Sprint"

Diese Fähigkeit zur natürlichen Sprache macht es viel einfacher, die volle Leistung von Jira zu nutzen, insbesondere für Teammitglieder, die sich noch mit JQL vertraut machen.

So nutzen Sie Abfragen in natürlicher Sprache in Jira

Die Suche in natürlicher Sprache fühlt sich intuitiv an, weil wir so kommunizieren. In Jira bedeutet dies, dass Sie die Aufgaben oder Vorgänge (Issues) beschreiben können, die Sie finden möchten, und die Plattform erledigt den Rest.

Möchten Sie die besten Ergebnisse erzielen, wenn Sie natürliche Sprache mit KI verwenden? Hier ist das Geheimnis: Seien Sie präzise. Je mehr Details Sie angeben, desto besser kann die KI Ihre Absicht interpretieren und die genaueste JQL-Übersetzung liefern.

Schauen wir uns einige Beispiele an, die allgemeine mit spezifischen Abfragen vergleichen:

• Allgemeine Abfrage: „Finde Vorgänge zur Website“ (Dies kann eine sehr große Anzahl von Ergebnissen liefern).

• Spezifische Abfrage: „Zeige alle ungelösten Bugs im Zusammenhang mit der Startseite im Projekt 'Website-Redesign'“ (Dies gibt der KI klare Parameter wie Projekt, Status und Komponente).

• Allgemeine Abfrage: „Tickets von letzter Woche“ (Gibt den Typ oder das Projekt nicht an).

• Spezifische Abfrage: „Liste alle Kundensupport-Tickets auf, die letzte Woche erstellt wurden und noch offen sind“ (Gibt Tickettyp, Zeitraum und Status an).

Wenn Sie Ihre Frage in natürlicher Sprache eingeben, verarbeitet Atlassian Intelligence diese und erstellt das passende JQL für Sie. Jira verwendet dann dieses JQL, um die angeforderten Arbeitselemente aufzurufen. Dieser Prozess ist eine erhebliche Zeitersparnis und hilft Ihnen, an die richtigen Daten zu gelangen, ohne Code von Grund auf neu schreiben zu müssen.

Warum die Jira-Suche mit anderen KI-Tools erweitern?

Die integrierte Atlassian Intelligence von Jira ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Suche innerhalb des Jira-Ökosystems. Sie ist speziell darauf ausgerichtet, Jira-Arbeitselemente und Projektfelder zu beherrschen. Viele Teams speichern jedoch auch wichtige Informationen auf anderen Plattformen als Teil ihres umfassenderen Workflows.

So arbeiten die produktivsten Teams heute: Informationen sind oft über mehrere spezialisierte Tools verteilt. Sie könnten haben:

• Projektpläne in Confluence

• Kundenfeedback in Support-Tickets

• Designdateien in Google Drive

• Wichtige Diskussionen in Slack

Atlassian hat ein unglaubliches Ökosystem aufgebaut, das die Zusammenarbeit dieser Tools ermöglicht. Um das vollständigste Bild zu erhalten, entscheiden sich einige Teams für ergänzende KI-Tools, die alle diese Plattformen gleichzeitig durchsuchen können. Dies hilft, die Lücke zwischen verschiedenen Apps zu schließen und sicherzustellen, dass Ihr Team jede Information finden kann, egal wo sie ursprünglich erstellt wurde.

Aus diesem Grund kann das Hinzufügen eines KI-Tools eines Drittanbieters zu Ihrem Workflow eine großartige Möglichkeit sein, Ihr Jira-Erlebnis zu verbessern. Diese Plattformen sind darauf ausgelegt, Jira mit Ihren anderen Arbeitstools zu verbinden und einen einzigen Zugriffspunkt für das gesamte Wissen Ihres Unternehmens zu bieten.

So verbessern Sie die Jira-Suche mit eesel AI

eesel AI ist eine Option, die darauf ausgelegt ist, parallel zu Ihren bestehenden Tools, einschließlich Jira, zu arbeiten, um einen vernetzteren Arbeitsbereich zu schaffen. Seine Stärke liegt darin, ein intelligentes, vereinheitlichtes Sucherlebnis zu bieten, das Jira und die vielen anderen Orte einbezieht, an denen Ihr Team Informationen aufbewahrt.

Stellen Sie sich eesel AI wie eine ergänzende Ebene vor, die die in Ihrem digitalen Arbeitsbereich verstreuten Informationen versteht. Sie können es mit Ihrem Jira-Konto sowie anderen Plattformen verbinden, wie zum Beispiel:

• Confluence

• Google Docs

• Slack

• Microsoft Teams

• Und über 100 weitere

Einmal verbunden, können Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen und Antworten erhalten, die relevante Details aus Jira-Vorgängen, zugehöriger Dokumentation in Confluence oder Diskussionen in Slack heranziehen. Dies harmoniert mit den Jira-eigenen Funktionen, um Ihnen einen umfassenden Überblick über Ihre Projekte zu geben.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie eesel AI Ihr Jira-Setup ergänzen kann:

• Einheitliche Suche (Unified Search): Erhalten Sie sofortige, relevante Antworten, die aus Jira und Ihren anderen verbundenen Arbeitstools stammen und einen breiten Überblick bieten, ohne die Tabs wechseln zu müssen.

• KI-Assistent (Copilot): Nutzen Sie eine Browser-Erweiterung, um Informationen zu Ihrer aktuellen Aufgabe zu finden, wobei Details aus Jira und anderen Quellen abgerufen werden, während Sie arbeiten.

eesel AI verfügt außerdem über einen KI-Assistenten (oder Copilot), der direkt neben Ihnen in Ihrem Browser arbeiten kann. Das bedeutet, dass Sie Informationen zu Ihrer aktuellen Jira-Aufgabe finden können, indem Sie auf alle Ihre verbundenen Quellen zugreifen, ohne die Seite verlassen zu müssen.

Tipps, Fallstricke und Fragen zur KI-Jira-Suche

Um das Beste aus der KI-gestützten Suche in Jira herauszuholen – egal, ob Sie die nativen Funktionen oder ein zusätzliches Tool verwenden – helfen ein paar einfache Hinweise.

Hier sind einige Tipps für die Erstellung besserer Abfragen:

• Seien Sie spezifisch: Fügen Sie Details wie Projektnamen, Daten, Beauftragte oder Status hinzu. Anstatt nur „Finde diesen Bug“, versuchen Sie es mit „Zeige mir ungelöste Bugs im Projekt 'Mobile App', die Sarah zugewiesen sind.“

• Nutzen Sie konversationelle Sprache: Stellen Sie Ihre Frage so, als würden Sie mit einem Kollegen sprechen, aber konzentrieren Sie sich auf die spezifischen Daten, die Sie benötigen. „Was sind die Anforderungen für die neue Login-Funktion?“ ist sehr effektiv.

• Geben Sie Ihre Quelle an (für die einheitliche Suche): Wenn Sie ein Tool wie eesel AI verwenden, um überall zu suchen, erwähnen Sie, wo Sie die Information vermuten. Zum Beispiel: „Finde das Anforderungsdokument in Confluence“ oder „Zeige mir ungelöste Bugs in Jira“.

Hier sind einige Dinge, die Sie beachten sollten:

• Kontext ist entscheidend: KI erbringt die beste Leistung, wenn sie Kontext hat. Die Frage „Zeige mir Vorgänge“ ist sehr allgemein; das Hinzufügen einiger weiterer Details hilft Ihnen, genau das zu finden, was Sie brauchen.

• Konnektivität: Wenn Sie ein Tool verwenden, das über mehrere Apps hinweg sucht, stellen Sie sicher, dass Sie alle relevanten Plattformen verbunden haben, um die genauesten Ergebnisse zu erhalten.

• Berechtigungen: Zuverlässige KI-Suchtools respektieren Ihre bestehenden Jira-Berechtigungen. Wenn ein Benutzer keinen Zugriff auf ein Projekt in Jira hat, stellt die KI sicher, dass dies auch in den Suchergebnissen so bleibt.

Haben Sie Fragen? Gehen wir einige häufige Fragen zur KI-Jira-Suche an:

Frage	Antwort
Sind meine Daten bei der KI-Suche sicher?	Branchenführer wie Atlassian Intelligence und vertrauenswürdige Tools wie eesel AI priorisieren Sicherheit. Vollständige Details zu ihren hohen Standards finden Sie im Atlassian Trust Center.
Wie hilft mir eine bessere Suche, mehr zu erledigen?	Das schnellere Finden von Informationen in Jira reduziert Kontextwechsel, sodass Sie sich auf hochwertige Aufgaben und Kernprojektarbeiten konzentrieren können.
Kann die KI-Suche Dinge in Kommentaren oder Anhängen finden?	Die native KI von Jira ist hervorragend für die Suche in den Kernfeldern von Vorgängen optimiert. Tools wie eesel AI können dies ergänzen, indem sie Dokumente und Kommentare nach zusätzlichem Kontext durchsuchen.

Machen Sie Ihre Jira-Suche noch heute intelligenter

KI verbessert die Art und Weise, wie wir unsere Lieblingstools nutzen, erheblich, und die Jira-Suche ist ein perfektes Beispiel dafür. Ob Sie Atlassian Intelligence nutzen, um JQL zu vereinfachen, oder eine umfassendere Lösung integrieren – die Vorteile liegen auf der Hand: Daten lassen sich leichter finden, Sie erhalten schneller Ergebnisse und können sich auf Ihre Arbeit konzentrieren, anstatt nach ihr zu suchen.

Indem sie auf der soliden Grundlage von Schlüsselwörtern und JQL aufbaut, hilft Ihnen KI, den vollen Wert der in Jira gespeicherten Informationen zu erschließen. Für Teams, die noch einen Schritt weiter gehen wollen, kann die Suche über den gesamten Tool-Stack hinweg ein noch vollständigeres Bild Ihrer Projekte liefern.

Erfahren Sie, wie eesel AI eine Verbindung zu Jira und Ihren anderen Plattformen herstellen kann, um sofort relevante Antworten genau dann zu liefern, wenn Sie sie brauchen. Sind Sie bereit zu sehen, was eine vereinheitlichte KI-Suche für Ihr Team tun kann? Starten Sie eine kostenlose Testphase oder buchen Sie eine Demo, um eesel AI in Aktion zu erleben.