Ein praktischer Leitfaden zur Nutzung von KI in Jira

Wenn Sie ein Jira-Admin oder Projektmanager sind, ist Ihr Tag wahrscheinlich ein Jonglierakt. Zwischen dem Aufteilen riesiger Projekte, dem Verfassen der perfekten Abfrage und der Bearbeitung eines endlosen Stroms von Support-Tickets kann die „Arbeit rund um die Arbeit“ leicht die Zeit verschlingen, die Sie lieber für die eigentliche Strategie aufwenden würden.

Atlassian hat damit begonnen, eigene KI-Funktionen direkt in Jira zu integrieren, was ein guter Anfang ist. Für viele Teams kratzen diese jedoch nur an der Oberfläche dessen, was möglich ist. Diese Anleitung zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie KI in Jira so einsetzen, dass es einen echten Unterschied macht. Wir beginnen mit den nativen Tools, die beim Projektmanagement helfen können, und gehen dann darauf ein, wie Sie einen intelligenten, integrierten KI-Agenten einrichten können, der den First-Level-Support übernimmt und Ihnen tatsächlich etwas Zeit zurückgibt.

Wie man KI in Jira nutzt: Was Sie für den Einstieg benötigen

Bevor wir loslegen, stellen Sie einfach sicher, dass Sie diese Dinge bereithalten:

• Ein aktives Atlassian Jira Cloud-Konto.

• Admin- oder Projekt-Admin-Berechtigungen, damit Sie Automatisierungen und Integrationen einrichten können.

• Eine grobe Vorstellung davon, welche sich wiederholenden Aufgaben oder Support-Fragen Sie in den Wahnsinn treiben.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von KI in Jira

Hier ist ein praktischer, vierstufiger Ansatz, um KI in Ihr Jira-Setup zu integrieren, beginnend mit den einfachen integrierten Funktionen und bis hin zu leistungsfähigerer Automatisierung.

Schritt 1: Projektmanagement mit nativer Jira-KI automatisieren

Atlassian hat seine eigene KI namens Rovo (oder Atlassian Intelligence) integriert, um bei einigen der mühsameren Teile des Projektmanagements zu helfen. Diese Tools sind ein großartiger Ausgangspunkt, wenn Sie gerade erst anfangen, sich mit KI zu beschäftigen.

JQL-Abfragen in einfacher Sprache erstellen

Die Jira Query Language (JQL) ist unglaublich nützlich für die Erstellung benutzerdefinierter Filter, aber seien wir ehrlich, die Lernkurve ist steil. Anstatt zu versuchen, die Syntax auswendig zu lernen, können Sie jetzt einfach in einfacher Sprache eingeben, was Sie möchten, wie z. B. „ungelöste Vorgänge, die mir zugewiesen sind und diese Woche fällig sind“. Die KI übersetzt das in eine perfekte JQL-Abfrage. Das spart eine Menge Zeit und macht die erweiterte Suche für jeden im Team zugänglich, nicht nur für die JQL-Zauberer.

Epics in kleinere Aufgaben unterteilen

Wir waren alle schon einmal dort: Man starrt auf ein riesiges Epic und fühlt sich von dem Gedanken überwältigt, jede einzelne User Story und Unteraufgabe manuell erstellen zu müssen. Mit der KI von Jira können Sie sie bitten, die Beschreibung eines Epics zu scannen und eine logische Aufteilung in untergeordnete Vorgänge vorzuschlagen. Sie können die Vorschläge überprüfen, ein paar Anpassungen vornehmen und sie dann alle mit einem Klick erstellen. Das ist eine massive Zeitersparnis bei der Projektplanung.

Lange Kommentarstränge zusammenfassen

Ein Ticket zu öffnen und von Kommentaren im Umfang eines Romans begrüßt zu werden, ist ein klassischer Produktivitätskiller. Anstatt ewig zu scrollen, um die eine wichtige Entscheidung zu finden, die vor drei Wochen getroffen wurde, können Sie die KI-Zusammenfassungsfunktion nutzen. Sie liest die gesamte Konversation und zieht die wichtigsten Entscheidungen und Aktionspunkte heraus, sodass Sie in Sekundenschnelle den Überblick bekommen.

Automatisierungsregeln mit einer einfachen Anweisung erstellen

Der integrierte Automatisierungs-Builder von Jira ist nützlich, aber das Zusammenstellen komplexer Regeln kann sich wie eine lästige Pflicht anfühlen. Die KI hilft, dies zu vereinfachen. Sie können ihr eine Anweisung geben wie: „Wenn ein Fehler mit hoher Priorität gemeldet wird, weise ihn dem Leiter des Entwicklungsteams zu“, und die KI erstellt die Automatisierungsregel für Sie.

Diese nativen Funktionen sind großartig, um Aufgaben zu bereinigen, die innerhalb von Jira stattfinden. Der Hauptnachteil ist, dass ihr Wissen im Atlassian-Ökosystem gefangen ist, was ein Problem darstellt, wenn die eigentliche Arbeit und das Wissen Ihres Teams überall sonst verstreut sind.

Schritt 2: Wissensdatenbank für den Self-Service ausbauen

Eine der häufigsten Anwendungen von KI besteht darin, sich wiederholende Fragen abzuwehren, indem man die Leute auf die richtige Dokumentation verweist. Jira und Confluence sind dafür ausgelegt, aber das ist wirklich nur der Anfang.

KI zum Entwerfen und Verfeinern von Hilfeartikeln nutzen

Wenn Sie endlich ein kniffliges Support-Ticket gelöst haben, ist diese Lösung pures Gold. Anstatt sie in den Archiven untergehen zu lassen, können Agenten die KI direkt in einem Jira-Ticket oder auf einer Confluence-Seite verwenden, um einen neuen Hilfeartikel zu entwerfen. Funktionen wie „Schreibstil verbessern“ oder „Tonfall ändern“ helfen Ihnen, eine einmalige Lösung schnell in einen professionellen, konsistenten Artikel für Ihre Wissensdatenbank zu verwandeln.

Wissensdatenbank mit Jira Service Management verbinden

Sobald Sie einen soliden Satz von Artikeln in Confluence haben, können Sie diesen Bereich mit Ihrem Jira Service Management-Projekt verknüpfen. Dies ermöglicht es dem virtuellen Agenten von Jira, den Benutzern relevante Artikel vorzuschlagen, während sie im Hilfeportal tippen, und hoffentlich ihre Frage zu beantworten, bevor sie überhaupt ein Ticket einreichen.

Aber es gibt hier eine ziemlich große Einschränkung: Das funktioniert nur, wenn Ihr gesamtes Wissen sauber in Confluence abgelegt ist. Was passiert, wenn die Antwort in einem Google Doc, einer Notion-Seite, einem zufälligen Slack-Thread oder in den Details von einem Dutzend vergangener Tickets vergraben ist? Hier stößt die integrierte KI an ihre Grenzen und Sie benötigen etwas Leistungsfähigeres.

Schritt 3: Einen echten KI-Agenten für den First-Level-Support einrichten

Sobald Sie den größtmöglichen Nutzen aus den nativen Funktionen gezogen haben, ist der nächste logische Schritt, einen KI-Agenten einzusetzen, der alle Ihre Wissensquellen verbinden und tatsächlich Maßnahmen ergreifen kann.

Warum native virtuelle Agenten oft nicht ausreichen

Die einfachen virtuellen Agenten sind gut darin, Schlüsselwörter mit einer einzigen, gut organisierten Wissensdatenbank abzugleichen. Aber sie können oft keine echten Probleme lösen, weil sie in ihrer eigenen Welt gefangen sind. Sie können in der Regel nicht auf Informationen außerhalb von Confluence zugreifen, aus dem Kontext von Tausenden von vergangenen Tickets lernen oder Dinge tun wie ein Ticket zu taggen, Bestelldetails nachzuschlagen oder ein Problem an die richtige Person zu eskalieren.

Wie man einen leistungsstarken KI-Agenten mit Jira Service Management verbindet

An dieser Stelle benötigen Sie eine KI, die aus der Atlassian-Blase ausbrechen kann. Genau dafür sind Tools wie eesel AI gemacht. Es ist darauf ausgelegt, sich in die Tools zu integrieren, die Sie bereits verwenden, sodass Sie sich nicht mit einer komplizierten Migration befassen oder Ihren bestehenden Helpdesk ersetzen müssen.

Die Inbetriebnahme ist überraschend einfach:

1. Anmelden und Jira verbinden: Sie können in wenigen Minuten mit einer Ein-Klick-Integration loslegen, nicht mit monatelanger Entwicklungsarbeit.

2. Wissensquellen vereinheitlichen: Das ist der wichtigste Teil. Sie können nicht nur Confluence verbinden, sondern auch Google Docs, Notion, SharePoint und, ganz entscheidend, alle Ihre historischen Support-Tickets. Dies gibt Ihrer KI ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens.

3. Persönlichkeit und Aktionen Ihrer KI anpassen: Mit einem einfachen Editor können Sie den Tonfall Ihrer KI definieren und ihr die Möglichkeit geben, mehr zu tun, als nur Antworten zu finden. Sie können Ihren KI-Agenten so konfigurieren, dass er Tickets triagiert, indem er die richtigen Tags hinzufügt oder sogar API-Aufrufe an andere Systeme durchführt, um den Abonnementstatus eines Kunden zu überprüfen.

Ein Flussdiagramm, das den einfachen Prozess zur Implementierung eines KI-Agenten zeigt, ein wesentlicher Bestandteil für die effektive Nutzung von KI in Jira.

Schritt 4: KI mit Zuversicht testen und einführen

Eine KI direkt mit Ihren Kunden sprechen zu lassen, kann sich etwas beängstigend anfühlen. Der Schlüssel ist, sie zu testen, Anpassungen vorzunehmen und sie kontrolliert einzuführen.

Simulation nutzen, um die Leistung zu überprüfen

Eine der größten Ängste bei KI ist die Ungewissheit, wie sie sich in der Praxis verhalten wird. Deshalb enthält ein Tool wie eesel AI einen Simulationsmodus. Sie können Ihren neu konfigurierten KI-Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung testen, die nichts beeinflusst.

Dies zeigt Ihnen genau, wie er auf echte Kundenfragen reagiert hätte, gibt Ihnen eine genaue Vorhersage seiner Lösungsrate und zeigt Lücken in Ihrer Wissensdatenbank auf. Sie können sein Verhalten und seine Anweisungen ohne Risiko anpassen, bevor er jemals mit einem echten Kunden interagiert.

Dieser Screenshot zeigt den Simulationsmodus in eesel AI, einen entscheidenden Schritt für die Nutzung von KI in Jira zur Automatisierung des Kundensupports.

Schrittweise einführen und alles im Blick behalten

Sie müssen nicht einfach einen Schalter umlegen und alles auf einmal automatisieren. Fangen Sie klein an. Sie könnten Ihren KI-Agenten so konfigurieren, dass er nur einige spezifische, häufig vorkommende Ticket-Typen bearbeitet (wie „Passwort zurücksetzen“ oder „Wie aktualisiere ich meine Rechnungsinformationen“) und alles andere automatisch an Ihr menschliches Team weiterleitet. Wenn Sie sich wohler fühlen und die Ergebnisse sehen, können Sie ihn nach und nach mehr übernehmen lassen.

Tipps, um das Beste aus der KI in Jira herauszuholen

• Beginnen Sie mit den größten Zeitfressern. Bevor Sie etwas erstellen, sprechen Sie mit Ihrem Team. Finden Sie die 3-5 häufigsten, zermürbendsten Fragen oder Aufgaben heraus, mit denen sie jeden Tag zu tun haben. Wenn Sie diese zuerst automatisieren, erzielen Sie sofort den größten Gewinn.

• Konzentrieren Sie sich auf den Support, nicht nur auf die Konfiguration. Wie viele erfahrene Jira-Admins Ihnen sagen werden, ist die heutige KI viel besser darin, konversationelle Support-Aufgaben zu bewältigen, als komplexe, mehrstufige Jira-Workflows aus einer Textanweisung zu konfigurieren. Nutzen Sie KI dort, wo sie ihre Stärken hat.

• Verbessern Sie Ihre Wissensdatenbank kontinuierlich. Ihre KI ist nur so schlau wie die Informationen, die Sie ihr geben. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Ihren Tools, wie die Berichte über Wissenslücken in eesel AI, um zu sehen, wonach Ihre Benutzer tatsächlich fragen, und halten Sie Ihre Dokumentation auf dem neuesten Stand.

Ein Bild des Reporting-Dashboards von eesel AI, das Teams hilft zu verstehen, wie sie KI in Jira nutzen können, um Wissenslücken zu identifizieren und zu schließen.

Über die einfache Automatisierung hinausgehen

Wie Sie sehen, ist die Nutzung von KI in Jira eine Reise. Sie können heute klein anfangen mit den nativen Funktionen, um Ihr Projektmanagement zu optimieren. Aber um Ihr Team wirklich zu entlasten und sofortigen, hilfreichen Support zu bieten, benötigen Sie eine KI, die aus all Ihrem verstreuten Wissen lernen und nahtlos mit Ihrem Helpdesk zusammenarbeiten kann.

Sind Sie bereit zu sehen, wie ein vollständig integrierter KI-Agent mit Ihrem Jira Service Management zusammenarbeiten könnte? Starten Sie kostenlos mit eesel AI.