Wenn Sie Jira-Administrator oder Projektmanager sind, ist Ihr Tag wahrscheinlich ein ständiger Drahtseilakt. Zwischen dem Aufschlüsseln riesiger Projekte, dem Schreiben der perfekten Abfrage und der Triagierung 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 leistungsstarke KI-Funktionen direkt in Jira integriert und damit eine solide Grundlage für moderne Teams geschaffen. Dieser Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch die Nutzung von KI in Jira, um diese Möglichkeiten zu maximieren. Wir beginnen mit den nativen Werkzeugen, die sich hervorragend für das Projektmanagement eignen, und schauen uns dann an, wie Sie einen intelligenten, integrierten KI-Agenten einrichten können, um Ihren First-Line-Support zu ergänzen und noch mehr Zeit in Ihrem Alltag zurückzugewinnen.
KI in Jira nutzen: Was Sie für den Einstieg benötigen
Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes bereit haben:
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Ein aktives Atlassian Jira Cloud-Konto.
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Administrator- oder Projektadministrator-Berechtigungen, damit Sie Automatisierungen und Integrationen einrichten können.
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Eine grobe Vorstellung davon, welche repetitiven Aufgaben oder Support-Fragen Sie automatisieren möchten.
Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Nutzung von KI in Jira
Hier ist ein praktischer Ansatz in vier Schritten, um KI in Ihr Jira-Setup zu integrieren – angefangen bei den fähigen integrierten Funktionen bis hin zu fortgeschritteneren Automatisierungsoptionen.
Schritt 1: Projektmanagement mit nativer Jira-KI automatisieren
Atlassian hat seine eigene KI namens Rovo (oder Atlassian Intelligence) integriert, um bei den detaillierteren Teilen des Projektmanagements zu helfen. Diese Tools sind ein fantastischer Ausgangspunkt, wenn Sie die Produktivität steigern möchten.
JQL-Abfragen mit einfachem Englisch erstellen
Die Jira Query Language (JQL) ist ein mächtiges Werkzeug mit großer Tiefe. Anstatt die exakte Syntax für jede Suche auswendig lernen zu müssen, können Sie jetzt einfach in natürlichem Englisch eintippen, was Sie suchen, zum Beispiel: „Ungelöste Vorgänge, die mir zugewiesen sind und diese Woche fällig werden.“ Die KI übersetzt dies in eine perfekte JQL-Abfrage. Das spart enorm viel Zeit und macht die erweiterte Suche für jeden im Team zugänglich, unabhängig von der JQL-Erfahrung.
Epics in kleinere Aufgaben aufteilen
Die Verwaltung eines großen Epics ist mit KI wesentlich einfacher. Mit den KI-Funktionen von Jira können Sie die KI bitten, die Beschreibung eines Epics zu scannen und eine logische Aufteilung in untergeordnete Vorgänge (Child Issues) vorzuschlagen. Sie können die Vorschläge prüfen, ein paar Anpassungen vornehmen und dann alle mit einem Klick erstellen. Dies ist eine massive Zeitersparnis bei Projektplanungssitzungen.
Lange Kommentarverläufe zusammenfassen
Sich bei einem Ticket mit vielen Kommentaren auf den neuesten Stand zu bringen, ist oft eine Herausforderung. Anstatt alles durchzulesen, um ein bestimmtes Update zu finden, können Sie die KI-Zusammenfassungsfunktion nutzen. Sie liest die Konversation und filtert wichtige Entscheidungen und Aktionspunkte heraus, sodass Sie in Sekundenschnelle informiert sind.
Automatisierungsregeln mit einem einfachen Prompt erstellen
Der integrierte Automatisierungs-Builder von Jira ist sehr leistungsfähig, und KI macht seine Nutzung noch einfacher. Sie können einen Befehl 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 hervorragend für die Verwaltung von Aufgaben innerhalb des Atlassian-Ökosystems geeignet. Obwohl sie für interne Workflows hochgradig optimiert sind, können Sie diese Leistung weiter ausbauen, indem Sie Jira mit Wissensquellen verbinden, die außerhalb Ihrer Atlassian-Produkte existieren.
Schritt 2: Die Wissensdatenbank für den Self-Service stärken
Eine der effektivsten Möglichkeiten, KI einzusetzen, besteht darin, Benutzern zu helfen, die richtige Dokumentation schnell zu finden. Jira und Confluence bieten einen starken Ausgangspunkt für dieses Self-Service-Erlebnis.
KI zum Entwerfen und Verfeinern von Hilfeartikeln nutzen
Wenn Sie ein Support-Ticket lösen, ist diese Lösung eine wertvolle Information für die Zukunft. Mitarbeiter können KI direkt innerhalb eines Jira-Tickets oder einer Confluence-Seite nutzen, um einen neuen Hilfeartikel zu entwerfen. Funktionen wie „Schreibstil verbessern“ oder „Tonfall ändern“ helfen Ihnen, eine spezifische Lösung schnell in einen professionellen, konsistenten Artikel für Ihre Wissensdatenbank (Knowledge Base) zu verwandeln.
Verbinden Sie Ihre Wissensdatenbank mit Jira Service Management
Sobald Sie einen soliden Satz an 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 bereits während der Eingabe im Hilfeportal relevante Artikel vorzuschlagen – oft wird die Frage so beantwortet, noch bevor ein Ticket eingereicht wird.
Um auf diesem Fundament aufzubauen, entscheiden sich einige Teams auch dafür, Wissen von anderen Plattformen – wie Google Docs, Notion oder Slack – einzubeziehen, um ihr Confluence-Setup zu ergänzen und ein umfassenderes Support-Erlebnis zu schaffen.
Schritt 3: Einen echten KI-Agenten für den Frontline-Support einrichten
Sobald Sie den Wert der nativen Funktionen maximiert haben, könnten Sie die Hinzufügung eines spezialisierten KI-Agenten in Betracht ziehen, der all Ihre Wissensquellen verbinden und komplexe Aktionen über verschiedene Plattformen hinweg ausführen kann.
Erweiterung der Fähigkeiten nativer virtueller Agenten
Native virtuelle Agenten sind hervorragend für die Verwaltung einer einzelnen, gut organisierten Wissensdatenbank innerhalb von Jira geeignet. Für komplexere Anforderungen suchen Teams oft nach ergänzenden Tools, die die Lücke zwischen den Plattformen schließen können. Diese spezialisierten Agenten können auf Informationen außerhalb von Confluence zugreifen, aus dem Kontext historischer Tickets über verschiedene Systeme hinweg lernen oder spezialisierte Aktionen wie das Tagging von Tickets und das Nachschlagen externer Kundendaten durchführen.
Wie man einen leistungsstarken KI-Agenten mit Jira Service Management verbindet
Um ein möglichst flexibles Support-System aufzubauen, können Sie eine KI verwenden, die Ihre Atlassian-Tools ergänzt. Tools wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie direkt in das Jira-Ökosystem integriert werden können und Ihr bestehendes Setup noch leistungsfähiger machen.
Die Einrichtung ist unkompliziert:
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Anmelden und Jira verbinden: Sie können in wenigen Minuten mit einer einfachen Ein-Klick-Integration starten, die parallel zu Ihrem bestehenden Jira Cloud-Konto arbeitet.
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Wissensquellen zusammenführen: Sie können Confluence, Google Docs, Notion, SharePoint und Ihre historischen Support-Tickets verbinden. Dies gibt Ihrer KI ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens, um Ihre Kunden besser zu bedienen.
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Persona und Aktionen Ihrer KI anpassen: Mit einem einfach zu bedienenden Editor können Sie den Tonfall Ihrer KI definieren und ihr die Befugnis für spezifische Aktionen geben. Sie können Ihren KI-Agenten so konfigurieren, dass er Tickets triagiert, indem er Tags hinzufügt oder API-Aufrufe tätigt, um Details aus anderen Geschäftssystemen abzurufen.
Schritt 4: Testen und Rollout Ihrer KI mit Zuversicht
Wenn Sie KI in Ihren Support-Workflow einführen, sorgt ein kontrollierter Rollout für eine reibungslose Erfahrung sowohl für Ihr Team als auch für Ihre Kunden.
Simulation nutzen, um die Leistung zu sehen
Um genau zu verstehen, wie sich eine KI verhalten wird, können Sie einen Simulationsmodus nutzen. Tools wie eesel AI ermöglichen es Ihnen, Ihren konfigurierten Agenten in einer sicheren Umgebung gegen Tausende von vergangenen Tickets laufen zu lassen.
Dies zeigt Ihnen exakt, wie die KI auf reale Fragen geantwortet hätte, gibt Ihnen eine klare Prognose ihrer Leistung und hilft Ihnen, Bereiche zu identifizieren, in denen Ihre Wissensdatenbank gestärkt werden könnte. Sie können ihr Verhalten mit Zuversicht verfeinern, bevor sie jemals mit einem Kunden interagiert.
Schrittweiser Rollout und Überwachung
Sie können damit beginnen, spezifische Ticket-Typen mit hohem Volumen zu automatisieren – wie Passwort-Resets oder Rechnungsanfragen –, während sich Ihr menschliches Team auf komplexere Fälle konzentriert. Wenn Sie die positiven Ergebnisse sehen, können Sie die Verantwortlichkeiten der KI schrittweise erweitern.
Tipps, um das Beste aus der KI in Jira herauszuholen
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Beginnen Sie mit den größten Zeitfressern. Identifizieren Sie die Top 3-5 der repetitivsten Aufgaben, die Ihr Team bearbeitet. Diese zuerst zu automatisieren, bringt den unmittelbarsten Nutzen für Ihren Workflow.
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Fokus auf Support- und Projekteffizienz. Die KI von Jira ist unglaublich stark darin, dialogbasierten Support zu leisten und das Projektmanagement zu rationalisieren. Nutzen Sie diese Funktionen für die tägliche Arbeit, damit Sie sich auf die übergeordnete Strategie konzentrieren können.
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Verbessern Sie Ihre Wissensdatenbank kontinuierlich. Ihre KI lebt von genauen Informationen. Nutzen Sie Erkenntnisse aus Ihren Tools, wie die Berichte über Wissenslücken in eesel AI, um zu sehen, was Benutzer fragen, und halten Sie Ihre Dokumentation auf dem neuesten Stand.
Über die einfache Automatisierung hinausgehen
Wie Sie sehen können, ist die Nutzung von KI in Jira eine Reise. Sie können heute mit leistungsstarken nativen Funktionen beginnen, um Ihr Projektmanagement zu rationalisieren. Um die Effizienz Ihres Teams weiter zu steigern und sofortigen Support zu bieten, können Sie spezialisierte Agenten integrieren, die aus all Ihren Wissensquellen lernen und nahtlos mit Ihrem Helpdesk zusammenarbeiten.
Bereit zu sehen, wie ein voll integrierter KI-Agent mit Ihrem Jira Service Management zusammenarbeiten könnte? Starten Sie kostenlos mit eesel AI.
Häufig gestellte Fragen
Das Erlernen der Nutzung von KI in Jira kann den Zeitaufwand für repetitive Aufgaben wie das Erstellen von JQL-Abfragen, das Aufteilen von Epics und das Zusammenfassen von Kommentarverläufen erheblich reduzieren. Für Support-Teams ermöglicht es eine schnellere Ticketlösung und einen verbesserten Self-Service, wodurch menschliche Mitarbeiter für komplexere Probleme entlastet werden.
Die nativen KI-Funktionen von Atlassian verbessern in erster Linie interne Projektmanagement-Aufgaben innerhalb von Jira und Confluence, wie das Entwerfen von Inhalten oder das Erstellen von Automatisierungsregeln. Ein dedizierter KI-Agent kann eine Verbindung zu externen Wissensquellen (wie Google Docs oder Slack) herstellen und Aktionen wie die Triagierung von Tickets oder API-Aufrufe durchführen, wodurch die KI-Fähigkeiten über das Atlassian-Ökosystem hinaus erweitert werden.
Eine robuste Wissensdatenbank (Knowledge Base) ist entscheidend, da KI-Agenten auf genaue und umfassende Informationen angewiesen sind, um relevante Antworten zu geben. Indem Sie KI nutzen, um Hilfeartikel zu entwerfen und zu verfeinern, und Ihre Wissensdatenbank mit Jira Service Management verbinden, befähigen Sie die KI, häufige Anfragen abzufangen und sofortige Self-Service-Lösungen bereitzustellen.
Die Integration eines externen KI-Agenten beinhaltet in der Regel die direkte Verbindung mit Ihrem Jira Cloud-Konto und die anschließende Zusammenführung all Ihrer verstreuten Wissensquellen (Confluence, Google Docs, vergangene Tickets usw.). Sie können dann die Persona der KI anpassen und spezifische Aktionen definieren, die sie ausführen kann – oft ohne komplexe Programmierung oder langwierige Entwicklungszyklen.
Nutzen Sie vor der vollständigen Bereitstellung Simulationsmodi, die von Tools wie eesel AI angeboten werden, um Ihren Agenten an Tausenden von vergangenen Tickets in einer risikofreien Umgebung zu testen. Dies ermöglicht es Ihnen, die Leistung zu prognostizieren, Wissenslücken zu identifizieren und das Verhalten zu verfeinern. Rollen Sie die KI schrittweise aus, beginnend mit Ticket-Typen mit hohem Volumen und geringer Komplexität, während Sie die Wirksamkeit kontinuierlich überwachen.
Die native Atlassian Intelligence ist stark für Wissen optimiert, das innerhalb von Confluence oder Jira liegt. Um diese Fähigkeiten auf externe Plattformen wie Google Docs oder Notion auszudehnen oder aus dem Kontext historischer Tickets über verschiedene Systeme hinweg zu lernen, setzen Teams oft komplementäre KI-Agenten ein, die die Lücke zwischen verschiedenen Ökosystemen schließen.
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Article by
Kenneth Pangan
Kenneth Pangan ist seit über zehn Jahren als Autor und Vermarkter tätig. Er teilt seine Zeit zwischen Geschichte, Politik und Kunst auf – mit reichlich Unterbrechungen durch seine Hunde, die Aufmerksamkeit fordern.
