Wenn Ihr Team seine Tage im Jira Service Management verbringt, sind Sie wahrscheinlich mit der Ticketlawine vertraut. Es ist ein großartiges Werkzeug zur Arbeitsverwaltung, aber der ständige Fluss von Anfragen kann wirklich anstrengend sein. Immer wieder tauchen die gleichen Fragen auf, Tickets müssen manuell sortiert werden, und allein die Vorgeschichte eines Problems zu verstehen, kann Zeit kosten. Das ist ein Rezept für Burnout und langsame Reaktionszeiten für Ihre Nutzer.
Die moderne Lösung dafür ist ein Jira AI-Agent. Stellen Sie sich ihn als intelligenten Assistenten vor, der die Frontarbeit übernimmt und Ihre menschlichen Experten für Probleme freimacht, die tatsächlich ihre Gehirnleistung erfordern. Aber einen für Ihr Team zu bekommen, ist keine einfache Entscheidung. Sie haben drei Hauptwege: Verwenden Sie die in Jira integrierte KI, bauen Sie eine selbst von Grund auf oder legen Sie ein spezialisiertes Tool über das, was Sie bereits haben. Dieser Leitfaden führt Sie durch alle drei, damit Sie entscheiden können, was für Sie sinnvoll ist.
Was genau ist ein Jira AI-Agent?
Zunächst einmal, lassen Sie uns klarstellen: Ein Jira AI-Agent ist nicht nur ein weiterer Chatbot. Es ist ein intelligentes System, das sich direkt in Jira einfügt, um den Kontext zu verstehen, vollständige Workflows zu automatisieren und sowohl mit Ihren Nutzern als auch Ihren Agenten zu interagieren.
Hier ist, was ein guter Jira AI-Agent für Sie tun sollte:
- Probleme eigenständig lösen. Er sollte in der Lage sein, häufige Fragen sofort zu beantworten, indem er Ihre Wissensquellen durchsucht. Dies lenkt eine Menge Tickets ab, bevor sie überhaupt eine Person erreichen.
- Tickets intelligent weiterleiten. Er erkennt automatisch, worum es in einem Ticket geht, legt seine Priorität fest und sendet es an das richtige Team oder die richtige Person. Nichts geht im Durcheinander verloren.
- Ihre menschlichen Agenten unterstützen. Für Tickets, die einen Menschen erfordern, agiert die KI als Helfer. Sie kann Antworten entwerfen, lange Kommentarstränge zusammenfassen, damit Agenten schnell aufholen können, und vorschlagen, was als Nächstes zu tun ist.
- Handeln. Ein wirklich nützlicher Agent redet nicht nur; er handelt. Er kann Ticketfelder aktualisieren, die richtigen Labels hinzufügen oder sogar Aktionen in anderen Apps durch API-Aufrufe auslösen.
Das Ziel ist es, die manuelle Arbeit zu reduzieren, Probleme viel schneller zu lösen und den Service-Desk zu einem effizienteren und weniger stressigen Ort zu machen.
Die Kernfunktionen eines Jira AI-Agenten für Support- und Entwicklungsteams.
Option 1: Der native Jira AI-Agent (Atlassian Intelligence)
Atlassian entwickelt seine eigene KI, die als Atlassian Intelligence bekannt ist, direkt in seine Produkte. Auf den ersten Blick scheint dies der einfachste Weg zu sein, da es bereits im Ökosystem integriert ist. Man muss es nur aktivieren (und dafür bezahlen).
Hauptmerkmale des nativen Jira AI-Agenten
Der integrierte Agent bietet Ihnen eine ordentliche Reihe von Funktionen, wenn Sie vollständig auf den Atlassian-Stack setzen:
- Virtueller Service-Agent: Dies ist Atlassians konversationelle KI, die an Orten wie Slack, Microsoft Teams und dem JSM-Portal funktioniert. Sie beantwortet Fragen, indem sie Ihre verbundene Wissensdatenbank durchsucht.
- AI-Antworten: Diese Funktion nutzt generative KI, um schnelle Antworten auf Benutzerfragen zu geben, verlässt sich jedoch fast ausschließlich auf das, was sie in Ihren verknüpften Confluence-Bereichen finden kann.
- Intelligente Triage: Sie kann neue Anfragen automatisch basierend auf dem Inhalt des Tickets sortieren und an die richtige Warteschlange weiterleiten.
- Agentenorientierte Werkzeuge: Sie bietet den Agenten auch einige hilfreiche Werkzeuge, wie z.B. Zusammenfassen von Ticket-Kommentaren oder das Entwerfen einfacher Antworten, um ihnen zu helfen, etwas schneller zu arbeiten.
Ein nativer Jira AI-Agent beantwortet eine Frage von einem Benutzer.
Die Einschränkungen und Kosten des nativen Jira AI-Agenten
Obwohl praktisch, bringt der native Jira AI-Agent einige große Nachteile mit sich, die ihn für viele Teams unattraktiv machen könnten.
Zunächst einmal ist der Preis ein großes Hindernis. Die nützlichsten KI-Funktionen, wie der Virtuelle Agent und intelligente Triage, sind nur in den Premium- und Enterprise-Plänen verfügbar. Wenn Ihr Team den Free- oder Standard-Plan nutzt, können Sie diese nicht verwenden. Ihr gesamtes Team auf einen Premium-Plan hochzustufen, der fast 50 $ pro Agent und Monat kostet, nur für KI, kann Ihr Budget sprengen.
Zusätzlich zu diesem teuren Abonnement berechnet Atlassian Ihnen die Kosten basierend auf der Nutzung. Der Premium-Plan bietet Ihnen nur 1.000 "unterstützte Gespräche" pro Monat. Wenn Sie diese überschreiten, zahlen Sie für jede Interaktion extra. Für ein beschäftigtes Support-Team können diese Kosten schnell unvorhersehbar werden.
Das größte Problem ist jedoch die Trainingsdaten. Der native Agent lernt hauptsächlich aus Ihrer Confluence-Wissensdatenbank. Aber was, wenn Ihre besten Informationen in alten Ticketgesprächen, Google Docs oder anderen internen Wikis liegen? Der native KI-Agent kann darauf nicht zugreifen, was bedeutet, dass seine Antworten unvollständig und weniger hilfreich sein werden. Schließlich, obwohl Sie Gesprächsabläufe anpassen können, haben Sie nicht viel Kontrolle über die Persönlichkeit der KI, ihr Verhalten oder ihre Fähigkeit, komplexere Aufgaben auszuführen.
| Plan | Preis (pro Agent/Monat) | Verfügbare Hauptfunktionen des KI-Agenten |
|---|---|---|
| Free | $0 | Grundlegende Inhaltserstellung |
| Standard | $19.04 | Grundlegende Inhaltserstellung |
| Premium | $47.82 | Vollständige Suite (Virtueller Agent, Triage, Zusammenfassungen) |
| Enterprise | Benutzerdefiniert | Vollständige Suite + Erweiterte Analysen |
Quelle: Atlassian Pricing
Option 2: Einen benutzerdefinierten Jira AI-Agenten von Grund auf neu erstellen
Wenn Sie ein Entwicklerteam haben und die vollständige Kontrolle wünschen, könnten Sie einen benutzerdefinierten KI-Agenten von Grund auf neu erstellen. Betrachten Sie dies als den "Expertenmodus", es ist mächtig, aber es ist ein riesiges Unterfangen.
Was braucht es, um Ihren eigenen Jira AI-Agenten zu erstellen?
Dies ist nicht nur ein Projekt; es ist ein umfassender technischer Aufwand. Wie in technischen Leitfäden zum Erstellen eines benutzerdefinierten AI Jira-Agenten erklärt, benötigen Sie ein Team mit Fähigkeiten in Python, KI-Frameworks wie LangChain und ein tiefes Verständnis der Jira-APIs und großer Sprachmodelle (LLMs) von Anbietern wie OpenAI.
Dies ist keine Aufgabe, die Sie Ihrem IT-Team als Nebenprojekt überlassen können. Es erfordert engagierte Entwickler und Datenwissenschaftler, um das System zu erstellen, zu trainieren und, am wichtigsten, zu warten. Der Vorteil ist die totale Flexibilität. Sie können jede gewünschte Funktion erstellen, jede Datenquelle anschließen und jedes Detail der Logik des Agenten anpassen.
Aber die Nachteile sind enorm. Es ist extrem teuer (Sie zahlen mehrere Entwicklergehälter), es dauert Monate, um eine erste Version zum Laufen zu bringen, und es erfordert ständige Arbeit, um es funktionsfähig zu halten. Für die meisten Unternehmen lohnen sich die Zeit, die Kosten und das Risiko einfach nicht.
Die nicht ganz einfache Einrichtung, die für den nativen Jira AI-Agent erforderlich ist.
Option 3: Die clevere Alternative: Schichtung eines spezialisierten Jira AI-Agenten
Es gibt einen Mittelweg, der Ihnen das Beste aus beiden Welten bietet: die Kraft eines maßgeschneiderten Tools ohne die enorme Entwicklungszeit und ohne die Nachteile der nativen Option. Hier kommt ein spezialisiertes Tool wie eesel AI ins Spiel, das Sie über Ihr Jira-Setup legen.
Überwindung nativer Einschränkungen mit einem geschichteten Jira AI-Agenten
Eine geschichtete Lösung arbeitet mit Ihren vorhandenen Tools, indem sie spezialisierte AI-Funktionen hinzufügt. So umgeht sie die Probleme der anderen beiden Optionen:
- Training auf all Ihrem Wissen. Dies ist der größte Vorteil. Der native Agent ist auf Confluence beschränkt, aber eesel AI lernt von allem: vergangenen Jira-Tickets, Google Docs, PDFs, internen Wikis, was auch immer. Das bedeutet, dass die Antworten, die es gibt, weitaus genauer und nützlicher sind, da es vom gesamten kollektiven Wissen Ihres Teams lernt.
- Flexibles, kosteneffizientes Preismodell. Anstatt einer hohen Gebühr pro Agent, die Ihre gesamte Jira-Rechnung in die Höhe treibt, basiert die Preisgestaltung von eesel AI auf Interaktionen. Dieses Modell ist in der Regel viel erschwinglicher und skaliert mit Ihrem Wachstum. Sie erhalten fortschrittliche AI ohne das Budget sprengende Abonnement.
- Gehen Sie über Antworten hinaus mit benutzerdefinierten Aktionen. Ein eesel AI-Agent ist nicht nur zum Chatten da; er ist ein Macher. Sie können ihn so einrichten, dass er echte Aktionen über API-Aufrufe ausführt. Stellen Sie sich einen Agenten vor, der den Bestellstatus in Shopify überprüfen, eine Rückerstattung bearbeiten oder das Konto eines Benutzers in Ihrem internen System aktualisieren kann, alles aus einem Jira-Ticket heraus. Das ist die Art von nützlicher Automatisierung, die ein geschichtetes Tool liefern kann.
- Sichere und kontrollierte Einführung. Nervös, eine AI auf Ihre Benutzer loszulassen? Mit Funktionen wie dem Simulationsmodus können Sie mit eesel AI Ihren Agenten an vergangenen Tickets testen. Sie können genau sehen, wie er geantwortet hätte, potenzielle Einsparungen berechnen und Wissenslücken beheben, bevor er jemals mit einer echten Person spricht.
Ein intelligenterer Jira AI-Agent, der sich mit mehreren Wissensquellen verbindet.
Wie der eesel Jira AI-Agent das Jira Service Management verbessert
Um es klarzustellen, eesel AI ersetzt Jira nicht; es macht es besser. Es ist eine intelligente Schicht, die sich in wenigen Minuten in Ihre bestehende Jira Service Management Instanz einfügt, ohne komplizierte Einrichtung.
Sie haben die volle Kontrolle über die Persönlichkeit des Bots, wie er Probleme eskaliert und sein genaues Verhalten, alles durch einfache, verständliche Anweisungen. Und über die Frontline-Automatisierung hinaus bietet eesel AI Ihrem Team auch einen AI Copilot direkt in Jira. Dieses Tool unterstützt Ihre menschlichen Agenten, indem es qualitativ hochwertige Antworten im richtigen Ton entwirft, sodass sie ihre Warteschlangen schneller abarbeiten können und die Kommunikation konsistent bleibt.
Welcher Weg zu einem Jira AI-Agenten ist der richtige für Sie?
Gut, fassen wir alles zusammen. Sie haben drei Hauptmöglichkeiten, einen Jira AI-Agenten für Ihr Team zum Laufen zu bringen. Hier ist die Kurzversion:
- Native JSM AI: Dies ist der einfache Knopf, wenn Sie bereits für einen hochrangigen Jira-Plan bezahlen. Aber es ist teuer, lernt nur von Confluence und Sie könnten mit überraschenden Nutzungsgebühren konfrontiert werden. Es ist wahrscheinlich am besten für große Unternehmen, die bereits Premium- oder Enterprise-Pläne mit einem perfekt organisierten Confluence-Bereich haben.
- DIY Custom Agent: Dies gibt Ihnen die ultimative Kontrolle, aber zu einem extrem hohen Preis in Bezug auf Zeit, Geld und Kopfschmerzen. Es ist nur eine echte Option für die größten Unternehmen mit einem dedizierten AI-Team und einem Blankoscheck.
- Layered AI (eesel): Dies ist die ausgewogene Wahl. Es bietet Ihnen die Leistung und Flexibilität eines maßgeschneiderten Aufbaus mit der Einfachheit eines integrierten Tools, alles zu einem vorhersehbareren Preis.
Für die meisten Teams, die die besten Ergebnisse erzielen möchten, ohne das Budget zu sprengen, ist eine geschichtete Lösung wie eesel AI der praktischste und leistungsstärkste Weg nach vorne. Es arbeitet mit den Tools, die Sie bereits haben, lernt aus Ihrem tatsächlichen Wissen und wächst mit Ihnen.
| Funktion | Native JSM AI | DIY Custom Agent | eesel AI (Layered) |
|---|---|---|---|
| Einrichtungsaufwand | Niedrig (wenn auf dem richtigen Plan) | Sehr hoch | Niedrig |
| Kostenmodell | Hohe Gebühr pro Agent + Nutzung | Extrem hoch (Gehälter) | Flexibel, basierend auf Interaktionen |
| Trainingsdaten | Begrenzt (hauptsächlich Confluence) | Unbegrenzt | Umfassend (Tickets, Dokumente, etc.) |
| Benutzerdefinierte Aktionen | Begrenzt (Webanfragen) | Unbegrenzt | Ja (Vollständige API-Aktionen) |
| Am besten für | Enterprise-Teams, die bereits Premium-Pläne haben | Unternehmen mit großen, dedizierten AI-/Entwicklungsteams | Teams jeder Größe, die Flexibilität & ROI suchen |
Lassen Sie sich nicht von sich wiederholenden Tickets und manueller Sortierung ausbremsen. Sehen Sie, wie ein wirklich flexibler Jira AI-Agent Ihre Support-Bearbeitung verändern kann. Buchen Sie eine Demo von eesel AI oder starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion.
Häufig gestellte Fragen
Absolut. Ein fähiger Agent sollte auch Tickets intelligent an das richtige Team weiterleiten, lange Problemthreads für menschliche Agenten zusammenfassen und sogar direkte Maßnahmen ergreifen. Schichtlösungen können so konfiguriert werden, dass sie Aufgaben wie das Aktualisieren von Ticketfeldern oder das Auslösen von Workflows in anderen Apps über API-Aufrufe ausführen.
Dies ist eine wesentliche Einschränkung nativer Tools, die sich nur auf Confluence verlassen. Eine Schichtlösung wie eesel AI löst dieses Problem, indem sie sich mit all Ihren Wissensquellen verbindet, einschließlich vergangener Jira-Tickets, Google Docs und interner Wikis, und so sicherstellt, dass ihre Antworten auf dem vollständigen Fachwissen Ihres Teams basieren.
Überhaupt nicht. Während der Aufbau eines solchen von Grund auf ein großer technischer Aufwand ist, ist eine Schichtlösung für KI so konzipiert, dass sie schnell und einfach eingerichtet werden kann. Sie können es in wenigen Minuten mit Jira und Ihren Wissensquellen verbinden, ohne ein dediziertes Entwicklerteam zu benötigen.
Für die meisten Teams bietet eine Schichtlösung das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. Anstatt hohe Gebühren pro Agent für einen Premium-Jira-Plan zu zahlen, verwenden diese Tools oft ein erschwinglicheres, auf Interaktionen basierendes Preismodell. Dies ermöglicht es Ihnen, erweiterte KI-Funktionen zu erhalten, ohne dass Ihr Softwarebudget massiv ansteigt.
