Ein praktischer Leitfaden zur Jira KI-Automatisierung

Wenn Ihr Team praktisch in Jira lebt, wissen Sie, dass es das Herzstück Ihrer Projekte ist. Sie wissen auch, wie viel Zeit durch manuelle, sich wiederholende Arbeit verloren gehen kann: Tickets aktualisieren, Unteraufgaben erstellen und die richtigen Informationen zusammentragen.

Genau das soll die Jira KI-Automatisierung lösen. Durch die Kombination von Atlassians KI (jetzt Rovo genannt) mit der soliden Automatisierungs-Engine von Jira können Teams die mühsamen Aufgaben abgeben und sich wieder der Arbeit widmen, die wirklich zählt.

Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was die Jira KI-Automatisierung ist, was sie kann, wie viel sie kostet und wo Sie an ihre Grenzen stoßen könnten. Wir werden auch darauf eingehen, wie Sie diese Einschränkungen überwinden können, um Arbeitsabläufe zu schaffen, die wirklich intelligent und nahtlos sind.

Was ist die Jira KI-Automatisierung?

Stellen Sie sich die Jira KI-Automatisierung weniger als ein einzelnes, auffälliges Feature vor, sondern vielmehr als die Verflechtung von künstlicher Intelligenz mit den Automatisierungswerkzeugen, die Sie vielleicht schon kennen. Das Ziel ist es, die Erstellung und Verwaltung Ihrer automatisierten Arbeitsabläufe einfacher und wesentlich leistungsfähiger zu machen.

Es läuft wirklich auf zwei Hauptkomponenten hinaus, die zusammenarbeiten:

1. Jira Automation Engine: Dies ist der No-Code-Regel-Editor, mit dem Sie Aktionen basierend auf bestimmten Auslösern automatisieren können (z. B. „wenn ein neuer Vorgang erstellt wird...“). Er ist schon seit einer Weile ein zentraler Bestandteil von Jira.

2. Atlassian Intelligence (Rovo): Dies ist die KI-Ebene, die über alle Atlassian-Produkte hinweg hinzugefügt wurde. Für die Automatisierung agiert Rovo wie ein hilfreicher Teamkollege, der es Ihnen ermöglicht, Regeln mit normalen Sätzen zu erstellen, Texte zu generieren und lange Ticket-Threads zusammenzufassen.

Anstatt sich also durch Menüs zu klicken, um jeden einzelnen Schritt einer Regel zu erstellen, können Sie einfach in einfachen Worten beschreiben, was Sie möchten. Die KI stellt dann die Regel für Sie zusammen. Das macht die Automatisierung viel zugänglicher, sodass Sie kein Jira-Admin sein müssen, um einige wirklich nützliche Arbeitsabläufe zu erstellen.

Hauptfunktionen der nativen Jira KI-Automatisierung

Jiras eingebaute KI- und Automatisierungswerkzeuge sind darauf ausgerichtet, das Leben innerhalb der Atlassian-Welt zu erleichtern. Hier ist ein Überblick darüber, was Sie standardmäßig tun können.

Vereinfachen Sie Abfragen mit natürlicher Sprache zu JQL

Jira Query Language (JQL) ist ein fantastisches Werkzeug, um spezifische Vorgänge zu finden, aber seien wir ehrlich, die Syntax kann ziemlich kompliziert sein. Atlassian Intelligence löst dieses Problem, indem es alltägliche Sprache direkt in JQL übersetzt.

Anstatt sich zu merken, wie man „assignee = currentUser() AND status = 'In Bearbeitung' ORDER BY priority DESC“ schreibt, können Sie einfach tippen: „zeige mir meine in Bearbeitung befindlichen Vorgänge, nach Priorität geordnet.“ Es ist eine kleine Änderung, die es für jeden im Team viel einfacher macht, das zu finden, was er braucht.

Erstellen Sie Regeln schneller mit KI-gestützten Vorschlägen

Dies ist wahrscheinlich das größte Upgrade der Automatisierungs-Engine. Sie können jetzt Regeln erstellen, indem Sie einfach den benötigten Arbeitsablauf beschreiben. Zum Beispiel könnten Sie so etwas tippen wie: „Wenn ein Bug erstellt wird, setze das Fälligkeitsdatum auf 7 Tage ab heute und sende eine E-Mail an den Ticket-Eigentümer.“

Jiras KI generiert dann den Auslöser, die Bedingungen und die Aktionen für Sie. Alles, was Sie tun müssen, ist, einen kurzen Blick darauf zu werfen und es zu aktivieren. Das macht das Einrichten gängiger Automatisierungen so viel schneller.

Dieses Video zeigt, wie Sie Atlassian Intelligence verwenden können, um Jira-KI-Automatisierungsregeln mit einfachen, natürlichsprachlichen Anweisungen zu erstellen.

Inhalte sofort generieren und zusammenfassen

Die KI ist nicht nur zum Erstellen von Regeln da; sie kann Ihnen auch direkt in einem Jira-Ticket helfen. Einige nützliche Funktionen sind:

• KI-Zusammenfassungen: Wenn Sie ein Ticket mit einem riesigen Kommentar-Thread öffnen, können Sie eine schnelle Zusammenfassung erhalten, um sich auf den neuesten Stand zu bringen, ohne jedes einzelne Wort lesen zu müssen.

• Inhaltsgenerierung: Sie können KI verwenden, um Ihre Vorgangsbeschreibungen und Kommentare zu entwerfen oder zu verfeinern. Sie kann auch helfen, den Tonfall Ihres Textes anzupassen, was großartig ist, um technische Updates für nicht-technische Personen verständlicher zu machen.

Automatisieren Sie Arbeitsabläufe in der gesamten Atlassian-Suite

Jiras Automatisierung ist eng mit anderen Atlassian-Tools verbunden. Das bedeutet, Sie können Regeln erstellen, die Aktionen in anderen Produkten wie Confluence oder Bitbucket auslösen und so Ihren gesamten Prozess synchron halten.

Eine beliebte Regel, die wir oft sehen, erstellt und veröffentlicht automatisch eine Seite zur Überprüfung nach einem Vorfall in einem verknüpften Confluence-Bereich, wann immer ein größerer Vorfall in Jira Service Management geschlossen wird.

Jira KI-Automatisierung Preise: Was Sie wissen müssen

Zuerst das Wichtigste: Atlassian Intelligence-Funktionen sind im kostenlosen Plan nicht verfügbar. Um Zugriff auf die Jira KI-Automatisierung zu erhalten, müssen Sie einen kostenpflichtigen Plan haben, und der Funktionsumfang steigt mit jeder Stufe.

Hier ist eine schnelle Übersicht basierend auf Atlassians offizieller Preisübersichtsseite:

Es ist wichtig zu bedenken, dass Rovo-Credits für die rechenintensiven KI-Aufgaben verbraucht werden und die Anzahl der Automatisierungsläufe bei jeder Ausführung einer Regel sinkt. Für Teams, die stark auf Automatisierung angewiesen sind, könnten die Limits im Standard-Plan schnell erreicht werden.

Wo die native Jira KI-Automatisierung an ihre Grenzen stößt

Obwohl Jiras eingebaute KI-Automatisierung ein großer Schritt nach vorne ist, hat sie einige praktische Grenzen, insbesondere für Teams, deren Tools und Wissen über das Atlassian-Ökosystem hinaus verteilt sind.

Begrenzte Wissensquellen schaffen Informationssilos

Der Haken an der Sache: Die Wissensdatenbank von Jira Service Management ist am besten, wenn sie auf Confluence zugreift. Atlassian beginnt zwar, Verbindungen zu anderen Orten wie SharePoint und Google Docs zu ermöglichen, aber das ist noch ziemlich neu.

Ein schneller Blick in die Community-Foren zeigt, dass Benutzer auf Probleme mit Berechtigungen stoßen und herausfinden müssen, wie Rovo-Abonnements und Nutzungskosten anfallen, wenn Inhalte aus externen Quellen indiziert werden. Das bedeutet, dass Ihre Automatisierungsregeln möglicherweise wichtige Informationen übersehen, die in anderen Plattformen wie Notion, früheren Support-Tickets in Zendesk oder den internen Wikis Ihres Unternehmens gespeichert sind. Das kann zu unvollständigen oder einfach falschen automatisierten Antworten führen.

Wie kontrollieren wir die Berechtigungen dafür? D.h., mit welchem Benutzer greift JSM auf die Ressourcen von Sharepoint oder Drive zu? Und stellt es den Endbenutzern nur eine schreibgeschützte Version zur Verfügung?

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Komplexe plattformübergreifende Arbeitsabläufe bleiben manuell

Jiras Automatisierungsaktionen sind hauptsächlich für die Arbeit innerhalb von Jira und anderen Atlassian-Tools konzipiert. Wenn Sie eine Automatisierung benötigen, um etwas in einem Tool zu tun, das nicht von Atlassian stammt (wie das Nachschlagen einer Bestellung in Shopify oder das Überprüfen des Kontos eines Benutzers in einer internen Datenbank), müssen Sie wahrscheinlich eine benutzerdefinierte „Web-Anfrage senden“-Aktion erstellen.

Dies erfordert technisches Know-how im Umgang mit APIs und der Handhabung der Authentifizierung, was den Zweck eines einfachen No-Code-Tools irgendwie zunichtemacht. Dem System fehlen diese einfachen Ein-Klick-Integrationen, die zur Automatisierung von Geschäftsprozessen über mehrere Apps hinweg erforderlich sind.

Das Potenzial für versteckte Kosten und Komplexität

Sich darauf zu verlassen, dass Rovo alle Ihre externen Inhalte indiziert, kann eine zusätzliche Komplexität und potenzielle Kosten mit sich bringen, mit denen Sie nicht gerechnet haben. Wie einige Benutzer in den Community-Foren von Atlassian angemerkt haben, könnte die Indizierung einer großen Anzahl externer Dokumente Ihre Nutzungskontingente aufbrauchen und zu unerwarteten Rechnungen führen. Dieser Mangel an einfacher, allumfassender Preisgestaltung kann es schwierig machen, vorherzusagen, was Sie am Ende tatsächlich ausgeben werden.

Ich muss darauf hinweisen, dass, da die Dokumentation die Aktivierung von Rovo und KI für Ihre Seite erwähnt, dies impliziert, dass externe Inhalte indiziert und somit gegen die Nutzungskontingente angerechnet werden. Wenn Sie also eine große Menge an Inhalten auf diese Weise einbeziehen, könnten Nutzungskosten anfallen... Es wäre hilfreich, wenn dieser Artikel diese Einschränkung erwähnen würde.

Reddit

Erweiterung der Jira KI-Automatisierung mit eesel AI

Anstatt zu versuchen, Jira zu ersetzen, arbeitet eesel AI darauf aufbauend und fungiert als spezialisierte Intelligenzschicht, die genau die Probleme löst, auf die die native Automatisierung stößt: verstreutes Wissen und Arbeitsabläufe, die App-Grenzen überschreiten müssen.

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Der eesel AI Agent für Jira Service Management wird direkt in Ihre Instanz integriert und verleiht Ihren Automatisierungen einen erheblichen Schub. So geht's:

• Verbinden Sie Ihr gesamtes Wissen, nicht nur einen Teil davon. Beschränken Sie Ihre KI nicht nur auf Confluence und Google Docs. eesel AI verbindet sich mit über 100 Quellen, einschließlich vergangener Tickets von Helpdesks wie Zendesk oder [REDACTED], internen Wikis in Notion und all Ihren anderen Unternehmensdokumenten. Dies gibt Ihren Jira-Automatisierungen das vollständige Bild, das sie zur korrekten Lösung von Problemen benötigen.

• In wenigen Minuten startklar. Die Verbindung von eesel AI ist eine einfache Ein-Klick-Einrichtung. Sie können es zum Laufen bringen, ohne einen Entwickler hinzuziehen oder lange Verkaufsgespräche führen zu müssen.

• Testen Sie mit Zuversicht, bevor Sie live gehen. Bevor Sie die KI auf Ihre Benutzer loslassen, können Sie sie in einem Simulationsmodus ausführen. eesel AI analysiert Tausende Ihrer vergangenen Jira-Tickets und zeigt Ihnen genau, wie es reagiert hätte, und gibt Ihnen eine klare Prognose seiner Effektivität.

• Führen Sie benutzerdefinierte Aktionen in jeder App aus. Erinnern Sie sich an das unübersichtliche Problem mit der „Web-Anfrage senden“? Mit der Workflow-Engine von eesel AI können Sie benutzerdefinierte Aktionen erstellen, die Informationen abrufen oder Ereignisse in jedem Drittanbietersystem auslösen können, das eine API hat. Das bedeutet, Ihre Jira-Automatisierung kann endlich Bestellstatus überprüfen, Rückerstattungen bearbeiten oder Benutzerkonten in anderen Tools verwalten – alles von einem Ort aus.

Mit eesel AI erhalten Sie das Beste aus beiden Welten: Jiras leistungsstarken Projektmanagement-Kern, kombiniert mit einer flexiblen KI-Engine, die über alle von Ihrem Team genutzten Tools hinweg funktioniert.

Über die einfache Jira KI-Automatisierung hinausgehen

Die Jira KI-Automatisierung ist eine große Verbesserung für Teams, die innerhalb der Atlassian-Welt effizienter sein möchten. Ihre Fähigkeit, einfache Sprache für JQL zu verstehen und die Regelerstellung zu beschleunigen, macht die Automatisierung für jeden zugänglicher.

Aber für die meisten Teams findet die Arbeit nicht nur in Atlassian-Tools statt. Wenn Ihr Wissen und Ihre Arbeitsabläufe über mehrere Plattformen verteilt sind, kann die alleinige Abhängigkeit von den integrierten Funktionen zu blinden Flecken und manuellen Umgehungslösungen führen. Die wahre Magie der Automatisierung entfaltet sich, wenn Ihre KI auf all Ihr Unternehmenswissen zugreifen und echte Aktionen in jedem Ihrer Tools ausführen kann. Hier kann eine spezialisierte Plattform einen großen Unterschied machen.

Dieses Video erklärt, wie die KI-gestützten virtuellen Agenten von Jira Service Management den Support optimieren und Arbeitsabläufe automatisieren können, um Ihre Jira KI-Automatisierungsfähigkeiten zu erweitern.

Bereit zu sehen, wozu Ihre Jira-Workflows wirklich fähig sind? Entdecken Sie, wie sich eesel AI in Jira Service Management integriert.