Jira KI-Projektmanagement

Seien wir ehrlich, ein Projekt in Jira auf Kurs zu halten, kann sich wie eine eigene Vollzeitaufgabe anfühlen. Ständig wühlt man sich durch uralte Kommentar-Threads, fragt nach Status-Updates und erinnert die Leute sanft daran, ihre Tickets von „In Bearbeitung“ auf „Erledigt“ zu setzen. Es fühlt sich an, als würde die Hälfte des Tages für Verwaltungsaufgaben draufgehen, anstatt für die eigentliche Arbeit, die das Projekt voranbringt.

Hier soll KI Abhilfe schaffen. Das Versprechen lautet, dass sie die langweiligen, repetitiven Aufgaben übernehmen kann, damit Sie und Ihr Team sich auf die Dinge konzentrieren können, die wirklich Ihr Denkvermögen erfordern.

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie KI-gestütztes Projektmanagement in Jira heute aussieht. Wir werden die KI-Funktionen erkunden, die Atlassian direkt in Jira integriert hat, und sehen, wie sie im Vergleich zu spezialisierteren Drittanbieter-Tools abschneiden, die Ihnen wesentlich mehr Flexibilität bieten können.

Was ist KI-gestütztes Projektmanagement in Jira?

Beim KI-gestützten Projektmanagement in Jira geht es im Grunde nur darum, KI zu nutzen, um Ihr Leben in Jira ein wenig schmerzfreier zu gestalten. Anstatt jedes einzelne Ticket, jeden Status und jeden Kommentar manuell verwalten zu müssen, kann eine KI einspringen, um die Dinge für Sie zu automatisieren und zu organisieren.

Stellen Sie es sich so vor: KI kann die nervigen Aufgaben übernehmen, wie zum Beispiel:

• Automatisch neue Aufgaben erstellen oder Ticketdetails für Sie ausfüllen.

• Die gesamte Lebensgeschichte eines Tickets (alle 50 Kommentare) in ein paar Stichpunkten zusammenfassen.

• Potenzielle Risiken oder Verzögerungen erkennen, bevor sie sich zu echten Problemen auswachsen.

• Die Orte, an denen Ihr Team tatsächlich kommuniziert, wie Slack, mit Ihrem Projektboard in Jira verbinden.

Sie haben zwei Hauptoptionen, um KI zu Ihrem Jira-Setup hinzuzufügen. Entweder bleiben Sie bei den Funktionen, die Atlassian von Haus aus anbietet, oder Sie verbinden ein KI-Tool von einem Drittanbieter, das Ihnen mehr Freiheit bei der Anpassung Ihrer Arbeitsabläufe gibt.

Die native Lösung: Atlassians KI in Jira verstehen

Atlassian hat seine eigene KI-Schicht namens Rovo direkt in Jira integriert. Das Ziel ist es, sie wie einen nahtlosen Teil der Plattform wirken zu lassen, der Sie bei kleinen Aufgaben direkt dort unterstützt, wo Sie arbeiten.

Die meisten ihrer Funktionen sind darauf ausgelegt, Ihre tägliche Arbeit etwas reibungsloser zu gestalten:

• KI-gestützte Zusammenfassungen: Wenn Sie jemals davor zurückgeschreckt sind, ein Ticket mit einer endlos langen Kommentenhistorie zu öffnen, ist dies genau das Richtige für Sie. Rovo kann den gesamten Verlauf lesen und Ihnen die wichtigsten Punkte zusammenfassen, sodass Sie in Sekundenschnelle auf dem neuesten Stand sind.

Eine Illustration der KI-gestützten Zusammenfassungen von Jira, einer Schlüsselfunktion des KI-Projektmanagements in Jira, die Benutzern hilft, lange Ticket-Historien schnell zu verstehen.

• Inhaltserstellung: Die KI kann als Schreibassistent im Editor fungieren und Ihnen helfen, User Stories zu entwerfen, Aufgaben herunterzubrechen oder einfach nur die Formulierungen in Ihren Ticketbeschreibungen zu verbessern.

• Arbeitsaufschlüsselung: Sie können ihr ein großes, komplexes Epic geben, und sie schlägt eine Liste kleinerer Unteraufgaben vor. Das kann eine nette Zeitersparnis in der Planungsphase sein.

• Natürliche Sprache zu JQL: Die Jira Query Language (JQL) kann etwas knifflig sein. Anstatt sich die richtige Syntax merken zu müssen, können Sie einfach in klarem Deutsch eingeben, was Sie benötigen, wie zum Beispiel „zeige mir alle Bugs mit hoher Priorität, die mir zugewiesen sind“, und die KI erstellt die Abfrage für Sie.

• Wissensverknüpfung: Die KI ist ziemlich gut darin, verwandte Jira-Tickets oder relevante Seiten aus Confluence zu finden, was bedeutet, dass Sie weniger Zeit mit der manuellen Suche nach Kontext verbringen müssen.

Diese Funktionen sind wirklich hilfreich, um einzelne Tickets zu bereinigen, aber sich nur auf die eingebaute KI zu verlassen, hat auch einige Nachteile.

• Es ist eine reine Atlassian-Welt: Rovo funktioniert am besten, wenn das gesamte Wissen Ihres Teams bereits im Atlassian-Ökosystem vorhanden ist. Wenn Ihre wichtigsten Dokumente in Google Docs liegen, Ihr Team-Chat in Slack stattfindet und Ihr Wiki in Notion ist, fliegt die KI blind. Sie kann einfach nicht das Gesamtbild sehen.

• Die Automatisierungen sind grundlegend: Sie kann Standard-Jira-Aktionen ausführen, wie den Status oder den Bearbeiter eines Tickets zu ändern. Aber viel mehr kann sie nicht. Sie kann zum Beispiel keine Bestellnummer in Ihrer Shopify-Datenbank nachschlagen oder den Abonnementstatus eines Kunden in einem anderen System überprüfen.

• Es ist ein Einheitswerkzeug: Rovo ist für Millionen von Benutzern konzipiert, was bedeutet, dass Sie es nicht wirklich an die spezifischen Bedürfnisse Ihres Teams anpassen können. Sie sind auf seine Standardpersönlichkeit und ein festes Regelwerk für seine Funktionsweise festgelegt.

Das Argument für KI-Tools von Drittanbietern

Für viele Teams geht es nicht nur darum, Jira-Tickets übersichtlicher zu gestalten. Es geht darum, ein viel tiefer liegendes Problem zu lösen. <quote text="Wie ein Projektmanager auf Reddit es ausdrückte, das eigentliche Problem ist, dass "der Status des Projekts in der Software nicht die Realität widerspiegelt."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/jira/comments/1erz3p9/seeking_opinions_aiassisted_project_management/"> Ihre Entwickler sind damit beschäftigt, Code zu liefern und in Slack zu kommunizieren; sie haben weder die Zeit noch die Energie, ständig wieder in Jira vorbeizuschauen, um ein Ticket zu aktualisieren.

Genau hier stößt die native KI an ihre Grenzen. Eine wirklich intelligente KI würde nicht nur zusammenfassen, was die Leute bereits in Jira eingetippt haben. Sie wäre proaktiv. Sie würde zu Ihrem Team in Slack gehen oder Microsoft Teams, nach einem Update fragen und diese Informationen dann für sie in Jira eintragen.

Das ist die Lücke, die leistungsstarke Drittanbieter-Tools schließen sollen. Sie bieten einige entscheidende Vorteile:

• Sie verbinden sich mit allem: Diese Tools sind nicht auf die Atlassian-Welt beschränkt. Sie können aus Ihren Google Docs, internen Wikis und öffentlichen Slack-Kanälen lernen, um ein vollständiges Verständnis davon zu entwickeln, wie Ihr Team arbeitet.

• Sie sind proaktiv, nicht reaktiv: Anstatt nur in Jira zu sitzen und auf Informationen zu warten, gehen diese Tools los und holen sie sich. Sie können mit Ihren Teammitgliedern chatten, nach Status-Updates fragen und diese Informationen automatisch auf Ihr Projektboard zurückbringen.

• Sie ermöglichen es Ihnen, echte Arbeitsabläufe zu erstellen: Wir sprechen hier von viel mehr als nur einfachen Ticket-Updates. Sie können diese Tools so einrichten, dass sie benutzerdefinierte API-Aufrufe tätigen, eingehende Probleme basierend auf Ihrer eigenen Geschäftslogik triagieren und komplexe, mehrstufige Automatisierungen ausführen, die auf Ihr Team zugeschnitten sind.

Ein praktischer Ansatz: Jira mit einer dedizierten KI-Plattform erweitern

Die beste Lösung für Teams, die mit diesen Problemen zu kämpfen haben, ist oft eine spezialisierte KI-Plattform, die Sie in Ihre Tools integrieren können, ohne Ihren gesamten Arbeitsablauf ändern zu müssen.

So sieht das in der Praxis aus:

Starten Sie in Minuten, nicht in Monaten

Gute KI-Tools sollten Sie nicht durch unzählige Hürden springen lassen. Die besten sind komplett self-service. Sie sollten sich anmelden, Ihr Jira Service Management-Konto mit einem Klick verbinden und innerhalb weniger Minuten mit dem Aufbau Ihres KI-Agenten über ein einfaches Dashboard beginnen können. Keine Verkaufsgespräche oder obligatorischen Demos erforderlich.

Eine Dashboard-Ansicht eines Jira Service Management-Kontos, das für fortgeschrittenes KI-Projektmanagement in Jira mit einem KI-Agenten verbunden werden kann.

Bringen Sie all Ihr Wissen zusammen

Damit eine KI wirklich hilfreich sein kann, muss sie von allen Orten lernen, an denen Ihr Team Informationen speichert. Eine vernetzte Plattform analysiert Ihre vergangenen Jira-Tickets, zieht aber auch Kontext aus Ihren Google Docs, Confluence-Seiten und Slack-Konversationen. Dies gibt der KI das vollständige Bild, sodass sie kluge und genaue Entscheidungen treffen kann.

Erstellen Sie benutzerdefinierte Automatisierungen, die Ihre Probleme lösen

Hier wird es richtig leistungsstark. Eine flexible KI-Plattform gibt Ihnen die Bausteine, um Ihre eigenen benutzerdefinierten Arbeitsabläufe zu erstellen. Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der bemerkt, dass ein Ticket seit drei Tagen nicht aktualisiert wurde. Er könnte den zugewiesenen Bearbeiter automatisch in Slack anpingen, um ein kurzes Update bitten und dann dessen Antwort verwenden, um einen Kommentar hinzuzufügen oder den Status des Tickets in Jira zu ändern. Sie können ihn sogar so einrichten, dass er Informationen aus Ihren anderen Systemen abruft.

Testen Sie es ohne Risiko

Eine neue Automatisierung auf Ihre Live-Projekte loszulassen, kann ein wenig stressig sein. Deshalb ist es so wichtig, eine Möglichkeit zu haben, sie sicher zu testen. Eine Plattform wie eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihren KI-Agenten in einem Simulationsmodus laufen zu lassen. Er analysiert Tausende Ihrer vergangenen Tickets und zeigt Ihnen genau, wie er reagiert und welche Aktionen er ergriffen hätte. Dies gibt Ihnen eine klare Vorstellung von Ihrer potenziellen Automatisierungsrate und hilft Ihnen, Vertrauen in das System aufzubauen, bevor Sie den Schalter umlegen.

Jiras Preisgestaltung und KI-Verfügbarkeit

Natürlich müssen Sie auch die Kosten berücksichtigen. Atlassians KI-Funktionen sind in ihren kostenpflichtigen Plänen enthalten, aber Sie werden sie nicht in der kostenlosen Version finden. Hier ist eine schnelle Übersicht über ihre Preisgestaltung.

Plan	Preis (pro Benutzer/Monat, jährlich)	Enthaltene KI-Schlüsselfunktionen
Kostenlos	0 $ (bis zu 10 Benutzer)	Keine Rovo-KI-Funktionen
Standard	7,53 $	Rovo Search, Chat und Agents (mit Nutzungslimits: 25 KI-Credits/Benutzer/Monat)
Premium	13,53 $	Alles aus Standard + höhere Nutzungslimits (70 KI-Credits/Benutzer/Monat)
Enterprise	Vertrieb kontaktieren (jährliche Abrechnung)	Alles aus Premium + höchste Nutzungslimits (150 KI-Credits/Benutzer/Monat)

Eine Sache, die man im Hinterkopf behalten sollte, ist, dass diese Funktionen mit „KI-Credit“-Limits verbunden sind, was bedeutet, dass Ihre Nutzung jeden Monat begrenzt ist. Dies ist bei integrierter KI ziemlich üblich. Andererseits haben viele Drittanbieter-Tools eine einfachere Preisgestaltung. Zum Beispiel verwendet eine Plattform wie eesel AI oft ein transparentes Modell, das auf Interaktionen basiert, sodass Sie sich keine Sorgen über überraschende Gebühren machen müssen, wenn Ihr Team einen besonders geschäftigen Monat hat.

Von der Zusammenfassung zur echten Automatisierung

Jiras native KI ist ein guter Ausgangspunkt für Teams, die kleine Produktivitätsverbesserungen anstreben. Dinge wie KI-Zusammenfassungen und Inhaltserstellung können Ihnen hier und da definitiv etwas Zeit sparen.

Aber wenn Sie die größeren, frustrierenderen Herausforderungen des Projektmanagements angehen wollen – wie sicherzustellen, dass Jira tatsächlich widerspiegelt, was passiert, und alle verschiedenen Tools, die Ihr Team verwendet, miteinander zu verbinden – ist eine dedizierte KI-Plattform von Drittanbietern wahrscheinlich der richtige Schritt. Sie gibt Ihnen die Flexibilität und Kontrolle, ein Automatisierungssystem zu bauen, das wirklich für Sie funktioniert.

Die Zukunft des KI-Projektmanagements in Jira besteht nicht nur darin, Tickets leichter lesbar zu machen. Es geht darum, die administrative Fleißarbeit zu beseitigen, damit Ihr Team sich wieder auf die Entwicklung großartiger Dinge konzentrieren kann.

Optimieren Sie Ihren Jira-KI-Projektmanagement-Workflow mit eesel AI

Sind Sie bereit, nicht mehr Ticket-Updates hinterherzujagen? eesel AI verbindet sich direkt mit Jira und Ihren anderen wichtigen Tools und ermöglicht es Ihnen, in wenigen Minuten leistungsstarke, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen.

Sie können es anhand Ihrer eigenen Daten simulieren, um zu sehen, wie viel Zeit es Ihrem Team sparen könnte, oder starten Sie noch heute eine kostenlose Testversion, um es in Aktion zu sehen.