Jira AI-Empfehlungen in Softwareprojekten

Ein Berater hat Jira für das Projektmanagement vorgeschlagen... gilt dies als ein KI-Tool?

Reddit

„KI-gestütztes Projektmanagement“ ist ein Begriff, der oft verwendet wird, aber wie sieht das konkret aus, wenn Sie am Montagmorgen vor einem vollgepackten Jira-Board stehen? Das ist eine berechtigte Frage. Ich habe Threads auf Reddit gesehen, in denen Nutzer ernsthaft fragen, ob Jira von Haus aus ein KI-Tool ist, Sie sind also definitiv nicht der Einzige, der sich im Hype ein wenig verloren fühlt.

Lassen Sie uns den Lärm ausblenden. Dieser Leitfaden schlüsselt auf, was die KI von Jira tatsächlich leisten kann. Wir schauen uns die Funktionen an, die mit Atlassian Intelligence geliefert werden, wo Drittanbieter-Apps die Lücken füllen und wie Sie diese Tools nutzen können, um Ihre Projekte weniger chaotisch zu gestalten. Wir werden uns die Details der KI-Nutzung für Planung und Ausführung ansehen, und ich zeige Ihnen, wie Sie das Beste aus diesen leistungsstarken integrierten Werkzeugen herausholen.

Was sind Jira AI-Empfehlungen eigentlich?

Zunächst einmal ist „Jira AI“ keine einzelne Sache, die man einfach einschaltet. Es ist eher ein Oberbegriff für zwei Arten von KI, denen Sie begegnen werden:

1. Die integrierten Funktionen: Dies ist Atlassians eigene KI, genannt Rovo (vielleicht kennen Sie sie noch unter ihrem alten Namen Atlassian Intelligence). Sie ist ein ausgereifter, zuverlässiger Teil von Jira Cloud und lässt sich nahtlos mit anderen Produkten wie Confluence verbinden.

2. Die Add-ons: Der Atlassian Marketplace ist voll von Apps anderer Unternehmen, die Jira um spezielle KI-Funktionen ergänzen und so spezifische Nischenanforderungen und spezialisierte Workflows abdecken.

Die Nutzung von Jira AI-Empfehlungen in Softwareprojekten bedeutet also im Grunde nur, eines dieser Tools zu verwenden, um Unterstützung zu erhalten. Wir sprechen hier von der Automatisierung langweiliger Aufgaben, Hilfe beim Schreiben von Tickets und dem Erhalt intelligenter Vorschläge basierend auf Ihren Daten. Das kann so einfach sein wie das Unterteilen eines riesigen Projekts in kleinere Aufgaben, das Zusammenfassen eines kilometerlangen Kommentarthreads oder das Finden alter Fehler (Bugs), die verdächtig nach dem aussehen, an dem Sie gerade arbeiten.

Die native KI von Atlassian ist wirklich nützlich und schafft ein sehr stimmiges Erlebnis. Sie ist besonders leistungsstark, wenn Ihr Team voll und ganz im Atlassian-Ökosystem arbeitet, da sie eine einheitliche Erfahrung über all Ihre Projektdaten hinweg bietet.

Ihr Projekt mit Jira AI einrichten

Der Beginn eines jeden Softwareprojekts ist eine turbulente Phase. Sie versuchen, große Ideen in eine Liste konkreter Aufgaben zu verwandeln, und es passiert nur zu leicht, dass wichtige Details im Trubel verloren gehen. Dies ist einer der ersten Bereiche, in denen KI unter die Arme greifen kann.

Aufgaben generieren und Arbeit unterteilen

Atlassian hat sich auf das konzentriert, was es „Jumpstart planning“ nennt, und eine der praktischsten nativen Funktionen ist die KI-Arbeitsstrukturierung (AI work breakdown). Sie können ihr ein riesiges Epic füttern, wie zum Beispiel „Neues User-Dashboard einführen“, und sie bitten, kleinere User Stories oder Sub-Tasks vorzuschlagen. Das ist ein beeindruckender Weg, um ein Backlog aufzubauen und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle notwendigen Grundlagen abgedeckt sind.

Sie können auch ein komplettes Jira-Ticket erstellen, indem Sie einfach einen Satz tippen. Die KI versteht, was Sie meinen, füllt die Felder aus und protokolliert es, was definitiv Zeit spart und den Schwung beibehält.

Konversationen mit Aufgaben verknüpfen

Obwohl die integrierte KI von Jira hilfreich ist, konzentriert sie sich naturgemäß auf Informationen, die sich bereits innerhalb der Plattform befinden. Wir alle wissen jedoch, dass Ideen und Fehlerberichte oft an anderen Stellen entstehen. Die wichtigsten Informationen beginnen meist in einem Slack-Kanal, einem Microsoft Teams-Chat oder einem Kundensupport-Ticket.

Um die nativen Funktionen von Jira zu ergänzen, können Sie spezialisierte Tools nutzen, um externe Arbeit in die Plattform zu bringen. Zum Beispiel ist eesel AI eine großartige Option, die sich dort einklinkt, wo die Arbeit tatsächlich beginnt – etwa in Ihren Chat-Apps und Helpdesks wie Zendesk oder Jira Service Management. Wenn ein Benutzer in einem Support-Gespräch einen Fehler meldet oder ein Produktmanager in Slack ein neues Feature skizziert, kann eesel AI im Handumdrehen helfen, ein perfekt formatiertes Jira-Issue zu erstellen. Es hilft dabei, den Issue-Typ zu identifizieren, die Priorität festzulegen und die Konversation als Kontext anzuhängen.

Es geht darum sicherzustellen, dass nichts Wichtiges vergessen wird und Ihr Jira-Backlog so genau wie möglich bleibt.

Mit Jira AI die Projektausführung und den Support beschleunigen

In Ordnung, Ihr Projekt ist geplant und das Team baut fleißig. Nun tauchen neue Probleme auf. Wie halten Sie alle auf dem gleichen Stand? Und wie lösen Sie Probleme schnell, ohne bei den immer gleichen, repetitiven Aufgaben hängen zu bleiben?

KI-Zusammenfassungen und Suche

Eine der nützlichsten Funktionen in Jiras nativer KI ist die Fähigkeit, lange Kommentarthreads zusammenzufassen. Wenn ein Ticket zwischen fünf verschiedenen Entwicklern hin- und hergegangen ist, kann die neu zugewiesene Person einfach auf eine Schaltfläche klicken, um die Highlights zu erhalten. Das ist ein effizienter Weg, um auf den neuesten Stand zu kommen, während man sich darauf verlässt, dass Jira die „Source of Truth“ Ihres Projekts ist.

Atlassian hat zudem eine Suche in natürlicher Sprache für JQL (Jira Query Language) hinzugefügt. Anstatt sich also mit der Syntax abzumühen, können Sie einfach etwas tippen wie: „Zeige mir alle offenen Bugs für mich, die diese Woche fällig sind“, und Jira erledigt die Schwerstarbeit für Sie.

Wissen zusammenführen für intelligenteren Support

Um großartige Software zu entwickeln, profitiert Ihr Team von einem vollständigen Bild. Während Jira der Goldstandard für das Projektmanagement ist, könnten Sie auch Daten in Google Docs, Designs auf einer Confluence-Seite oder historische Lösungen in Zendesk haben.

Ein Tool wie eesel AI arbeitet mit Jira zusammen, um eine Verbindung zu all den Informationsknotenpunkten Ihres Unternehmens herzustellen. Es fungiert als Brücke für Confluence, Google Docs, Notion und sogar die Support-Historie.

Lassen Sie mich Ihnen ein praktisches Beispiel geben. Nehmen wir an, ein IT-Support-Mitarbeiter erhält ein Ticket in Jira Service Management über einen Fehler, der immer wieder auftritt.

• Mit nativer Jira AI: Der Mitarbeiter kann eine exzellente Zusammenfassung der Kommentare innerhalb dieses einen Tickets erhalten und sich so auf die aktuelle Aufgabe konzentrieren.

• Mit eesel AI: Der KI-Copilot des Mitarbeiters kann dies ergänzen, indem er eine vollständige Antwort entwirft. Diese basiert darauf, wie Ihr Team ähnliche Tickets früher gelöst hat, oder zieht Schritte zur Fehlerbehebung aus externen Dokumenten heran. Dies hilft dem Mitarbeiter, eine detaillierte Antwort zu geben, ohne jemals den JSM-Bildschirm verlassen zu müssen.

Dieser Ansatz hilft dabei, konsistente Antworten beizubehalten, da die KI aus allem lernt, was Ihr Team über das gesamte Ökosystem hinweg weiß.

Automatisierung von Triage und Workflows

Atlassian bietet einige KI-gestützte Funktionen in Jira Service Management, die bei der grundlegenden Vorsortierung (Triage) von Tickets helfen. Die KI kann vorschlagen, um welche Art von Anfrage es sich handelt, und helfen, diese in die richtige Kategorie einzuordnen.

Für Teams, die dies weiter anpassen möchten, bietet ein Tool wie eesel AIs AI Triage zusätzliche Möglichkeiten. Sie können benutzerdefinierte Workflows erstellen, die Tickets basierend auf Ihren spezifischen Kriterien automatisch weiterleiten, taggen und priorisieren.

Ein hilfreiches Feature von eesel AI ist, dass Sie Ihre Automatisierungsregeln an Tausenden Ihrer alten Tickets simulieren können, bevor Sie sie aktivieren. Dies bietet eine klare Prognose darüber, wie die KI arbeiten wird, und gibt Ihnen zusätzliche Sicherheit bei der Einführung neuer Workflows.

Was kostet Jira AI?

Wie sieht es also mit den Kosten aus? Bei Atlassian hängt es von der gewählten Abonnementstufe ab, die zu Ihrer Teamgröße und Ihren Bedürfnissen passt.

Die nativen Rovo- und Atlassian Intelligence-Funktionen sind in den Jira Cloud Premium- und Enterprise-Plänen enthalten. Diese Pläne sind für Teams konzipiert, die fortschrittlicheres Projektmanagement und KI-Funktionen benötigen, und beginnen bei etwa 13,53 $ pro Benutzer und Monat.

Drittanbieter-KI-Apps sind ebenfalls im Atlassian Marketplace erhältlich, sodass Sie gezielt Tools auswählen können, die in Ihr Budget und zu Ihren Anforderungen passen.

Plattformen wie eesel AI bieten einen alternativen Ansatz. Die Preisgestaltung von eesel AI basiert darauf, wie viele KI-Interaktionen Ihr Team tatsächlich pro Monat nutzt. Dies kann eine flexible und vorhersehbare Option für Teams sein, die ihre KI-Nutzung unabhängig von der Gesamtzahl ihrer Mitarbeiter skalieren möchten.

Es geht um intelligente Ergebnisse, nicht nur um Aufgaben

Jira AI-Empfehlungen sind eindeutig mehr als nur Marketing-Floskeln. Jira ist eine ausgereifte, zuverlässige Plattform, die Tausende von Unternehmen antreibt, und ihre nativen Tools bieten einen starken Ausgangspunkt für die Untergliederung von Aufgaben und die Verwaltung von Ticket-Historien.

Für moderne Softwareteams, die eine Vielzahl von Tools wie Slack, Google Workspace und verschiedene Helpdesks nutzen, gibt es viele Möglichkeiten, Ihr Jira-Setup zu verbessern. Die Nutzung spezialisierter Plattformen als Ergänzung zu Jira ist ein großartiger Weg, um eine vollständige Sicht auf das Wissen Ihres Unternehmens zu erhalten.

Hier kann eesel AI helfen. Es integriert sich in das Jira-Ökosystem und lernt aus den Informationen Ihres Unternehmens, um Ihnen bei der Bereitstellung leistungsstarker KI-Workflows zu helfen. Sie können es schnell einrichten und genießen die volle Kontrolle darüber, wie Ihre KI Seite an Seite mit Ihren Jira-Projekten arbeitet.

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