Aktuell wird viel über KI im Projektmanagement und ITSM gesprochen, besonders im Atlassian-Ökosystem. Das Versprechen klingt großartig: KI kann Ihre Arbeitsabläufe optimieren, lästige Aufgaben übernehmen und Ihrem Team mehr Zeit für die wirklich wichtigen Aufgaben geben.
Aber hier ist der Realitätscheck. Obwohl Atlassian Intelligence einige integrierte KI-Funktionen hat, stellen viele Teams fest, dass sie nicht die erhoffte Wunderwaffe sind. Sie können überraschend begrenzt sein, schnell teuer werden oder einfach nur mühsam einzurichten sein.
Dieser Beitrag wirft einen unkomplizierten Blick auf die häufigsten Anwendungsfälle für KI in Jira. Wir werden untersuchen, was die native KI von Jira kann, wo ihre Schwächen liegen und Ihnen einen flexibleren und leistungsfähigeren Weg zeigen, um Dinge zu erledigen.
Was ist Atlassian Intelligence?
Atlassian Intelligence ist die KI-Engine, die in die Cloud-Produkte von Atlassian wie Jira, Jira Service Management (JSM) und Confluence integriert ist. Sie soll Aufgaben wie die KI-gestützte Suche, die Erstellung von Inhalten und die Automatisierung von Aufgaben übernehmen.
Vielleicht haben Sie auch schon von Rovo gehört, dem Premium-KI-Angebot von Atlassian. Sie bezeichnen es als „virtuellen Teamkollegen“, der versucht, die Arbeit im gesamten Unternehmen zu vernetzen.
Wichtig zu wissen ist, dass diese Funktionen hauptsächlich für Nutzer der Jira Cloud-Pläne Standard, Premium und Enterprise verfügbar sind. Wenn Ihr Team noch eine Data-Center-Version oder einen niedrigeren Tarif nutzt, haben Sie so gut wie keine Chance, es sei denn, Sie sind bereit für eine große Migration.
Kernanwendungsfälle von Jira-KI für das Ticket-Management
Kommen wir zu den grundlegenden KI-Funktionen, die Teams benötigen, um zu verhindern, dass ihre Support-Warteschlangen überlaufen. Wir werden uns ansehen, was Jira bietet und wo die Lücken sind.
Automatisierte Ticket-Zusammenfassungen
Wenn sich in einem Jira-Ticket ein langer Kommentar-Thread ansammelt, kann Atlassian Intelligence eine Zusammenfassung für Sie erstellen. Das ist eine praktische Möglichkeit, um den Kern einer Konversation zu erfassen, ohne jede einzelne Antwort lesen zu müssen.
Das Problem dabei? Diese Zusammenfassungen bleiben in der Blase des einzelnen Tickets gefangen. Sie haben keine Kenntnis von früheren Gesprächen mit demselben Kunden, verwandten Problemen in anderen Projekten oder wichtigen Informationen, die in Dokumenten außerhalb von Jira oder Confluence versteckt sind. Das ist, als würde man ein Kapitel eines Buches lesen und versuchen, die gesamte Handlung zu erraten.
Für eine echte Unterstützung der Agenten (Agent Assistance) müssen Sie Kontext aus allen Quellen ziehen. Ein Tool wie eesel AI verbindet sich mit Ihrem gesamten Wissen, nicht nur mit Ihren Atlassian-Produkten. Es kann vergangene Tickets, Google Docs, Notion-Seiten und mehr analysieren, um den Agenten ein vollständiges Bild zu geben, was ihnen hilft, Probleme schneller und genauer zu lösen.
Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Wissensquellen verbindet, um eine umfassende Unterstützung für Agenten zu bieten – ein Schlüsselaspekt moderner Jira-KI-Anwendungsfälle.:Intelligente Ticket-Sortierung und -Weiterleitung
JSM verfügt über eine KI-Funktion, die versucht, den richtigen Anfragetyp für Tickets zu erraten, die per E-Mail eingehen. Es gibt auch einen Rovo-Agenten namens „Service Triage Assistant“, den Sie in Automatisierungsregeln verwenden können, um Felder wie die Priorität zu aktualisieren.
Aber das System kann sich ziemlich starr anfühlen. Sie sind an die Einrichtung spezifischer Automatisierungsregeln gebunden und erhalten nicht die detaillierte Kontrolle, die Sie für komplexere Arbeitsabläufe benötigen. Viele Benutzer stellen fest, dass sie mit guten Vorgangsvorlagen und einfacher Automatisierung die gleichen Ergebnisse erzielen können, ohne die zusätzliche KI-Schicht.
Moderne Support-Teams müssen die Kontrolle über ihre Automatisierung haben. Mit einer anpassbaren Engine wie der in eesel AI können Sie die genauen Regeln festlegen, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können nach Kundentyp, Ticketinhalt oder so ziemlich allem anderen filtern. Sie können benutzerdefinierte KI-Aktionen erstellen, um Tickets mit einer Flexibilität zu kennzeichnen, weiterzuleiten und zu eskalieren, die die nativen Tools einfach nicht bieten.
Ein Screenshot der Benutzeroberfläche von eesel AI, auf dem Benutzer benutzerdefinierte Regeln für die Ticket-Weiterleitung einrichten können, was flexible Jira-KI-Anwendungsfälle demonstriert.:KI-gestützte Antworten von Agenten
Der KI-Editor in Jira kann Agenten dabei helfen, Antworten zu verfassen, Rechtschreibung und Grammatik zu korrigieren oder den Ton einer Nachricht zu ändern, um professioneller oder empathischer zu klingen.
Der Haken ist, dass die Vorschläge der KI auf einem begrenzten Pool ähnlicher Anfragen basieren, die nur innerhalb von Jira gefunden werden. Dies führt in der Regel zu generisch klingenden Antworten, die das eigentliche Problem des Kunden verfehlen. Am Ende haben Sie Antworten, die ein wenig roboterhaft klingen und nicht wirklich hilfreich sind.
Die besten KI-Copiloten sollten von der einzigartigen Stimme Ihres Teams lernen. eesel AI lernt aus Ihrer gesamten Historie gelöster Tickets und all Ihren Wissensquellen. Dadurch kann es relevante, markenkonforme Antworten entwerfen, die menschlich klingen, was die Antwortzeiten verkürzt und gleichzeitig die Qualität hochhält.
Der eesel AI Copilot entwirft eine personalisierte Antwort in einem Helpdesk und zeigt damit einen der effektivsten Jira-KI-Anwendungsfälle für die Unterstützung von Agenten.:Der virtuelle Agent
Einer der leistungsstärksten Anwendungsfälle für Jira-KI ist die Abwehr all dieser sich wiederholenden Fragen, bevor sie überhaupt zu Tickets werden.
Abwehr häufiger Anfragen mit einem virtuellen Agenten
Der virtuelle Agent von JSM kann in Ihrem Hilfe-Center, in Slack oder Microsoft Teams eingerichtet werden. Er verwendet eine Funktion namens „KI-Antworten“, um Fragen zu beantworten, indem er eine verknüpfte Confluence-Wissensdatenbank durchsucht.
Das klingt in der Theorie großartig, aber der Erfolg hängt fast ausschließlich davon ab, ob Sie eine perfekt organisierte, aktuelle und vollständige Confluence-Wissensdatenbank haben.
Ein wirklich hilfreicher KI-Agent sollte mit dem Wissen arbeiten, das Sie bereits haben, egal wo es sich befindet. Der eesel AI Agent verbindet sofort alle Ihre Wissensquellen. Er lernt aus Ihren Confluence-Bereichen, aber auch aus vergangenen Jira Service Management-Tickets, Google Docs, PDFs und mehr. Das bedeutet, dass er vom ersten Tag an genaue Antworten auf eine viel breitere Palette von Fragen geben kann, ohne dass Sie monatelang Ihre gesamte Dokumentation überarbeiten müssen.
Ein virtueller Agent von eesel AI beantwortet eine Frage direkt in Slack und veranschaulicht damit leistungsstarke Jira-KI-Anwendungsfälle zur Abwehr von Anfragen.:Aufbau und Pflege Ihrer Wissensdatenbank
Atlassian Intelligence kann auch Lücken in Ihrem Wissen aufdecken, indem es Entwürfe für Confluence-Artikel vorschlägt. Dies geschieht, indem es sich gelöste Tickets ansieht, zu denen anscheinend keine Dokumentation vorhanden ist.
Das ist eine nette Idee, aber es ist immer noch ein manueller Prozess. Sie müssen die Vorschläge überprüfen, und es sagt Ihnen nicht wirklich, warum bestimmte Lücken existieren oder welche am wichtigsten zu füllen sind, um Ihr Ticketvolumen tatsächlich zu reduzieren.
Sie müssen über das bloße Schreiben weiterer Artikel hinausgehen. Das Reporting-Dashboard in eesel AI gibt Ihnen einen klaren Überblick darüber, was Ihre Kunden tatsächlich fragen. Es zeigt die häufigsten Fragen auf, die die KI nicht beantworten konnte, und gibt Ihnen einen datengesteuerten Plan für Ihre Inhalte. Sie können sicher sein, dass Sie Wissen schaffen, das Ihre Supportlast direkt senken wird.
Das eesel AI-Dashboard zeigt Berichte über Wissenslücken, die dabei helfen, Inhalte für bessere Jira-KI-Anwendungsfälle zu priorisieren.:Die versteckten Kosten und Herausforderungen der nativen Jira-KI
Bevor Sie sich für die KI-Tools von Atlassian entscheiden, lohnt es sich, das Gesamtbild zu betrachten, einschließlich der tatsächlichen Kosten, des Einrichtungsprozesses und wie Sie feststellen können, ob es überhaupt funktioniert.
Das überraschend komplizierte Preismodell
Um die meisten KI-Funktionen von Atlassian zu erhalten, müssen Sie einen Jira Cloud Standard-, Premium- oder Enterprise-Plan haben. Rovo, der leistungsfähigste Teil des Pakets, kostet pro Benutzer extra und kann schnell teuer werden. Einige Benutzer haben von Kosten von über 20 $ pro Arbeitsplatz und Monat berichtet. Dieses Pro-Benutzer-Modell bedeutet, dass Ihre Rechnung mit Ihrem Team wächst, egal ob Sie viel Nutzen aus der KI ziehen oder nicht.
Es gibt einen anderen Weg. Die Preisgestaltung von eesel AI ist transparent und vorhersehbar, da sie auf KI-Interaktionen basiert, nicht auf Benutzerplätzen. Unsere Pläne umfassen alle unsere Kernprodukte (Agent, Copilot, Triage) ohne versteckte Gebühren pro Lösung. Dieses Modell bedeutet, dass Sie für den Wert bezahlen, den die KI tatsächlich liefert, und Ihre Kosten werden nicht explodieren, wenn Ihr Team größer wird.
| Funktion | Atlassian Intelligence | eesel AI |
|---|---|---|
| Preismodell | Pro Benutzer, monatliche Gebühr | Basiert auf monatlichen KI-Interaktionen |
| Kostentreiber | Anzahl der Teammitglieder | KI-Nutzung und gelieferter Wert |
| Vorhersehbarkeit | Kann mit Add-ons unvorhersehbar sein | Einfache, transparente Stufen |
| Tarifstufen | KI-Funktionen in teureren Plänen eingeschränkt | Alle Kernprodukte in jedem Plan enthalten |
Der Einrichtungsprozess: Eine mühsame Migration vs. eine einfache Integration
Die erste Regel von Atlassian Intelligence lautet, dass Sie auf Jira Cloud sein müssen. Für viele Unternehmen ist der Umzug von Data Center ein riesiges Projekt.
Warum all diese Mühe auf sich nehmen, wenn Sie einfach integrieren können? eesel AI ist so konzipiert, dass Sie es im Handumdrehen selbst einrichten können. Es verbindet sich mit Ihrer bestehenden Jira Service Management-Instanz mit einer Ein-Klick-Integration und ist in Minuten statt Monaten live. Sie können sogar unseren Simulationsmodus verwenden, um die Leistung an Ihren vergangenen Tickets zu testen, bevor Sie es für Kunden aktivieren. Das ist eine großartige Möglichkeit, um genau zu sehen, wie es funktionieren wird, bevor Sie den Schalter umlegen.
Ein Workflow-Diagramm, das den einfachen Einrichtungsprozess für eesel AI zeigt, im Gegensatz zu komplexen Migrationen für andere Jira-KI-Anwendungsfälle.:Das richtige Tool für Ihre Jira-KI-Anwendungsfälle auswählen
Was bedeutet das nun für uns? Die Hauptanwendungsfälle für Jira-KI drehen sich darum, das Ticket-Management reibungsloser zu gestalten, häufige Fragen abzuwehren und allgemein das Leben Ihres Support-Teams zu erleichtern.
Während Atlassian Intelligence einen Ausgangspunkt bietet, mangelt es oft an Flexibilität, Wissensquellen und Preis. Die Notwendigkeit einer vollständigen Cloud-Migration und die teure Preisgestaltung pro Arbeitsplatz können große Hindernisse sein.
Für Teams, die eine leistungsstarke, anpassbare und erschwingliche KI wollen, die mit ihrer aktuellen Jira-Einrichtung funktioniert, ist eesel AI eine viel praktischere Wahl. Es bietet einen schnelleren Weg zu echten Ergebnissen, ohne all die Kopfschmerzen.
Bereit zu sehen, was KI wirklich für Ihre Jira-Workflows tun kann? Testen Sie eesel AI kostenlos und finden Sie heraus, wie viel Zeit Sie zurückgewinnen können.
Häufig gestellte Fragen
Der Leitfaden konzentriert sich auf die Automatisierung von Ticket-Zusammenfassungen, die intelligente Sortierung und Weiterleitung von Tickets, die Erstellung besserer Agentenantworten und den Einsatz virtueller Agenten zur Abwehr häufiger Anfragen. Außerdem wird der Aufbau und die Pflege von Wissensdatenbanken behandelt.
Atlassian Intelligence hat oft einen begrenzten Kontext und Schwierigkeiten, Informationen von außerhalb bestimmter Tickets oder Confluence abzurufen. Sie kann auch bei der Automatisierung unflexibel sein, was zu generischen Antworten führt oder eine komplexe Einrichtung erfordert.
Die meisten nativen KI-Funktionen erfordern höherwertige Jira Cloud-Pläne, und Premium-Angebote wie Rovo kosten pro Benutzer extra. Dies kann zu unvorhersehbaren und schnell steigenden Kosten führen, wenn Ihr Team wächst.
Ja, die nativen KI-Fähigkeiten von Atlassian sind hauptsächlich für Jira Cloud-Benutzer verfügbar. Teams, die Data Center nutzen, müssten eine bedeutende Migration durchführen, um darauf zugreifen zu können.
Atlassian Intelligence kann Entwürfe für Artikel basierend auf ungelösten Tickets vorschlagen. Fortschrittlichere Tools bieten jedoch datengestützte Einblicke in häufige unbeantwortete Fragen und helfen so, die Erstellung von Inhalten für maximale Wirkung zu priorisieren.
Die KI von Atlassian verlässt sich größtenteils auf eine perfekt organisierte Confluence-Wissensdatenbank und den internen Jira-Kontext. eesel AI verbindet sich mit all Ihren vorhandenen Wissensquellen, einschließlich Google Docs, Notion und vergangenen Tickets, für einen breiteren Kontext und genauere Antworten.
