Für viele von uns ist Jira die Kommandozentrale für unsere Arbeit. Hier nehmen Projekte Gestalt an, Aufgaben werden verfolgt und Tickets (irgendwann) gelöst. Aber je komplexer die Arbeitsabläufe werden, desto mehr fühlt sich die manuelle Arbeit, die nötig ist, um alles im Blick zu behalten, wie ein Vollzeitjob an.
An dieser Stelle wird die Idee von Jira und generativer KI interessant. Sie verspricht, die langweiligen Aufgaben zu automatisieren, die Kommunikation zu beschleunigen und Ihre Projekte insgesamt intelligenter zu machen.
In diesem Leitfaden geben wir Ihnen einen unverblümten Einblick in das, was Atlassians eigene KI in Jira bietet. Wir werden die Hauptfunktionen behandeln, das kreditbasierte Preismodell entwirren und über die realen Einschränkungen sprechen, die Sie kennen sollten, bevor Sie einsteigen.
Was sind Jira und generative KI?
Zunächst einmal sollten wir uns auf einen gemeinsamen Nenner einigen. Jira ist Atlassians Standardwerkzeug für die Arbeitsverwaltung. Wenn Sie in der Softwareentwicklung, der IT oder sogar im Marketing tätig sind, haben Sie wahrscheinlich schon das eine oder andere Jira-Board gesehen. Es ist der Ort, an dem die Arbeit erledigt wird.
Generative KI ist hier nicht nur Fachjargon. Es ist eine Art von KI, die neue Inhalte erstellen, lange Textwände zusammenfassen und sogar Arbeitsabläufe aus einfachen Anweisungen einrichten kann. Stellen Sie sie sich wie einen intelligenten Assistenten vor, der versteht, was Sie fragen, und Ihnen hilft, es schneller zu erledigen.
Wenn wir also von „Jira und generativer KI“ sprechen, meinen wir die KI-Funktionen, die Atlassian direkt in seine Plattform integriert hat (oft als Atlassian Intelligence oder Rovo bezeichnet). Die Idee ist, Ihnen zu helfen, mehr zu erledigen, ohne Jira verlassen zu müssen, damit sich Ihr Team auf die Arbeit konzentrieren kann, die wirklich etwas bewirkt.
Hauptfähigkeiten von Jira und generativer KI
Atlassian hat seine KI in ganz Jira verteilt, um bei alltäglichen Aufgaben zu helfen, die in der Regel viel Zeit in Anspruch nehmen. Diese Funktionen sollen alles von der Ticketverwaltung bis zum Verfassen von Updates ein wenig reibungsloser gestalten.
Optimierung der Ticket- und Aufgabenverwaltung
Seien wir ehrlich, ein großer Teil jedes Projekts besteht darin, die Arbeit selbst zu jonglieren. Jiras KI versucht, einen Teil dieser Last zu nehmen.
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KI-Zusammenfassungen: Wir alle kennen das: Man öffnet ein Jira-Ticket und findet einen Roman aus Kommentaren vor. Die KI kann die gesamte Konversation scannen und eine schnelle Zusammenfassung der wichtigsten Punkte und Entscheidungen ausgeben. Das ist eine große Hilfe für jeden, der sich schnell einen Überblick verschaffen muss, ohne jede einzelne Antwort zu lesen.
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Arbeit aufteilen: Ein riesiges Projekt-Epic anzustarren, kann einschüchternd sein. Mit der KI können Sie sie bitten, kleinere, leichter zu bewältigende untergeordnete Vorgänge oder Teilaufgaben vorzuschlagen. Das hilft, einen riesigen Arbeitsbrocken in einen klaren Plan zu verwandeln, was die Sprint-Planung erheblich erleichtert.
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Ticket-Triage: Für Teams, die Jira Service Management nutzen, kann die KI helfen, neue Anfragen automatisch zu sortieren, zu priorisieren und weiterzuleiten. Sie analysiert den Inhalt und den Ton des Tickets, um dessen Dringlichkeit zu bestimmen und wer es bearbeiten sollte, und verhindert so, dass Ihre Support-Warteschlange im Chaos versinkt.
Verbesserung von Inhalten und Kommunikation
Die richtigen Informationen in ein Ticket zu bekommen und klar zu kommunizieren, ist die halbe Miete. Jiras KI verfügt über einige Werkzeuge, die Ihnen helfen, besser und schneller zu schreiben.
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Generative KI im Editor: Direkt im Ticket-Editor können Sie die KI bitten, Inhalte für Sie zu entwerfen. Das ist praktisch für das Schreiben detaillierter User Stories, das Ausfüllen von Aufgabenbeschreibungen oder das Verfassen von Antworten. Sie geben ihr ein paar Stichpunkte, und sie kann den Text ausformulieren.
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Den Ton anpassen: Wie man etwas sagt, ist wichtig. Die KI kann Ihren Text überarbeiten, um den Ton zu ändern. Zum Beispiel kann sie eine technische Erklärung für einen frustrierten Kunden einfühlsamer klingen lassen oder Ihre groben Notizen in eine professionelle Zusammenfassung für Stakeholder umwandeln.
Verbesserung von Suche und Automatisierung
In Jira das zu finden, was man braucht, kann sich manchmal wie eine Schnitzeljagd anfühlen, und die Einrichtung von Automatisierungen kann knifflig sein, wenn man kein Power-User ist. Die KI ist darauf ausgelegt, beides ein wenig einfacher zu machen.
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Natürliche Sprache in JQL: Die Jira Query Language (JQL) ist super nützlich für die Suche, aber die Syntax kann mühsam zu lernen sein. Mit dieser Funktion können Sie eine Suche in einfacher Sprache eingeben, wie z. B. „zeige mir alle offenen Bugs mit hoher Priorität“, und die KI übersetzt dies für Sie in die richtige JQL. Plötzlich kann jeder komplexe Suchen durchführen.
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KI-gestützte Automatisierungsregeln: Anstatt sich durch Menüs zu klicken, um Automatisierungsregeln zu erstellen, können Sie einfach beschreiben, was Sie möchten. Sie könnten zum Beispiel schreiben: „Wenn die Priorität eines Tickets auf ‚Höchste‘ geändert wird, sende eine Benachrichtigung an den Bereitschafts-Slack-Kanal.“ Die KI erstellt dann die Regel für Sie.
Wie Sie mit Jira und generativer KI anfangen (und was es kostet)
Also gut, wie bekommen Sie diese KI-Funktionen? Zunächst einmal sind sie nicht im kostenlosen Plan von Jira enthalten. Sie benötigen einen Standard-, Premium- oder Enterprise-Cloud-Plan, um Zugang zu Atlassian Intelligence zu erhalten.
Aber hier ist der Haken: Es ist kein All-you-can-eat-Buffet. Atlassian verwendet ein Kreditsystem. Jedes Mal, wenn Sie eine KI-Funktion nutzen, kostet das Credits. Dieses Modell kann es wirklich schwierig machen, Ihre monatliche Rechnung vorauszusagen, besonders wenn Ihr Team beginnt, sich auf die KI zu verlassen.
So sehen die Pläne und ihre Kreditlimits aus:
| Plan | Preis (pro Nutzer/Monat) | Atlassian Rovo KI-Credits |
|---|---|---|
| Standard | 7,53 $ | 25 KI-Credits pro Nutzer pro Monat |
| Premium | 13,53 $ | 70 KI-Credits pro Nutzer pro Monat |
| Enterprise | Vertrieb kontaktieren | 150 KI-Credits pro Nutzer pro Monat |
Das eigentliche Problem hier ist die Unvorhersehbarkeit. Wenn Sie einen arbeitsreichen Monat haben und das Ticketvolumen in die Höhe schnellt, könnte Ihr Team seine KI-Credits viel schneller aufbrauchen als erwartet. Dann stecken Sie in der Klemme: Entweder sagen Sie allen, sie sollen die KI-Funktionen, für die Sie bezahlen, nicht mehr nutzen, oder Sie müssen sich auf unerwartete Zusatzgebühren einstellen. Für jedes Team, das versucht, ein Budget einzuhalten, ist diese Art von Unsicherheit ein großes Problem.
Die Grenzen der Nutzung von Jira und generativer KI (integrierte Funktionen)
Obwohl eine direkt in Jira integrierte KI großartig klingt, bringt sie einige ernsthafte Nachteile mit sich. Die integrierten Werkzeuge sind ein guter Ausgangspunkt, aber sie haben möglicherweise nicht die Leistung oder Flexibilität, die ein wachsendes Team wirklich braucht.
Das abgeschottete Ökosystem von Jira und generativer KI: Gefangen im Atlassian-Universum
Jiras KI funktioniert am besten, wenn das gesamte Wissen Ihres Unternehmens in Atlassian-Produkten lebt, insbesondere in Confluence. Die KI ist darauf ausgelegt, Antworten und Kontext aus Ihren Confluence-Seiten zu ziehen.
Aber seien wir mal ehrlich, wessen Team arbeitet wirklich so? Die meisten von uns haben wichtige Informationen überall verstreut: in Google Docs, Notion-Seiten, Slack-Threads und einem Dutzend anderer Orte. Atlassians KI kann nichts davon sehen. Sie ist im Grunde im Blindflug unterwegs und arbeitet nur mit einem Bruchteil des Wissens Ihres Unternehmens, was oft zu unvollständigen oder einfach falschen Antworten führt.
Damit eine KI wirklich hilfreich ist, muss sie von allem lernen. Ein dediziertes Tool wie eesel AI löst dieses Problem, indem es sich mit all Ihren Apps verbindet und sicherstellt, dass Ihre KI die ganze Geschichte kennt, bevor sie versucht zu helfen.
Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
Integrierte Tools sind in der Regel als Einheitslösung konzipiert. Atlassians KI ist einfach genug zu aktivieren, aber sie gibt Ihnen nicht viel Kontrolle darüber, wie sie tatsächlich funktioniert. Sie können ihre Persönlichkeit nicht wirklich anpassen, komplexe Aktionen einrichten oder detaillierte Regeln erstellen, welche Tickets sie bearbeiten und welche sie in Ruhe lassen soll.
Hier kann eine dedizierte Plattform einen großen Unterschied machen. Mit eesel AI erhalten Sie beispielsweise einen vollständigen Workflow-Editor, mit dem Sie die Regeln bestimmen. Sie können einen Prompt-Editor verwenden, um den Tonfall der KI fein abzustimmen, benutzerdefinierte Automatisierungen zu erstellen (z. B. eine Bestellung in Shopify nachschlagen lassen und dann ein Feld in Jira aktualisieren) und sich dafür entscheiden, nur die einfachen, sich wiederholenden Fragen zu automatisieren, deren Beantwortung Sie leid sind.
Jira und generative KI: Keine Möglichkeit zum sicheren Testen
Würden Sie eine neue Funktion ohne Tests auf den Markt bringen? Wahrscheinlich nicht. Warum sollten Sie also eine KI auf Ihre Kunden loslassen, ohne einen richtigen Testlauf? Leider bietet die Atlassian-Plattform keine Möglichkeit, zu simulieren, wie die KI mit Ihren realen Daten umgehen wird, bevor Sie sie einschalten.
Eine gute Simulation ist der Schlüssel. Sie ermöglicht es Ihnen, genau zu sehen, wie die KI Tausende Ihrer vergangenen Tickets beantwortet hätte, und gibt Ihnen eine klare Vorstellung von ihrer Genauigkeit und wie viele Probleme sie hätte lösen können. So können Sie Lücken in Ihrer Wissensdatenbank finden und das Verhalten der KI in einer sicheren Umgebung fein abstimmen.
Dies ist ein weiterer Bereich, in dem ein spezialisiertes Werkzeug einen klaren Vorteil hat. eesel AI verfügt über einen Simulationsmodus, sodass Sie mit Zuversicht live gehen können, wie es funktionieren wird und welche Ergebnisse Sie erwarten können.
Reicht die integrierte Jira- und generative KI für Ihr Team aus?
Für Teams, die vollständig auf das Atlassian-Ökosystem setzen und nur einige grundlegende Automatisierungen benötigen, ist die integrierte generative KI von Jira ein guter Ausgangspunkt. Sie ist praktisch und einfach zu aktivieren.
Aber für Teams, die mehr Flexibilität, Kontrolle und vorhersehbare Kosten benötigen, zeigen sich ihre Grenzen ziemlich schnell. Die Abhängigkeit von Confluence, das verwirrende kreditbasierte Preismodell und das Fehlen einer sicheren Testumgebung sind echte Hindernisse, die Ihnen im Wachstum im Weg stehen können.
Das wirft eine letzte Frage auf: Was ist, wenn Sie eine KI benötigen, die mit allem Wissen Ihres Unternehmens arbeitet, Ihnen die volle Kontrolle gibt und einfache, vorhersehbare Preise hat?
Geben Sie Ihren Jira- und generativen KI-Workflows mit eesel AI einen Schub
Anstatt zu versuchen, Ihr Team in die Schablone eines integrierten Tools zu pressen, können Sie eine KI-Plattform nutzen, die auf Flexibilität und Leistung ausgelegt ist. eesel AI lässt sich direkt in die von Ihnen bereits verwendeten Tools integrieren und macht sie intelligenter, ohne dass Sie Ihre Arbeitsweise ändern müssen.
So geht eesel AI mit den Hauptnachteilen der nativen KI von Jira um:
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Verbinden Sie Ihr gesamtes Wissen: Verknüpfen Sie Jira Service Management mit Confluence, Google Docs, Notion, vergangenen Tickets und Dutzenden anderer Apps. Geben Sie Ihrer KI das vollständige Bild, damit sie wirklich hilfreiche Antworten geben kann.
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Starten Sie in wenigen Minuten: Sie können alles selbst einrichten, ohne an einer Verkaufsdemo oder einem langen Implementierungsprozess teilnehmen zu müssen. Es ist eine echte Self-Service-Plattform.
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Testen Sie mit Zuversicht: Nutzen Sie den Simulationsmodus, um zu sehen, wie die KI bei Tausenden Ihrer vergangenen Tickets abschneidet. Sie kennen Ihre potenzielle Lösungsrate und finden Wissenslücken, bevor Sie sie für Ihr Team aktivieren.
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Volle Kontrolle und klare Preise: Sie können alles anpassen, vom Ton der KI bis zu den spezifischen Aktionen, die sie ausführen kann. Und das alles zu einfachen, transparenten Preisen, bei denen Ihnen nie pro Lösung berechnet wird, sodass Ihre Kosten immer vorhersehbar sind.
Bereit zu sehen, was eine leistungsfähigere und flexiblere KI für Ihre Jira-Workflows tun kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und Sie können in nur wenigen Minuten Ihren ersten KI-Agenten erstellen.
Häufig gestellte Fragen
Wenn wir über Jira und generative KI sprechen, beziehen wir uns auf die von Atlassian integrierten KI-Funktionen, die oft als Atlassian Intelligence oder Rovo bezeichnet werden. Diese Funktionen zielen darauf ab, Aufgaben zu automatisieren, Informationen zusammenzufassen und bei der Erstellung von Inhalten direkt in Jira zu unterstützen.
Jira und generative KI können lange Ticket-Kommentare zusammenfassen, das Aufteilen großer Aufgaben vorschlagen und bei der automatischen Triage von Support-Anfragen helfen. Sie unterstützt auch beim Entwerfen von Inhalten für User Stories oder Antworten und wandelt natürliche Sprache für eine einfachere Suche in JQL um.
Die integrierte Jira- und generative KI von Atlassian funktioniert auf Basis eines Kreditsystems, was bedeutet, dass jede Nutzung Credits kostet. Diese Credits sind in den Standard-, Premium- und Enterprise-Cloud-Plänen enthalten, und eine Überschreitung kann zu unvorhersehbaren Zusatzgebühren führen.
Wesentliche Einschränkungen sind die Abhängigkeit vom Atlassian-Ökosystem (hauptsächlich Confluence) für den Kontext, begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für das KI-Verhalten und das Fehlen einer sicheren Simulationsumgebung zum Testen. Dies kann zu unvollständigen Antworten und unvorhersehbarer Leistung führen.
Die integrierte Jira- und generative KI von Atlassian bietet begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für ihre Persönlichkeit oder komplexe Aktionen. Für mehr Kontrolle und Integration mit einer breiteren Palette von Anwendungen bietet eine dedizierte KI-Plattform wie eesel AI einen flexibleren Workflow-Editor.
Die Plattform von Atlassian bietet keine integrierte Möglichkeit, zu simulieren, wie sich ihre Jira- und generative KI mit Ihren realen Daten vor der Bereitstellung verhalten wird. Dedizierte Tools wie eesel AI beinhalten einen Simulationsmodus, um die KI-Genauigkeit zu testen und Wissenslücken sicher zu identifizieren.
Eine externe Lösung wie eesel AI verbessert Jira und generative KI, indem sie sich mit all Ihren Wissensquellen im Unternehmen verbindet (nicht nur mit Atlassian-Produkten), umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten bietet und eine vorhersagbare Preisgestaltung ohne kreditbasierte Nutzung ermöglicht. Sie verfügt außerdem über einen Simulationsmodus für eine zuversichtliche Bereitstellung.
