Ein praktischer Leitfaden zur agentischen KI von Jira Service Management

Eine Zeit lang fühlte sich „KI“ wie ein Schlagwort an, das man auf alles kleben konnte. Aber jetzt beginnt sie, echte Arbeit zu leisten, insbesondere im IT-Service-Management (ITSM). Atlassian macht hier mit seiner agentischen KI (agentic AI) für Jira Service Management einen großen Schritt, die auf der Atlassian Intelligence-Engine und einem neuen Satz von KI-Helfern namens Rovo-Agenten basiert.

Was bedeutet das also konkret für Ihr Team? In diesem Leitfaden geben wir Ihnen einen Überblick darüber, was die agentische KI von Atlassian ist, was sie leistet, wie viel sie kostet und welche Überlegungen es gibt. Wir schlüsseln es für Sie auf, damit Sie entscheiden können, ob es die richtige Wahl für Ihr Team ist oder ob ein werkzeugunabhängiger KI-Teamkollege eine hilfreiche Ergänzung zu Ihrer bisherigen Arbeitsweise sein könnte.

Was ist die agentische KI von Jira Service Management?

Zunächst einmal: Was ist überhaupt „agentische KI“? Einfach ausgedrückt ist es eine KI, die Informationen nicht nur abruft, sondern tatsächlich Dinge erledigt. Anstatt nur eine schicke Suchleiste zu sein, kann eine agentische KI eine Situation bewerten, eine Entscheidung treffen und eigenständig Maßnahmen ergreifen. Um dies besser zu veranschaulichen, zeigt die folgende Grafik, wie sich agentische KI von einem Standard-Chatbot unterscheidet.

Stellen Sie sie sich als eine KI vor, die eine Aufgabe von Anfang bis Ende bearbeiten kann, wie etwa die Gewährung von Software-Zugängen oder die Triage eines Vorfalls, anstatt Sie nur auf einen Hilfeartikel zu verweisen.

Die Version von Atlassian basiert auf Rovo, ihrem KI-gestützten Assistenten. Die Technologie hinter Rovo ist der Teamwork Graph, der alle Daten verbindet und versteht, die in Ihren Atlassian-Tools wie Jira und Confluence vorhanden sind. Das Ziel ist es, eine intelligente Ebene über den Tools zu schaffen, die Sie täglich nutzen, und der KI ein tiefes Verständnis für die Projekte, Teams und das interne Wissen Ihres Unternehmens zu vermitteln.

Das Versprechen ist eine native KI, die versteht, wie Ihr Unternehmen funktioniert, und den IT-Betrieb beschleunigen sowie den Mitarbeiter-Support verbessern kann. Diese Funktionalität ist besonders effektiv für Teams, die in das Atlassian-Ökosystem integriert sind, und bietet eine zuverlässige und ausgereifte Plattform für Ihre Support-Anforderungen.

Kernfunktionen der agentischen KI von Jira Service Management

Die neuen KI-Funktionen von Atlassian sind leistungsstark, insbesondere wenn Ihr Team bereits dessen Produkte nutzt. Sie bieten ein nahtloses Erlebnis, wenn Ihre Daten und Workflows innerhalb dieses Ökosystems angesiedelt sind.

Für IT-Betrieb und Incident-Management

Wenn Dinge schiefgehen, ist das Letzte, was Sie brauchen, noch mehr Rauschen. Die KI von Jira filtert das Chaos mit mehreren Schlüsselfunktionen heraus, die für Ihr IT-Ops-Team entwickelt wurden.

• Hauptmerkmale:

  • KI-gestützte Alarmgruppierung: Anstatt mit hundert separaten Alarmen für ein einzelnes Problem bombardiert zu werden, gruppiert die KI verwandte Alarme intelligent aus Ihren Monitoring-Tools. Dies hilft Ihrem Team, sich auf das tatsächliche Problem zu konzentrieren, statt auf die Flut an Benachrichtigungen.
  • KI-gestützte Ursachenanalyse: Während eines Vorfalls (Incident) können Rovo-Agenten unterstützend eingreifen. Sie graben relevante Informationen aus Ihren Observability-Tools aus und schlagen sogar eine potenzielle Ursache (Root Cause) vor, was Ihren Incident-Managern einen Vorsprung verschafft.
  • Automatisierte Post-Incident-Reviews (PIRs): Das Schreiben von PIRs kann zeitaufwendig sein. Die KI kann einen ersten Entwurf erstellen, indem sie Daten direkt aus der Incident-Zeitachse und den verbundenen Alarmen zieht, was eine Menge manueller Arbeit spart.

• Komplementäre Optionen: Diese Funktionalität ist speziell darauf ausgelegt, betriebliche Daten innerhalb des Teamwork Graphs von Atlassian zu nutzen. Für Teams, die auch einen breiten Mix aus externen Tools verwenden, kann eine plattformunabhängige KI wie eesel AI für ITSM eine Verbindung zu Jira und zahlreichen anderen Plattformen herstellen, um zusätzlichen Kontext zu liefern.

Der virtuelle Agent für den Mitarbeiter-Support

Für die Bearbeitung alltäglicher Mitarbeiterfragen verfügt Jira über einen virtuellen Agenten, der als erste Verteidigungslinie fungiert.

• Hauptmerkmale:

  • Mehrkanal-Support: Der virtuelle Agent ist nicht nur auf ein Hilfeportal beschränkt. Er kann mit Mitarbeitern in Slack, Microsoft Teams und per E-Mail chatten und sie dort abholen, wo sie bereits arbeiten.
  • Duales Antwortsystem: Er bearbeitet Anfragen auf zwei Arten. Bei einfachen Fragen nutzt er KI-Antworten, um Ihre Confluence-Wissensdatenbank zu durchsuchen und eine direkte Antwort zu geben. Bei komplexeren, mehrstufigen Anfragen, wie der Beantragung von Software-Zugängen, nutzt er Intent-Flows (Absichts-Workflows), also vordefinierte Konversationspfade, um den Benutzer zu führen.

• Komplementäre Optionen: Die Effektivität der KI wird maximiert, wenn sie mit einer umfassenden Confluence-Wissensdatenbank kombiniert wird. Während das Erstellen und Pflegen von Intent-Flows eine präzise Kontrolle über Benutzeranfragen bietet, könnten einige Teams auch eesel AI in Betracht ziehen. Dieses Tool kann direkt aus vergangenen Tickets und Konversationen lernen, um Ihre formale Dokumentation zu ergänzen.

Funktionen für die Agenten-Produktivität

Über die Bearbeitung von Frontline-Anfragen hinaus bietet die KI auch Funktionen, um Ihre menschlichen Agenten effizienter zu machen.

• Hauptmerkmale:

  • KI-Zusammenfassungen: Wenn ein Agent ein Ticket mit einem langen Hin-und-Her-Verlauf erhält, kann die KI den gesamten Thread in Sekundenschnelle zusammenfassen.
  • Service-Triage-Assistent: Dies ist ein Rovo-Agent, der hilft, eingehende Tickets automatisch zu kategorisieren, zu priorisieren und an das richtige Team oder die richtige Person weiterzuleiten.
  • Service-Anfrage-Helfer: Ein weiterer Rovo-Agent, der als Assistent fungiert. Er kann die nächsten Schritte für ein Ticket vorschlagen, auf den richtigen Fachexperten hinweisen, der hinzugezogen werden sollte, und helfen, Antworten basierend auf dem Kontext zu entwerfen.

• Komplementäre Optionen: Diese Funktionen bieten KI-Vorschläge, um Agenten mit hoher Zuverlässigkeit zu unterstützen. Für Teams, die lieber mit einem „Human-in-the-Loop“-Ansatz beginnen möchten, können Plattformen wie der Copilot von eesel AI Antwortentwürfe zur Überprüfung durch den Agenten direkt in Jira erstellen. Dies ermöglicht es der KI, aus Feedback zu lernen, während Sie die volle Kontrolle behalten.

Der Einrichtungsprozess

Atlassian bietet einen strukturierten Einrichtungsprozess, der sicherstellt, dass die KI tiefen Zugriff auf die erforderlichen Daten innerhalb des Ökosystems hat.

Stärke des Atlassian-Ökosystems

Der Teamwork Graph ist das Gehirn hinter dem gesamten Betrieb, und seine Kernstärke liegt in der tiefen Integration mit den Daten innerhalb der eigenen Produkte von Atlassian.

Dieser Fokus stellt sicher, dass die KI für Teams, die auf Jira und Confluence standardisiert sind, ein kohärentes und einheitliches Verständnis der Unternehmensdaten besitzt.

• Ein komplementärer Ansatz: Für Organisationen, die eine Vielzahl externer Software einsetzen, kann eine plattformunabhängige KI eine hilfreiche Ergänzung sein. Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, mit über 100 Quellen integriert zu werden, sodass Sie Informationen aus verschiedenen Tools zusammen mit Ihrem Jira-Setup zusammenführen können.

Präzise Konfiguration der virtuellen Agenten

Den virtuellen Agenten so einzurichten, dass er komplexe Anfragen bearbeitet, ist ein Prozess, der Administratoren ein hohes Maß an Kontrolle gibt. Administratoren können „Intents“ für jede Art von Anfrage definieren und Konversationsflüsse in einem Low-Code-Editor erstellen.

Dieser strukturierte Ansatz stellt sicher, dass die KI genau so antwortet, wie Sie es beabsichtigen, was für die Aufrechterhaltung der Servicequalität entscheidend ist.

• Ein komplementärer Ansatz: Eine zusätzliche Option ist ein „Einladungsmodell“, bei dem eine KI-Plattform wie eesel AI mit einem Helpdesk verbunden wird, um aus historischen Ticketdaten zu lernen. Dies kann eine andere Einrichtungserfahrung bieten, die Ihre manuellen Intent-Flows ergänzt.

Preisgestaltung und Überlegungen

Bevor Sie mit den KI-Funktionen von Jira fortfahren, ist es hilfreich, die gestaffelten Tarife und die Möglichkeiten der Plattform zu verstehen.

Ein genauerer Blick auf die Preise

Die fortgeschrittenen KI-Funktionen wie der virtuelle Agent und AIOps sind in den Tarifen Cloud Premium und Enterprise von Jira Service Management verfügbar. Die Preisgestaltung erfolgt pro Agent, und für den virtuellen Agenten stellt Atlassian eine großzügige Anzahl an unterstützten Konversationen zur Verfügung, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

Hier ist eine kurze Aufschlüsselung:

Tarif	Startpreis (pro Agent/Monat)	Enthaltene KI-Schlüsselfunktionen	Virtueller Agent
Premium	49,05 $	Rovo-Agenten, AIOps (Alarmgruppierung, PIR-Erstellung), Asset-Management	Beinhaltet 1.000 unterstützte Konversationen pro Monat, danach Pay-per-Use
Enterprise	Jährliche Abrechnung (Vertrieb kontaktieren)	Alle Premium-Funktionen plus erweiterte Sicherheit, unbegrenzte Automatisierung und mehr Rovo-Credits	Beinhaltet 1.000 unterstützte Konversationen pro Monat, danach Pay-per-Use

Wichtige Überlegungen

Behalten Sie bei der Bewertung der agentischen KI von Jira Service Management diese Punkte im Hinterkopf:

• Fokus auf das Ökosystem: Die KI ist tiefgreifend für die Atlassian-Suite optimiert und bietet ein außergewöhnlich reibungsloses Erlebnis für Teams, die ihre Arbeit in Jira zentralisieren.

• Primäre Lernquellen: Die KI ist darauf ausgelegt, strukturierte Wissensdatenbanken wie Confluence zu nutzen, um qualitativ hochwertige Antworten basierend auf Ihrer offiziellen Dokumentation zu gewährleisten.

• Skalierbare Preisgestaltung: Das Modell bietet gestaffelte Tarife für unterschiedliche Teamgrößen, sodass Sie Ihre KI-Nutzung skalieren können, wenn Ihr Unternehmen wächst.

• Umfassende Konfiguration: Die Möglichkeit, Intents manuell zu definieren, stellt sicher, dass Ihr virtueller Agent präzise arbeitet und Ihre spezifischen Geschäftsstandards erfüllt.

• Komplementäre Ergänzungen: Einige Teams schauen sich möglicherweise auch Tools wie eesel AI an, das eine interaktionsbasierte Preisgestaltung bietet. Solche Tools sind darauf ausgelegt, neben Ihrem bestehenden Stack, einschließlich Jira, zu arbeiten, ohne dass eine Bindung an ein einzelnes Ökosystem erforderlich ist.

Für einen tieferen Einblick in die Positionierung der KI-Funktionen durch Atlassian bietet dieses Video einen direkten Überblick des Unternehmens selbst und erklärt, wie maschinelles Lernen und KI in die Plattform integriert sind, um Teams zu helfen.

Atlassians offizieller Überblick über die in die Jira Service Management-Plattform integrierten Funktionen für maschinelles Lernen und KI.

Ist die agentische KI von Jira Service Management das Richtige für Ihr Team?

Die agentische KI von Jira ist eine tief integrierte und leistungsstarke Lösung für Teams, die auf der Atlassian-Plattform standardisiert sind. Wenn Ihr Unternehmen Jira und Confluence intensiv nutzt, bietet sie einen erheblichen Mehrwert, da sie nahtlos innerhalb dieser vertrauenswürdigen Umgebung arbeitet.

Es handelt sich um eine ausgereifte, zuverlässige Option auf Unternehmensebene, die den Kundenservice für Tausende von Unternehmen weltweit unterstützt. Während sie sich auf das Atlassian-Ökosystem konzentriert und detaillierte Konfigurationsoptionen bietet, liefern diese Funktionen die Stabilität und Kontrolle, die viele Support-Teams benötigen.

Für Teams, die Flexibilität über eine Vielzahl unterschiedlicher Tools hinweg priorisieren, kann es auch von Vorteil sein, komplementäre Optionen zu erkunden. Werkzeugunabhängige Lösungen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, mit Ihrem bestehenden Stack zu arbeiten, und können eine großartige Möglichkeit sein, Ihr Jira-Setup noch weiter zu verbessern.