KI mit Atlassian konkret einsetzen

Atlassian KI sinnvoll einführen und produktiv nutzen: für besseren Self-Service, schnelleren Wissenszugriff, effizientere Ticketbearbeitung und sichere KI-Workflows in eurer Atlassian Cloud. Wir unterstützen euch von der Use-Case-Auswahl bis zum produktiven Setup.

Weniger Tickets durch besseren Self-Service

Atlassian KI beantwortet wiederkehrende Servicefragen direkt aus der Confluence-Wissensbasis. Kund:innen erhalten schneller Hilfe, während weniger Standardanfragen im Ticketing landen.

Schnellere Triage und bessere Bearbeitung

Entsteht doch ein Ticket, unterstützt KI bei Zusammenfassung, Klassifizierung, Routing und Antwortentwürfen. So kommen Anfragen schneller beim richtigen Team an und können effizienter bearbeitet werden.

Von Anforderungen zu umsetzbarer Arbeit in Jira

KI macht aus Briefings, Confluence-Inhalten und bestehenden Vorgängen schneller strukturierte Arbeit in Jira. Das unterstützt Backlogs, Stories, Unteraufgaben und die Vorbereitung der Umsetzung.

Wissensmanagement in Confluence

KI hilft Teams, Inhalte schneller zu erfassen, zusammenzufassen und weiterzuentwickeln. Das erleichtert Onboarding, Projektarbeit und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.

Verteiltes Wissen mit Rovo nutzbar machen

Rovo verbindet Wissen aus Atlassian und Systemen wie SharePoint, Google Drive, Slack oder Salesforce. So werden Suche, Chat und agentische Workflows hilfreicher.

Externe KI-Workflows mit Atlassian verbinden

Bestehende KI-Umgebungen, Agenten und Entwicklungsworkflows lassen sich mit Atlassian verbinden. So wird die Plattform Teil einer größeren KI-, Daten- und Prozessarchitektur.

Praxisbeispiel: Atlassian KI im Service Management

Mit Jira Service Management, Confluence und Atlassian KI lassen sich wiederkehrende Fragen direkt im Self-Service beantworten. Kund:innen finden schneller passende Hilfe, während weniger Standardanfragen im Support landen.

Entsteht doch ein Ticket, unterstützt KI bei Zusammenfassung, Triage, Routing und Antwortentwürfen. Gleichzeitig fließen Erkenntnisse aus echten Servicefällen zurück in Confluence. So wächst eine Wissensbasis, die den Support kontinuierlich entlastet.

Was Atlassian KI heute umfasst

Atlassian KI unterstützt Teams in Jira, Confluence und Jira Service Management dabei, Wissen schneller zu finden, Anfragen effizienter zu bearbeiten und Inhalte produktiver zu erstellen. Mit Rovo kommen Suche, Chat und Agents für unternehmensweite Wissens- und Arbeitsprozesse hinzu.

Was Unternehmen für Atlassian KI brauchen

Grundlage ist eine passende Atlassian-Cloud-Umgebung mit aktivierten KI-Funktionen und klarer Admin-Steuerung. Wichtig sind außerdem eine strukturierte Wissensbasis, sinnvolle Berechtigungen, relevante Datenquellen und klare Governance für Inhalte, Zugriffe und Nutzung.

Wenn die Voraussetzungen noch nicht vollständig da sind

Unternehmen müssen nicht perfekt starten. Sinnvoll ist, zuerst einen relevanten Use Case zu wählen, die dafür nötigen Inhalte und Datenquellen zu verbessern und Atlassian KI anschließend gezielt produktiv zu machen. Gerade bei hybriden Wissenslandschaften zählt ein fokussierter Einstieg mehr als eine vollständige Migration.

Externe Datenquellen und bestehende KI-Landschaften anbinden

Unternehmenswissen liegt oft auch in Google Drive, SharePoint, Slack, Salesforce oder internen Systemen. Diese Quellen sollten dort angebunden werden, wo sie Suche, Chat, Self-Service oder Workflows spürbar verbessern. Bestehende KI-Umgebungen und Agentenlandschaften lassen sich dabei sinnvoll mit Atlassian verbinden.

Governance, Datenschutz und Modellstrategie

Atlassian KI braucht klare Regeln für Datenzugriffe, Berechtigungen, Freigaben und angebundene Quellen. Eine passende Modell- und Governance-Strategie sorgt dafür, dass KI produktiv genutzt werden kann und zugleich Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllt.

Use Case priorisieren
Wir starten dort, wo Atlassian KI für euer Unternehmen den größten Mehrwert schafft, zum Beispiel im Service Management, Wissensmanagement oder bei der strukturierten Arbeit in Jira.
Wissen, Daten und Berechtigungen prüfen
Wir analysieren eure Wissensbasis, Datenquellen, Confluence-Strukturen und Berechtigungen. So kann KI auf relevante, aktuelle und freigegebene Informationen zugreifen.
Voraussetzungen für Atlassian KI schaffen
Wir klären Atlassian-Cloud-Setup, Governance, Datenschutz, Zugriffe und Zielbild. Damit entsteht eine sichere Grundlage für den produktiven Einsatz von KI.
Pilot produktiv machen
Wir bringen den ersten Atlassian-KI-Use-Case in den Arbeitsalltag und prüfen, ob er Teams und Kund:innen spürbar entlastet.
KI-Nutzung gezielt ausbauen
Wenn der Einstieg funktioniert, erweitern wir Atlassian KI Schritt für Schritt um weitere Szenarien. Kontrolliert, messbar und passend zu euren Prozessen.

Piktogramm eines Lorbeerkranzes als Symbol für langjährige Erfahrung

KI für echte Arbeitsprozesse

Wir betrachten Atlassian KI nicht als reine Feature-Liste, sondern als Unterstützung für konkrete Aufgaben, Teams und Prozesse in eurem Unternehmen.

Plattform, Wissen und Prozesse verbinden

Die stärksten Use Cases entstehen, wenn Jira, Confluence, Jira Service Management, Rovo und externe Datenquellen sinnvoll zusammenspielen.

Piktogramm eines Pfeils der nach oben zeigt

Mit belastbaren Pilotfällen starten

Wir priorisieren Atlassian-KI-Szenarien, die schnell Wirkung zeigen und sich sauber in den Arbeitsalltag übertragen lassen.

Piktogramm einer Lupe als Symbol für Methodiken

Governance von Anfang an mitdenken

Berechtigungen, Datenschutz, Datenquellen und Modellstrategie werden früh geklärt. So entsteht eine sichere Grundlage für produktive KI-Nutzung.

Piktogramm eines Gehirns als Symbol für Know-How

Externe KI-Landschaften anbinden

Wenn Atlassian Teil einer größeren KI-Architektur werden soll, verbinden wir Plattform, Datenquellen und KI-Workflows fachlich und technisch tragfähig.

Was kann Atlassian KI heute konkret leisten?

Unter anderem Self-Service-Antworten im Service, Zusammenfassungen, Antwortentwürfe, Wissenssuche, Content-Erstellung, Search, Chat und Agents.

Braucht man dafür Atlassian Cloud?

Für die relevanten KI-Funktionen ist die Atlassian Cloud die zentrale Grundlage. Je nach Szenario kommen weitere Produkt- und Zugriffsanforderungen hinzu.

Was ist der Unterschied zwischen Atlassian KI und Rovo?

Atlassian KI umfasst die KI-Funktionen in den einzelnen Apps. Rovo ist die produktübergreifende Ebene für Search, Chat und Agents.

Kann Atlassian KI beim Aufbau von Stories, Backlogs oder Folgeaufgaben helfen?

Ja, unterstützend. KI hilft dabei, Inhalte aufzubereiten, Kontext zusammenzuführen und aus Anforderungen schneller strukturierte Arbeit abzuleiten.

Wie werden externe Datenquellen eingebunden?

Über Connectoren und Integrationsmechanismen, mit denen relevante Wissensquellen für Suche, Chat und weitere KI-Szenarien nutzbar werden.

Gibt es BYOM in Atlassian?

Im Vordergrund steht kein einfaches Bring-your-own-Model-Prinzip, sondern ein tragfähiges Zusammenspiel aus Plattform, Datenquellen, Governance und Modellstrategie.

Welche Risiken sollten vor dem Einsatz von Atlassian KI geprüft werden?

Vor dem Einsatz von Atlassian KI sollten Datenqualität, Berechtigungen, sensible Inhalte, Dritttools und Verantwortlichkeiten geprüft werden. So wird der Zugriff auf ungeeignete oder zu breit freigegebene Informationen reduziert.

Ersetzt Atlassian KI bestehende Prozesse?

Nein. Atlassian KI ersetzt Prozesse nicht ungeprüft, sondern unterstützt sie gezielt – etwa bei wiederkehrenden Aufgaben, Wissenszugriff und klar definierten Arbeitsschritten.

Welche KI-Use-Cases eignen sich zum Start?

Gute erste Use Cases sind klar abgegrenzt, risikoarm und wiederkehrend – etwa Wissenssuche, Zusammenfassungen in Confluence oder das Aufbereiten von Jira-Informationen.