Wähle deine bevorzugte Option:
für Einzelnutzer
für Teams und Unternehmen

Von der ersten Idee bis zur voll integrierten KI-Lösung – strukturiert, sicher und mit messbarem Erfolg
Wir analysieren Ihre Geschäftsprozesse und identifizieren konkrete Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial.
✓ Messbare KPIs definiert
Vollständige Datenschutz-Analyse und Implementierung sicherer Datenverarbeitungsprozesse nach EU-Standards.
✓ 100% DSGVO-konform
Maßgeschneiderte Auswahl der optimalen KI-Lösung – von Azure OpenAI bis zu Open-Source-Alternativen.
✓ Beste Lösung für Ihren Fall
Schneller Proof of Concept mit nahtloser Integration in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und Workflows.
✓ Ergebnisse in 4-6 Wochen
Unternehmensweiter Rollout mit umfassenden Schulungen für maximale Akzeptanz und Produktivität.
✓ Ihr Team wird KI-fit
In der dynamischen Landschaft der Unternehmenssoftware hat Atlassian einen bedeutenden Schritt unternommen, indem es KI-Agenten als vollwertige Teammitglieder in seine Projektmanagement-Plattform Jira integriert. Mit dem Start der Open Beta für "Agents in Jira" positioniert sich das Unternehmen an der Schnittstelle von menschlicher und künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt. Diese Entwicklung verspricht eine Transformation der Art und Weise, wie Teams Aufgaben verwalten, kommunizieren und Projekte vorantreiben. Die Einführung dieser neuen Funktionalität zielt darauf ab, die Koordination über verschiedene Tools und Teams hinweg zu optimieren und somit das Potenzial für Effizienzsteigerungen und verbesserte Zusammenarbeit zu erschließen.
Die Kerninnovation von "Agents in Jira" liegt in der Möglichkeit, KI-Agenten nicht nur als unterstützende Tools, sondern als aktive Teilnehmer in Projekten zu behandeln. Dies bedeutet, dass Anwender nun Arbeitselemente direkt an KI-Agenten zuweisen können, ähnlich wie an menschliche Teammitglieder. Diese zugewiesenen Aufgaben erscheinen dann in den bekannten Jira-Oberflächen wie Boards, Sprints und Releases, inklusive einer transparenten Statusverfolgung. Die Integration geht über die reine Aufgabenverwaltung hinaus: Nutzer können Agenten mittels @mention in Kommentaren einbinden, um beispielsweise Zusammenfassungen zu erstellen oder Recherchen durchzuführen. Eine weitere Einsatzmöglichkeit besteht in der Einbettung von Agenten in Workflows, wodurch sie bei Statusänderungen automatisch bestimmte Aktionen ausführen können. Tamar Yehoshua, Chief Product and AI Officer bei Atlassian, hebt hervor, dass die Arbeitswelt sich rasant entwickle und eine klare Abstimmung angesichts der Vielzahl an Agenten, Tools und Teams unerlässlich sei. Im Gegensatz zu eher chat-basierten oder generativen KI-Funktionen sind die neuen Agents als nachvollziehbare Entitäten konzipiert, deren Beiträge und Aktionen transparent nachvollziehbar sind.
Die technische Grundlage für diese tiefgreifende Integration bildet Atlassians Teamwork Graph. Diese einheitliche Datenschicht verbindet Arbeitselemente, Personen und Wissen über Jira und Confluence hinweg. Durch den Teamwork Graph erhalten die Rovo-Agenten von Atlassian einen umfassenden Kontext, der es ihnen ermöglicht, Aufgabenbeziehungen zu erkennen und intelligente Empfehlungen auszusprechen. Administratoren spielen eine zentrale Rolle bei der Definition der verfügbaren Agenten, der Festlegung von Berechtigungen und der Kriterien für die Fertigstellung von Aufgaben, während Jira den Fortschritt der KI-gesteuerten Arbeiten überwacht. Dabei werden bestehende Projektkonfigurationen, Berechtigungen, Audit Trails und Genehmigungsprozesse vollständig respektiert. Atlassian gewährleistet zudem eine zentrale Governance und die Einhaltung der Cloud-Sicherheitsstandards, einschließlich OAuth 2.1 und umfassender Nutzungsprotokolle, mit einer garantierten Verfügbarkeit von 99,9 Prozent für die Enterprise-Infrastruktur.
Ein weiterer strategischer Pfeiler dieser Initiative ist Atlassians Investition in das Model Context Protocol (MCP). Dieses offene Protokoll stellt einen Standard für den Zugriff von KI-Agenten auf Tools, Daten und Workflows dar. Über MCP Skills können Rovo-Agenten bereits mit einer Vielzahl von Drittanbieter-Anwendungen wie Amplitude, Box, Canva, Figma, GitHub Copilot, HubSpot und Intercom interagieren. Der Rovo MCP Server, der ebenfalls die allgemeine Verfügbarkeit erreicht hat, ermöglicht es externen KI-Clients wie Claude von Anthropic, Cursor, Google Gemini CLI, Lovable und WRITER, auf Jira- und Confluence-Daten zuzugreifen. Die Akzeptanz dieser Technologien im Unternehmensbereich ist bereits signifikant: Enterprise-Kunden sind für etwa 50 Prozent der gesamten Rovo-MCP-Server-Nutzung verantwortlich, und zahlende Kunden generieren 93 Prozent der Nutzung. Mit über 350.000 Kunden weltweit, darunter mehr als 80 Prozent der Fortune-500-Unternehmen, demonstriert Atlassian die Relevanz dieser Entwicklungen für den globalen Markt.
Die Open Beta von "Agents in Jira" steht ab sofort zur Verfügung. Ein konkretes Enddatum für die Beta-Phase oder ein Termin für die allgemeine Verfügbarkeit (GA) wurden von Atlassian bisher nicht kommuniziert. Die Nutzung dieser neuen Funktionen ist exklusiv Jira-Cloud-Nutzern vorbehalten. Kunden, die Jira in On-Premises-Installationen (Data Center) betreiben, werden die neuen Features nicht erhalten, was im Einklang mit Atlassians schrittweiser Einstellung des Supports für Server-Varianten steht. Die Kosten für die Nutzung von Agents in Jira sind in den Premium- und Enterprise-Lizenzen enthalten; Atlassian erhebt keine separaten Gebühren für die Zuweisung von Agenten. Rovo-Agenten sind Bestandteil dieser Lizenzen, wobei ein Freikontingent von 1000 assistierten Konversationen pro Monat inbegriffen ist. Darüber hinausgehende Konversationen werden mit 0,30 US-Dollar pro Einheit berechnet. Aktuell funktioniert der Rovo MCP Server bereits für Confluence, und Atlassian deutet an, die Agenten-Integration perspektivisch auf weitere Produkte des Portfolios ausweiten zu wollen, auch wenn für Confluence-Agents noch keine offiziellen Pläne vorliegen.
Die Einführung von KI-Agenten als Teammitglieder in Jira birgt für B2B-Anwender sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Einerseits könnten diese Agenten die Effizienz in der Projektverwaltung erheblich steigern, indem sie Routineaufgaben automatisieren, Informationen schnell zusammenfassen und bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Dies könnte zu einer schnelleren Projektabwicklung und einer Entlastung der menschlichen Mitarbeiter von repetitiven Tätigkeiten führen. Andererseits erfordert die Integration von KI-Agenten eine sorgfältige Planung und Implementierung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Berechtigungen und Arbeitsabläufe der Agenten klar definiert und überwacht werden, um Transparenz und Kontrolle zu gewährleisten. Die Abhängigkeit von Cloud-Lösungen und der Ausschluss von On-Premises-Nutzern könnte für einige Unternehmen, die aus Compliance- oder Sicherheitsgründen lokale Installationen bevorzugen, eine Herausforderung darstellen. Zudem ist die Notwendigkeit, Mitarbeiter im Umgang mit KI-gestützten Tools zu schulen und mögliche Anpassungen in den Teamstrukturen vorzunehmen, ein Aspekt, der bei der Implementierung berücksichtigt werden sollte. Die langfristigen Auswirkungen auf die Produktivität und die Qualität der Arbeit werden sich im Laufe der Zeit zeigen, doch die Richtung, die Atlassian einschlägt, deutet auf eine zunehmende Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz in der Unternehmenssoftware hin.
BibliographyLernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
🚀 Demo jetzt buchen