Wenn du mit deinem Team Produkte von Atlassian nutzt, dürfte dir kaum entgangen sein, dass der Hersteller sich in den letzten Jahren stark auf die Entwicklung der Cloud-Plattform fokussiert hat. Dementsprechend war 2023 ein ereignisreiches Jahr und ein wahrer Feature-Regen für die Cloud. In den vergangenen zwölf Monaten wurden mehr als 120 Features für die Atlassian Cloud ausgeliefert – von neuen Funktionen im Bereich Datensicherheit bis hin zu vollständigen Produkten.

Hier einige Highlights:

• Atlassian Intelligence
• Whiteboards in Confluence
• Auslieferung von Compass
• BYOK-Verschlüsselung
• Erweiterung der Data-Residency-Option auf acht neue Regionen, neue Produkte wie Jira Product Discovery sowie teilnehmende Marketing-Apps
• Signifikante Verbesserung der Skalierbarkeit von Jira Service Management und Confluence

Worauf viele Kunden besonders gespannt waren, ist (wenig überraschend) das Feature-Set Atlassian Intelligence. Generative AI und maschinelles Lernen sind der Trend der Stunde – und sie sind gekommen, um zu bleiben. In diesem Beitrag wollen wir ein paar Anwendungsfälle beleuchten, in denen Atlassian Intelligence sich heute schon als besonders hilfreich erweist und Teams neue Möglichkeiten eröffnet.

Atlassian Intelligence #1: Jira übersetzt natürliche Sprache in JQL-Abfragen

In Jira, insbesondere wenn es sich um eine große, intensiv genutzte Instanz handelt, schnell die gesuchten Vorgänge zu finden, kann durchaus zu einer Herausforderung werden. Und wenn technisch eher weniger affine und unerfahrene User auf das komplexe System treffen, summieren sich die Probleme. Hier springt Atlassian Intelligence nun in die Bresche.

Denn damit kannst du Suchanfragen nun in natürlicher Sprache formulieren; Jira übersetzt sie dann akkurat in die Jira Query Language (JQL). Das bedeutet, dass du dir die JQL-Syntax nicht gefügig machen musst und die Referenzdokumente mit den Befehlsübersichten nicht mehr benötigst, um stets punktgenau und gezielt nach Issues zu suchen. Das spart Zeit, führt zu besseren und schnelleren Ergebnissen und sorgt für ein angenehmeres Nutzererlebnis in Jira.

Um die JQL-Suche via natürliche Sprache zu nutzen, muss Atlassian Intelligence aktiviert sein. Die Funktion befindet sich dann im Issues-Tab: Dort ist das AI-Eingabefeld nicht zu übersehen.

Hier ein paar Beispiele für Suchanfragen, in denen sich Atlassian Intelligence als nützlich erweisen kann:

• Vorgänge in Projekt X, die in den letzten 30 Tagen erstellt wurden
• Offene Vorgänge im Projekt Y mit einem Fertigstellungsdatum, geordnet nach Fertigstellungsdatum
• Vorgänge im Projekt Z, die vor dem 1. März 2024 fertiggestellt werden sollen
• Vorgänge in Sprint 2, die im Februar 2024 angelegt wurden
• Vorgänge, denen kein*e Bearbeiter*in zugewiesen ist

Atlassian Intelligence #2: Confluence definiert Begriffe und Abkürzungen

In Confluence, dem Social-Collaboration- und Wiki-System, arbeiten Teams gemeinsam an Unternehmensinhalten, Dokus, Projektplänen und vielen weiteren Inhalten. Auch in Confluence bieten AI-Funktionen nun neue Möglichkeiten, effizienter zu arbeiten und relevante Informationen schneller zu erfassen.

So kannst du dir beliebige Begriffe vom System definieren und näher erläutern lassen. Du stößt beim Lesen einer Seite auf eine Abkürzung, einen Fachterminus oder ein Akronym und bist nicht sicher, was damit gemeint ist? Atlassian Intelligence liefert per Klick eine kontextspezifische Definition, die auf den Inhalten im Confluence-System basiert.

Das funktioniert denkbar einfach: Du markierst das unklare Wort, führst einen Rechtsklick aus und wählst dann die Definieren-Option, um eine nähere Erläuterung zu erhalten.

Auch das spart Zeit, denn so ist es nicht mehr nötig, selbst mühevoll Erläuterungen zu recherchieren oder viele Seiten nach mehr Kontextinformationen zu durchforsten. In Jira wird dieses Feature ebenfalls bald verfügbar sein.

Confluence fasst Seiteninhalte kompakt zusammen

Lange Textwüsten am Bildschirm zu lesen, ist oft anstrengend und mühsam. Da wäre es hilfreich, vorher zu wissen, ob eine Seite die Mühe wert ist, nicht wahr? Auch die zweite AI-Funktion in Confluence hilft, die Lösung effizienter und mit weniger Zeitaufwand zu nutzen.

Die Zusammenfassungsfunktion am oberen Rand der Confluence-Seite liefert auf Knopfdruck eine Kurzfassung des Inhalts, die dir die wichtigsten Informationen in kompakter Form bietet und anhand derer du in vielen Fällen sofort erfassen kannst, ob ein tieferes Einsteigen sinnvoll beziehungsweise überhaupt noch nötig ist.

Atlassian Intelligence #3: Bitbucket unterstützt die Erstellung von PR-Beschreibungen

Atlassians Git-Repository- und CI/CD-Manager Bitbucket profitiert ebenfalls von künstlicher Intelligenz. Die Atlassian-Intelligence-Funktion findest du im Pull-Request-Tab. Mit dem Prompt /AI erhältst du Zugriff auf eine ganze Reihe von Optionen, die dich dabei unterstützen, passende PR-Beschreibungen zu erstellen.

Die Liste der AI-gestützten Features wächst rasant, und Atlassian wird hier in den kommenden Monaten und Jahren kontinuierlich umfangreiche Ressourcen investieren. Weitere Infos findest du unter anderem in der Community-Gruppe zu Atlassian Intelligence.

Hast du Fragen? Möchtest du mehr über die Use Cases von Gen AI in der Atlassian Cloud erfahren? Dann melde dich und vereinbare gleich einen Termin mit uns, unsere Expert*innen kommen gerne mit dir und deinem Team ins Gespräch!

Weiterführende Infos

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