Ein IT-Team, das, statt in Dauerrotation die immer gleichen repetitiven Aufgaben abzuarbeiten, sich auf die wichtigen strategischen Themen und Projekte seiner Organisation fokussieren kann ...

Eine Mitarbeiterin in einem Fachteam, die sich mit einem Anliegen an den Servicedesk ihres Unternehmens wendet und dort Hilfe und eine Lösung für ihr konkretes Problem findet – und zwar nicht morgen oder in drei Tagen, sondern sofort und ohne Wartezeit ...

Ein Incident-Team, das die Bearbeitung von Vorfällen mithilfe von AI-Features beschleunigt, indem eine Software automatisch relevante Ressourcen und nächste Schritte vorschlägt und dadurch wertvolle Zeit spart, wenn es wirklich darauf ankommt ...

Führungskräfte, die Assets dank ihrer Sichtbarkeit zur Basis von Finanzentscheidungen machen können, und Teams, die bei der Inventarverwaltung auf automatisch generierte Dashboards zurückgreifen können ...

Modernes Service-Management macht verlockende Versprechungen – doch zwischen Versprechen und Umsetzung klaffen häufig signifikante Lücken. Die Service-Management-Teams in den Unternehmen arbeiten unermüdlich daran, ihren Kunden und/oder den anderen Fachteams ihrer Organisation wirksam, reibungsarm und schnell die benötigten Services bereitzustellen.

Aber nicht selten müssen sie dabei gegen den Strom schwimmen und viele Herausforderungen bewältigen – von der Komplexität global verteilter Zusammenarbeit bis zur Handhabung uneinheitlicher Tools in dynamischen Makroumgebungen. Dabei besteht eine der größten Gefahren darin, dass ein schlecht umgesetztes Service-Management nicht nur kostspielig und ineffektiv ist, sondern außerdem die Trennlinien zwischen den Teams verstärkt, statt sie zu integrieren.

Jira Service Management von Atlassian ist angetreten, um Entwicklungs-, IT- und Business-Teams auf eine gemeinsame Linie zu bringen und sie in die Lage zu versetzen, schnell und effizient großartige Service-Erfahrungen auszuliefern.

Einige Neuerungen und Innovationen, die dies unterstützen, stellen wir nachfolgend in komprimierter Form vor.

KI-gestützter Support

Im vergangenen Jahr hat Atlassian den virtuellen Agent eingeführt, der Service-Management-Teams und ihren Usern hilft, Support-Fälle ohne menschliches Zutun zu lösen. Effektive, KI-gestützte Selbstbedienung ist ein Trend, der die Zukunft des Service-Managements nachhaltig prägen wird.

Dank AI schnell Hilfe erhalten

Ist in deinem Unternehmen ein Großteil der Fragen, mit denen sich die Leute an den Support wenden, längst beantwortet? Dann bist du in guter Gesellschaft. Die Service-Management-Teams in zahllosen Organisationen haben Stunden um Stunden darauf verwendet, Prozesse zu dokumentieren, Problemlösungen zu erklären, Erkenntnisse aufzubereiten und Tutorials zu erstellen.

Das eigentliche Problem besteht darin, dass diese Antworten nicht leicht zu finden sind und unter Bergen von Knowledge-Base-Artikeln und anderen Inhalten begraben liegen. Hier öffnet sich der Vorhang für den virtuellen Agenten: Er übernimmt die Sucharbeit und fasst in Sekundenschnelle die passenden Antworten zusammen, die in den FAQ und Selbstbedienungsanleitungen deiner Wissensbasis verfügbar sind.

Doch das ist nicht alles: Mithilfe der neuen Atlassian-Lösung Rovo wird der virtuelle Agent außerdem in der Lage sein, Informationen aus Drittanbieter-Lösungen wie GitHub, Slack, Teams, Sharepoint, Google Drive und sogar individuellen Datenquellen zu ziehen.

Indem der virtuelle Agent die Möglichkeiten von Atlassian Rovo nutzt, erhalten Nutzer*innen präzise Antworten auf ihre Fragen, ohne dass das Service-Management-Team mühsam anwendungsübergreifend nach Informationen suchen muss.

Effizienter Unterstützung anbieten

Die AI-Funktionalitäten ermöglichen es nicht nur, rasch Hilfe zu finden, sondern sie unterstützen Servicedesk-Agents zudem dabei, schneller Hilfe bereitzustellen. Eine Voraussetzung dafür ist, dass dein Team überhaupt erst einmal den Kopf aus der Flut von Support-Tickets stecken kann. Dabei hilft die neue, KI-gestützte Triage-Funktion, indem sie Anfragen auf Basis von Standort, Priorität und Expertise automatisch den richtigen Agents zuweist.

Zudem bietet Jira Service Management nun Vorschläge für die Optimierung der Servicedesk-Queues. Beispielsweise schlägt das System automatisch vor, neue Queues zu erstellen, je nachdem, wie häufig dein Team einen bestimmten Filter verwendet. Zusätzlich schlägt Jira Service Management die Erstellung neuer Anfragetypen vor, damit das Team eingehende Anfragen künftig eleganter kategorisieren kann.

Service-Management-Vorlagen

Nutzen die Teams in deinem Unternehmen bereits die praktischen mitgelieferten Service-Management-Vorlagen? Falls nicht, wäre jetzt ein guter Zeitpunkt, damit anzufangen, denn nun ist es einfacher als je zuvor, die richtige Vorlage zu wählen und mit ihr loszulegen – mit den neuen Instant-Servicedesks.

Nehmen wir an, ein Team der Personalabteilung möchte einen eigenen Servicedesk aufsetzen. Dann braucht es lediglich in ein paar einfachen Worten zu beschreiben, was es damit tun will, und die KI erledigt den Rest. Innerhalb weniger Sekunden hat das HR-Team einen einsatzbereiten Servicedesk zur Verfügung – mitsamt der passenden Anfragetypen, Formulare, Felder und Workflows, um seine spezifischen Prozesse zu verwalten, etwa die Bearbeitung von Anfragen im Rahmen des On- und Offboardings von Angestellten.

Incident-Management auf die moderne Art

Atlassian führt eine neue Art der Incident-Bearbeitung ein, die direkt in die Atlassian-Tools der Dev- und Ops-Teams integriert ist – Compass und Jira Service Management. Durch die Integration dieser Systeme haben die Entwicklungsteams Bereitschaftspläne und Alarmdetails direkt auf dem Compass-Dashboard. Die IT-Teams wiederum sehen eingehende Alarme in Jira Service Management und können Incidents aus diesem Tool heraus lösen. Sie müssen nicht erst auf ein separates Incident-Response-System zurückgreifen, was wertvolle Zeit kostet, wenn jede Sekunde zählt.

AIOps zur Beschleunigung von Reaktionen

Die neuen AIOps-Features in Jira Service Management unterstützen Incident-Teams dabei, ihre Workflows zu straffen und Vorfälle schneller zu lösen. Sie umfassen ein Alarm-Clustering, das dem Incident-Management-Team hilft, sich auf die Gruppen mit der höchsten Priorität zu fokussieren.

 

Zusätzlich erleichtern die AIOps-Funktionen dem Team das Verständnis potenzieller Auswirkungen, basierend auf vergangenen Alarmen.

Und drittens bietet Atlassian Intelligence automatisch Vorschläge für die nächsten Schritte und Maßnahmen an, etwa das Identifizieren der inhaltlich Verantwortlichen, die Untersuchung potenzieller Grundursachen sowie die Nutzung von Runbooks und Wissensbasen, um den Incident schneller zu lösen.

Automatisierung für den gesamten Incident-Lebenszyklus

Dank neuer Automatisierungen und Konnektoren zu Drittanbieterdiensten wie AWS werden deine Teams in die Lage versetzt, automatisch Alarme zu schließen oder Incidents anzulegen und dabei von der AI vorgeschlagenen Content zu nutzen. Das verkürzt nicht nur die Lösungszeiten, sondern erhöht auch die Gesamteffizienz im Incident-Management.

Übergreifendes Asset-Management

Assets in Jira Service Management (Assets) bilden eine zentralisierte Datenbank für Assets, Services, Configuration Items und weitere Objekte. Neue Möglichkeiten in Jira Service Management bringen die kritischen Assets in den Fokus, verbessern ihre Sichtbarkeit und ermöglichen eine bessere Zusammenarbeit im Asset-Management.

Der neue Data Manager

Im November 2023 hat Atlassian Airtrack akquiriert, das Entwicklungsteam der führenden Technologie im IT-Datenqualitätsmanagement. Die Airtrack-Technologie wurde in Assets integriert und als "Data Manager" neu benannt.

Mit dem Data Manager wirst du bald folgende Möglichkeiten haben:

• Alle Asset-Datenquellen verknüpfen: Der Data Manager umfasst nativ mehr als 30 Konnektoren, um Daten aus unterschiedlichen Systemen, Datenbanken und Discovery-Tools zu ziehen.
• Datenlücken schließen: Der Data Manager kann Daten aus unterschiedlichen Quellen in Jira Service Management aggregieren, analysieren und vergleichen, um Diskrepanzen, Lücken und andere Probleme schnell zu identifizieren, die Qualität der Daten zu erhöhen und ihre Akkuratesse sicherzustellen.
• Reports auf Basis korrekter Daten generieren: Agents können Änderungen in der IT-Umgebung besser verstehen, eigene Dashboards aufsetzen, um relevante Datenpunkte zu tracken, und vielfältige Aktionen automatisieren.

Assets in Confluence sichtbar machen

Dein Team kann aus einem Schema in Assets heraus nun ganz einfach eine Liste mit Objekten in Confluence erstellen. Damit lassen sich bestimmte Assets besser sichtbar und teamübergreifend verfügbar machen, beispielsweise wenn Stakeholder*innen in Budgetentscheidungen eingebunden werden sollen.

Asset-Reporting

Neu sind auch die Out-of-the-box-Dashboards für das datenbezogene Reporting innerhalb von Assets. Hier kannst du quasi in deine Assets und Konfigurationsdaten hineinzoomen und die visuellen Übersichten nutzen, um besser fundierte Entscheidungen zu treffen.

Unter anderem stehen diese Dashboards bereit:

• Inventarverwaltung: Hier kannst du Inventare mit allen zugehörigen Jira-Issues überwachen.
• Lifecycle-Management: Diese Funktionalitäten ermöglichen es dir, auf Basis der Incident-Historie festzulegen, wann Objekte, die in Assets getrackt werden, an das Ende ihrer Lebensdauer gelangen, beispielsweise Arbeitsrechner.
• Produktivität: Du siehst, welche Teammitglieder den Assets zugeordnet sind und wie sie diese verwalten.

Jira Service Management für moderne ESM-Teams

Mit den neuen und kommenden Funktionalitäten setzt JSM hohe Standards bezüglich der Möglichkeiten des modernen Service-Managements. Doch im Kern geht es um das eine: Service-Management-Teams zu befähigen, großartige Service-Erfahrungen zu liefern. Und dazu leisten KI-gestützte Features, die Optimierung von Incident-Response-Fähigkeiten und die gesteigerte Qualität von Asset-Daten wertvolle und innovative Beiträge.

Möchtest du mehr über Jira Service Management und die Möglichkeiten für deine Service-Management-Teams wissen? Unsere Atlassian-Fachleute freuen sich darauf, mit dir ins Gespräch zu kommen, um konkret Use Cases in deinem Unternehmen zu besprechen und dir die Lösung in einer persönlichen Demo-Session zu zeigen!

 

Weiterführende Infos

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