Service-Management-Ansätze für nicht-technische Teams: So hilft Jira Service Management Marketing-Teams, Anfragen zu managen und Prozesse zu automatisieren. Erfahre, wie das Tool Workflows optimiert und deinem Team wertvolle Zeit spart, damit du den Fokus auf strategische Aufgaben legen kannst.
Durchschnittliche Knowledge-Worker verbringen rund 30 Stunden pro Monat in Meetings! Es ist also eine gute Idee, die Meeting-Flut zu begrenzen und asynchrone Alternativen zu nutzen. Mit Loom von Atlassian steht nun eine Lösung zur Verfügung: Mithilfe KI-gestützter Videonachrichten kannst du deine Kolleg*innen auf dem Laufenden halten oder wichtige Informationen teilen, ohne dass sich dafür alle deine Teammitglieder Zeit für ein Meeting blocken müssen. Wir zeigen dir, wie Loom einige deiner Probleme lösen kann.
Der Business Case von generativer KI ist unglaublich stark. Wenn du Führungskräften wie Teams ganz konkrete Use Cases und ROI-Momente aufzeigst, trägst du signifikant dazu bei, deinem Unternehmen frühzeitig Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.
Kannst du ein Lied singen von zu vielen, zu langen und nicht zielführenden Meetings? Ist dein Kalender voller Löcher oder hast du deine liebe Mühe, überhaupt Zeit für Pausen zu finden? Dann bist du nicht alleine. Im Podcast diskutieren Flo und Noah über die Frage, ob künstliche Intelligenz das Zeug hat, die Meeting-Kultur zum Besseren zu verändern, die knapp bemessene Zeit sinnvoller zu organisieren und den Arbeitsalltag produktiver zu gestalten. Dich erwarten praktische Einblicke, wissenschaftliche Ansätze, nützliche Tipps und Best Practices für Tools, die dir helfen, deine Meetings zu verbessern.
Generative AI und maschinelles Lernen sind der Trend der Stunde – und sie sind gekommen, um zu bleiben. Dementsprechend haben viele Atlassian-Kunden gespannt auf die Möglichkeiten von Atlassian Intelligence gewartet. In diesem Beitrag beleuchten wir einige Anwendungsfälle, in denen dieses Feature-Set sich heute schon als besonders hilfreich erweist.
Im April 2023 hat Atlassian die produktübergreifende Einführung von Gen AI angekündigt und seitdem massiv in die Entwicklung dieses Feature-Sets investiert. Und wie nicht anders zu erwarten, ist das Interesse riesig: Laut Atlassian haben fast zehn Prozent aller Kunden am Beta-Programm teilgenommen – Rekord! Mittlerweile ist die erste Welle der AI-Funktionen ausgeliefert und für die Cloud-Plattform allgemein verfügbar. Sie sollen Teams helfen, produktiver zusammenzuarbeiten, Dinge schneller zu erledigen und Unternehmensdaten effektiver für bessere Entscheidungen zu nutzen. Sehen wir uns mal an, welche Features Atlassian zuletzt veröffentlicht hat und welche bald folgen werden.
AI-Technologien sind auf vielen Ebenen Neuland – und die Folgen der Nutzung teils unklar und längst noch nicht ausgehandelt. Was ist zum Beispiel mit der rechtlichen Seite? Konkret: Wie sieht es etwa aus, wenn Unternehmen AI-generierte Bilder und Texte in der öffentlichen Kommunikation nutzen? Klar ist: Verletzt ein Unternehmen mit seinen Inhalten Urheberrechte, kann es unangenehm und teuer werden. Sollten die Teams in Sachen AI-Nutzung also doch lieber einen Gang zurückschalten und im Zweifel besser auf die Nutzung verzichten?Google bietet Kunden der Office- und Social-Collaboration-Suite Google Workspace einen Ausweg aus dem Dilemma an.
Die möglichst umfangreiche Automatisierung der Service-Erbringung – und damit die Straffung von Prozessen und die schnellere Bearbeitung von Kundenanfragen – gehört zu den zentralen Zielen des modernen IT-Service-Managements. Atlassians ITSM-Software Jira Service Management unterstützt dieses Vorhaben durch eine Funktion, die nun großflächig ausgeliefert wurde. Der virtuelle Agent ist da! Vor wenigen Tagen hat Atlassian die allgemeine Verfügbarkeit dieses Features bekanntgegeben, das Unternehmen helfen soll, den internen und externen Kundensupport mithilfe von AI-Technologien zu modernisieren und effizienter zu machen.
Unternehmen brauchen valide interne Einblicke und Einsichten, damit sie effizient agieren und die richtigen Entscheidungen treffen können. Deshalb planen 93 Prozent aller Organisationen höhere Investitionen in Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Die gute Nachricht: Die nötigen Technologien, um diese Potenziale zu heben, stehen bereit. Im Grunde müssen Organisationen nur die Daten nutzen, die sowieso schon in Reichweite sind, und die Analyse mit künstlicher Intelligenz sowie maschinellem Lernen unterstützen. Die folgenden sieben Beispiele zeigen, wie AI und die richtigen Daten in den unterschiedlichsten Branchen und Organisationseinheiten mithilfe moderner Google-Cloud-Lösungen gewinnbringend genutzt werden können.
Bard, Duet AI, Model Garden, Vertex AI. Die AI-Möglichkeiten von Google sind vielseitig, aber auch komplex. Das hat unser Kollege Florian Schneider zum Anlass genommen, dem Thema eine Folge seiner Audioevent-Reihe “Florians Modern Workplace” zu widmen. Im Gespräch mit unserem Google-Experten Daniel Pietschmann, das ihr hier als Podcast hört, erhaltet ihr einen Überblick zu den bestehenden und kommenden Google-Lösungen. Bard ist mittlerweile in Deutschland frei verfügbar, Duet AI für Workspace steht in den Startlöchern. Was ihr in Zukunft mit künstlicher Intelligenz in der Google Cloud alles anstellen könnt und wie euch der digitale Assistent im Alltag unterstützen kann, erfahrt ihr in der neuen Podcast-Episode.
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