Vom Datenlayer zur Aktion: Agentische Workflows, die wirklich laufen.
Wie aus Ihrem Atlassian-Kontext echte agentische Abläufe werden, über Rovo, Claude, ChatGPT, n8n und eigene Agents hinweg, mit klaren Leitplanken und messbarem Ergebnis.
Unternehmen, die uns vertrauen
Auf einen Blick
Agentische Workflows in der Praxis
Teamwork Graph als Kontext-Grundlage: Agenten greifen auf Ihre eigene Realität zu.
Rovo + n8n + externe AI: die richtigen Bausteine, sauber kombiniert.
Agenten unter Governance: Ampel-Logik, Human-in-the-Loop wo nötig.
Praxis statt Theorie: 71 % Erstantworten von AI in unserem IT-Support.
Was hat sich 2026 verändert?
Agentische Workflows sind heute kein Wunschdenken mehr
Drei Entwicklungen treffen 2026 zusammen — und ergeben in Summe eine neue Grundlage für agentische Abläufe.
Teamwork Graph für externe AI offen
Seit Mai 2026 greifen Claude, ChatGPT und eigene Agents direkt auf den Atlassian-Kontext zu — über MCP-Server, GraphQL-API und Teamwork Graph CLI.
Rovo Agents in Jira
Agents in Jira sind allgemein verfügbar. Sie führen Aktionen aus, respektieren Berechtigungen, sind auditierbar.
n8n als Cross-System-Klebstoff
Über 500 Integrationen verbinden Atlassian, Google Workspace, eigene APIs und externe AI-Modelle in einem visuellen Workflow.
Für Sie heißt das
Sie müssen agentische Abläufe nicht mehr selbst erfinden. Sie kombinieren die richtigen Bausteine.
Begriffsklärung
Was ist ein agentischer Workflow?
Ein agentischer Workflow ist ein mehrstufiger Ablauf, in dem AI-Agenten innerhalb klar definierter Leitplanken Entscheidungen treffen, Tools aufrufen und über Systemgrenzen hinweg koordinieren. Sie führen ganze Prozesse aus, nicht nur einzelne Schritte.
Drei Begriffe werden gerne vermischt — der Unterschied liegt darin, wer plant, wer entscheidet, wer ausführt:
Klassische Automatisierung
Deterministische Regeln. Wenn X, dann Y. Ideal für klar definierte Abläufe ohne Interpretationsbedarf.
Wer entscheidet: die Regel
Chatbot
Einzeldialog. AI antwortet auf eine Frage, der Mensch entscheidet, was als Nächstes passiert.
Wer entscheidet: der Mensch
Agentischer Workflow
AI plant, entscheidet und führt aus. Innerhalb von Leitplanken, mit Audit. Menschen greifen ein, wenn es nötig ist.
Wer entscheidet: AI (mit Audit)
Das Muster
Wie das Zusammenspiel aussieht
Atlassian beschreibt die Richtung klar: externe Agenten orchestrieren, Rovo-Agenten führen in Atlassian aus. In der Praxis kommt n8n als systemübergreifender Klebstoff dazu. Vier Schichten arbeiten zusammen, jede mit einem klaren Werkzeug.
Layer 1: Externe AI oder Custom-Agents
Orchestrierung. Claude, ChatGPT oder eigene Modelle planen den Ablauf und entscheiden, welche Aktionen in welcher Reihenfolge nötig sind.
Layer 2: Teamwork Graph
Kontext. Der Organisationskontext, über MCP, GraphQL-API oder Teamwork Graph CLI zugänglich. Alle Layer arbeiten auf derselben Datenbasis.
Layer 3: Rovo Agents
Ausführung in Atlassian. Legen Jira-Issues an, kommentieren Tickets, aktualisieren Confluence-Seiten, triggern Workflows. Alles permission-aware und auditierbar.
Layer 4: Low-Code-Automation mit n8n
Cross-System. Verbindet Atlassian mit Slack, Google Workspace, eigenen APIs oder externen SaaS-Tools. Über 500 Integrationen, visuell konfigurierbar.
Aus der Praxis
Wie sieht das im echten Betrieb aus?
Wir bauen agentische Workflows nicht nur für Kund*innen. Wir nutzen sie selbst. Unser eigener IT-Support ist eines der prominentesten Beispiele und liefert harte Zahlen.
71%
kürzere Bearbeitungszeit pro Ticket
Von 176 auf 51 Stunden.
30%
mehr sichtbare Tickets
Bisher unsichtbare Anfragen aus Chats werden zu strukturierten Vorgängen.
33%
der Tickets löst der Agent vollautomatisch
Im Schnitt unter 30 Minuten, vorher über eine Woche.
Helpme-Chatbot plus selbst gebauter Agentic IT-Support, Reopening-Rate unter 0,5 Prozent, 22 Prozent der Lösungen außerhalb der Geschäftszeiten. Wie genau das aufgebaut ist, steht im Erfahrungsbericht.
Was Seibert einbringt
Partnerschaften und Praxis hinter unseren Workflows
Wir verkaufen keine Folien zu Automatisierung. Wir arbeiten täglich damit, intern wie für Kund*innen, mit drei zertifizierten Partnerschaften und einer eigenen AI-Praxis.
Atlassian Platinum Solution Partner
Tiefe in der gesamten Atlassian-Plattform, von Jira über Confluence bis Rovo und Compass. Atlassian-Partner seit 2009.
n8n Expert Partner
Seit Februar 2026 zertifiziert für belastbare Workflows und sicheren, skalierbaren Enterprise-Betrieb. Hosting wahlweise in Google-Cloud-VPCs in Deutschland.
Google Cloud Premier Partner
Cloud-Infrastruktur, Sicherheit und Google AI als Bausteine in agentische Workflows. Mit deutscher Datenhoheit und produktiver Aufsetzung in Wochen statt Monaten.
Eigene AI-Praxis
Tägliche Arbeit mit Claude und Claude Code in der Organisation, Custom-GPTs und Gems in den Teams. Wir bauen, was wir verkaufen, zuerst für uns selbst.
Weiterführend
Tiefer ins Thema
AI-Native Organization
Die Strategie dahinter: Vom punktuellen AI-Einsatz zur vernetzten Organisation. Wie der Weg aussieht und welche Schritte sich rechnen.
Teamwork Graph
Der Datenlayer, auf dem agentische Workflows aufsetzen. Was er kann, wie Claude und ChatGPT darauf zugreifen.
n8n Expert Partner
Was unsere n8n-Zertifizierung bedeutet und wie wir n8n in agentische Workflows einbinden.
Claude Code für Unternehmen
Agenten über Atlassian hinaus: browserbasierte Claude-Code-Umgebung mit Governance, Compliance und Pilot in 12 Wochen.
FAQ
Häufige Fragen zu agentischen Workflows
Von der Definition bis zur konkreten Umsetzung. Antworten auf die häufigsten Fragen rund um Automatisierung mit Atlassian.
Was ist ein agentischer Workflow?
Was ist ein agentischer Workflow?
Ein agentischer Workflow ist ein mehrstufiger Ablauf, in dem AI-Agenten innerhalb klar definierter Leitplanken Entscheidungen treffen, Tools aufrufen und über Systemgrenzen hinweg koordinieren. Im Unterschied zur klassischen Automatisierung mit festen Regeln und zum Chatbot mit Einzeldialog führt der Workflow ganze Prozesse aus, mit Audit und der Möglichkeit, dass Menschen jederzeit eingreifen.
Brauche ich Rovo für agentische Workflows?
Brauche ich Rovo für agentische Workflows?
Nein. Rovo ist eine bequeme Standard-Option für die Ausführung innerhalb der Atlassian-Welt, aber nicht zwingend. Über den MCP Server, die Teamwork Graph CLI und die GraphQL-API können Claude, ChatGPT oder eigene Agents direkt mit Ihren Atlassian-Daten arbeiten. n8n schließt Lücken zu Systemen außerhalb von Atlassian.
Wie sicher sind agentische Workflows?
Wie sicher sind agentische Workflows?
Sicherheit entsteht durch drei Bausteine: bestehende Berechtigungen aus Atlassian werden nativ übernommen, jede Aktion wird auditiert, und kritische Schritte können auf Human-in-the-Loop gesetzt werden. So bleibt der Mensch Entscheider, wo es nötig ist, und die AI übernimmt die Routine. Bei Hosting in Deutschland und n8n in Google-Cloud-VPCs bleiben die Daten zudem unter europäischer Hoheit.
Was kostet ein agentisches Workflow-Projekt?
Was kostet ein agentisches Workflow-Projekt?
Die Kosten richten sich nach Scope und Reifegrad. Ein Use-Case-Workshop und ein erster produktiv laufender Pilot lassen sich in wenigen Wochen umsetzen. Die Atlassian Cloud, Rovo und der Teamwork Graph sind in den Atlassian Cloud-Plänen enthalten. n8n und externe AI verursachen jeweils eigene Lizenz- und Token-Kosten. In einer ersten Beratung klären wir, was sich für Sie rechnet.
Wie verhalten sich agentische Workflows zum Teamwork Graph?
Wie verhalten sich agentische Workflows zum Teamwork Graph?
Der Teamwork Graph ist der Datenlayer, agentische Workflows sind die Ausführungsebene. Der Graph liefert den Organisationskontext, auf den alle Agenten zugreifen. Die Workflows nutzen diesen Kontext, um Aufgaben zu planen, Tools aufzurufen und Aktionen über Systeme hinweg zu koordinieren. Beides gehört zusammen, der Graph allein produziert noch keine Ergebnisse.
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