Deep Dive · Automatisierung
Vom Datenlayer zur Aktion: agentische Workflows, die wirklich laufen
Wie aus Ihrem Atlassian-Kontext echte agentische Abläufe werden – über Rovo, Claude, n8n und eigene Agents hinweg, mit klaren Leitplanken und messbarem Ergebnis.
Unternehmen, die uns vertrauen
Auf einen Blick
Agentische Workflows in der Praxis
Vier Punkte, die zeigen, warum agentische Workflows heute in der Praxis funktionieren.
Teamwork Graph als Kontext-Grundlage
Agenten greifen auf Ihr Unternehmenswissen zu, nicht auf generisches Wissen.
Rovo + n8n + externe AI
Die richtigen Bausteine, sauber kombiniert.
Agenten unter Governance
Governance-Ampel und Human-in-the-Loop, wo es nötig ist.
Praxis statt Theorie
Wir nutzen es selbst: 71 % Erstantworten von AI in unserem eigenen IT-Support.
Was hat sich 2026 verändert?
Agentische Workflows sind heute kein Wunschdenken mehr
Zwei 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 und sind auditierbar.
Sie müssen für automatisierte Prozesse nicht mehr selbst coden – Sie kombinieren die richtigen Bausteine.
Begriffsklärung
Was ist ein agentischer Workflow?
Ein agentischer Workflow ist ein mehrstufiger Ablauf, in dem AI-Agenten innerhalb von Leitplanken Entscheidungen treffen, Tools aufrufen und über Systemgrenzen hinweg koordinieren — sie führen ganze Prozesse aus, nicht nur einzelne Schritte.
- Leitplanken
- Der Agent handelt nur innerhalb klar gesetzter Grenzen.
- Tools
- Er steuert Systeme an, statt nur zu antworten.
- Systemgrenzen
- Er arbeitet app-übergreifend, nicht nur in einem Tool.
Drei Begriffe werden gerne vermischt — der Unterschied liegt darin, wer entscheidet.
Klassische Automatisierung
Deterministische Regeln – wenn X, dann Y. Ideal für klar definierte Abläufe ohne Interpretationsbedarf. Beispiel: Jira Automation (ohne Agent)
- Wer entscheidet
- Die Regel
Chatbot
Einzeldialog: Die AI antwortet auf eine Frage – der Mensch entscheidet, was als Nächstes passiert. Beispiel: Claude mit Rovo MCP
- Wer entscheidet
- Der Mensch
Agentischer Workflow
AI plant, entscheidet und führt aus – innerhalb von Leitplanken, mit Audit. Menschen greifen ein, wenn nötig. Beispiel: Jira Automation mit Rovo Agent oder größer angelegter agentischer IT-Support
- Wer entscheidet
- AI (mit Audit)
Fester AblaufAutonom im Rahmen
Das Muster
Wie das Zusammenspiel aussieht
Externe Agenten orchestrieren, Rovo führt in Atlassian aus, n8n verbindet Systeme – je nach dem, was Sie benötigen.
- 01
Orchestrierung
Externe AI oder Custom-Agents
Claude, ChatGPT oder eigene Modelle planen den Ablauf und entscheiden, welche Aktionen in welcher Reihenfolge nötig sind.
- 02
Kontext
Teamwork Graph
Der Organisationskontext – über MCP, GraphQL-API oder CLI zugänglich. Alle Layer arbeiten auf derselben Datenbasis.
- 03
Ausführung
Rovo Agents
Legen Jira-Issues an, kommentieren Tickets, aktualisieren Confluence und triggern Workflows – permission-aware und auditierbar.
- 04
Cross-System
Low-Code-Automation mit n8n
Verbindet Atlassian mit Slack, Google Workspace, eigenen APIs oder externen SaaS-Tools. Über 500 Integrationen, visuell konfigurierbar.
Aus der Praxis · Unser eigener IT-Support
Wir bauen agentische Workflows nicht nur, wir betreiben sie
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 Chat-Anfragen werden strukturierte Vorgänge
- 33 %
- der Tickets löst der Agent vollautomatisch
- im Schnitt unter 30 Min – vorher über eine Woche
Chatbot plus selbst gebauter Agentic IT Support · Reopening-Rate unter 0,5 % · 22 % der Lösungen außerhalb der Geschäftszeiten.
Erfahrungsbericht lesenPartnerschaften & Praxis
Partnerschaften und Praxis hinter unseren Workflows
Wir verkaufen keine Folien zu Automatisierung. Wir arbeiten täglich damit – intern wie für Kunden, 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 agentischer Workflows – mit deutscher Datenhoheit und produktiver Aufsetzung in Wochen statt Monaten.
Eigene AI-Praxis
Tägliche Arbeit mit Claude und Claude Code, Custom-GPTs und Gems in den Teams. Wir bauen, was wir verkaufen – zuerst für uns selbst.
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?
Ein mehrstufiger Ablauf, in dem AI-Agenten innerhalb klar definierter Leitplanken Entscheidungen treffen, Tools aufrufen und über Systemgrenzen koordinieren. Anders als klassische Automatisierung (feste Regeln) oder ein Chatbot (Einzeldialog) führt er ganze Prozesse aus – mit Audit und der Möglichkeit, dass Menschen jederzeit eingreifen.
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?
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?
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?
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.
Weiterführend
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AI-Native Organization
Die Strategie dahinter: vom punktuellen AI-Einsatz zur vernetzten Organisation – und welche Schritte sich rechnen.
Zur ÜbersichtTeamwork Graph
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Was unsere n8n-Zertifizierung bedeutet und wie wir n8n in agentische Workflows einbinden.
Zum BeitragClaude Code für Unternehmen
Agenten über Atlassian hinaus: browserbasierte Claude-Code-Umgebung mit Governance und Pilot in 12 Wochen.
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