So gehen wir vor
Wie ein AI-Native-Projekt mit Atlassian bei uns abläuft: von der Bewertung über den Pilot bis zur Skalierung mit klarer Governance.
Unternehmen, die uns vertrauen
Unsere Methodik
Fünf Phasen mit klarem Ergebnis
Jede Phase liefert ein konkretes Ergebnis, nicht eine Tätigkeit. So wissen Sie nach jedem Schritt, was Sie haben und was als Nächstes kommt.
1. Bewerten: Reifegrad & Use-Cases
Ehrlicher Reifegrad-Check, Bestandsaufnahme der Atlassian-Welt, Identifikation der wertvollsten ersten Use-Cases. Ergebnis: ein priorisierter Backlog an Anwendungsfällen mit Aufwand-Nutzen-Bewertung.
2. Planen: Roadmap & Governance-Aufsatz
Roadmap für die ersten 90 Tage und die ersten 12 Monate, klare Verantwortlichkeiten (AI Risk Owner, Data Steward, Use-Case Owner), Governance-Rahmen für autonome Agents. Ergebnis: ein abgestimmtes Vorgehensmodell.
3. Pilot: messbar in Wochen
Ein fokussierter Use-Case, ein Team, ein klar definierter Erfolgskorridor. Wir bauen, messen, korrigieren. Alles in 4 bis 6 Wochen. Ergebnis: belastbare Daten, ob der Use-Case skaliert, oder ob wir nachsteuern.
4. Skalieren: weitere Teams, weitere Use-Cases
Was im Pilot funktioniert hat, rollen wir auf andere Teams und Use-Cases aus. Governance läuft jetzt scharf, Agents werden in den Workflow eingebettet. Ergebnis: AI als operativer Bestandteil mehrerer Prozesse.
5. Verankern: Adoption & Betrieb
Schulungen für Anwender:innen und Admins, Hypercare, regelmäßige Reviews zu neuen Atlassian-Funktionen. Ergebnis: AI wird selbstverständlich genutzt, nicht weil es Pflicht ist, sondern weil es spürbar hilft.
Use-Case-Auswahl
Sechs Use-Cases, die sich zuerst lohnen
Diese Use-Cases sehen wir in der Praxis am häufigsten. Jeder mit klarem Einstiegspunkt und realistischer Wirkungserwartung.
IT-Support / Service Desk
Ideal wenn
Hohes Anfragevolumen, viel wiederkehrendes Wissen in Confluence und Jira Service Management.
Sie starten mit
Knowledge-Base sauber ziehen, Rovo Agents in Jira Service Management aktivieren.
Erwartbare Wirkung
30 bis 70 % Erstantworten durch AI, Out-of-hours-Tickets werden trotzdem beantwortet.
Onboarding neuer Mitarbeitender
Ideal wenn
Hohe Eintrittsraten oder verteilte Onboarding-Wissen über mehrere Tools.
Sie starten mit
Rovo Chat als „Onboarding-Buddy“ mit Zugriff auf interne Policies, Prozesse und FAQs.
Erwartbare Wirkung
Schnellere Produktivität, weniger Rückfragen an Buddies und HR.
Vertrieb & Account-Recherche
Ideal wenn
Komplexes Sales-Setup mit verteilten Kundeninfos in Jira, Confluence und CRM.
Sie starten mit
Knowledge Cards für Accounts, Rovo Chat zur Vorbereitung von Terminen.
Erwartbare Wirkung
Bessere Vorbereitung, weniger Doppelarbeit, höhere Abschlussquote.
Projektmanagement
Ideal wenn
Viele parallele Projekte, Status-Updates kosten Zeit, Risiken kommen zu spät auf den Tisch.
Sie starten mit
Rovo Agents für Status-Reports und Risiko-Erkennung über Jira hinweg.
Erwartbare Wirkung
Wöchentliche Reports auf Knopfdruck, Risiken werden früher sichtbar.
HR & Mitarbeitenden-Self-Service
Ideal wenn
Wiederkehrende Fragen zu Policies, Benefits, Urlaub, heute per E-Mail oder Chat.
Sie starten mit
Rovo Chat auf HR-Confluence-Bereiche, klare Eskalationspfade an Menschen.
Erwartbare Wirkung
Mitarbeitende finden Antworten direkt, HR-Team gewinnt Zeit für komplexe Fälle.
Compliance & Audit-Vorbereitung
Ideal wenn
Regelmäßige Audits, Nachweise verteilt über Confluence-Seiten und Tickets.
Sie starten mit
Strukturierte Knowledge Cards für Audit-Themen, Rovo zur Quellen-Recherche.
Erwartbare Wirkung
Audit-Vorbereitung wird Routine statt Projekt, Nachweise sind in Minuten zur Hand.
Vom Pilot zur Skalierung
Klein anfangen, sauber wachsen
Wir machen keinen Big Bang. Ein fokussierter Pilot in 4 bis 6 Wochen zeigt, ob ein Use-Case wirklich trägt, bevor Sie ihn auf weitere Teams ausrollen. So vermeiden wir den klassischen Fehler, mit AI in fünf Bereichen gleichzeitig zu starten und in keinem belastbare Ergebnisse zu haben.
Schritt 1
Pilot
Ein Use-Case, ein Team, 4 bis 6 Wochen. Klarer Erfolgskorridor (z. B. „X % automatisierte Antworten in der 4. Woche“). Wöchentliche Reviews mit Anpassung.
Schritt 2
Validierung
Was hat funktioniert, was nicht. Was muss am Wissen, am Prozess oder am Agent angepasst werden, bevor weitere Teams einsteigen. Ehrliche Lessons-Learned.
Schritt 3
Skalierung
Auf weitere Teams und Use-Cases ausrollen. Jetzt läuft Governance scharf: Rollen sind benannt, Audit-Pfad steht, Eskalationen sind geregelt.
Governance
Wo Agents handeln dürfen, wo Menschen mit eingebunden bleiben
Ohne Leitplanken skaliert AI nicht. Unser Governance-Modell besteht aus vier Schichten, einer einfachen Ampel-Logik für jeden Use-Case und vier klaren Rollen. So bleibt Verantwortung jederzeit nachvollziehbar.
Vier Schichten, eine Architektur
Governance-Layer
Guardrails · Klassifikation · Review-Prozesse · Kostencontrolling
Agent-Layer
Rovo Agents · n8n-Workflows · Custom Agents · Human-in-the-Loop
Integrations-Layer
MCP-Server · RAG · Konnektoren · API Keys · Datenquellen
Infrastruktur-Layer
Modelle (Gemini · Claude · GPT) · Hosting · Datenschutz · DPA
Die Governance-Ampel
Welche Aktion ist für welche Datenklasse erlaubt? Eine einfache 3 × 3-Matrix beantwortet das pro Use-Case. Sie gibt klar vor, ob ein Mensch eingebunden sein muss.
| Datenklasse | Lesen / Analysieren | Ändern | Senden / Löschen |
|---|---|---|---|
| Öffentliche Daten | Grün | Grün | Grün |
| Interne Daten | Grün | Gelb | Gelb |
| Vertraulich / PII | Grün | Gelb | Rot |
Legende
Vier Rollen, ein Governance-Zyklus
Governance ohne klare Ownership bleibt Theorie. Diese vier Rollen decken den vollständigen Governance-Zyklus ab, von der Strategie bis zum einzelnen Use-Case.
Gesamtverantwortung · C-Level
AI Risk Owner
Trägt die strategische Verantwortung für den gesamten AI-Einsatz im Unternehmen. Genehmigt das Governance-Framework, berichtet an Board und Geschäftsführung, eskaliert Incidents.
Datenklassifikation · IT / Legal
Data Steward
Klassifiziert Daten (öffentlich / intern / vertraulich / PII), entscheidet über Freigaben für AI-Zugriff, pflegt das Datenverzeichnis. Erste Anlaufstelle bei Datenschutzfragen.
End-to-End-Verantwortung · Fachbereich
AI Use-Case Owner
Verantwortet eine einzelne AI-Anwendung vollständig: Registrierung, Risikoklassifikation, Monitoring, Incident-Meldung. Kein Use-Case ohne Owner.
Freigaben · Reviews · Eskalation
AI Governance Board
Genehmigt neue Use-Cases und Tools, reviewt Incidents, aktualisiert das Governance-Framework quartalsweise. Cross-funktional: IT, Legal, Business, HR.
Typische Stolpersteine
Wo AI-Native-Projekte am häufigsten kippen
Wir benennen die häufigen Fehler offen. Das schafft mehr Vertrauen als Hochglanz. Wenn Sie einen davon bei sich wiedererkennen, ist das kein Drama, sondern der Startpunkt.
Strategie
AI als Tool, nicht als Operating Model
Lizenz für ChatGPT oder Copilot, ein Pilot-Workshop, fertig. Ohne strategischen Rahmen versickert die Wirkung. Das Management fragt nach sechs Monaten, wo der Effekt geblieben ist.
Wie wir gegensteuern: Reifegrad-Check und Roadmap vor den ersten Use-Cases. AI gehört in die Strategiediskussion, nicht in den Tools-Backlog.
Datenbasis
Datenqualität wird unterschätzt
Wenn das Wissen in Confluence chaotisch ist oder Tickets schlecht klassifiziert sind, antwortet auch Rovo unscharf. „Garbage in, garbage out“ gilt bei AI besonders.
Wie wir gegensteuern: Bestandsaufnahme der Wissensquellen vor dem Pilot, gezieltes Aufräumen in den kritischen Bereichen statt Rundumschlag.
Adoption
Tool steht, niemand nutzt es
Rovo ist aktiviert, aber Teams arbeiten weiter wie bisher. Ohne Enablement und konkrete Use-Case-Begleitung bleibt AI ein Lizenz-Eintrag, kein Hebel.
Wie wir gegensteuern: Anwender, Admin-Schulungen, Key-User-Programm. AI wird mit den Teams eingeführt, nicht über sie hinweg.
Governance
Governance erst nach Skalierung
Ein Agent läuft im Pilot prima, fünf weitere kommen dazu, und plötzlich weiß niemand mehr, wer welchen Agent freigegeben hat, welche Daten er sieht und wer im Audit verantwortet. Governance nachzuziehen ist immer teurer als vorzuziehen.
Wie wir gegensteuern: Governance-Rahmen wird in Phase 2 (Planen) aufgesetzt, nicht erst in Phase 4 (Skalieren). Rollen, Ampel und Use-Case-Registry vor dem ersten Agent.
Kostenloses Erstgespräch
In 3 Schritten zu Klarheit
Wir schauen uns gemeinsam Ihre Situation an und geben Ihnen konkrete Antworten zu AI-Native in Ihrer Atlassian-Welt.
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Terminfindung auf Ihre Verfügbarkeit abgestimmt.
30-minütiges Erstgespräch
Einschätzung Ihres AI-Reifegrads, konkrete Use-Cases für Ihren Kontext, individueller Fahrplan.