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Ihr Weg zur AI-Native Organization

Wie ein AI-Projekt mit Atlassian bei uns abläuft: von der Bewertung über den Pilot bis zur Skalierung – mit klarer Governance.

Erstgespräch vereinbarenAI Readiness Check starten

Unser Vorgehen

Vom Reifegrad-Check zur skalierten AI

Jede Phase liefert ein konkretes Ergebnis – nicht nur eine Tätigkeit.

01Reifegrad bewertenEhrlicher Reifegrad-Check, Bestandsaufnahme der Atlassian-Welt, wertvollste erste Use-Cases.ErgebnisPriorisierter Backlog an Use-Cases
02Roadmap und Governance planenRoadmap für 90 Tage und 12 Monate, klare Rollen (Risk Owner, Data Steward, Use-Case Owner).ErgebnisAbgestimmtes Vorgehensmodell
03Use Case pilotierenEin Use-Case, ein Team, 4–6 Wochen: bauen, messen, korrigieren.ErgebnisBelastbare Daten, ob es skaliert
04Auf Teams skalierenWas im Pilot funktioniert hat, auf weitere Teams und Use-Cases ausrollen.ErgebnisAI als operativer Bestandteil mehrerer Prozesse
05Adoption verankernSchulungen für Anwender:innen und Admins, Hypercare, regelmäßige Reviews.ErgebnisAI wird selbstverständlich genutzt

Phase 3 im Detail

Ein Pilotprojekt in 4–6 Wochen

Kein Big Bang. Ein fokussierter Pilot in 4 bis 6 Wochen zeigt, ob ein Use-Case wirklich trägt – bevor Sie ihn auf weitere Teams ausrollen.

  • 01 Aufsetzen

    Ein Use-Case, ein Team, 4–6 Wochen. Klarer Erfolgskorridor, zum Beispiel „30 % automatisierte Antworten in 4 Wochen“.

  • 02 Messen und korrigieren

    Wöchentliche Reviews: bauen, messen, anpassen – bis der Erfolgskorridor sitzt.

  • 03 Entscheiden

    Ehrliche Lessons-Learned und eine klare Entscheidung: skalieren, ja oder nein.

Klingt das nach einem gangbaren Weg?

30 Minuten, kostenlos – wir schauen gemeinsam auf Ihren konkreten Fall und den nächsten Schritt.

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Governance

Wo Agents handeln dürfen und wo Menschen eingebunden bleiben

Ohne Leitplanken skaliert AI nicht. Unser Modell: vier Layer, eine einfache Ampel-Logik pro Use-Case und vier klare Rollen.

Vier Layer, die zusammenspielen

Vier Ebenen bauen aufeinander auf: Das Fundament trägt alles darüber, und die Governance-Ebene greift über alle Schichten hinweg. So bleibt jede AI-Anwendung von der Infrastruktur bis zur Kontrolle sauber verortet.

  • Governance-Layer

    Guardrails, Klassifikation, Reviews, Kostenkontrolle.

    Kontrolle

  • Agent-Layer

    Rovo Agents, n8n-Workflows.

    Aktion

  • Integrations-Layer

    MCP-Server, RAG, Konnektoren.

    Anbindung

  • Infrastruktur-Layer

    Modelle, Hosting, Datenschutz.

    Fundament

Die Governance-Ampel

Für jeden Use-Case gilt eine einfache Logik – abhängig von Datenklasse und Aktion.

Erlaubte Agent-Aktionen je Datenklasse
Lesen / AnalysierenÄndernSenden / Löschen
Öffentliche DatenAutomatischAutomatischAutomatisch
Interne DatenAutomatischReviewReview
Vertraulich / PIIAutomatischReviewHuman
Grün — vollautomatischGelb — Logging und Stichproben-ReviewRot — Human-in-the-Loop-Pflicht

Vier klare Rollen

Governance ohne klare Ownership bleibt Theorie. Diese vier Rollen decken den vollständigen Governance-Zyklus ab, von der Strategie bis zum einzelnen Use-Case.

  • C-Level · Gesamtverantwortung

    AI Risk Owner

    Trägt die strategische Verantwortung für den gesamten AI-Einsatz, genehmigt das Governance-Framework, berichtet an den Vorstand.

  • IT / Legal · Datenklassifikation

    Data Steward

    Klassifiziert Daten, entscheidet über Freigaben für AI-Zugriff, pflegt das Datenverzeichnis.

  • Fachbereich · End-to-End-Verantwortung

    AI Use-Case Owner

    Verantwortet eine einzelne AI-Anwendung vollständig: Registrierung, Risikoklassifikation, Monitoring.

  • Cross-funktional

    AI Governance Board

    Genehmigt neue Use-Cases und Tools, reviewt Incidents, aktualisiert das Framework quartalsweise.

Fragen zu Governance und Sicherheit?

Wir zeigen Ihnen im Erstgespräch, wie Governance in Ihrem Setup konkret aussieht.

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Warum es risikoarm bleibt

Woran AI-Projekte am häufigsten scheitern

Vier Muster sehen wir immer wieder. Wir behalten sie im Blick, damit Ihr Projekt risikoarm bleibt.

  • Strategie

    AI als Tool, nicht als Operating Model

    Problem
    Ohne strategischen Rahmen versickert die Wirkung in Einzel-Experimenten.
    Gegenmittel
    Reifegrad-Check und Roadmap – vor den ersten Use-Cases.

  • Datenbasis

    Datenqualität wird unterschätzt

    Problem
    „Garbage in, garbage out“ gilt bei AI besonders stark.
    Gegenmittel
    Bestandsaufnahme und gezieltes Aufräumen der Wissensquellen.

  • Adoption

    Tool steht, niemand nutzt es

    Problem
    Teams arbeiten weiter wie bisher – der Nutzen bleibt aus.
    Gegenmittel
    User-Workshops, Admin-Schulungen, Key-User-Programm.

  • Governance

    Governance erst nach der Skalierung

    Problem
    Niemand weiß mehr, wer welchen Agent freigegeben hat.
    Gegenmittel
    Governance-Rahmen schon in Phase 2 aufsetzen.

Nächster Schritt

Welcher nächste Schritt passt zu Ihnen?

Von der ersten Einschätzung bis zum direkten Gespräch – wählen Sie, was zu Ihrer Situation passt.

  • Erst die Grundlagen ordnen

    Der Einstiegs-Beitrag ordnet AI im Atlassian-Kontext für Teams, die gerade neu ins Thema kommen.

    Erste Schritte lesen

  • Erst den Reifegrad klären

    Der AI-Readiness-Check zeigt in wenigen Minuten, wo Sie stehen und was zuerst lohnt.

    Self-Check starten

  • Lieber erst sprechen?

    30 Minuten, kostenlos: Wir schauen auf Ihren konkreten Fall und den nächsten Schritt.

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