AI richtig nutzen, bevor es Ihr Wettbewerb tut.
Der Einstieg ist einfacher als Sie denken: mit Rovo, direkt in Ihrem Atlassian-Stack. 2026 hat Atlassian außerdem Ihr Wissen für externe LLMs und Agents zugänglich gemacht.
Ihr Einstieg
Wir holen Sie ab, wo Sie stehen
Drei klare Einstiege – egal, wo Sie gerade stehen. Wählen Sie Ihre Situation.
- Erste Schritte ansehen
Verstehen & einordnen
AI ist Thema, aber der Plan fehlt? Begriffe, Bausteine und Ihr Reifegrad – verständlich erklärt, ohne Vorwissen.
- Vorteile ansehen
Atlassian-Vorteil nutzen
AI läuft schon punktuell? Sehen Sie, was mit Rovo in Ihrem Atlassian-Kontext sofort möglich ist – ohne Zusatzbudget.
- So gehen wir vor
Über Teams ausrollen
Bereit für den nächsten Schritt? So läuft ein AI-Projekt mit uns – methodisch, risikoarm, mit Governance.
Lieber einordnen lassen?
Drei Fragen, rund 20 Sekunden – ohne E-Mail-Adresse.
Ihr Ergebnis
Fangen Sie bei den Grundlagen an
Sie stehen noch am Anfang – und genau jetzt ist der richtige Moment, sich zu sortieren, bevor Tools ausgewählt werden. Unser Einstiegsbeitrag ordnet ohne Vorwissen ein, was AI im Atlassian-Alltag konkret bedeutet: drei Ebenen, drei häufige Missverständnisse, drei Voraussetzungen.
Sie möchten es genauer wissen? Der AI-Readiness-Check bewertet Ihren Reifegrad im Detail: Zum Readiness-Check(öffnet in neuem Tab)
Ihr Ergebnis
Holen Sie zuerst heraus, was schon da ist
AI läuft bei Ihnen bereits punktuell. Der schnellste Hebel liegt jetzt nicht in einem neuen Tool, sondern in Ihrem vorhandenen Atlassian-Stack: Rovo arbeitet auf dem Kontext, den Ihre Teams in Jira und Confluence ohnehin täglich erzeugen. Wir zeigen Ihnen, was davon heute schon möglich ist – ohne Zusatzbudget.
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Ihr Ergebnis
Sie sind bereit für den Rollout
AI ist bei Ihnen kein Experiment mehr. Jetzt entscheidet sich, ob es in der Breite trägt – über Teams hinweg, verlässlich und nachvollziehbar. So läuft ein AI-Projekt mit uns: methodisch, risikoarm und mit klaren Verantwortlichkeiten von Anfang an.
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Was AI-Native Ihnen zurückgibt
Vier Gründe, warum sich der Weg zur AI-Native Organization konkret auszahlt.
Präzisere AI-Antworten
Mit dem Kontext aus Ihrem Teamwork Graph antworten Modelle messbar präziser.
Unabhängig & zukunftssicher
Offene Schnittstellen statt Lock-in – Sie wählen die Modelle, die zu Ihnen passen.
Sofort einsatzbereit
Auf Ihrer bestehenden Atlassian-Basis, ohne Migration, ohne Monate Vorlauf.
Strategische Klarheit
Ein klarer Pfad statt neue Tools – Sie wissen, was als Nächstes zählt.
Was wir bauen, nutzen wir selbst
Unseren eigenen IT-Support haben wir auf ein agentisches System umgestellt – mit Jira Service Management, Agents und dem Kontext aus dem Teamwork Graph. Die Ergebnisse nach wenigen Monaten:
- 71 %
weniger Bearbeitungszeit im IT-Support
- 30 %
mehr sichtbare, sauber erfasste Tickets
- 33 %
der Anfragen vollautomatisch gelöst
Deep Dives
Tiefer ins Thema
Die Bausteine für erfolgreiche AI-Nutzung – im Detail.
- Teamwork Graph verstehen
Teamwork Graph
Der Kontext hinter guten AI-Antworten: wie Ihr Atlassian-Wissen zur Grundlage für Claude, ChatGPT und Rovo wird.
- Automatisierung entdecken
Agentische Automatisierung
Von der Idee zum laufenden Agent: agentische Workflows über Rovo, n8n und externe AI – mit passender Governance.
- Rovo entdecken
Rovo richtig nutzen
Rovo aktivieren und Agents sinnvoll in Ihren Atlassian-Alltag bringen – vom ersten Use-Case zum echten Business-Value.
Insights rund um AI
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Team '26 Europe: Atlassian holt Agenten ins Team
Auf der Team '26 Europe in Amsterdam hat Atlassian mit dem Agentic Multiplayer Protocol (AMP) das Fundament für KI-Agenten als Teammitglieder gelegt. Wir ordnen alle wichtigen Ankündigungen ein – von Identitätsmanagement über den erweiterten Teamwork Graph bis zum Hardware Asset Management in Jira Service Management.
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Whitepaper
Der Praxistest: Agentischer IT-Support bei Seibert
Echte Zahlen aus unserem eigenen IT-Support: Tickets, Bearbeitungszeiten, Lizenzkosten, und eine ehrliche Einordnung, was (noch) nicht funktioniert.
Webinar
AI Agents im IT-Support: Service-Anfragen automatisieren
Webinar-Aufzeichnung: Wie AI Agents IT-Anfragen verstehen, direkt beantworten oder als Ticket anlegen – Rovo vs. Google Cloud + n8n, mit Jan Steinborn.
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Webinar-Aufzeichnung: Wie AI Agents Standard-Tickets in Jira Service Management übernehmen – live an einer echten Instanz, mit Jan Steinborn.
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Automatisierung durch Templates: Scaling Jira
Meistern Sie die Erstellung von Projekten und Aufgaben in Jira! Unsere Templating App automatisiert und standardisiert wiederkehrende Abläufe, sodass Sie Zeit gewinnen und eine höhere Arbeitsqualität erreichen.
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Vom Prompt zur App mit Rovo Studio
Wie aus wenigen Prompts eine lauffähige Forge-App für Jira wird – live gebaut, mit Paul Pasler.
FAQ
Häufige Fragen zur AI-Native Organization
Was unterscheidet eine AI-Native Organization von einem Unternehmen, das AI nutzt?
Die meisten Unternehmen setzen AI als Assistent ein: Einzelne Mitarbeitende nutzen ChatGPT, Copilot oder andere Tools punktuell. Eine AI-Native Organization geht weiter: AI ist operativer Bestandteil der Wertschöpfung. Agents übernehmen Routineaufgaben zuverlässig und skalierbar, Wissen ist zentral zugänglich, Entscheidungsrechte bleiben bei Menschen, aber die Umsetzung übernimmt AI. Der Unterschied ist nicht die Technologie, sondern wie tief sie in Prozesse, Wissensstrukturen und Operating Model eingebettet ist.
Wir setzen schon Rovo ein. Was bringt uns dieser Ansatz zusätzlich?
Rovo aktiviert Wissen. Aber ob daraus Wirkung wird, hängt davon ab, ob die Voraussetzungen stimmen: Wie sauber ist Ihre Wissensbasis? Wo läuft AI heute schon, wo blockiert sie? Gibt es Governance-Strukturen, die mit Agents skalieren? Wir bringen den strategischen Rahmen rund um Rovo: Use-Case-Auswahl, Wissensarchitektur, Governance und Change Management.
Brauchen wir dafür alle Atlassian Cloud-Produkte?
Nein. Der Einstieg gelingt mit dem, was Sie schon haben: Confluence oder Jira reichen, um einen ersten Use-Case sinnvoll umzusetzen. Je mehr Atlassian-Produkte und Konnektoren angebunden sind, desto reicher wird der Teamwork Graph. Aber das muss nicht von Tag eins so sein.
Was ist der Teamwork Graph? Ist das ein Produkt, das ich extra kaufen muss?
Nein. Der Teamwork Graph ist der Daten- und Kontext-Layer unter Ihrem Atlassian-Stack. Er entsteht automatisch durch Ihre Arbeit in Jira, Confluence, Jira Service Management und verbundenen Tools. Mit jeder Aktion wird er reicher. Rovo greift darauf zu, externe Tools wie Slack oder Drive werden über Konnektoren integriert.
Wie verhalten sich Datenschutz und Permissions in einer AI-Native-Umgebung?
Rovo respektiert bestehende Atlassian-Berechtigungen vollständig. Jede Antwort sieht nur das, was die fragende Person ohnehin sehen darf. Kein Berechtigungs-Leak, keine Schatten-Zugänge. Für regulierte Branchen begleiten wir zusätzlich Governance-Konzepte, die festlegen, welche Agents auf welche Datenquellen zugreifen dürfen.
Was kostet das? Brauchen wir zusätzliches AI-Budget?
Rovo ist in allen Atlassian Cloud-Plänen (Standard, Premium, Enterprise) enthalten. Kein zusätzliches Tool-Budget nötig. Was zusätzlich anfällt, hängt von Ihrem Vorhaben ab: Beratung, Use-Case-Design, Schulung. Im Erstgespräch geben wir Ihnen eine ehrliche Größenordnung.
Wir sind noch nicht in der Cloud. Können wir trotzdem starten?
Ja. Rovo Data Center-Konnektoren ermöglichen erste Schritte, auch ohne vollständige Cloud-Migration. Mittelfristig schöpfen Sie das volle Potenzial allerdings nur in der Cloud aus. Cloud-Migration und AI-Aktivierung gehen oft Hand in Hand.
Wie lange dauert eine Pilotphase?
Typischerweise sehen wir mit einem fokussierten Pilotteam in einem wissensintensiven Prozess (IT-Support, Onboarding, Projektmanagement) innerhalb weniger Wochen echte Ergebnisse. Die Pilotphase ist bewusst kurz: schnelle Erfolge schaffen die Grundlage für Skalierung im ganzen Unternehmen.
Erst die sichere Cloud-Umgebung?
Atlassians AI entfaltet sich am besten auf einer sauberen Cloud-Basis. Den Weg dahin zeigt unsere Übersichtsseite.
Noch unsicher?
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