Atlassian schlägt die Brücke Wenn Agenten zu Teammitgliedern werden

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Atlassian beackert das Thema Teamarbeit seit mehr als zwei Jahrzehnten, mit der Veröffentlichung von „Agents in Jira“ als Beta und der allgemeinen Verfügbarkeit des Rovo MCP-Servers wird die Definition von „Team“ nun aber radikal erweitert: Ab sofort kooperieren nicht mehr nur Menschen miteinander, sondern auch künstlich intelligente Agenten, und zwar als vollwertige Projektpartner.

„Es werden immer mehr“ – Sanchan Saxena, Head of Product bei Atlassian, blickt nüchtern auf die Flut an KI-Agenten, die derzeit die Unternehmensnetzwerke erobern. Doch statt die Welle nur zu beobachten, surft sein Team darauf. Das Ziel: Jira von der reinen Collaboration-Plattform zum intelligenten Betriebssystem für die Mensch-Maschine-Kooperation auszubauen.

„Seit 20 Jahren ist Jira der Taktgeber, der Projekte durch Orchestrierung zum Erfolg führt“, erklärt Saxena im exklusiven Gespräch mit CloudComputing Insider. „Wir liefern den von Menschen benötigten Kontext. Doch auch Agenten brauchen diesen Kontext, um sinnvoll mitzuarbeiten. Jira ist jetzt der Ort, an dem Menschen und Agenten endlich dieselbe Sprache sprechen.“

Die Software dafür hört auf den Namen „Agents in Jira“ und wurde gerade als offene Beta-Version freigegeben. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Agenten Aufgaben ausführen und Jira alles nachverfolgen zu lassen. Agenten werden als Mitarbeiter angezeigt, mit denselben Feldern und Mustern, die Teams bereits aus Jira kennen. Menschliche Mitarbeiter können festlegen, welche Agenten wem zur Verfügung stehen, wo sie eingesetzt werden können und wann ein Projekt als „erledigt“ gilt. Ein Board gibt eine Übersicht darüber, welche Aufgaben einem Agenten zugewiesen sind, welchen Status die einzelnen Arbeitselemente haben und wie sie in den Sprint-, Release- oder Incident-Zeitplan passen.

Human in the loop

„Das Besondere daran ist der menschliche Faktor“, so Saxena weiter. „Die Ergebnisse der gemeinsamen Arbeit werden von Menschen validiert, eine echte Person überprüft also als ‚Human-in-the-loop‘ den Output eines KI-Agenten. Dabei kann es sich um Code handeln oder um eine Presseinformation oder sonst einen Output – immer wird ein Mensch das Ergebnis kontrollieren.“

Die Führungsfigur bei Atlassian hat das Konzept des „Human-in-the-loop“ bereits früher schon mehrfach als zentralen Pfeiler seiner Strategie hervorgehoben. Für ihn stellt die KI keinen Ersatz für den Menschen dar, sondern nur einen Kopiloten, der die menschliche Urteilskraft verstärkt, nicht aber entmachtet. Besonders deutlich wurde das anlässlich des Launches von Atlassian Rovo auf der Atlassian Team '25 im Mai vergangenen Jahres. Dort hatte er erstmals die Möglichkeit der Adressierung von Agenten angesprochen, gleichzeitig aber betont, dass die finale Entscheidungsgewalt immer beim Menschen bleiben müsse.

„KI-Modelle sind hervorragend darin, Muster zu erkennen und Vorschläge zu generieren, ihnen fehlen aber der geschäftliche Kontext und das moralische Kompass-Gefühl“, erklärte er auch nun gegenüber CloudComputing Insider. Die KI könne und solle „die schwere Arbeit des Suchens und Sortierens“ übernehmen, der Mensch alleine dürfe aber nur „den roten Knopf“ für die Freigabe oder Veröffentlichung drücken. Auch könne die KI gerne den jeweils am besten geeigneten Agenten vorschlagen, aber die Teamleiter müssten stets die Möglichkeit haben, diese Entscheidung zu überstimmen. „Die KI sollte Ihnen den 90-prozentigen Entwurf oder die beste Empfehlung liefern, aber die letzten 10 Prozent – das Urteilsvermögen, die Nuancen und die Verantwortung – müssen beim Menschen bleiben.“

Rovo MCP als Universal-Adapter für das KI-Zeitalter

Das technologische Herzstück dieser Symbiose ist der hauseigene Atlassian Rovo Model Context Protocol (MCP)-Server. Saxena und sein Team haben ihn als KI-gestützten "Kollegen" konzipiert, der in Jira, Confluence und andere Atlassian-Tools integriert ist. Er hilft Teams, Unternehmenswissen zu finden, zu verstehen und Aufgaben durch KI-Suche, Chat und automatisierte Agenten schneller zu erledigen. Rovo nutzt den „Teamwork Graph“ für kontextbezogene Antworten, die auf den Arbeitsdaten der Organisation basieren.

Seit heute ist Rovo „generell verfügbar“ und fungiert in diesem Szenario nicht mehr nur als Assistent für den Menschen, sondern als diplomatischer Vertreter der Atlassian-Daten gegenüber anderen KI-Agenten. Ein spezialisierter Coding-Agent kann nun direkt bei Rovo anfragen, welche architektonischen Entscheidungen in Confluence dokumentiert wurden, um daraufhin im Jira-Backlog die passenden Epics und Issues zu erstellen.

Für Anwender bedeutet dies, dass sie über das reine Lesen von Daten hinaus zum Beispiel auch komplexe Fragen an den Wissensschatz des Unternehmens stellen können, wie etwa nach der neuesten Post-Mortem-Analyse eines Systemausfalls. Anstatt einer simplen Linkliste sollen sie nun präzise, kontextbezogene Antworten erhalten. Aus einem Dialog mit einer KI heraus können automatisch Jira-Epics generiert und mit den entsprechenden Kontext-Informationen verknüpft werden. Und schließlich ist es für den Anwender nicht mehr nötig, die Oberfläche zu wechseln, um Agenten Entwürfe direkt als Confluence-Seiten in den richtigen Bereichen anlegen oder bestehende Dokumentationen aktualisieren zu lassen.

Dabei werden auch moderne UI-Features unterstützt – die KI tritt nicht mehr nur in einem Chat-Fenster auf, sondern wird direkt in die Benutzeroberfläche der gerade genutzten Tools eingebettet. Der MCP-Server erlaube es, dass Atlassian-Tools spezifische Bedienfelder innerhalb externer KI-Clients bereitstellen: „So verschmelzen die Grenzen zwischen der Kernanwendung und dem KI-Interface zusehends“, so Saxena.

Openness steckt in Saxenas DNA

Saxena will die Interaktion via Jira übrigens keineswegs auf die eigenen Agenten limitiert sehen. Atlassians Entscheidung für den MCP-Standard sei ein klares Bekenntnis zu einem offenen Ökosystem. In der Vergangenheit hätten sich oft Silos und geschlossene Systeme, die den Datenaustausch erschweren, um Kunden an sich zu binden, gebildet. In der KI-Ära seien solche Modelle jedoch zum Scheitern verurteilt.

Entsprechend betont Saxena seinen Willen zu mehr Offenheit. Jira interagiere keineswegs nur mit den eigenen Agenten, nein, auch fremde Agenten würden angesprochen: „Ich denke an Claude, ich denke an Amplitude, Box, Canva, Google Drive, Slack, Figma, GitHub Copilot, HubSpot, Intercom, etc. etc. und an jeden anderen Agenten, der für die anstehende Arbeit eben gebraucht wird. Wir wollen ein offenes Ökosystem“, erklärte er im Gespräch. „Und natürlich werden wir uns künftig noch weiter öffnen.“

Diese „Agentic Connectivity“ bedeutet, dass ein KI-Agent eines Drittanbieters – etwa für Incident Management oder Security Audits – die Atlassian-Infrastruktur wie ein natürlicher Teil seines eigenen Systems versteht. Er kann semantische Suchen durchführen, Zusammenhänge zwischen verstreuten Seiten erkennen und proaktiv Aktionen auslösen, die früher menschliches Eingreifen erforderten.

Die Offenheit ist übrigens kennzeichnend für Saxena – ihm zufolge war sie sogar maßgeblich dafür, dass er seine früheren Führungspositionen unter anderem bei Instagram/Facebook, Microsoft und Salesforce aufgab. Diese Unternehmen stünden für geschlossene Ökosysteme, während Atlassian-Kunden nicht gezwungen sein sollen, nur Atlassian-Tools zu nutzen. Anlässlich der Einführung von Rovo erklärte er denn auch auf offener Bühne, dass KI nur dann nützlich ist, wenn sie über die eigenen Grenzen hinausgreift. „Offenheit ist der einzige Weg, um die Versprechen von KI in der Enterprise-Welt wirklich einzulösen“, erklärte er nun gegenüber CloudComputing Insider.

KI-Eliten bremsen Produktivität

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Enterprise-Ready: Sicherheit als Fundament

Für die Anwender stellt sich bei solch tiefgreifenden Öffnungen unweigerlich die Frage nach der Kontrolle. Saxena kann beruhigen: Da der Server direkt in der Atlassian Cloud gehostet werde, erbe er automatisch das bestehende Sicherheits- und Berechtigungsgefüge. Ein externer KI-Agent sehe nur das, was der authentifizierte Nutzer auch sehen dürfte. Administratoren behielten die volle Souveränität und könnten präzise steuern, welche KI-Clients vertrauenswürdig sind und Zugriff erhalten. Hier sei der Human-in-the-loop zugange. Umfangreiche Nutzungsprotokolle (Logs) machten zudem jede Interaktion transparent.

„Der Atlassian Rovo MCP-Server in Jira bildet ein Fundament für eine neue, barrierefreie Art des Arbeitens“, so Saxena abschließend. „Er eröffnet Unternehmen die Chance: Die Zeit, die bisher für das Suchen von Informationen und das manuelle Synchronisieren von Tools verschwendet wurde, wird frei für kreative und strategische Aufgaben. Die Agenten übernehmen die Koordination, der Mensch übernimmt die Richtung. Mit diesem Schritt macht Atlassian deutlich, dass die Enterprise Data Cloud nicht nur ein Ort zum Speichern ist, sondern ein lebendiges Netzwerk, in dem Agenten und Menschen Hand in Hand – oder Agent an Agent – die nächste Stufe der Produktivität erreichen.“

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