Stell dir vor, dein Unternehmen hätte ein perfektes Gedächtnis. Jede Entscheidung, jeder Code-Schnipsel und jedes Kundenfeedback wäre sofort für jeden Mitarbeiter (und jede KI) verfügbar. Auf der Atlassian Team ’26 in Anaheim wurde klar: Das ist keine Zukunftsmusik mehr. Atlassian läutet die Ära der „AI-nativen Organisation“ ein.
XALT war vor Ort, um die Flut an Neuerungen für dich zu sortieren. Die wichtigste Erkenntnis: Reine KI-Intelligenz ist heute ein Standardgut. Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt im Kontext.
Die Erfolgsformel der Team ’26: Beschleunigung = Kontext x Intelligenz
Im Folgenden gehen wir detailliert auf diese Neuerungen ein und zeigen dir, was sie für dein Unternehmen bedeuten.
Der Teamwork Graph: Kontext ist alles
KI-Agenten sind nur so gut wie das, was sie wissen. Das Problem: Informationen sind oft in Silos gefangen. Der Teamwork Graph löst dies, indem er über 150 Milliarden Verbindungen zwischen Menschen, Zielen, Code und Inhalten knüpft.
Die neue Erfolgsformel für Unternehmen lautet: Beschleunigung = Kontext x Intelligenz. Wer seine Daten im Teamwork Graph im Griff hat, gewinnt den KI-Wettlauf.
Mike Cannon-Brookes, Atlassian CEO & Co-founder
Tests zeigen: Mit diesem Kontext liefern Agenten 44 % präzisere Antworten bei 48 % weniger Token-Verbrauch.
Neues zum Teamwork Graph:
- Teamwork Graph CLI (als Beta Version verfügbar): Entwickler können den Graph-Kontext nun direkt in ihre Terminals und CI/CD-Pipelines ziehen. Mit über 300 Befehlen können Coding-Agenten wie Claude Code oder Cursor komplexe Abfragen stellen (z. B. „Wer ist der wahre Owner dieser Entscheidung?“), ohne mühsam APIs einzeln abzufragen.
- Rovo MCP Server (als Beta Version verfügbar): Über das Model Context Protocol (MCP) wird der Teamwork Graph für jeden kompatiblen Agenten (z. B. ChatGPT oder Claude) zugänglich. Agenten können den Graphen nicht nur lesen, sondern auch aktiv aktualisieren.
- Eigene Daten integrieren (Forge Connectors allgemein verfügbar): Über Atlassians Entwicklerplattform Forge können Unternehmen nun eigene Konnektoren für proprietäre Altsysteme bauen. Mercedes-Benz nutzt dies bereits, um spezialisierte Automotive-Systeme (Defektmanagement, Anforderungen) zu verknüpfen. Das Ergebnis: 90 % bessere Qualität bei der Defekterfassung und eine 10-mal schnellere Software-Auslieferung.
Die zusammenfließenden Informationen schaffen den wertvollen Unternehmenskontext auf dessen Basis KI Unternehmen dabei unterstützt ihre Prozesse drastisch zu beschleunigen.
Rovo: Vom KI-Assistenten zum autonomen Teamkollegen
Rovo ist das Bindeglied, das den Teamwork Graph im Arbeitsalltag zum Leben erweckt. Mit über 14 Millionen Rovo-Aktionen allein im letzten Monat hat sich das Tool fest etabliert. Auf der Team ’26 wurde nun die nächste Stufe gezündet:
1. Rovo Studio (allgemein verfügbar)
Ab sofort kann jeder (nicht nur Entwickler) eigene KI-Agenten, Automatisierungen und Apps erstellen. Ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben, kannst du Workflows entwerfen, die auf Ereignisse reagieren (z. B. „Ein neuer Mitarbeiter fängt an“ oder „Ein Prio-1-Ticket wird eröffnet“) und Aufgaben über Jira, Confluence und Drittsysteme hinweg koordinieren.
2. Rovo Chat „Max“ (bald verfügbar)
Der neue Reasoning-Modus „Max“ beantwortet nicht nur Fragen, sondern erstellt einen mehrstufigen Aktionsplan. Er bricht komplexe Anfragen herunter, zieht Status-Infos aus Jira, Entscheidungen aus Confluence und Signale aus dem Support. Er entwirft Dokumente, erstellt Slides, aktualisiert Jira-Tickets und findet sogar Termine im Kalender, während du dich auf die finalen Entscheidungen konzentrierst.
3. Enterprise-Governance & Kontrolle
Rovo bietet nun umfassende Admin-Kontrollen. Es gibt zentrale Listen aller im Unternehmen aktiven Agenten, detaillierte Audit-Logs und granulare Berechtigungen, wer Agenten bauen oder ausführen darf. Über Atlassian Guard wird zudem sichergestellt, dass sensible Daten geschützt bleiben.
4. Rovo überall
Ob im Browser, auf dem Desktop, mobil oder direkt in deinen Lieblings-Apps via MCP (Model Context Protocol): Rovo bringt das organisationale Gedächtnis genau dorthin, wo du es gerade brauchst.
Teamwork Collection: KI-Orchestrierung direkt im Arbeitsfluss
In der Teamwork Collection geht es darum, KI-Agenten dorthin zu bringen, wo die eigentliche Arbeit stattfindet. Weg von separaten Chat-Fenstern, hin zur direkten Zusammenarbeit im Ticket oder auf der Seite.
1. Agents in Jira (allgemein verfügbar)
KI-Agenten sind jetzt vollwertige Teammitglieder in Jira. Du kannst Jira-Vorgänge direkt an einen Agenten zuweisen. Er erscheint als Bearbeiter (Assignee) auf deinem Board, sodass du jederzeit siehst, welche Aufgaben gerade von einer KI bearbeitet werden und wie sie in deinen Sprint oder Release-Plan passen.
- Kollaboration per @-Mention: Anstatt Kontext in separate Tools zu kopieren, holst du den Agenten per @-Mention direkt in die Kommentare eines Tickets. Er kann lange Kommentar-Threads zusammenfassen, Recherchen durchführen oder Lösungsvorschläge unterbreiten. Die gesamte Historie bleibt für alle im Ticket dokumentiert.
- Automatisierung im Workflow: Du kannst Agenten fest in deine Jira-Workflows integrieren. Ein Agent kann beispielsweise automatisch aktiv werden, sobald ein Ticket den Status „In Design“ erreicht, einen ersten Entwurf erstellen und diesen zur menschlichen Überprüfung bereitstellen.
- Offenes Ökosystem (MCP): Dank des offenen Standards (Model Context Protocol) kannst du nicht nur Rovo-Agenten nutzen, sondern auch spezialisierte Agenten von Drittanbietern wie GitHub Copilot, Figma, Canva oder HubSpot einbinden. Jira respektiert dabei alle bestehenden Berechtigungen und sorgt für einen lückenlosen Audit-Trail.
2. AI Planner in Jira (bald verfügbar)
Der Atlassian AI Planner unterstützt Teams bei der automatisierten Sprint- und Kapazitätsplanung . Auf Basis von historischen Daten, Team-Verfügbarkeiten und Aufgabenprioritäten erstellt er optimierte Projektpläne und schlägt die beste Verteilung von Tickets vor. Dadurch spart das Tool wertvolle Zeit bei der wöchentlichen Planung und hilft Teams, Engpässe frühzeitig zu erkennen und realistischere Deadlines zu setzen.
3. Third-Party Agents in Confluence (als Beta Version verfügbar)
Du kannst KI-Agenten (z. B. von Lovable oder Replit) einfach per @-Mention auf einer Confluence-Seite markieren genau wie einen menschlichen Kollegen. Der Agent liest den Kontext der Seite und führt Aktionen in deinen verbundenen Tools aus, ohne dass du die Seite verlassen musst.
4. Remix with Rovo (als Beta Version verfügbar)
Lange Texte können mit Remix in Sekunden visualisiert werden. Markiere einfach einen Textabschnitt in Confluence, und Rovo erstellt daraus automatisch Diagramme, Timelines, Infografiken oder Org-Charts. Da visuelle Inhalte nachweislich doppelt so häufig gelesen werden, steigerst du so die Reichweite deiner Dokumentation massiv.
5. Confluence Slides (als Beta Version verfügbar)
Erstelle präsentationsfertige Slides direkt aus deinen Confluence-Inhalten. Rovo nutzt den Teamwork Graph, um die Struktur festzulegen, Inhalte zu schreiben und sogar Visualisierungen zu bauen. Du kannst sogar die Slides direkt in Confluence präsentieren, ohne das Tool zu wechseln.
6. Create with Rovo in Jira (als Beta Version verfügbar)
Rovo wandelt Meeting-Notizen, E-Mails oder Confluence-Docs automatisch in strukturierte Jira-Vorgänge um (z.B. erstellt Rovo Work Items in Jira, schreibt Statusmeldungen und teilt umfangreiche Aufgaben in kleinere Teilaufgaben auf).
7. Loom-Integrationen
- Agent Briefings in Loom (bald als Beta Version verfügbar): Anstatt komplexe Prompts zu schreiben, nimmst du einfach ein Loom-Video auf. Was du sagst und zeigst, wird in einen strukturierten Aktionsplan übersetzt und kann direkt in Jira übernommen werden.
- Bug Reporting (allgemein verfügbar): Anstatt mühsam Bug-Reports zu tippen, nimmst du ein kurzes Video auf. Loom erkennt automatisch die technischen Hintergründe (Logs, Umgebungsvariablen) und erstellt für den Entwickler einen fertigen Aktionsplan in Jira.
Service Collection: Proaktives IT- und Service-Management
Atlassian begräbt das Konzept des klassischen Service Desks mit seinen endlosen Warteschlangen und statischen Formularen. In der KI-Ära ist Service kein isolierter Prozess mehr, sondern ein lebendiges System, das Probleme löst, bevor sie entstehen.
Service passiert jetzt unsichtbar im Hintergrund. KI-Agenten erkennen Vorfälle in Echtzeit (z. B. durch Code-Deploys oder System-Metriken) und routen sie automatisch an die richtige Stelle – oft bevor ein Nutzer überhaupt Hilfe suchen muss.
1. Optimize in Customer Service Management (als Beta Version verfügbar)
Dieses Feature schließt die Lücke zwischen dem was Teams wissen aber die KI noch nicht weiß. Es identifiziert die Lücken indem es Tickets findet, welche das Team selbst gelöst hat und nutzt die Informationen daraus um automatisch neue Artikel für die Wissensdatenbank zu erstellen. Wenn das Team den Artikel freigibt hat die KI zukünftig die Basis, um ähnliche Anfragen selbst zu bearbeiten.
2. Incident Command Center in Jira Service Management (als Beta Version verfügbar)
Bei einem IT-Ausfall zählt jede Sekunde. Dieser neue Hub bündelt Warnmeldungen aus Tools wie Datadog, zeigt visuell, welche Systeme betroffen sind („Blast Radius“) und schlägt sofort Lösungswege vor. Nach einem Vorfall übernimmt Rovo Ops das Schreiben des Post-Incident Reviews (PIR), während Rovo Dev direkt die daraus resultierenden Entwicklungs-Tickets erstellt, um den Fehler dauerhaft zu beheben.
3. Incident Prevention Center in Jira Service Management (als Beta Version verfügbar)
Anstatt nur zu vermeiden, dass Incidents ein weiteres Mal auftreten, soll das Incident Prevention Center dafür sorgen, dass Incidents schon erkannt und verhindert werden, bevor sie überhaupt erstmals in Erscheinung treten. Dafür werden mit Hilfe von Rovo alle Informationen aus dem Teamwork Graph gezogen, um eine Vogelperspektive auf alle Services, Abhängigkeiten, aktuelle Änderungen zu geben.
Jeder Change Request wird von Rovo Ops analysiert im Bezug auf potenzielle Risiken und beitragende Faktoren, um dann Handlungsempfehlungen zu geben, die das Risiko minimieren.
4. Hardware Asset Management in Jira Service Management (bald verfügbar)
IT-Teams erhalten eine einheitliche, integrierte Sicht auf die gesamten Handware Assets innerhalb von Jira Service Management. Es liefert Informationen über Hardware-Typen, wo diese stehen, Kosten, Garantieverträge, Sicherheitsrisiken und automatisiert den gesamten Hardware Lifecycle.
Ein praktisches Beispiel dafür ist die Aufgabe einem User einen neuen Laptop zuzuweisen: Das Ticket mit der User-Anfrage für einen neuen Laptop geht in JSM ein, mit Hilfe von Rovo Skills wird ein passendes Gerät für den User gesucht, das den Anforderungen dessen Jobrolle entspricht und an dessen Standort verfügbar ist. Bestätigt der Admin das neue Gerät wird es automatisch im selben System dem User zugewiesen. Kein manuelles suchen, kein Kontextwechsel, die Aufgabe ist in kürzester Zeit erledigt.
5. Data Manager in Assets
Data Manager erhält einen Refresh, der es einfacher und intuitiver macht Assets unternehmensweit zu managen.
6. Solution Composer (bald verfügbar)
Administratoren müssen keine Portale mehr mühsam manuell konfigurieren. Du beschreibst einfach per Texteingabe das gewünschte Erlebnis und Rovo entwirft in Minuten die passenden Workflows, Automatisierungen und KI-Agenten.
„Ich brauche ein Portal für Urlaubsanträge mit Genehmigung durch den Manager“, und Rovo baut das gesamte Portal inklusive Logik in wenigen Minuten.
7. Rovo Service (allgemein verfügbar)
Rovo Service agiert als autonomer Teamkollege, der komplexe End-to-End-Workflows übernimmt (z. B. Software-Bereitstellung, HR-Onboarding oder Zugriffsmanagement). Er versteht Rollen und Berechtigungen über den Teamwork Graph und orchestriert Genehmigungen über Jira, Confluence und Drittanbieter-Apps hinweg.
Die neue Product Collection: Von der Idee zur datengestützten Umsetzung
In einer Welt, in der KI das Bauen von Prototypen extrem beschleunigt, wird die richtige Entscheidung zum eigentlichen Flaschenhals. Produktteams kämpfen oft damit, aus einer Flut von Feedback die richtigen Prioritäten zu setzen. Mit Jira Product Discovery können Produktteams bereits über eine zentrale Plattform Ideen, Anforderungen und Roadmaps managen.
Nun hat Atlassian die Product Collection (Early Access) angekündigt als ein KI-gestütztes System, das sicherstellt, dass Teams nicht nur schnell bauen, sondern das Richtige bauen, basierend auf Kundenfeedback und Nutzungsanalysen. Enthalten sind Jira Product Discovery, die neue Feedback App und Rovo. Außerdem soll es in Kürze eine Integration mit Pendo geben, eine Produktanalyse- und Nutzerfeedback-Plattform, die Unternehmen hilft, das Verhalten ihrer Nutzer in Software-Anwendungen besser zu verstehen.
1. Feedback App (Early Access)
Schluss mit dem „Bauchgefühl“ oder der lautesten Stimme im Raum. Dieses Tool sammelt Kundenfeedback aus Support-Tickets, Sales-Calls (z. B. Salesforce), Slack und Umfragen an einem zentralen Ort. Die KI strukturiert diese unzähligen Signale automatisch in klare Themen und Trends, die direkt in das Backlog von Jira Product Discovery fließen.
2. Pendo Integration (Early Access)
Erstmals wird qualitativen Aussagen („Kunden sagen…“) quantitative Daten gegenübergestellt („Kunden tun…“). Durch die Integration von Pendo fließen echte Nutzungsdaten und Feature-Adoptionsraten direkt in den Teamwork Graph, und damit in die Priorisierung ein. So triffst du Entscheidungen auf Basis von echtem Nutzerverhalten und schaffst einen integrierten Kreislauf zwischen Kundenfeedback, Produktplanung und Entwicklung.
3. Agentic Roadmapping mit Rovo (Early Access)
Atlassian arbeitet an einer Funktion, bei der Rovo aktiv bei der Erstellung und Anpassung von Roadmaps hilft. Die KI erkennt Zielkonflikte, zeigt Kompromisse auf und passt Pläne dynamisch an, wenn sich Unternehmensziele ändern.
4. Jira Product Discovery Enterprise (in Kürze allgemein verfügbar)
Speziell für große Organisationen entwickelt, bietet diese Version zentrale Sichtbarkeit über alle Portfolios hinweg. Mit Enterprise-Grade Security und Governance können Führungskräfte Entscheidungen vom ersten Kundensignal bis zum fertigen Release lückenlos nachverfolgen (via Atlassian Data Lake).
Software Collection: Fokus auf AI-native Engineering (DX)
Die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, verändert sich durch KI-Assistenten und Agenten rasant. Atlassian (über DX) liefert nun die Werkzeuge, um die Effektivität und den ROI dieser neuen Arbeitsweise messbar zu machen.
1. AI Code Insights
Führungskräfte erhalten erstmals volle Transparenz darüber, wie viel Code in ihrem Unternehmen tatsächlich von KI generiert wurde. Berichte zeigen genau, welche Pull Requests KI-Anteile enthalten und wie sich dieser Code im Vergleich zu menschlichem Code durch den Entwicklungszyklus (SDLC) bewegt.
2. Agent Experience (AX)
Ein völlig neuer Ansatz zur Erfolgsmessung. Anstatt nur das Ergebnis zu prüfen, „berichtet“ der KI-Agent selbst über seine Erfahrung. Er gibt Feedback, ob die Anforderungen klar waren, ob die Dokumentation ausreichte oder ob die Code-Struktur ihn behindert hat. So können Unternehmen gezielt die Bedingungen verbessern, unter denen KI-Agenten arbeiten.
3. AI Cost Management
Dieses Tool übersetzt die Investitionen in KI-Tools (wie Token-Kosten und Lizenzen) in konkrete Finanzkennzahlen. Damit lässt sich die Frage „Lohnt sich KI für uns?“ endlich mit harten Fakten für das Budget-Reporting beantworten.
4. Pulse & DX AI
Ein proaktives Alarmsystem für Engineering-Manager. Pulse liefert wöchentlich die wichtigsten Trends und Abweichungen direkt in Slack oder Teams. Über das neue DX AI Interface können Manager per Chat tiefer in die Daten eintauchen, Ursachen für Anomalien finden oder qualitative Entwickler-Kommentare zusammenfassen lassen.
5. Code Intelligence in Rovo (Early Access)
Ein starkes Tool für Entwickler, das tiefes semantisches Verständnis über Millionen von Codezeilen hinweg bietet. Rovo kann hierdurch Intent-basierte Fragen beantworten und Code mit dem Business-Kontext aus Jira und Confluence verknüpfen.
Strategy Collection: Dynamische Verknüpfung von Strategie und Ausführung
Weniger als 1 von 3 Organisationen können innerhalb einer Woche eine Entscheidung treffen. 2/3 brauchen dafür einen Monat oder mehr. Das zeigt die “Durchschnittliche Zeit zur Neuausrichtung” (Mean Time to Pivot) auf und somit die gehemmte Reaktionsfähigkeit auf neue Wettbewerber, Marktchancen, Prioritätsänderungen.
Die Strategy Collection soll die Reaktionsfähigkeit beschleunigen, indem sie als zentrale Anlaufstelle für Echtzeit-Informationen über Projektabweichungen, Investments, Handlungsoptionen und dynamische Ressourcenplanung fungiert. Die neu angekündigten Features beinhalten:
1. Strategic Intelligence in Focus App (Beta Version ab Juni 2026)
Ein personalisierbares Executive Command Center, das den Status von Zielen und Projekten überwacht. Rovo meldet proaktiv, was auf Kurs ist, was Risiken birgt und wo Entscheidungen benötigt werden.
2. Funds in Focus App (allgemein verfügbar ab Juni 2026)
Verknüpft die strategische Sicht direkt mit der finanziellen Ebene, sodass Budgets, Kosten und Vorhersagen in Echtzeit zusammen mit der “Projekt-Health” überwacht werden können.
3. Strategic Planning in Focus (Early Adopter Program ab Juni 2026)
Eine dynamische, anpassungsfähige Unternehmensplanung. Wenn Prioritäten geändert werden, passt Rovo den Plan sofort an, deckt Abhängigkeiten auf und benachrichtigt die entsprechenden Teams in Echtzeit.
4. Human & AI Capital Management in Talent App (coming soon)
Atlassian löst eines der größten Probleme moderner Unternehmen: Die Frage, wer welche Fähigkeiten besitzt und ob sich KI-Investitionen wirklich lohnen.
- Workforce Skills: Anstatt sich auf veraltete Lebensläufe oder manuelle Umfragen zu verlassen, leitet die KI die tatsächlichen Fähigkeiten deiner Mitarbeiter automatisch aus ihrer Arbeit ab (z. B. geschriebener Code, erstellte Confluence-Seiten, gelöste Jira-Tickets). So findest du sofort die richtigen Experten für kritische Projekte und erkennst Skill-Gaps in Echtzeit.
- KI-Investitions-Tracking: Erstmals wird sichtbar, was deine KI-Tools wirklich kosten und welchen ROI sie liefern. Du erhältst eine detaillierte Ansicht der Ausgaben pro Modell-Anbieter, aufgeschlüsselt nach Teams und strategischen Prioritäten. So lässt sich endlich beantworten, ob die KI-Investition die Produktivität tatsächlich steigert oder nur ein ungeklärter Kostenfaktor ist.
Dia: Der Browser, der mitdenkt
Auf der Team’25 wurde es bereits angekündigt, jetzt ist er offiziell hier: der Dia Browser. Er weiß, welche Tabs du offen hast, was in deinem Kalender steht und worüber du in Slack schreibst. Morgens begrüßt er dich mit einem „Morning Briefing“ der wichtigsten Ereignisse der Nacht und kann sogar interaktive Webseiten generieren, um dir bei einer spezifischen Aufgabe (z. B. einer Reiseplanung) zu helfen.
- Nutzen: Ein zentraler Einstiegspunkt, der Informationen aktiv zusammenführt, statt sie nur passiv anzuzeigen.
- Verfügbarkeit: Enterprise-Ready mit SSO und SOC 2 Schutz.
Was bedeutet das für XALT-Kunden?
Die Komplexität in der Zusammenarbeit und die klassischen Wissenssilos werden durch den Teamwork Graph und Rovo direkt adressiert. Für den deutschen Markt ist besonders wichtig: Atlassian investiert massiv in Governance und Sicherheit. Mit Atlassian Guard werden sensible Daten blockiert, bevor sie externe KI-Modelle erreichen, und Agenten erhalten eigene, auditierbare Identitäten.
Handlungsempfehlung
- Daten-Fundament legen: Der Teamwork Graph ist nur so gut wie die Daten, die er findet. Beginne jetzt, deine Confluence- und Jira-Instanzen zu strukturieren.
- Klein starten, groß denken: Nutze Rovo Studio, um erste kleine Automatisierungen für Standardprozesse (z.B. PIR-Erstellung oder Onboarding) zu bauen.
- Sicherheit zuerst: Setze auf Atlassian Guard, um den Einsatz von KI im Unternehmen sicher und DSGVO-konform zu gestalten.
Fazit
- Kontext schlägt Intelligenz: Der Teamwork Graph ist das wichtigste Fundament für effiziente KI.
- Agenten statt Assistenten: KI arbeitet nun aktiv Tickets in Jira ab und trifft Entscheidungen.
- Governance ist Key: Neue Sicherheitsfeatures machen den Einsatz von KI im Enterprise-Umfeld sicher.
- Strategische Transparenz: Tools wie Focus bringen die KI-Power endlich auch auf die Management-Ebene.
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