Die Atlassian Team ’26 in Amsterdam hat klargestellt: Die Zeit der isolierten KI-Tools ist vorbei. Wir bewegen uns weg von KI als Werkzeug hin zu KI als autonomem Teammitglied. TEAM XALT war vor Ort, um die Geburtsstunde des Agentic Multiplayer Protocol (AMP) und die massive Erweiterung des Teamwork Graphs mitzuerleben.
Hier sind die wichtigsten Ankündigungen auf einen Blick:
- AMP macht KI-Agenten zu nachvollziehbaren Teammitgliedern: Agenten erhalten Identität, Rollen und Befugnisse, ihre Aktionen werden sichtbar und lassen sich in Jira-Work-Items zurückverfolgen.
- Rovo Work, Rovo Desktop und Artifacts erweitern die KI-Unterstützung: Rovo übernimmt mehrstufige Aufgaben, bringt Kontext näher an den Arbeitsplatz und speichert KI-Ergebnisse dauerhaft als teilbare Artefakte.
- Teamwork Graph und der neue Atlassian MCP Server liefern mehr Kontext: Code-Strukturen, Data-Warehouse-Daten und rund 220 Tools verbinden Atlassian stärker mit externen KI-Clients und Automatisierungen.
- EU AI Inference und Atlassian Guard stärken Sicherheit und Compliance: KI-Anfragen können innerhalb der EU verarbeitet und sensible Daten in KI-Interaktionen besser geschützt werden.
Multiplayer-Zusammenarbeit neu definiert
Atlassian hat in Amsterdam gezeigt, dass Multiplayer Collaboration nur funktioniert, wenn alle nach denselben Regeln spielen, egal ob Mensch oder Agent. Entscheidend ist dabei nicht nur die technische Vernetzung, sondern auch ein gemeinsames Verständnis von Rollen, Kontext und Verantwortung. Die folgenden Unterpunkte zeigen, welche Prinzipien und Funktionen diese neue Form der Zusammenarbeit konkret prägen.
Agentic Multiplayer Protocol: Identität und Vertrauen für Agenten
Das Agentic Multiplayer Protocol (AMP) gibt jedem Agenten eine eigene Identität und einen klar definierten Kompetenzbereich. Agenten sind nun sichtbare Teilnehmer im Workflow, deren Aktionen in Jira-Work-Items verknüpft und rückverfolgbar sind.
Du musst dich nicht mehr fragen, wer was getan hat. Agenten handeln innerhalb der Leitplanken, die Admins setzen, und ihre Arbeit ist für das gesamte Team transparent.
Neben den Governance-Vorteilen ist das ein entscheidender Schritt, um Agenten wie menschliche Teammitglieder in Aufgaben einzubinden. Arbeite live mit deinem Agenten in einem Dokument zusammen, tagge ihn in Kommentaren und weise ihm Jira Work Items zu, genauso wie du es mit einem Kollegen tun würdest.
Verfügbarkeit: Ab sofort als Teil der Atlassian Plattform integriert.
Rovo Work & Desktop: Vom Chatbot zum autonomen Teamkollegen
Mit Rovo Work übernimmt die KI nicht mehr nur einzelne Prompts, sondern auch komplexe, mehrstufige Aufgaben, die sich über mehrere Arbeitsschritte erstrecken können. Vom Planen und Recherchieren über Aktionen in Jira bis hin zum Skripting in einer sicheren Sandbox.
Ergänzend dazu bringt Rovo Desktop Rovo direkt auf den Arbeitsplatz: Teams können Rovo damit auch außerhalb einzelner Atlassian-Produkte nutzen und schneller auf Kontext aus Seiten, Tickets, Chats und weiteren verbundenen Tools zugreifen. Auch kurze Video- oder Audio-Briefings aus Loom (Record for Agent) können künftig als Ausgangspunkt für Agentenarbeit dienen, während automatisch erzeugte visuelle Overlays Loom-Videos (AI Overlays) verständlicher und professioneller machen. Für Kunden bedeutet das weniger Kontextwechsel, kürzere Wege von der Frage zur Aktion und eine KI-Unterstützung, die näher am tatsächlichen Arbeitsfluss arbeitet.
Damit können Teams zeitintensive Workflows schneller anstoßen, Zwischenschritte transparenter nachvollziehen und die Ergebnisse direkt dort weiterverwenden, wo die Arbeit ohnehin stattfindet.
Verfügbarkeiten:
- Rovo Work: Early Access für ausgewählte Kunden oder durch Sign-up.
- Rovo Desktop: Beta - öffentlich zum Testen verfügbar, noch nicht final.
- Loom Record for Agent: Open Beta.
- Loom AI Overlays: Kommt bald.
Artifacts App: KI-Ergebnisse dauerhaft sichern und im Team teilen
Die neue Artifacts App sorgt dafür, dass KI-generierte Ergebnisse nicht im Chat-Verlauf verschwinden. Pläne, Analysen, Modelle oder andere Arbeitsergebnisse werden als dauerhafte Artefakte gespeichert, erhalten permanente URLs und lassen sich in Confluence, Jira oder externe Tools einbetten.
Aus flüchtigen KI-Antworten werden dadurch teilbare, wiederverwendbare und dokumentierbare Assets, die als verlässliche Grundlage für Entscheidungen, Abstimmungen und Folgearbeiten dienen.
Verfügbarkeit: Open Beta - öffentlich zum Testen verfügbar, noch nicht final.
Erweiterter Teamwork Graph: Mehr Kontext für Mensch und KI
Mit dem erweiterten Teamwork Graph baut Atlassian die gemeinsame Wissensbasis für Mensch-KI-Zusammenarbeit deutlich aus. Neu angekündigt wurde, dass der Graph nicht mehr nur klassische Arbeitsdaten aus Jira, Confluence und Co. verbindet, sondern auch Code-Strukturen sowie strukturierte Informationen aus Data Warehouses einbezieht. Mit über 250 Milliarden Verbindungen entsteht so ein deutlich präziseres Kontextmodell, das Rovo und anderen Agenten hilft, Zusammenhänge besser zu verstehen, relevantere Antworten zu liefern und Aktionen näher an der tatsächlichen Arbeitsrealität eines Teams auszurichten.
Ergänzt wird das durch von Grund neu entwickelten Atlassian MCP Server. Nun stehen rund 220 Tools zur Verfügung, mit denen Agenten über nahezu alle Atlassian-Apps und Collections hinweg arbeiten können. Gleichzeitig greift der MCP Server auf deutlich mehr Kontext aus dem Teamwork Graph zu und kann perspektivisch auch Custom Forge Apps, Marketplace-Apps und eigene Rovo-Agenten einbeziehen.
Für Kunden wird der MCP Server damit zur sicheren Schnittstelle zwischen externen KI-Clients wie ChatGPT, Claude, IDEs oder Automatisierungstools und der Atlassian Cloud. Besonders wichtig: Governance läuft über Atlassian Guard, bestehende Berechtigungen bleiben erhalten und Zugriffe lassen sich kontrollieren und auditieren. Gleichzeitig soll der neue MCP Server im Vergleich zu klassischen SaaS-Integrationen bis zu 25 % weniger Token verbrauchen. Das reduziert Reibung, Kosten und Kontextverlust und macht es einfacher, Ideen aus einem KI-Tool direkt in konkrete Jira-Arbeit, Confluence-Inhalte oder Entwicklungsaufgaben zu überführen.
EU AI Inference & Atlassian Guard
Gerade für Unternehmen im DACH-Markt ist wichtig, wo und wie KI Daten verarbeitet. Mit Local EU AI Inference verarbeitet Atlassian sensible KI-Anfragen ausschließlich über Modelle, die in der EU gehostet werden (Das ist kein automatischer Standard, sondern ein Early Access mit Anmeldung). Atlassian Guard Premium ergänzt das, indem es sensible Daten in KI-Interaktionen in Echtzeit erkennt und schützt.
Rovo ist nach ISO 42001 zertifiziert und auf den EU AI Act ausgerichtet. Das erleichtert Kunden die eigene Compliance-Prüfung
Verfügbarkeit: Early Access Program, Anmeldung erforderlich.
Weitere neue Features von Team ’26 Europe
Neben den großen Leitmotiven rund um AMP, Rovo und Teamwork Graph gab es auf der Team ’26 Europe mehrere konkrete Produktankündigungen, die für den Arbeitsalltag von Teams direkt relevant werden:
- Teamwork Collection: Die Teamwork Collection bündelt die Werkzeuge für Zusammenarbeit, Wissen und Kommunikation. Atlassian entwickelt Jira, Confluence, Loom und Rovo stärker zu einem gemeinsamen Arbeitsraum weiter, in dem Teams und KI-Agenten mit demselben Kontext arbeiten, Entscheidungen leichter nachvollziehen und Ergebnisse besser weiterverwenden können.
- Software Collection: Die Software Collection zeigt, wie Atlassian den gesamten Entwicklungsprozess KI-nativer machen will – von Planung und Spezifikation über Code-Kontext bis hin zu Review und Delivery. Im Mittelpunkt steht weniger ein einzelnes Feature, sondern ein stärker verbundener Software-Lifecycle, in dem Agenten Entwicklerteams gezielt unterstützen und Arbeit nachvollziehbar bleibt.
- Service Collection: In der Service Collection verschiebt sich der Fokus von reaktiver Ticketbearbeitung hin zu proaktivem, KI-gestütztem Service Management. Atlassian will Teams dabei helfen, Services schneller aufzusetzen, Risiken früher zu erkennen, Incidents besser zu koordinieren und Wissen im Serviceprozess wirksamer zu nutzen.
- Strategy Collection: Die Strategy Collection verbindet Strategie, Investitionen, Kapazitäten und Umsetzung enger miteinander. Führungsteams sollen besser erkennen, ob Prioritäten, Budgets, Teams und Ergebnisse zusammenpassen – und wie KI-Initiativen tatsächlich Wirkung entfalten.
Die konkreten Neuerungen innerhalb der einzelnen Collections werden wir in weiteren Blogartikeln noch genauer einordnen und mit Blick auf Nutzen, Verfügbarkeit und Einsatzszenarien vertiefen.
Fazit und Handlungsempfehlungen für unsere Kunden
Atlassians Ankündigungen zeigen: Der wahre ROI von KI entsteht nicht durch einzelne Tools, sondern durch die Verbindung von Kontext, Vertrauen und sauberer Governance. Für XALT-Kunden heißt das: Jetzt die Grundlagen schaffen, damit Mensch-KI-Zusammenarbeit sicher, nachvollziehbar und wirksam skaliert.
- Kontext und Datenbasis stärken: Verbinde relevante Wissensquellen, Code und strukturierte Unternehmensdaten mit Atlassian. Gleichzeitig sollten veraltete Confluence-Inhalte bereinigt und Berechtigungen geprüft werden, damit KI-Agenten auf verlässlichem Kontext arbeiten.
- Agenten-Governance aufbauen: Nutze AMP und Atlassian Guard, um KI-Agenten wie digitale Teammitglieder zu steuern: mit klaren Rollen, nachvollziehbaren Aktionen, kontrollierten Berechtigungen und Compliance-Leitplanken für den europäischen Markt.
- Pragmatisch mit verfügbaren Funktionen starten: Setze nicht auf noch nicht allgemein verfügbare Tools als Pflichtschritt. Starte stattdessen mit konkreten Pilotfällen in bestehenden Atlassian-Workflows, prüfe EU AI Inference und Guard-Anforderungen frühzeitig und bereite Teams auf transparente Mensch-KI-Zusammenarbeit vor.
Bist du bereit für das Multiplayer-Team der Zukunft? Lass uns gemeinsam prüfen, wie du Rovo und Agenten mit AMP-Prinzipien sicher einführst.
