[00:00]  Martin begrüßt Sven Peters von Atlassian. Sven erzählt, dass er 2011 bei Atlassian anfing, nachdem er bereits seit 2009 Kunde war und zunächst mit Fisheye Crucible für Code-Reviews arbeitete, bevor er zu Jira kam. Seine offizielle Rollenbezeichnung lautet zwar „DevOps Advocate“, er wird aber oft auch als Tech Culture Evangelist oder Work Futurist bezeichnet. Svens Fokus liegt aktuell auf KI, Rovo, Agents und Automatisierung.

[02:49]  Auf Martins Frage nach den wichtigsten Erkenntnissen der Keynote von Mike Cannon-Brookes (CEO and Co-Founder von Atlassian) für deutsche Kunden erwähnt Sven Peters eine der größten Ankündigungen: Die Integration von Rovo direkt in Jira, sodass es nicht mehr als separate App erworben werden muss und ohne zusätzliche Kosten verfügbar ist.

[03:25]  Martin zieht einen Vergleich zu Googles Strategie, Gemini kostenfrei in Produkte zu integrieren. Sven antwortet daraufhin, dass Atlassian eine flexible Strategie verfolgt und kontinuierlich prüft, welches KI-Modell – sei es von OpenAI, Gemini oder anderen Anbietern – für den jeweiligen Anwendungsfall am besten für den Kunden geeignet ist, um auf den sich schnell ändernden Markt reagieren zu können.

[04:58]  Kunden können mit Rovo Studio ihre eigenen KI-Agents bauen und diese direkt mit Automatisierungsfunktionen verbinden. Sven berichtet von Workshops mit Kunden, in dem „Bug Review Agents” eingesetzt wurden, um Bug-Reports automatisiert auf Vollständigkeit zu prüfen. Das neue Konzept der „AI Teammates“, die als KI-Kollegen im Team verstanden werden können, schaffen durch die intelligente Verbindung von Agents und Automatisierung einen deutlichen Mehrwert und bringen die Arbeitsweise auf ein neues Level. Prompt-Engineering ist ein besonders wichtiger Teil bei der Nutzung von KI, und es ist entscheidend, dieses Wissen aufzubauen, da künftige Wissensarbeit eine Kombination aus Mensch und KI sein wird.

[08:23]  Es wird hervorgehoben, wie wichtig das Ausprobieren von KI-Technologie ist, um deren Nutzen im Unternehmen zu erkennen. Um brauchbare Ergebnisse mit Prompting zu erzielen, wird geraten, der KI Aufgaben präzise wie einem neuen Mitarbeiter zu erklären. Anschließend werden Anwendungsbeispiele für KI-Agents vorgestellt, wie der Einsatz von vordefinierten Agents für Standardaufgaben (z.B. Bug-Reviews oder Brainstorming) sowie die Möglichkeit, individuelle Agents für spezifische Unternehmensprozesse zu entwickeln.

[12:41]  Der “Teamwork Graph” macht Atlassians KI durch den Zugriff auf umfangreiche Kundendaten noch intelligenter. Sven nutzt die Rovo Search Funktion täglich und dank des Teamwork Graph, der Personen, Teams, Aufgaben und Projekte vernetzt, findet er viel schneller kontextbezogene Informationen und Zusammenfassungen. Martin verweist auf die Idee, dass Atlassians KI nicht per se besser, aber durch “Default to Open”-Systeme wie Confluence, die mehr Kontext liefern, effektiver sei.

[16:16]  Ein weiteres besonderes Feature ist die „Strategy Collection” mit Tools wie “Focus“. Dieses aus Teilen von „Atlas“ hervorgegangene Tool dient der Festlegung und Verfolgung strategischer Unternehmensziele auf einer Ebene über der operativen Arbeitsorganisation in Jira und ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf Ziele sowie Fokusbereiche.

[18:35]  In Bezug auf das Thema Jira Server und Data Center, bestätigt Sven, dass Data Center weiterhin unterstützt und weiterentwickelt wird, der klare Fokus von Atlassian aber auf der Cloud liege. Er erwähnt die für 2026 angekündigte “Isolated Cloud” als eine kommende Option, die insbesondere für deutsche Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datensicherheit interessant sein könnte.

[19:51]  Die häufigsten Fragen von Kunden und Führungskräften betreffen die Zukunft der KI und die Unternehmensstrategien dazu, was die aktuelle Unsicherheit im Markt widerspiegelt. Es wird betont, dass KI-Funktionen wie Rovo nun direkt in Kernprodukte wie Jira, Confluence, Loom und Jira Service Management integriert sind, um ein breites Ausprobieren der Technologie ohne Zusatzkosten zu ermöglichen. Der „System of Work“-Ansatz birgt enormes Potential, sobald er als zentraler Ausgangspunkt für die tägliche Arbeit eingesetzt wird. Dadurch kann die Art und Weise, wie Teams zusammenarbeiten, grundlegend verbessert werden, da Wissen und Prozesse durch den ‘Teamwork Graph’ intelligent verknüpft und die Prinzipien einer ‘Team Company’ gelebt werden.