In vielen modernen Unternehmen sind Ticketsysteme unerlässlich, um Arbeitsprozesse zu organisieren und zu verfolgen. Dennoch kommen Anfragen, Probleme oder Aufgaben häufig noch per E-Mail bei den betreffenden Abteilungen an.

Herausforderung: Ressourcenverbrauch durch repetitive Klassifizierungsarbeit

Sobald entsprechende E-Mails im Unternehmen eingehen,  werden sie meist manuell verarbeitet und klassifiziert, bevor sie in Ticketsystemen wie Jira von Atlassian bearbeitet werden können. Dieser Prozess bindet wertvolle Personalressourcen, die effizienter eingesetzt werden könnten, beispielsweise für strategische Arbeiten.

Für die Kategorisierung der Vorgänge sowie die sinnvolle Befüllung der Felder im Ticketsystem ist ein Verständnis des Kontextes erforderlich. Bisher gab es keine technischen Möglichkeiten, diese Abläufe zu automatisieren. Durch die Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) können diese Anwendungsfälle nun neu betrachtet werden.

Lösung: KI-gestützte Automatisierung mit Jira Automation in Verbindung mit LLMs

Large Language Models (LLMs) sind eine spezielle Art von KI, die darauf trainiert werden, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Gerade die Fähigkeit,  Muster und Zusammenhänge im Kontext zu erkennen, macht diese Modelle für den beschriebenen Kontext so spannend: Mit der Integration von LLMs in Jira Automation können wiederkehrende Aufgaben nicht nur automatisiert, sondern auch intelligenter gestaltet werden.

Ein spannender Use Case ist die Verarbeitung von eingehenden Security-Updates. Dank der Leistungsfähigkeit von LLMs wird der Kontext dieser Updates automatisch erkannt und relevante Custom Fields in Jira werden entsprechend befüllt.

Stell dir vor, das IT-Security-Team erhält regelmäßig sicherheitskritische Informationen zu den im Unternehmen genutzten Systemen. Bisher sieht ein entsprechender Prozess zur Verarbeitung dieser Meldungen in Jira-Tickets wie folgt aus: Die Meldungen kommen über Schnittstellen / die Anbindung eines E-Mail-Postfachs in Jira an, werden dann von einem 1st-Level Team klassifiziert und die Informationen schließlich manuell in die entsprechenden Jira-Felder übertragen.

Durch die Verwendung eines LLMs in Verbindung mit Jira Automation ist es beispielsweise möglich, automatisch zu erkennen, welche Systeme betroffen sind und zu überprüfen, ob sie im Unternehmen vorhanden sind. Darüber hinaus können Priorisierungen vorgenommen werden und wichtige Informationen wie der Betroffenenkreis aus dem Kontext abgeleitet werden. Eine automatisierte Zuweisung zu den entsprechenden Teams ist ebenfalls möglich.

Diese Lösung reduziert den manuellen Aufwand erheblich und stellt sicher, dass keine relevanten Informationen übersehen werden.

Exkurs: Datenschutz und Sicherheit mit lokal gehosteten LLMs

Ein zentrales Anliegen vieler Unternehmen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI ist der Datenschutz. Besonders in Branchen, die mit sensiblen Daten arbeiten, etwa im Gesundheitswesen, im Finanzsektor oder bei sicherheitskritischen IT-Systemen, bestehen häufig Bedenken, sensible Informationen an externe, cloud-basierte KI-Systeme weiterzugeben, deren Sitz in den USA ist. Die Sorge um die Einhaltung strenger Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO ist berechtigt, und viele Unternehmen entscheiden sich daher gegen den Einsatz von KI, um mögliche Datenschutzverletzungen zu vermeiden.

Hier bietet der Einsatz von lokal gehosteten LLMs eine ideale Lösung. Durch die Implementierung solcher Modelle on-premise oder in Rechenzentren innerhalb der EU können Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten und sicherstellen, dass diese nicht an externe Dienstleister oder Länder außerhalb Europas übertragen werden. Europäische Cloud-Anbieter und lokale Rechenzentren ermöglichen es, den gesamten Datenfluss und die Verarbeitung innerhalb der EU zu halten, wodurch die strengen Anforderungen der DSGVO erfüllt werden können.

Ein weiterer Vorteil von lokal gehosteten LLMs ist die individuelle Anpassung an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens. Sensible Daten wie E-Mail-Inhalte, Kundeninformationen oder sicherheitskritische Meldungen können sicher verarbeitet werden, ohne dass diese die geschützte IT-Umgebung des Unternehmens verlassen. Darüber hinaus können durch regelmäßige Sicherheitsupdates und interne Audits Sicherheitslücken proaktiv erkannt und geschlossen werden.

Für Unternehmen, die nach einer sicherheitskonformen und datenschutzfreundlichen KI-Lösung suchen, bietet die Kombination von Jira Automation mit lokal gehosteten LLMs den perfekten Ansatz, um von den Vorteilen der Automatisierung zu profitieren, ohne Kompromisse beim Datenschutz eingehen zu müssen. Gern unterstützen wir dich dabei, ein für dein Unternehmen passenden lokales LLM auszuwählen und zu nutzen.

Mehrwert: Effizienzsteigerung durch intelligente Automatisierung

Durch den Einsatz von LLMs und Jira Automation können Unternehmen nicht nur Zeit und Ressourcen sparen, sondern auch die Genauigkeit und Konsistenz der Verarbeitung sicherstellen. Wichtige Aspekte werden zuverlässig erkannt und die relevanten Felder in Jira automatisch befüllt. So kann das Team sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren, während repetitive Arbeiten intelligent und effizient durch das System abgedeckt werden.

KI für Jira Automations bietet damit insbesondere die folgenden Vorteile:

  • Automatisierte Klassifizierung der eingehenden Mails
  • Auslesen von Kontext-Informationen & Prüfung mithilfe von Assets
  • Mitarbeitende können sich auf andere Kernaufgaben oder um Problemlösungen kümmern, statt viel Zeit auf die manuelle Arbeit der Sichtung eingehender Mails zu verschwenden
  • Schnelleres Erkennen von Sicherheitslücken und damit auch weniger Ausfallrisiko
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Ausblick: Zukunft der KI-gestützten Automatisierung

Die Integration von LLMs in Jira Automation bietet ein enormes Potenzial für eine ganzheitliche Servicebereitstellung im Rahmen von Enterprise Service Management mit reduziertem Mehraufwand. Zukünftig könnte der Einsatz von KI noch weiter optimiert werden, indem LLMs lokal betrieben werden, um sensible Daten besser zu schützen. 

Darüber hinaus lassen sich auch Integrationen mit anderen Systemen, wie beispielsweise der Automationsplattform Frends, realisieren, um ein noch nahtloseres Workflow-Management zu ermöglichen. Auch der Einsatz von Atlassian Forge für eine tiefere Integration, etwa zur Berücksichtigung von Anhängen in eingehenden E-Mails, eröffnet spannende Möglichkeiten.

Fazit: Ein Schritt in die Zukunft der Automatisierung

Die Kombination aus KI und den Automatisierungsmöglichkeiten in Anwendungen wie Jira eröffnet Unternehmen ganz neue Wege, Prozesse zu optimieren und wertvolle Ressourcen freizusetzen.

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