Atlassian Team 26 Atlassians neue strategische Offenheit für Agenten

Sherif Mansour, Head of AI von Atlassian, zeigt sich im Gespräch mit IP-Insider offen für Dritte; Agenten sollten über Plattform- und Unternehmensgrenzen hinweg agieren können. Dafür werden künftig unter anderem die Metadaten der Anwender zu Trainingszwecken genutzt. Ein Bericht von der Team 26 in Anaheim.

Jetzt sind wir so weit: Die Künstliche Intelligenz (KI) ist Commodity geworden. Das jedenfalls behauptete der Mitbegründer und mittlerweile alleinige CEO von Atlassian, Mike Cannon-Brookes, auf der Team-26-Konferenz seines Unternehmens in Anaheim, Kalifornien. Im Convention Center, direkt neben Disneyland, positionierte er sich und seine Mannschaft – nachdem man als Entwicklungs-Plattform gestartet und darüber zum Kollaborations-Werkzeug geworden ist – als neuen, ernstzunehmenden Wettbewerber im Markt für IT-Service-Management (ITSM).

Ziel der Attacke ist allen voran der Marktführer ServiceNow, der in großen und komplexen IT-Abteilungen sehr präsent ist. Atlassian dagegen „unterminiert“ quasi einen Anwender von der Entwicklerseite her. Da die Programmierer vielerorts bereits Jira nutzen, liegt die Konsolidierung des Service-Desks auf der Atlassian-Plattform nahe. So geschehen etwa beim Vorzeigekunden Mercedes-Benz, der auf der Team 26 mit vielen Vorträgen vertreten war.

Die Integration von auf der Veranstaltung präsentierten KI-Agenten, die Anfragen autonom bearbeiten können, verschärft diesen Wettbewerb zusätzlich. Das Unternehmen hinter den Plattformen Jira (für Entwickler) und Confluence positioniert sich damit nicht mehr nur als Anbieter von Kollaborations-Software, sondern als Infrastruktur-Experte für eine neue Art der Arbeit: die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI-Agenten.

Das Ende des klassischen KI-Vorteils

Cannon-Brookes erklärte in seiner Keynote weiter, dass reine KI-Funktionen – wie das Zusammenfassen von Texten oder das Generieren von Antworten – im Jahr 2026 kein Alleinstellungsmerkmal mehr sind. KI sei inzwischen zur Standardtechnologie avanciert. Der wahre Wettbewerbsvorteil liege mittlerweile nicht in der KI selbst, sondern in den kontextuellen Daten, auf denen sie operiert.

„2026 kann sich jeder oberflächliches KI-Wissen aneignen“, so Cannon-Brookes anschließend gegenüber der versammelten Journaille. „Den wirklichen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen macht heute ihr internes Wissen aus: jeder Plan, jedes Dokument und jede Entscheidung, die sich Teams über Jahre hinweg aufgebaut haben. Rovo setzt hier als Schnittstelle an, die Intelligenz und Kontext in tatsächliche Ergebnisse für das Unternehmen umwandelt.“

Da das Unternehmen tief in die Projekt- und Wissensstrukturen von Firmen integriert ist, verfüge die KI über den notwendigen Kontext, um tatsächlich relevante Aufgaben zu übernehmen, statt nur generische Texte zu produzieren. Tatsächlich war „Kontext“ das meistgenutzte Wort in den Vorträgen der Team 26, womit sich Atlassian in eine Reihe mit Boomi und Hyland stellt, die ebenfalls den Kontext für Agenten bereitstellen wollen – und zwar via APIs beziehungsweise Content. Bei Atlassian kommen dafür nicht zuletzt MCP-Server zum Einsatz. In Anaheim schwenkte der Fokus auf den bereits bekannten „Teamwork Graph“ als Kontext-Layer für KI-Agenten.

Der KI-Chef zeigt sich offen

Der Teamwork Graph könne in Echtzeit abbilden, warum eine Entscheidung getroffen wurde, wer dafür verantwortlich ist und was in der Vergangenheit möglicherweise schiefgelaufen sein könnte. Der Zugang zu diesem gemeinsamen Kontext-Layer für Nutzer, KI-Agenten und Oberflächen wurde nun erweitert durch Teamwork Graph CLI und Teamwork Graph Tools in MCP, beide als Open Beta. Dabei handelt es sich einerseits um eine Terminaloberfläche für Entwickler, Admins und Programmierer, die Kontext aus dem Teamwork Graph über Code, Incidents, Dokumente und Ziele hinweg bereitstellt. Zum anderen sprechen wir von einer standardbasierten Methode, um Signale aus dem Teamwork Graph in jeden MCP-kompatiblen Agenten, Copiloten oder jede Automatisierung einzubinden – auch in Drittanbieter-Tools, wie Sherif Mansour, Head of AI & Product Craft at Atlassian, erklärte.

„Wir bieten Atlassian-Kunden einen der am besten vernetzten Kontextgraphen weltweit, den Teamwork Graph – eine dynamische, sich ständig weiterentwickelnde Karte, die zeigt, wie Arbeit in Teams mit verschiedenen Tools, Zielen und Entscheidungen abläuft“, so Mansour gegenüber IP-Insider. „Der Teamwork Graph umfasst mittlerweile schon mehr als 150 Milliarden Verknüpfungen. Damit steht Kontext nun überall dort zur Verfügung, wo Menschen und Agenten arbeiten – nicht mehr nur innerhalb der Atlassian-Produkte. Und je länger der Teamwork Graph genutzt wird, desto intelligenter wird er. Er wandelt jahrelange Jira-Historie, Confluence-Entscheidungen sowie verbundene SaaS-Anwendungen in organisatorisch brauchbaren Kontext um.“

Für Mansour spielt dabei die „Openness“ eine große Rolle: Atlassian werde seine Plattform auch für die Agenten anderer Hersteller – Mansour nannte allen voran Slack und Microsoft – freigeben. Anwender seien so in der Lage, ihre eigenen spezialisierten KI-Workflows innerhalb der Atlassian-Umgebung zu orchestrieren.

Rovo: Von der KI-Assistenz zur eigenständigen Anwendung

Auf der Team 26 wurden erwartungsgemäß neue Funktionen für KI-Agenten in Jira, Confluence und der Video-Software Loom vorgestellt. Auf technischer Seite treiben beispielsweise neue DX-Verbesserungen einen KI-gestützten Softwareentwicklungszyklus voran: „Agent Experience“ helfe Teams, Reibungspunkte in Bezug auf Anforderungen und Codebasen zu erkennen. Zentrale Baustelle ist aktuell aber offenkundig die Suchmaschine Rovo, die in der Unternehmenswelt immer größeren Anklang finde: 90 Prozent der Unternehmen, die Cloud-Lösungen von Atlassian nutzen, sollen auch Rovo verwenden. Mehr als 75 Prozent der Fortune-500-Unternehmen würden mittlerweile die Lösung einsetzen.

„Rovo ist die Schnittstelle zwischen Teamwork Graph und der Arbeitswelt der Nutzer“, erläutert Mansour. „Teams nutzen es täglich für alles – von schnellen Antworten bis hin zu komplexen Workflows. Jetzt geben wir den Anwendern noch die Möglichkeiten an die Hand, Workflows selbst zu gestalten und die komplexen, mehrstufigen Aufgaben dahinter zu bewältigen.“

Folgende neue Merkmale sind Rovo auf den Weg mitgegeben worden: Anwender können mit „Rovo Studio“ nun ihre eigenen Agenten für individuelle Anwendungsfälle erstellen. Die No-Code-Lösung richte sich an alle, nicht nur an die Entwickler einer Firma. Grundlage bildet der bereits beschriebene Teamwork Graph, der um integrierte Governance-Funktionen wie Rollenzuweisung, Freigaben, Versionsverwaltung und Analysen ergänzt wurde.

Die „Teamwork Collection“ integriert KI-Agenten direkt in Tools, wie sie von Teams täglich genutzt werden. „Agents in Jira“ sind jetzt allgemein verfügbar und übernehmen eigenständig Aufgaben. Das kürzlich angekündigte Rovo Remix sowie kommende Confluence-Slides verwandeln Seiten in visuelle Präsentationen. Mithilfe von Agent Briefings in Loom können Nutzer zudem Anleitungen erfassen und automatisch in strukturierte Jira-Aufgaben für KI-Agenten umwandeln. „Max in Rovo Chat“ soll demnächst freigegeben werden und mehrstufige Aufgaben per Spracheingabe direkt an die KI übergeben können – und zwar sowohl über Atlassian- als auch Drittanbieter-Tools hinweg.

„Wir wagen mit Max, einem neuen Analysemodus in Rovo Chat, einen neuen Schritt. Max zerlegt komplexe Aufgaben in mehrstufige Aktionspläne, führt diese selbstständig aus und stellt die Ergebnisse dem gesamten Team zur Verfügung. Anfragen werden in konkrete Schritte unterteilt, wobei Statusinformationen aus Jira, Entscheidungen aus Confluence, Kundensignale aus Support-Warteschlangen und weitere Daten aus der gesamten IT-Infrastruktur abgerufen werden“, erläutert der langjährige Atlassian-Manager weiter.

„Im Hintergrund erstellt Rovo die benötigten Ressourcen für die Teams und entwirft Dokumente und Präsentationen. Auch kann er Jira-Einträge erstellen, Teammitglieder benachrichtigen und freie Termine im Kalender koordinieren. Anwender können sich dadurch auf die wirklich wichtigen Entscheidungen konzentrieren“, so Mansour weiter.

Kundendaten werden zu Trainingszwecken genutzt

In einem öffentlichen Keynote-Gespräch zwischen Cannon-Brookes und dem Reddit-Mitbegründer Alexis Ohanian bemerkte Letzterer, dass die vielen Inhalte auf seiner Seite prima Trainingsmaterial für Large Language Models (LLMs) abgeben würden. Das hat Atlassian längst begriffen: Ab dem 17. August will das Unternehmen Kunden-Metadaten aus Jira, Confluence und anderen Cloud-Produkten verwenden, um seine KI-Modelle zu trainieren. Nutzer, die das nicht möchten, müssen per Opt-out widersprechen. Mansour betonte gegenüber IP-Insider, dass dabei eben nicht die echten Inhalte, sondern nur deren Metadaten verwendet würden.

„Wir erfassen als Metadaten anonymisierte Signale wie Lesbarkeits- und Komplexitätswerte, Aufgabenklassifizierungen, Metriken zur semantischen Ähnlichkeit, Story Points, Sprint-Enddaten und SLA-Werte aus Jira Service Management“, erläuterte der KI-Vordenker. Hinzu kämen allerdings auch In-App-Daten wie Seitentitel und -inhalte in Confluence, Titel von Jira-Issues, Beschreibungen, Kommentare, benutzerdefinierte Emoji-Namen, benutzerdefinierte Statusnamen und Workflow-Namen. Nicht erfasst würde dagegen alles, was eine direkte Identifikation des Erstellers ermögliche. Die Daten würden zudem aggregiert und geschützt sowie maximal 90 Tage lang eingesetzt.

Fazit: Hohe Erwartungen trotz schweren Seegangs

Atlassian ist einer der Vorreiter des „KI-Booms“, dessen Zeugen wir gerade werden. Das Unternehmen wirbt damit, die Testphase hinter sich gelassen und nun in die Phase der praktischen Implementierung eingetreten zu sein. Die Aktie, die nach der Bekanntgabe von Entlassungen im März massiv eingebrochen war, hat nach neuen, hervorragenden Quartalszahlen insbesondere für das Cloud-Business wieder einen Sprung nach oben gemacht. Geholfen hat dabei eine verstärkte Fokussierung auf das Enterprise-Segment, in dem man bereits früher gut Fuß fassen konnte. Nach den Programmieren soll nun der Rest der Belegschaft ins Boot geholt werden:

„Wir bei Atlassian haben festgestellt, dass KI nur dann akzeptiert und sinnvoll eingesetzt wird, wenn Teams damit experimentieren dürfen“, so Mansour abschließend. „Wir geben allen, und nicht nur den Entwicklern, dafür die Expertise an die Hand und zeigen, wie KI ihre Arbeit verbessern kann. Wir wollen jedem Anwender, unabhängig von seinen technischen Kenntnissen, einen geschützten Raum zum Experimentieren, Lernen und Ausloten der Grenzen von KI bieten. Wir sollten einen Mentalitätswandel anstoßen und Teams befähigen, selbst zu erkennen, wie KI ihre Arbeitsweise verändern kann.“

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