AI richtig nutzen, bevor es Ihr Wettbewerb tut.
Der Einstieg ist einfacher als Sie denken: mit Rovo, direkt in Ihrem Atlassian-Stack. 2026 hat Atlassian ausserdem Ihr Wissen für externe LLMs und Agents zugänglich gemacht.

Ihr Einstieg
Wir holen Sie ab, wo Sie stehen
Drei klare Einstiege – egal, wo Sie gerade stehen. Wählen Sie Ihre Situation.
- Zum AI-Glossar
Verstehen & einordnen
AI ist Thema, aber der Plan fehlt? Begriffe, Bausteine und Ihr Reifegrad – verständlich erklärt, ohne Vorwissen.
- Häufigster EinstiegVorteile ansehen
Atlassian-Vorteil nutzen
AI läuft schon punktuell? Sehen Sie, was mit Rovo in Ihrem Atlassian-Kontext sofort möglich ist – ohne Zusatzbudget.
- So gehen wir vor
Über Teams ausrollen
Bereit für den nächsten Schritt? So läuft ein AI-Projekt mit uns – methodisch, risikoarm, mit Governance.
Was AI-Native Ihnen zurückgibt
Vier Gründe, warum sich der Weg zur AI-Native Organization konkret auszahlt.
Präzisere AI-Antworten
Mit dem Kontext aus Ihrem Teamwork Graph antworten Modelle messbar präziser.
Unabhängig & zukunftssicher
Offene Schnittstellen statt Lock-in – Sie wählen die Modelle, die zu Ihnen passen.
Sofort einsatzbereit
Auf Ihrer bestehenden Atlassian-Basis, ohne Migration, ohne Monate Vorlauf.
Strategische Klarheit
Ein klarer Pfad statt neue Tools – Sie wissen, was als Nächstes zählt.
Was wir bauen, nutzen wir selbst
Unseren eigenen IT-Support haben wir auf ein agentisches System umgestellt – mit Jira Service Management, Agents und dem Kontext aus dem Teamwork Graph. Die Ergebnisse nach wenigen Monaten:
- 71 %
weniger Bearbeitungszeit im IT-Support
- 30 %
mehr sichtbare, sauber erfasste Tickets
- 33 %
der Anfragen vollautomatisch gelöst
Deep Dives
Tiefer ins Thema
Die Bausteine für erfolgreiche AI-Nutzung – im Detail.
- Teamwork Graph verstehen
Teamwork Graph
Der Kontext hinter guten AI-Antworten: wie Ihr Atlassian-Wissen zur Grundlage für Claude, ChatGPT und Rovo wird.
- Automatisierung entdecken
Agentische Automatisierung
Von der Idee zum laufenden Agent: agentische Workflows über Rovo, n8n und externe AI – mit passender Governance.
- Rovo entdecken
Rovo richtig nutzen
Rovo aktivieren und Agents sinnvoll in Ihren Atlassian-Alltag bringen – vom ersten Use-Case zum echten Business-Value.
Insights rund um AI
AI & Automatisierung – Angebote & Ressourcen | Seibert Solutions
Alles für Ihre AI-Transformation: Entdecken Sie Seiberts Angebote rund um AI-Agenten, Automatisierung und Lösungen zu Atlassian, Google Cloud, n8n und mehr.
AI-Native Organization mit Atlassian | Seibert Solutions
Ihr Atlassian-Stack enthält den wertvollsten AI-Rohstoff: Ihren Unternehmenskontext. Wir helfen Ihnen, ihn mit Rovo in echte Wirkung zu verwandeln.
Angebot: AI-Native mit Atlassian | Seibert Solutions
Pakete für Ihren Weg zur AI-Native Organization: vom kostenlosen Self-Service-Check bis zur laufenden Governance-Begleitung.
Agentische Workflows mit Atlassian | Seibert Solutions
Wie agentische Workflows in der Atlassian-Welt funktionieren. Rovo, Claude und n8n zu End-to-End-Abläufen orchestriert. Praxisbeispiel aus dem IT-Support.
KI-Glossar: 23 Begriffe für Ihr Team | Seibert Solutions
23 KI-Begriffe kompakt erklärt: von LLM bis Shadow AI. Für Entscheider:innen, Admins und Projektverantwortliche. Kostenlos herunterladen.
KI-Glossar: 23 Begriffe für Ihr Team | Seibert Solutions
23 KI-Begriffe kompakt erklärt: von LLM bis Shadow AI. Für Entscheider:innen, Admins und Projektverantwortliche. Kostenlos herunterladen.
Rovo Playbook – Wissen wird Wirkung | Seibert Solutions
Holen Sie sich das kostenlose Rovo Playbook und erfahren Sie, wie Sie Atlassian Rovo aktivieren, Ihre Wissensbasis KI-fit machen und messbaren Nutzen erzielen.
Ihr Rovo Playbook – Download | Seibert Solutions
Laden Sie jetzt das Rovo Playbook herunter und erfahren Sie, wie Sie Atlassian Rovo aktivieren, Ihre Wissensbasis KI-fit machen und messbaren Nutzen erzielen.
Mit Rovo Wissen in Business-Value verwandeln | Seibert
Lernen Sie, wie Sie Atlassian Rovo im Alltag nutzen, um Wissen zu aktivieren und echten Mehrwert zu schaffen. Jetzt mit Rovo durchstarten.
Was ist der Atlassian Teamwork Graph? | Seibert Solutions
Der Datenlayer unter Ihrem Atlassian-Stack: Er verbindet all Ihre Atlassian-Daten und deren Beziehungen, nutzbar in Rovo, Claude, ChatGPT oder eigenen Agents.
Vorgehen: So machen wir Sie AI-Native | Seibert Solutions
Wie ein AI-Native-Projekt mit Atlassian wirklich abläuft: 5 Phasen, Pilot in 4–6 Wochen, Governance-Ampel und die Stolpersteine, die wir bei anderen sehen.
Vorteile von AI-Native mit Atlassian | Seibert Solutions
Was sich konkret ändert, wenn Ihr Atlassian-Stack Ihr AI-Kontext wird: bessere Antworten, weniger Suchen, ein Vorsprung, der bleibt.
FAQ
Häufige Fragen zur AI-Native Organization
Was unterscheidet eine AI-Native Organization von einem Unternehmen, das AI nutzt?
Die meisten Unternehmen setzen AI als Assistent ein: Einzelne Mitarbeitende nutzen ChatGPT, Copilot oder andere Tools punktuell. Eine AI-Native Organization geht weiter: AI ist operativer Bestandteil der Wertschöpfung. Agents übernehmen Routineaufgaben zuverlässig und skalierbar, Wissen ist zentral zugänglich, Entscheidungsrechte bleiben bei Menschen, aber die Umsetzung übernimmt AI. Der Unterschied ist nicht die Technologie, sondern wie tief sie in Prozesse, Wissensstrukturen und Operating Model eingebettet ist.
Wir setzen schon Rovo ein. Was bringt uns dieser Ansatz zusätzlich?
Rovo aktiviert Wissen. Aber ob daraus Wirkung wird, hängt davon ab, ob die Voraussetzungen stimmen: Wie sauber ist Ihre Wissensbasis? Wo läuft AI heute schon, wo blockiert sie? Gibt es Governance-Strukturen, die mit Agents skalieren? Wir bringen den strategischen Rahmen rund um Rovo: Use-Case-Auswahl, Wissensarchitektur, Governance und Change Management.
Brauchen wir dafür alle Atlassian Cloud-Produkte?
Nein. Der Einstieg gelingt mit dem, was Sie schon haben: Confluence oder Jira reichen, um einen ersten Use-Case sinnvoll umzusetzen. Je mehr Atlassian-Produkte und Konnektoren angebunden sind, desto reicher wird der Teamwork Graph. Aber das muss nicht von Tag eins so sein.
Was ist der Teamwork Graph? Ist das ein Produkt, das ich extra kaufen muss?
Nein. Der Teamwork Graph ist der Daten- und Kontext-Layer unter Ihrem Atlassian-Stack. Er entsteht automatisch durch Ihre Arbeit in Jira, Confluence, Jira Service Management und verbundenen Tools. Mit jeder Aktion wird er reicher. Rovo greift darauf zu, externe Tools wie Slack oder Drive werden über Konnektoren integriert.
Wie verhalten sich Datenschutz und Permissions in einer AI-Native-Umgebung?
Rovo respektiert bestehende Atlassian-Berechtigungen vollständig. Jede Antwort sieht nur das, was die fragende Person ohnehin sehen darf. Kein Berechtigungs-Leak, keine Schatten-Zugänge. Für regulierte Branchen begleiten wir zusätzlich Governance-Konzepte, die festlegen, welche Agents auf welche Datenquellen zugreifen dürfen.
Was kostet das? Brauchen wir zusätzliches AI-Budget?
Rovo ist in allen Atlassian Cloud-Plänen (Standard, Premium, Enterprise) enthalten. Kein zusätzliches Tool-Budget nötig. Was zusätzlich anfällt, hängt von Ihrem Vorhaben ab: Beratung, Use-Case-Design, Schulung. Im Erstgespräch geben wir Ihnen eine ehrliche Grössenordnung.
Wir sind noch nicht in der Cloud. Können wir trotzdem starten?
Ja. Rovo Data Center-Konnektoren ermöglichen erste Schritte, auch ohne vollständige Cloud-Migration. Mittelfristig schöpfen Sie das volle Potenzial allerdings nur in der Cloud aus. Cloud-Migration und AI-Aktivierung gehen oft Hand in Hand.
Wie lange dauert eine Pilotphase?
Typischerweise sehen wir mit einem fokussierten Pilotteam in einem wissensintensiven Prozess (IT-Support, Onboarding, Projektmanagement) innerhalb weniger Wochen echte Ergebnisse. Die Pilotphase ist bewusst kurz: schnelle Erfolge schaffen die Grundlage für Skalierung im ganzen Unternehmen.
Erst die sichere Cloud-Umgebung?
Atlassians AI entfaltet sich am besten auf einer sauberen Cloud-Basis. Den Weg dahin zeigt unsere Übersichtsseite.
Noch unsicher?
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Drei Wege, mit uns zu starten – von der unverbindlichen Lektüre bis zum direkten Gespräch.
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Claude, Rovo, MCP und Teamwork Graph verständlich erklärt – ideal für die interne Diskussion mit IT und Management.
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Ein strukturierter Check Ihres AI-Reifegrads: Wo stehen Sie, was lohnt zuerst, welcher nächste Schritt passt?
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