Zum Inhalt springen
Kontakt

Ihr Weg zur AI-Native Organization

Wie ein AI-Projekt mit Atlassian bei uns abläuft: von der Bewertung über den Pilot bis zur Skalierung – mit klarer Governance.

Erstgespräch vereinbarenAI Readiness Check starten

Unser Vorgehen

Vom Reifegrad-Check zur skalierten AI

Jede Phase liefert ein konkretes Ergebnis – nicht nur eine Tätigkeit.

01Reifegrad bewertenEhrlicher Reifegrad-Check, Bestandsaufnahme der Atlassian-Welt, wertvollste erste Use-Cases.ErgebnisPriorisierter Backlog an Use-Cases
02Roadmap und Governance planenRoadmap für 90 Tage und 12 Monate, klare Rollen (Risk Owner, Data Steward, Use-Case Owner).ErgebnisAbgestimmtes Vorgehensmodell
03Use Case pilotierenEin Use-Case, ein Team, 4–6 Wochen: bauen, messen, korrigieren.ErgebnisBelastbare Daten, ob es skaliert
04Auf Teams skalierenWas im Pilot funktioniert hat, auf weitere Teams und Use-Cases ausrollen.ErgebnisAI als operativer Bestandteil mehrerer Prozesse
05Adoption verankernSchulungen für Anwender:innen und Admins, Hypercare, regelmässige Reviews.ErgebnisAI wird selbstverständlich genutzt

Phase 3 im Detail

Ein Pilotprojekt in 4–6 Wochen

Kein Big Bang. Ein fokussierter Pilot in 4 bis 6 Wochen zeigt, ob ein Use-Case wirklich trägt – bevor Sie ihn auf weitere Teams ausrollen.

  • 01 Aufsetzen

    Ein Use-Case, ein Team, 4–6 Wochen. Klarer Erfolgskorridor, zum Beispiel „30 % automatisierte Antworten in 4 Wochen”.

  • 02 Messen und korrigieren

    Wöchentliche Reviews: bauen, messen, anpassen – bis der Erfolgskorridor sitzt.

  • 03 Entscheiden

    Ehrliche Lessons-Learned und eine klare Entscheidung: skalieren, ja oder nein.

Klingt das nach einem gangbaren Weg?

30 Minuten, kostenlos – wir schauen gemeinsam auf Ihren konkreten Fall und den nächsten Schritt.

Erstgespräch vereinbaren

Governance

Wo Agents handeln dürfen und wo Menschen eingebunden bleiben

Ohne Leitplanken skaliert AI nicht. Unser Modell: vier Layer, eine einfache Ampel-Logik pro Use-Case und vier klare Rollen.

Vier Layer, die zusammenspielen

Vier Ebenen bauen aufeinander auf: Das Fundament trägt alles darüber, und die Governance-Ebene greift über alle Schichten hinweg. So bleibt jede AI-Anwendung von der Infrastruktur bis zur Kontrolle sauber verortet.

  • Governance-Layer

    Guardrails, Klassifikation, Reviews, Kostenkontrolle.

    Kontrolle

  • Agent-Layer

    Rovo Agents, n8n-Workflows.

    Aktion

  • Integrations-Layer

    MCP-Server, RAG, Konnektoren.

    Anbindung

  • Infrastruktur-Layer

    Modelle, Hosting, Datenschutz.

    Fundament

Die Governance-Ampel

Für jeden Use-Case gilt eine einfache Logik – abhängig von Datenklasse und Aktion.

Erlaubte Agent-Aktionen je Datenklasse
Lesen / AnalysierenÄndernSenden / Löschen
Öffentliche DatenAutomatischAutomatischAutomatisch
Interne DatenAutomatischReviewReview
Vertraulich / PIIAutomatischReviewHuman
Grün — vollautomatischGelb — Logging und Stichproben-ReviewRot — Human-in-the-Loop-Pflicht

Vier klare Rollen

Governance ohne klare Ownership bleibt Theorie. Diese vier Rollen decken den vollständigen Governance-Zyklus ab, von der Strategie bis zum einzelnen Use-Case.

  • C-Level · Gesamtverantwortung

    AI Risk Owner

    Trägt die strategische Verantwortung für den gesamten AI-Einsatz, genehmigt das Governance-Framework, berichtet an den Vorstand.

  • IT / Legal · Datenklassifikation

    Data Steward

    Klassifiziert Daten, entscheidet über Freigaben für AI-Zugriff, pflegt das Datenverzeichnis.

  • Fachbereich · End-to-End-Verantwortung

    AI Use-Case Owner

    Verantwortet eine einzelne AI-Anwendung vollständig: Registrierung, Risikoklassifikation, Monitoring.

  • Cross-funktional

    AI Governance Board

    Genehmigt neue Use-Cases und Tools, reviewt Incidents, aktualisiert das Framework quartalsweise.

Fragen zu Governance und Sicherheit?

Wir zeigen Ihnen im Erstgespräch, wie Governance in Ihrem Setup konkret aussieht.

Erstgespräch vereinbaren

Warum es risikoarm bleibt

Woran AI-Projekte am häufigsten scheitern

Vier Muster sehen wir immer wieder. Wir behalten sie im Blick, damit Ihr Projekt risikoarm bleibt.

  • Strategie

    AI als Tool, nicht als Operating Model

    Problem
    Ohne strategischen Rahmen versickert die Wirkung in Einzel-Experimenten.
    Gegenmittel
    Reifegrad-Check und Roadmap – vor den ersten Use-Cases.

  • Datenbasis

    Datenqualität wird unterschätzt

    Problem
    „Garbage in, garbage out” gilt bei AI besonders stark.
    Gegenmittel
    Bestandsaufnahme und gezieltes Aufräumen der Wissensquellen.

  • Adoption

    Tool steht, niemand nutzt es

    Problem
    Teams arbeiten weiter wie bisher – der Nutzen bleibt aus.
    Gegenmittel
    User-Workshops, Admin-Schulungen, Key-User-Programm.

  • Governance

    Governance erst nach der Skalierung

    Problem
    Niemand weiss mehr, wer welchen Agent freigegeben hat.
    Gegenmittel
    Governance-Rahmen schon in Phase 2 aufsetzen.

Nächster Schritt

Welcher nächste Schritt passt zu Ihnen?

Von der ersten Einschätzung bis zum direkten Gespräch – wählen Sie, was zu Ihrer Situation passt.

  • Lieber erst sprechen?

    30 Minuten, kostenlos: Wir schauen auf Ihren konkreten Fall und den nächsten Schritt.

    Erstgespräch vereinbaren

  • Erst den Reifegrad klären

    Der AI-Readiness-Check zeigt in wenigen Minuten, wo Sie stehen und was zuerst lohnt.

    Self-Check starten