JIRA Support-Tickets priorisieren und vorqualifizieren

Zur schnelleren Reaktion und reduziertem manuellen Aufwand für Support Mitarbeiter haben wir dem JIRA Service Desk mit Hilfe eines Agenten Beine gemacht.

Eingehende Tickets benötigen zur Weitergabe an die entsprechenden Fachabteilungen eine Vorqualifizierung durch den Support Mitarbeiter. Diese Vorqualifizierung wurde derart optimiert, das relevante Informationen im Ticket automatisiert auf Basis bestehender Tickets vorgenommen werden. Fehlende Informationen werden hierzu aus dem Kontext ermittelt respektive als interne Notiz als fehlend gekennzeichnet, sodass der Servicemitarbeiter sofort erkennt, welche Informationen fehlen.

Nach Eingang eines Support-Tickets erfolgt zunächst eine automatisierte Prüfung auf Zuordnung zum richtigen Kunden. Kann JIRA die Kundenzuordnung nicht eindeutig herstellen, übernimmt ein KI-Agent diese Aufgabe.

Im nächsten Schritt wird das Ticket dem passenden Support-Mitarbeitend zugewiesen – basierend auf bisherigen Kontakten, Zuständigkeiten oder Ticket-Historie. So landet das Anliegen direkt bei der Person, die den Kunden bereits kennt oder das Thema betreut.

Sobald das Ticket erfolgreich zugewiesen wurde, erfolgt eine automatische Statusänderung. Zeitgleich erhält der Kunde eine Benachrichtigung, dass das Ticket von einem zuständigen Mitarbeiter gesichtet und aufgenommen wurde.

SLA-Logik und Priorisierung

Im Rahmen der Bearbeitung wird eine vorhandene Service Level Vereinbarung (SLA) geprüft. Auf Basis des SLA (z. B. Reaktionszeiten, Prioritätsklassen, Kundenstatus) wird das Ticket automatisch eingeordnet und priorisiert.

Wird kein SLA erkannt, aber im Ticket ein kurzfristiger Terminwunsch geäußert, informiert das System den Kunden automatisch über die Möglichkeit einer priorisierten Supportleistung (Fast Lane Ticket) – inklusive Hinweis auf zusätzliche Kosten oder Reaktionszeiten.

Wird ein SLA erkannt und ein Zieltermin genannt, erfolgt die entsprechende automatische Hochstufung der Priorität.

Inhaltliche Analyse und Qualitätssicherung

Die KI analysiert den Inhalt des Tickets auf Vollständigkeit und Verständlichkeit. Wird z. B. auf Screenshots oder Dateien verwiesen, die aber fehlen, sendet das System automatisch eine Antwort im Ticket mit dem Hinweis, dass die genannten Anhänge fehlen.

Ebenso erfolgt ein freundlicher Hinweis, wenn Angaben zu Ort des Problems (z. B. konkrete Seite, Modul, System) nicht enthalten sind. Der Kunde wird freundlich darauf hingewiesen, dass vollständige Informationen die Bearbeitungszeit deutlich verkürzen.

Übergabe an Fachabteilung

Sobald die Supportanfrage alle erforderlichen Informationen enthält, wird automatisch ein entsprechendes internes Ticket im JIRA-System erstellt. 

Die Zuordnung zum richtigen internen Team erfolgt auf Grundlage historischer Ticketdaten und thematischer Zuständigkeiten – so landet die Anfrage direkt bei der passenden Fachabteilung. Parallel dazu wird die Anfrage einem konkreten internen Projekt zugewiesen, z. B. einem laufenden Sprint, einem Modulbereich oder einem Kundenprojekt. Das neue interne Ticket wird direkt mit dem Service-Desk-Ticket verknüpft, sodass der gesamte Vorgang transparent nachvollziehbar bleibt – sowohl intern als auch für den Kunden. Abschließend wird der Status des Tickets aktualisiert und der Kunde erhält eine Information, dass seine Anfrage in die Bearbeitung überführt wurde.

Durch die automatisierte Verknüpfung zwischen Service Desk und internem Ticketsystem wird sichergestellt, dass Supportanfragen zügig und strukturiert ins Entwicklungsteam gelangen und entsprechend weniger manueller Aufwand beim Supportmitarbeiter ensteht und die Reaktionsgeschwindigkeit verbessert wird.

Die Umsetzung erfolgte als eigenständiger KI-Agent. Als technische Basis kam dabei Atlassian MCP zum Einsatz, wodurch der Agent direkten Zugriff auf alle relevanten Funktionen und Daten innerhalb von JIRA hat.

Dank dieser tiefen Integration verfügt der KI-Agent über ein kontextuelles Verständnis der JIRA-Umgebung und kann Systemfunktionen wie Statuswechsel, Ticketverknüpfungen, Priorisierung oder Projektzuweisungen eigenständig und regelbasiert nutzen – ohne zusätzliche manuelle Konfiguration.

Die Anbindung an das Large Language Model (LLM) erfolgte über eine standardisierte API-Schnittstelle, sodass Anfragen und Entscheidungen durch die KI in natürlicher Sprache formuliert und verarbeitet werden können. Die Kommunikation zwischen KI und internen Mitarbeitenden läuft dabei über die in JIRA integrierten Benachrichtigungsmechanismen, z. B. Kommentare, Statusänderungen oder interne Hinweise.

Der KI-Agent überwacht in kurzen, frei definierbaren Zeitintervallen das System auf neue oder veränderte Tickets. Sobald eine neue Anfrage erkannt wird, beginnt der Agent automatisch mit der Analyse, Bewertung und gegebenenfalls Übergabe an nachgelagerte Prozesse oder interne Teams.