Jira-Tickets manuell zu erstellen kostet nicht nur Zeit, sondern ist oft auch fehleranfällig. Mithilfe von Gemini, Googles KI-Modell, lassen sich Abläufe in Jira automatisieren – und damit deutlich effizienter gestalten. In diesem Beitrag zeigen wir dir, wie das funktioniert, wie dein Team davon profitiert und welche Use Cases sich bei uns bereits bewährt haben.
Warum KI-Automatisierungen mehr können als klassische Workflows
Klassische Automatisierungen in Jira sparen Zeit: Statuswechsel können automatisch erfolgen, Benachrichtigungen werden verschickt oder Tickets nach festen Regeln erstellt.
Der Unterschied zu KI-basierten Automatisierungen liegt in der Intelligenz:
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Regeln sind nicht starr, sondern kontextabhängig.
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Gemini versteht natürliche Sprache und erstellt daraus strukturierte Inhalte.
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Workflows reagieren auch dann sinnvoll, wenn Situationen nicht exakt vorher definiert wurden.
Kurz: KI erweitert Automatisierungen um den Faktor „Verstehen“ – und macht Prozesse robuster und praxisnäher.
So arbeitet Gemini mit Jira zusammen
Gemini ist nicht nativ in Jira integriert. Damit die Zusammenarbeit funktioniert, braucht es eine Automatisierungsplattform wie n8n, Make oder Zapier, die beide Systeme über Schnittstellen verbindet.
Das Prinzip sieht so aus:
- Ein Ereignis (z. B. eine neue Support-E-Mail) löst den Workflow aus.
- Die Inhalte werden vom Automatisierungstool (z. B. n8n) an Gemini weitergegeben.
- Gemini fasst die Informationen zusammen, klassifiziert sie (z. B. Bug, Feature, Anfrage), priorisiert die Dringlichkeit und formatiert die Daten für Jira.
- Das Automatisierungstool erstellt oder aktualisiert auf dieser Basis automatisch ein Jira-Ticket.
Vorteile von KI-Automatisierungen mit Gemini
Bevor wir in konkrete Beispiele eintauchen, ein kurzer Blick auf die direkten Vorteile: KI bringt nicht nur mehr Geschwindigkeit, sondern verbessert auch die Qualität der Tickets. Damit steigt die Effizienz für Teams im Alltag spürbar.
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Zeit sparen: weniger manuelle Klicks, weniger Copy & Paste
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Bessere Qualität: vollständige, konsistente Tickets statt lückenhafter Aufgaben
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Klarheit für Teams: automatisch generierte Beschreibungen, Labels und Prioritäten
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Flexibilität: verarbeitet E-Mails, Chats, Formulare oder Meeting-Notizen
Use Cases: Hier macht Gemini deine Arbeit mit Jira effizienter
Doch wie sieht das in der Praxis aus? Und bei welchen Situationen im Arbeitsalltag können Jira-Automationen mit Gemini spürbare Erleichterung schaffen?
Kundensupport: Neue Support-E-Mails werden automatisch in Jira-Tickets umgewandelt. Gemini fasst die Anfrage prägnant zusammen, klassifiziert sie (z. B. „Bug“ oder „Feature-Anfrage“) und weist sie dem richtigen Team zu.
Interne Fehlerberichte: Wenn Mitarbeitende Fehler über ein Formular oder per Slack melden, analysiert Gemini die Angaben, extrahiert Details (betroffene Funktion, Reproduktionsschritte) und erstellt daraus ein strukturiertes Bug-Ticket.
IT-Helpdesk: Anfragen nach Software- oder Hardwarezugängen werden automatisch als „Service Request“ klassifiziert. Gemini erkennt die relevanten Daten (z. B. Name der Mitarbeiterin oder des Mitarbeiters, gewünschte Software) und erstellt ein Ticket für das IT-Team.
Projektmanagement: Projektmanager*innen schicken Aufgabenlisten an den Workflow. Gemini identifiziert einzelne Aufgaben, erzeugt separate Jira-Issues, weist sie zu und setzt Fälligkeiten.
Automatisiertes Dispatching von IT-Tickets bei Seibert
Bei Seibert nutzen wir Gemini in Kombination mit n8n, um das Dispatching von IT-Tickets in Jira zu automatisieren. Ziel ist es, eingehende Tickets automatisch dem richtigen Support-Team – Team Gadgeteers, Team Appcare oder Team Infra – zuzuordnen, ohne dass manuelles Triaging notwendig ist.
Schritt 1 – Jira Automation & Webhook
In Jira wird eine Automation-Rule definiert, die beim Eingang eines neuen Tickets ausgelöst wird. Über einen POST-Webhook werden die Ticketdaten an n8n weitergeleitet. Der Payload ist so gestaltet, dass fehlende Felder (z. B. leere Formularwerte) die Pipeline nicht blockieren.
Schritt 2 – JSON-Parsing in n8n
Das Payload wird in n8n neu geparsed – der Grund: Jira-Webhooks enthalten teils inkonsistentes JSON (z. B. mit Trailing Commas oder gemischten String-Objekten). In einem Code-Node wird der Input bereinigt, damit Gemini später sauberen und stabilen Input erhält. So stellen wir sicher, dass kein fehlerhafter JSON-String die Pipeline blockiert.
Schritt 3 – Übergabe an Gemini via Apps Script
n8n übergibt das bereinigte JSON an ein Google Apps Script. Dort wird aus den Ticketdaten ein Prompt gebaut, in dem die Regeln für die Team-Zuordnung in natürlicher Sprache beschrieben sind.
Dieser Prompt könnte beispielsweise so aussehen:
Schritt 4 – Klassifikation durch Gemini
Das Ticket wird an das Gemini API übergeben, das auf Basis der definierten Regeln eine klare Entscheidung trifft. Die Antwort besteht ausschließlich aus einem der drei Teamnamen (gadgeteers, appcare, infra). Falls Gemini unsicher ist, greift eine Fallback-Logik: Das Ticket geht automatisch an “gadgeteers”.
Schritt 5 – Rückgabe an Jira
Die Antwort von Gemini wird zurück an n8n geleitet, das die entsprechende Team-Komponente im Jira-Ticket setzt. Damit landet das Ticket sofort beim richtigen Team.
Vorteile des automatisierten Dispatchings mit Gemini
Damit hat Seibert eine AI-unterstützte Automatisierung geschaffen, die das Dispatching von IT-Tickets erheblich vereinfacht. Diese Lösung liefert im Alltag gleich mehrere Vorteile:
- Automatisches, konsistentes Routing aller IT-Tickets
- Deutliche Reduzierung manueller Arbeit beim First-Level-Dispatch
- Flexibles Regelwerk: Änderungen an Team-Zuständigkeiten können direkt im Prompt erfolgen, ohne dass die technische Pipeline angepasst werden muss
Bringe deine Jira-Ticket-Automations mit Gemini aufs nächste Level!
Mit Gemini werden Jira-Automatisierungen nicht nur schneller, sondern auch intelligenter. KI ergänzt starre Regeln um Kontext und Verständnis – und sorgt so für klarere Tickets, weniger manuelle Arbeit und bessere Zusammenarbeit. Aber: Damit KI-Automatisierungen in Jira zuverlässig funktionieren, sind eine saubere technische Implementierung, durchdachte Prompts und kontinuierliches Monitoring erforderlich.
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