Autonome Helfer für Softwareentwicklung und Beratung: Atlassian und Intapp setzen auf KI-gesteuerte Arbeitsabläufe.
Der Markt für KI-Assistenten am Arbeitsplatz erlebt einen regelrechten Boom. Gleich mehrere Unternehmen stellten Mitte Juli neue „AI Coworker“ und agentenbasierte Systeme vor, die administrative Routinearbeiten automatisieren und die Genauigkeit von Arbeitsabläufen verbessern sollen. Im Zentrum stehen dabei Updates der Plattformen Atlassian und Intapp.
Atlassian rüstet Jira für KI-Entwicklung auf
Am 15. Juli kündigte Atlassian eine umfassende Erweiterung seiner Jira-Plattform an. Das System ist nun für eine KI-native Softwareentwicklung ausgelegt. Teams können Aufgaben direkt an verschiedene Coding-Agenten vergeben – darunter Claude Code, Cursor und GitHub Copilot. Herzstück des Updates ist der sogenannte „Teamwork Graph“. Atlassian zufolge verbessert dieser die Genauigkeit der Agenten um 44 Prozent, bei einem um 48 Prozent geringeren Token-Verbrauch. Interne Leistungsdaten deuten darauf hin, dass diese Funktionen die Durchlaufzeiten von Pull-Requests um 36 Prozent verkürzen können. Die neuen Features stehen allen zahlenden Jira-Cloud-Kunden zur Verfügung, ergänzt durch den Jira Planner und Loom-Video-Prompts.
Parallel dazu gab Intapp die allgemeine Verfügbarkeit von „Celeste“ bekannt – einem KI-Kollegen, der speziell für Anwalts- und Beratungskanzleien entwickelt wurde. Zeitgleich präsentierte Zenphi eine erweiterte native Integration für Asana. Diese ermöglicht es KI-Agenten wie Gemini und OpenAI, Aufgaben über gesteuerte No-Code-Workflows in Google Workspace zu verschieben. Das System wurde kürzlich bei einer Finanzplanungsfirma für das Kunden-Onboarding getestet.
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Großkonzerne setzen auf KI-Assistenten
Die Einführung von KI-Tools in Großunternehmen beschleunigt sich. Die L&T-Gruppe hat Microsoft 365 Copilot für rund 140.000 Mitarbeiter ausgerollt. Dazu gehört der spezialisierte KI-Assistent „RAIma“, der die Lösungsrate bei IT- und HR-Anfragen um 70 Prozent verbessert haben soll. Über 23.000 Entwickler nutzen demnach täglich KI-Tools, und mehr als 90 Prozent der Belegschaft haben Schulungen zu generativer KI erhalten.
Auch Startups wittern ihre Chance. Das Pariser Unternehmen Mio verließ die Geheimphase und gab eine Pre-Seed-Finanzierung in Höhe von 1,9 Millionen Euro bekannt. Mio fungiert als Slack-nativer KI-Kollege und wird bereits von über 100 Unternehmen genutzt. Erste Daten zeigen, dass Nutzer durch die Delegation von Aufgaben an den Agenten durchschnittlich 8,2 Stunden pro Woche sparen. Zur Einhaltung europäischer Datenschutzvorschriften verarbeitet das Unternehmen die Daten über die Google Cloud Platform in Paris.
Schulung und Regulierung als zentrale Herausforderungen
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Tools rücken auch die rechtlichen und fachlichen Anforderungen in den Fokus. Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik (FIT) stellte „KASSANDRA“ vor – ein Krisensimulationsspiel, das Teams im kritischen Umgang mit KI schulen soll. Die teilnehmenden Teams müssen unter Zeitdruck Herausforderungen im Zusammenhang mit dem EU AI Act, Datensensibilität und Risikobewertung meistern.
Die Notwendigkeit solcher Schulungen untermauern aktuelle Erkenntnisse von Bitkom Consult: Demnach scheitern 59 Prozent aller KI-Projekte an Datenschutzanforderungen. Zwar sehen 60 Prozent der Unternehmen den Datenschutz als potenziellen Vorteil, doch 69 Prozent betrachten ihn weiterhin als erhebliches Hindernis.
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Um die Qualifikationslücken zu schließen, starteten Mitte Juli mehrere Bildungsinitiativen:
– Digitale Kompetenzoffensive (DKO): 30 Unternehmen in Österreich lancierten eine Initiative mit 145 digitalen Lernkursen.
– KI:Expertisezentrum.nrw: Ein neues Zentrum in Nordrhein-Westfalen nahm mit 15,4 Millionen Euro Förderung bis 2030 den Betrieb auf und soll an 36 Hochschulen KI-Kompetenz aufbauen.
– Stipendienprogramme: Google und die Gewerkschaft ver.di schrieben 500 Stipendien für die Google Summer Academy 2026 aus, die sich auf KI-Zertifizierung und Prompt-Engineering für Gewerkschaftsmitglieder konzentriert.
Beim Event „AI for Impact 2026″ betonten Experten, dass die Beherrschung von KI drei Kernkompetenzen erfordert: die Fähigkeit, klare Ziele zu definieren, Aufgaben effektiv an KI zu delegieren und die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.
