Rückblick auf unseren Pizza Dialog #4: KI-Spielregeln definiert?

KI im Atlassian Stack – viele Möglichkeiten, aber keine Regeln?

Schon zu Beginn des Abends wurde deutlich: KI-Funktionen in Jira, Confluence & Co. werden in vielen Unternehmen bereits aktiv genutzt oder stehen kurz vor dem Roll-out. Inhalte lassen sich schneller finden, Texte werden automatisiert erstellt, und wiederkehrende Aufgaben können deutlich effizienter erledigt werden.

Gleichzeitig herrscht Unsicherheit:

• Wer trägt eigentlich Verantwortung, wenn KI Inhalte generiert oder verändert?
• Welche Daten dürfen verarbeitet werden – und welche auf keinen Fall?
• Wie lassen sich rechtliche Vorgaben wie der EU AI Act in der Praxis umsetzen?

Im Impulsvortrag von Roland Joeriskes zu Beginn des Abends ging es deshalb weniger um die technischen Möglichkeiten von KI, sondern vor allem um ihre Auswirkungen auf Berechtigungen, Prozesse, Compliance und den Arbeitsalltag der verschiedenen Rollen im Unternehmen.

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Drei Perspektiven, ein gemeinsames Spielbrett

Beim Einsatz von KI im Atlassian Stack treffen schnell unterschiedliche Perspektiven aufeinander. Beim Pizza Dialog haben wir deshalb drei Rollen besonders in den Fokus gestellt: IT-Admin, IT-Leitung und CISO.

Die Rolle des IT-Admins

Für IT-Admins stellt sich vor allem eine zentrale Frage: Wie bleibt die Systemlandschaft kontrollierbar, wenn KI Inhalte erstellt oder verändert?

Diskutiert wurde unter anderem:

• Wie bleiben Rollen- und Berechtigungskonzepte in Jira und Confluence sauber?
• Welche KI-Funktionen sollten nicht für alle freigeschaltet werden?
• Wie lassen sich User-Wünsche nach schnellen KI-Features mit einem stabilen Betrieb vereinbaren?

Der Konsens: Ohne klare Regeln für Berechtigungen und Transparenz über aktive KI-Funktionen wird es schnell unübersichtlich.

Die Perspektive der IT-Leitung

Aus Sicht der IT-Leitung ging es vor allem um die Frage, ob KI nur ein „neues Feature“ ist – oder ein strategisches Thema.

Im Fokus standen unter anderem:

• Welche Ziele mit KI verfolgt werden sollen (z. B. Effizienz, Wissensmanagement oder Qualität)
• Wie Governance-Strukturen für neue KI-Use-Cases aussehen können
• Wer im Unternehmen über den Einsatz von KI entscheidet

Deutlich wurde: KI braucht klare Ownership. Sonst werden Funktionen zwar aktiviert, aber organisatorisch nicht begleitet.

Der Blickwinkel eines CISOs

Die Sicherheits- und Compliance-Perspektive brachte eine weitere Ebene in die Diskussion:

• Welche konkreten Risiken entstehen, wenn KI Inhalte in Jira oder Confluence generiert oder verändert (z. B. Datenabfluss, falsche Informationen, Verletzung der Vertraulichkeit)?
• Welche Datenarten sollten grundsätzlich nicht über KI-Funktionen im Atlassian Stack verarbeitet werden?
• Wie lässt sich die Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten umsetzen – insbesondere mit Blick auf Vorgaben wie den EU AI Act?
• Wer haftet im Unternehmen, wenn KI-basierte Fehler zu Schäden führen?

Die Diskussion zeigte, dass viele Organisationen zwar bereits an diesen Fragen arbeiten, aber häufig noch keine durchgängig dokumentierten Prozesse und Verantwortlichkeiten etabliert sind.

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Ein klares Ruleset für KI im Atlassian Stack

Zum Abschluss des Abends wurden die wichtigsten Ergebnisse aus den Diskussionsrunden gesammelt. Dabei kristallisierten sich vor allem drei übergreifende Aufgaben heraus, die viele Teilnehmende für ihre Organisation mitnehmen wollen:

1. Klar definieren, wer über KI-Use-Cases entscheidet

Statt KI-Funktionen stillschweigend zu aktivieren, sollen klare Entscheidungsprozesse etabliert werden:

• Wer schlägt neue KI-Use-Cases vor?
• Wer prüft Risiken und Compliance-Fragen?
• Wer gibt letztlich frei?

Egal, ob in Form eines Gremiums oder einer festen Rolle  – wichtig ist, dass Entscheidungen dokumentiert werden und nachvollziehbar sind.

2. Datenklassen und No-Gos festlegen

Viele Unternehmen stehen noch am Anfang, wenn es darum geht, verbindlich zu definieren, welche Daten über KI-Funktionen verarbeitet werden dürfen – und welche nicht.

Ein zentrales Learning des Abends: Ohne eine klare Datenklassifikation, an der sich Admins und Nutzende orientieren können, bleibt das Risiko von Fehlkonfigurationen oder ungewolltem Datenabfluss hoch.

3. Transparenz & Kennzeichnung von KI-Inhalten sicherstellen

Mit Blick auf regulatorische Anforderungen – etwa Kennzeichnungspflichten aus dem EU AI Act – wurde schnell klar:
Es reicht nicht, KI-Ergebnisse „irgendwo im System“ zu haben. Nutzer:innen müssen erkennen können, wo Inhalte durch KI entstanden sind, und Verantwortliche brauchen Möglichkeiten, Nutzung und Effekte nachzuvollziehen.

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„Für mich war auch dieser Pizza Dialog wieder extrem wertvoll: In entspannter Runde konnten wir mit den Teilnehmenden sehr konkret über KI-Herausforderungen in der Atlassian Cloud sprechen und direkt Ansatzpunkte für sinnvolle nächste Schritte in der täglichen Arbeit mit Rovo finden.“

Isabell Kruse | Senior Sales Manager | greenique

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Agieren statt Reagieren

Der vierte Pizza Dialog hat gezeigt: Technisch ist KI in der Atlassian Cloud heute schnell aktiviert. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, sie verantwortungsvoll, sicher und regelkonform einzusetzen.

Statt im Blindflug zu agieren, brauchen Unternehmen klare Spielregeln – von Berechtigungen und Governance über Datenklassifikation bis hin zu Haftung und Kennzeichnung. Wenn IT-Admins, IT-Leitung und CISO gemeinsam an diesen Leitplanken arbeiten, kann KI ihr Potenzial voll entfalten, ohne dass Sicherheit und Compliance auf der Strecke bleiben.

Vielen Dank an alle, die dabei waren, offen diskutiert, Fragen gestellt und ihre Erfahrungen geteilt haben. Der nächste Pizza Dialog ist bereits in Planung – und wir freuen uns jetzt schon auf die Fortsetzung der Gespräche rund um KI, Atlassian und die Praxis im Unternehmensalltag.

Du brauchst Hilfe, um die Dinge in die Praxis umzusetzen? Dann schreib uns eine Nachricht!