Arbeiten auf einem Graphen: Warum Atlassians Teamwork Graph die neue Wissensgrundlage ist

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In vielen Unternehmen sind Informationen verstreut: Projekte laufen in Jira, Dokumentation liegt in Confluence, Support-Tickets leben in JSM, während Dateien und Diskussionen irgendwo in SharePoint oder Microsoft Teams verschwinden. Das Ergebnis: eine fragmentierte Informationslandschaft, in der Wissen schwer auffindbar ist. Moderne Wissensarbeit braucht jedoch etwas anderes: eine strukturierte, durchsuchbare und kontextreiche Grundlage für alle Arbeitsinhalte. Atlassian schafft mit dem Teamwork Graph genau das: eine vernetzte Datenbasis für Menschen, Prozesse und KI.

Von Inseln zur integrierten Wissenslandschaft

In vielen Unternehmen sind Informationen verstreut: Projekte laufen in Jira, Dokumentation liegt in Confluence, Support-Tickets leben in JSM, während Dateien und Diskussionen irgendwo in SharePoint oder Microsoft Teams verschwinden. Das Ergebnis: eine fragmentierte Informationslandschaft, in der Wissen schwer auffindbar ist. Moderne Wissensarbeit braucht jedoch etwas anderes: eine strukturierte, durchsuchbare und kontextreiche Grundlage für alle Arbeitsinhalte. Atlassian schafft mit dem Teamwork Graph genau das: eine vernetzte Datenbasis für Menschen, Prozesse und KI.

Dass diese Grundlage dringend gebraucht wird, zeigt der "State of Teams Report 2025" von Atlassian: Teams verlieren im Schnitt 25 Prozent ihrer Arbeitszeit mit Suchen und Kontextwechseln - weil relevante Informationen über zu viele Werkzeuge hinweg verstreut sind.

Atlassian ist ein weltweit führender Anbieter für Zusammenarbeit und Wissensmanagement. So wurde beispielsweise Confluence als Leader im "Forrester Wave™: Knowledge Management Solutions Q4 2024" ausgezeichnet, während Atlassian selbst als Emerging Leader im "Gartner 2025 Innovation Guide for Generative AI Technologies" positioniert wurde - ein Zeichen für strategische Kompetenz und Innovationskraft im KI-getriebenen Wissensbereich

Was ist der Teamwork Graph?

Der Atlassian Teamwork Graph ist die gemeinsame Datenstruktur für alle Arbeitsobjekte in der Atlassian-Welt - von Jira-Issues über Confluence-Seiten bis zu Zielen, Releases, Incidents oder Service-Anfragen. Auch Drittanbietersysteme wie M365, GitHub, Slack, Google Drive, Microsoft Teams, SharePoint oder Outlook lassen sich anbinden. Die Objekte im Graph werden automatisch miteinander verbunden: Ein Epic ist Teil einer Initiative, gehört zu einem Ziel, wurde von einem Team bearbeitet, es wurden folgende Entscheidungen getroffen. Diese Beziehungen sind maschinen- und menschenlesbar. Das Beste: Der Graph ist kein abgeschlossener Data Lake, sondern lebt in den Tools selbst weiter. Berechtigungen, Felder und Status bleiben erhalten, egal von wo aus man zugreift. Die Verknüpfungen entstehen automatisch durch die Art und Weise, wie Teams arbeiten - etwa durch die Nutzung von Smart Links, Referenzen oder übergreifende Workflows.

Das Atlassian System of Work: Betriebssystem der modernen Zusammenarbeit

Der Teamwork Graph ist die technische Grundlage. Doch wie wir auf dieser Basis arbeiten, beschreibt das Atlassian System of Work. Es ist der konzeptionelle Rahmen, mit dem Teams produktiv, zielgerichtet und wissensbasiert arbeiten. Es umfasst vier Prinzipien:

• Plan and track work
• Align work to goals
• Unleash knowledge
• Make AI part of the team

Im Kontext von Wissensmanagement bedeutet das: Wissen entsteht nicht als Zusatz, sondern als natürliches Nebenprodukt strukturierter Zusammenarbeit. Es steht genau dann zur Verfügung, wenn es gebraucht wird - eingebettet in die Arbeitsabläufe.

Ein weiteres Problem, das das System of Work adressiert: 56 Prozent der Wissensarbeiter:innen berichten, dass ihre Arbeit über zu viele Tools hinweg verteilt ist, was Prozesse ausbremst und Wissensinseln schafft.

Der Toolstack: So nutzen Teams den Graphen im Alltag

Jira, Confluence, JSM, Compass & Co. sind mehr als nur Tools. Sie sind die Benutzeroberfläche des Teamwork Graphen. Teams interagieren mit dem Graph direkt - etwa durch Live-Panels, Smart-Links oder Cross-Project-Dashboards, die in Echtzeit Informationen anzeigen.

Besonders spannend wird es mit Atlassian Rovo: Statt nur "Wie steht Epic XYZ?" zu fragen, können User sagen: "Ich war eine Woche im Urlaub. Was ist in meinem Projekt passiert?" Rovo zieht aus dem Graph:

• Das Produktteam hat entschieden, die "Overseer"-Persona im ersten Meilenstein auszuklammern.
• Der geplante Veröffentlichungstermin wurde verschoben.
• Es wurde ein Research abgeschlossen, das Automatisierung als stärkstes Value Proposition identifiziert.
• Zwei Features wurden fertiggestellt, ein Design-Entscheid dokumentiert und neue Confluence-Seiten verlinkt.

Das ist Wissensarbeit auf Knopfdruck - auf Basis automatisch verknüpfter Informationen. Diese entstehen, weil die Tools mit dem Graph verbunden sind. Und falls Daten fehlen, lassen sie sich einfach über Smart Links ergänzen.

Bring Ideas to Life: Saubere Daten von Anfang an

Damit der Graph seine Stärken ausspielen kann, braucht er strukturierte, konsistente Daten. Hier setzt Communardos Blueprint-Portfolio an: "Bring Ideas to Life" bietet vordefinierte Use-Case-Lösungen (z.B. für Ideenmanagement, Projektmanagement, Service, Prozesse oder Releases), die von Beginn an auf den Teamwork Graph ausgelegt sind. Sie enthalten strukturierte Felder, passende Workflows und klare Verantwortlichkeiten. So entstehen keine Datensilos oder Sonderlocken, sondern Graph-ready Daten - von Tag 1 an.

Ein Praxisbeispiel: Vom Vorschlag zum Wissenstransfer

Wie funktioniert das in der Praxis?

1. Ein Mitarbeiter reicht eine Idee ein.
   
   
2. Die Idee wird ausgearbeitet und bewertet: machen oder nicht?
   
   
3. Im Portfolio-Management wird die Idee mit den Unternehmenszielen abgeglichen und priorisiert.
   
   
4. Nach Freigabe wird ein Epic angelegt und im Projektmanagement umgesetzt.
   
   
5. Ist die Arbeit abgeschlossen, folgt das Release mit entsprechender Doku.
   
   
6. Im Service Management entstehen How-to-Artikel und Support-Tickets.
   
   
7. Parallel entstehen automatisch verknüpfte Confluence-Seiten, Aufgaben und Prozess-Trigger.
   
   
8. Und das Beste: All diese Informationen sind Teil des Teamwork Graphen und damit zentral durchsuchbar, auswertbar und KI-fähig.

Fazit: Ein Graph, der Arbeit und Wissen zusammenbringt

Der Atlassian Teamwork Graph ist mehr als ein technisches Feature. Er ist die Voraussetzung für eine neue Art zu arbeiten: vernetzt, kontextreich, intelligent. Das Beste: Der Graph ist in jeder Atlassian Cloud Instanz bereits enthalten. Man muss ihn nur aktiv nutzen.

Mit Atlassian Rovo und der Anbindung von Dritttools wird die Arbeit im Graph noch kraftvoller. Und falls Verbindungen fehlen, kann man diese einfach über Smart Links ergänzen. In Kombination mit dem Atlassian System of Work und den Blueprint-Lösungen von Communardo entsteht ein Framework, das Zusammenarbeit transformiert. Wissen entsteht nicht am Rand, sondern im Zentrum der Arbeit - bereit für Menschen, Tools und KI gleichermaßen.

Der Autor: 

Antal Vig ist Kollaborationsberater bei Communardo mit Schwerpunkt auf moderner Zusammenarbeit, Wissensmanagement und KI-gestützten Lösungen. Seit Jahren begleitet er Unternehmen bei der Einführung vernetzter Arbeitsweisen auf Basis der Atlassian-Cloud.

Web: www.communardo.de