KI Features für Jira Data Center

Ein Rezept ohne Atlassian Cloud
In dieser Episode des INNOQ Podcasts sprechen Gil Breth und Nicolas Inden über ein Rezept zum Digital Independence Day (DI.DAY): Wie man KI-gestützte Features für Jira aufbaut: Komplett lokal und ohne auf die Atlassian Cloud angewiesen zu sein. Nicolas beschreibt, wie er mit einem lokalen KI-Modell, einem MCP-Server und einer selbst gehosteten Jira-Instanz einen Workflow geschaffen hat, der ihm hilft, Informationen aus Kundengesprächen, Slack-Konversationen und Calls strukturiert in Jira-Tickets zu überführen.

Show Notes:

• Digital Independence Day (DI.DAY) (digitaler-unabhaengigkeitstag.de)

• MCP-Atlassian MCP-Server für Jira (github.com/sooperset/mcp-atlassian)

• LM Studio lokale KI-Modelle betreiben (lmstudio.ai/])

• GPT-OSS KI-Modell (huggingface.co/openai/gpt-oss-20b)

• Qwen 3.5 KI-Modell (huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B)

• Gemma 4 (Google KI-Modell) (huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it)

• INNOQ Blog (innoq.com/de/blog/2026/04/jira-ki-ohne-cloud)

• Atlassian Jira Data Center – End of Support (atlassian.com/enterprise/data-center/jira)