Copy & Fail: So vermeidest du Formatierungsprobleme aus Atlassian in deinen Prompts

Immer mehr Teams setzen heute auf KI Tools wie ChatGPT oder andere generative KI-Lösungen, um ihre Arbeitsprozesse in Jira, Confluence & Co. effizienter zu gestalten.

Dabei tritt oftmals folgender Fehler auf: Inhalte aus der Atlassian-Umgebung werden einfach kopiert und in Prompts eingefügt, ohne auf die vorliegende Jira-Markdown Formatierung zu achten.

Das Problem dabei, Jira arbeitet mit einer eigenen Rich-Text-Struktur, die sich nicht 1:1 in Markdown oder KI-kompatible Prompt-Formate übertragen lässt. Dadurch gehen wichtige Strukturen, Listen oder Code-Blöcke verloren.

Für die Nutzung in KI-Systemen können unklare oder “zerstörte” Inhalte die Konsequenz sein, was dazu führen kann, dass die künstliche Intelligenz den Kontext schlechter interpretieren kann, was zu unpräzisen oder falschen Antworten führt. Mit einer sauberen, Markdown-basierten Prompt Struktur lassen sich dagegen die Verständlichkeit und Qualität von KI-Ausgaben deutlich verbessern, was ein entscheidender Faktor für ein erfolgreiches AI Enablement in Unternehmen ist.

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Was passiert, wenn man aus Jira in einen Prompt kopiert?

Oftmals werden Inhalte direkt aus Jira oder Confluence in KI-Prompts eingesetzt, ohne die Formatierung zu überprüfen. Dabei entsteht ein typisches Problem: Jira arbeitet intern mit Rich Text, nicht mit echtem Markdown, das von KI-Tools optimal verarbeitet werden kann. Beim Kopieren aus Jira und Einfügen in das KI-Tool gehen deshalb wichtige Strukturinformationen wie Überschriften, Listen, Codeblöcke oder Schriftformatierungen verloren.

Ein Beispiel: Was in Jira als klar gegliederte Liste oder Code-Snippet angezeigt wird, landet im Prompt oft als zusammenhängender Fließtext.

Ohne Markdown

KI im Arbeitsalltag: Warum klare Regeln so wichtig sind

Künstliche Intelligenz verändert, wie Teams kommunizieren und Entscheidungen treffen. Doch ohne Schulungen oder gemeinsame Standards entstehen schnell Missverständnisse.

Häufige HerausforderungenUnstrukturierte EingabenFehlinterpretationen der KIUnsicherheiten bei Datenschutz und Verantwortung

Eine gute KI arbeitet nur so gut wie der Input, den sie erhält.

FazitMit klaren Regeln und bewusster Datennutzung kann KI Teams entlasten und bessere Ergebnisse ermöglichen.

Mit Markdown

# KI im Arbeitsalltag: Warum klare Regeln so wichtig sind

**Künstliche Intelligenz** verändert, wie Teams kommunizieren und Entscheidungen treffen. Doch ohne Schulungen oder gemeinsame Standards entstehen schnell Missverständnisse.

## Häufige Herausforderungen

- Unstrukturierte Eingaben

- Fehlinterpretationen der KI

- Unsicherheiten bei Datenschutz und Verantwortung

> Eine gute KI arbeitet nur so gut wie der Input, den sie erhält.

## Fazit

Mit klaren Regeln und bewusster Datennutzung kann KI Teams entlasten und bessere Ergebnisse ermöglichen.

Die Folge: Prompt verlieren ihren Kontext und die generative KI interpretiert die Informationen unklar oder falsch. Ohne sauberes Markdown kann die KI Zusammenhänge nur schwer erkennen, was sich in der Qualität der Antworten leider widerspiegelt.

Jira-Markdown richtig nutzen: So verstehen KI-Tools deine Prompts besser

Um Inhalte in Jira oder Confluence ansprechend zu strukturieren, nutzt Atlassian eine eigene Markdown-Syntax. Damit lassen sich Texte direkt beim Schreiben gliedern - zum Beispiel mit # für Überschriften, Fettdruck oder `Code` für Codeblöcke. So ensteht eine klare, maschinenlesbare Struktur, die auch KI-Systemen hilft, Inhalte besser zu verstehen.

Die wichtigsten Jira-Markdown-Elemente im Überblick:

Tipp: In Jira werden Markdown-Eingaben automatisch in Rich Text umgewandelt. Das heißt: Man sieht zwar sofort die formatierte Darstellung, kann aber keinen reinen Markdown-Code exportieren. Wer Inhalte einfach kopiert, erhält deshalb Rich Text ohne erkennbare Markdown-Struktur.

Für die Nutzung mit KI-Tools ist das entscheidend: Nur wenn Prompts in echtem Markdown vorliegen, kann die generative KI Überschriften, Listen und Codes korrekt interpretieren. Dadurch bleiben Kontext und Bedeutung erhalten.

Der richtige Weg ist daher, Markdown bewusst in Prompt zu verwenden:

• Überschriften mit # kennzeichnen,

• Listen mit - oder 1. strukturieren,

• Code oder technische Inhalte mit `Code` oder Codeblock hervorheben,

• Wichtige Begriffe durch Fettdruck hervorheben.

Das Ergebnis: präzisere Antworten, weniger Missverständnisse und eine effizientere Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

AI Lotse Tipp: Wie der AI Lotse hilft

Der AI Lotse hilft Teams dabei, sauber strukturierte Prompts im Markdown-Format zu erstellen, speichern und gemeinsam zu nutzen. Anstatt Markdown-Inhalte zu verändern, sorgt der AI Lotse dafür, dass sie in ihrer ursprünglichen Struktur erhalten bleiben, egal ob sie aus Jira, Confluence oder anderen Anwendungen stammen.

Das bedeutet: Formatierungen bleiben konsistent, der Kontext der Anfrage wird klar transportiert, und die KI kann Prompt präziser interpretieren.

Foto: Prompts in AI Lotse eingefügt (Übersicht als Screenshot)

Im AI Lotsen lasen sich diese strukturierten Prompts zentral speichern, teilen und wiederverwenden - für konsistent Qualität, klaren Wissenstransfer und besser KI-Ergebnisse im Arbeitsalltag. Damit unterstützt der AI Lotse Unternehmen auf dem Weg zu einem standardisierten, transparenten AI Enablement-Prozess, bei dem alle Mitarbeitenden von einer gemeinsamen, qualitativ hochwertigen Prompt-Basis profitieren können.

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Fazit: Saubere Formatierung = bessere KI-Ergebnisse

Ob in Jira, Confluence oder anderen Tools, wer generative KI effektiv nutzen möchte, sollte auf klare Formatierung und saubere Markdown-Struktur achten. Nur so versteht die KI den Inhalt richtig, interpretiert Zusammenhänge korrekt und liefert Ergebnisse, die wirklich weiterhelfen.

Der AI Lotse unterstützt Teams genau dabei: Prompt strukturiert aufzubauen, zu verwalten und gemeinsam weiterzuentwickeln. So wird AI Nutzung im Unternehmen greifbar und für alle Mitarbeitenden zugänglich.