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AI-Schätzung

AI, die dein Team bei der Schätzung unterstützt, nicht ersetzt

Story-orientierte Vorschläge, automatische Dekomposition, Vollständigkeitsprüfungen und ein AI-Facilitator, der Uneinigkeit aufzeigt. Immer optional — entscheidend sind immer die Abstimmungen der Menschen.

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PROJ-218Benutzer-Authentifizierungsablauf
2 von 4 haben abgestimmt
AI
AI-Analyse

Analysiere: Benutzer-Authentifizierungsablauf

8

Vertrauen

Mittlere Konfidenz

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PROJ-89Session-Verwaltung
5 Pkt.

Story Decomposition

  • OAuth-Anbieter einrichten
    3 Pkt.
  • Token-Refresh-Logik
    3 Pkt.
  • Session-Ablauf-Oberfläche
    2 Pkt.
Gesamt:8 Pkt.
5
Credits im Free-Plan
50
Credits bei Pro
200
Credits im Team
30
Testguthaben

Warum es funktioniert

Warum hier AI, nicht irgendwo anders

Schätzung ist der perfekte Einsatzfall für AI: strukturierte Eingabe, begrenzte Ausgabe und ein menschliches Team, das entscheidet, ob der Vorschlag greift. AI erhält die Story-Text und dein Deck. Es liefert eine Karte aus deinem eigenen Deck mit einer kurzen Begründung. Du stimmst ab.

Story-Dekomposition

Teile die 13 in drei fertigstellbare Stories auf

Wenn eine Story eine 13 oder höher erhält, musst du sie fast sicher aufteilen. AI-Dekomposition schlägt die Aufteilung vor, bevor das Team eine Runde verschwendet, um erneut abzustimmen.
  • AI teilt die zu große Story in 2–4 Teil-Stories auf und schlägt jeweils eigene Schätzungen vor.
  • Bearbeite die Unter-Stories direkt im Text, nimm das, was funktioniert, und lässt den Rest weg.
  • Schreibe akzeptierte Unter-Stories mit einem Klick zurück nach Jira oder Linear.
  • Jede Story-Dekomposition kostet 2 Credits — die günstigste Möglichkeit, eine schlechte Schätzung zu korrigieren.

Risikoradar

Erfasse die Risiken, die ein müder Scrum Master übersehen würde

Die Stories, die am wahrscheinlichsten eine Schätzung sprengen, sind die, die auf den ersten Blick einfach wirken. Risk Radar bringt die versteckte Komplexität ans Licht, bevor das Team sich festlegt.
  • Hebt Liefer-, Integrations- und Schätzungsrisiken vor Beginn der Abstimmung hervor.
  • Markiert Drittanbieter-API-Abhängigkeiten, mehrdeutige Formulierungen und fehlende Randfälle.
  • Schweregrad-Ebenen (Amber / Rose), damit das Team weiß, was zuerst besprochen werden soll.
  • Jeder Risk-Radar-Lauf verbraucht 2 Credits und wird beim Import einer Story ausgeführt.

Bereitschaft

Bewerte die Vollständigkeit der Story vor der Abstimmung

Bevor die Abstimmung beginnt, bewertet die AI, wie bereit eine Story für eine Schätzung ist. Die Verfeinerung erfolgt, bevor das Team Zeit an einer schlechten Schätzung verschwendet.
  • Prüft in Sekunden auf Akzeptanzkriterien, zugewiesenen Owner und offensichtliche Unbekannte.
  • Stories mit einer Bewertung unter 70 % werden vor Beginn der Abstimmung markiert.
  • Verhindert verschwendete Runden bei Stories, die noch nicht zur Schätzung bereit sind.
  • Verwendet 1 Credit pro Story – oder 1 Credit für die gesamte Gruppe.

Moderation

AI-Diskussions-Facilitator (Team-Plan)

Wenn Stimmen auseinandergehen, schlägt der Facilitator gezielte Folgefragen vor und fasst die Meinungsverschiedenheit zusammen. Als Streaming-Chat-Flow verfügbar – der menschliche Moderator behält die Kontrolle.

Credits

So funktionieren Credits

Jede AI-Aktion verbraucht eine geringe Anzahl an Credits. Plan-Credits werden monatlich zurückgesetzt. Nachfüllpakete (50–2.500 Credits) verfallen nie.

Free5 AI-Credits pro Monat
Pro50 AI-Credits pro Monat
Team200 AI-Credits pro Monat
Enterprise1000 AI-Credits pro Monat

Datenschutz

Was die AI sieht — und was nicht

  • AI erhält: Story-Titel, Beschreibung, das aktive Deck und die vergangenen Story+Schätzung-Paare deines Teams.
  • AI erhält niemals: Quellcode, Anhänge, Kundendaten oder personenbezogene Informationen.
  • Jeder AI-Request wird in deinen Team-Einstellungen protokolliert — vollständige Transparenz.
  • AI-Funktionen können auf Benutzer-, Raum- oder Workspace-Ebene deaktiviert werden.

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Bei der Anmeldung bekommst du 7 Tage Team mit 30 AI-Credits — das reicht, um alle Funktionen an einem echten Backlog auszuprobieren.

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