Seamos sinceros: Jira Query Language (JQL) es de esas cosas que o la amas o la odias. Es increíblemente potente para encontrar justo las incidencias que necesitas, pero la sintaxis puede parecer como si estuvieras intentando aprender un idioma completamente nuevo sobre la marcha. Para la gente que no es desarrolladora, puede ser un obstáculo insuperable. Para el resto de nosotros, a menudo se convierte en un frustrante bucle de escribir una consulta, ver cómo falla y luego ir a Google en busca de respuestas.
Atlassian está intentando solucionar algunos de estos problemas con Atlassian Intelligence, su gran apuesta por las funciones de IA. Una de las herramientas más nuevas, que todavía está en beta, está diseñada para corregir automáticamente los errores de JQL.
Entonces, ¿es esta la varita mágica para todos nuestros problemas con JQL? Echemos un vistazo práctico a cómo funciona realmente la característica, cuánto te costará, dónde no da la talla y cómo se compara con una forma completamente diferente de pensar en la IA.
¿Qué es JQL?
Piensa en JQL como el código de búsqueda especial de Jira. Es una forma estructurada de pedirle cosas a Jira usando una mezcla de campos (como "status" o "assignee"), operadores ("=" o "!="), valores (""Done"" o "currentUser()"), y palabras clave ("AND" u "OR").
Es el motor que impulsa todos esos filtros personalizados, los ingeniosos gadgets del panel de control y los informes detallados. Cuando necesitas ser súper específico, como encontrar "todos los errores sin resolver en este sprint que debían haberse terminado en el anterior", JQL es la forma de hacerlo.
Pero rara vez es tan simple. La gente ha lidiado con su pronunciada curva de aprendizaje durante años, y puede volverse bastante poco fiable con búsquedas más complejas. Por ejemplo, intentar encontrar todas las incidencias entre dos versiones de lanzamiento específicas suena fácil, pero construir una consulta JQL fiable para ello puede ser un verdadero dolor de cabeza. Es exactamente este tipo de lucha lo que hace que un asistente de IA suene tan bien en teoría.
Cómo Atlassian Intelligence corrige los errores de JQL
Las funciones de IA de Atlassian para JQL solo están disponibles para clientes de Jira Cloud Premium y Enterprise, y realmente hacen dos cosas principales.
Primero, tienes el traductor de lenguaje natural a JQL. La idea aquí es que puedas escribir algo en lenguaje sencillo, como "mis tareas abiertas", y la IA te devolverá el JQL adecuado.
La segunda característica, y en la que nos centramos hoy, es el corrector de JQL con IA. Esta nueva herramienta beta no escribe la consulta por ti desde cero. En su lugar, analiza una consulta que ya has escrito, encuentra los errores de sintaxis y sugiere cómo solucionarlos. Es básicamente un corrector ortográfico para tu JQL.
¿Qué tal funciona el corrector de JQL?
Vamos a entrar en el meollo de cómo funciona este corrector de JQL, en qué es bueno y dónde empiezan a aparecer las grietas.
Cómo funciona el corrector de JQL
El proceso es bastante sencillo. Escribes tu consulta JQL y le das a buscar. Si te has equivocado en algo, Jira te da el mensaje de error habitual. Pero ahora, justo al lado, verás un nuevo botón de "Corregir error".
Cuando haces clic en él, Atlassian Intelligence echa un vistazo a tu consulta y ofrece una versión corregida. Puedes aceptar la corrección y ejecutar la búsqueda de nuevo. Está diseñado para detectar los errores comunes y simples, como:
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Errores tipográficos simples: "staus" en lugar de "status".
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Operadores incorrectos: usar "=" cuando en realidad necesitabas "IN".
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Sintaxis de función incorrecta: escribir "currentUser" en lugar de "currentUser()".
La ventaja: una mano amiga para los novatos de Jira
Si estás empezando a familiarizarte con JQL, esta función puede ser un pequeño y agradable asistente. Hace que todo el proceso sea un poco menos intimidante y podría ahorrarte unos minutos que habrías pasado dándote cabezazos contra la pared por un simple error tipográfico. Puede actuar como una guía amable, enseñándote la sintaxis correcta al mostrarte dónde te equivocaste. Piénsalo como unas buenas rueditas de entrenamiento.
El choque con la realidad: limitaciones actuales
Pero tan pronto como te sientas lo suficientemente cómodo como para quitar esas rueditas, probablemente empezarás a notar las limitaciones. Esta función es más un parche para una herramienta de usuarios avanzados que una solución real al problema empresarial más grande: obtener respuestas rápidas y precisas sin necesidad de un título en Jira.
Y basándonos en los comentarios de la gente de la comunidad de Jira, esas limitaciones aparecen bastante rápido.
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Solo corrige sintaxis simple. El corrector no te va a ayudar a construir una consulta complicada desde cero ni a señalar cuándo tu lógica es defectuosa. Si tu consulta es técnicamente correcta pero en realidad no encuentra lo que buscas, la IA no puede ayudarte. Todavía tienes que saber qué campos y funciones usar en primer lugar.
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<quote text="Cuando la gente necesita ayuda con las cosas realmente complejas, la misma razón por la que recurrirían a la IA, el generador de JQL a partir de lenguaje natural a menudo es descrito en los foros de la comunidad como "absolutamente terrible"" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/jira/comments/1e7ihwj/jira_cloud_ai_experiences/">
- Es una tirita, no una cura. Al final del día, estas funciones de IA están diseñadas para hacer que una herramienta difícil sea un poco menos difícil. No cambian el hecho de que todavía tienes que operar en un mundo de "búsqueda primero", elaborando manualmente consultas para cazar la información que necesitas.
Desglose de precios de Atlassian Intelligence
Atlassian Intelligence no es una función que puedas simplemente activar con un interruptor. Para acceder a ella, tienes que suscribirte a sus planes más caros, e incluso entonces, los costos y límites pueden ser un poco confusos.
Costos ocultos
Para poder siquiera probar el corrector de JQL, tu equipo necesita estar en un plan Jira Standard, Premium o Enterprise, lo que ya es un salto significativo desde el plan Gratuito.
Pero las funciones de IA más potentes, las que prometen hacer algo más que corregir errores tipográficos, forman parte del nuevo y más grande producto de IA de Atlassian llamado Rovo. Y según los usuarios del programa de acceso anticipado, Rovo viene con su propia etiqueta de precio elevada, alrededor de 24 $ por usuario al mes.
Además de eso, Atlassian ha implementado un sistema de "créditos de IA" y "objetos indexados" que limita cuánto puedes usar la IA cada mes. Es un modelo confuso que puede llevar a límites inesperados, lo que dificulta presupuestar o contar con que la herramienta esté disponible cuando la necesites.
| Plan | Precio (por usuario/mes, anual) | Funciones Clave de IA | Limitaciones |
|---|---|---|---|
| Gratuito | 0 $ | Ninguna | N/A |
| Standard | 7,91 $ | Búsqueda básica de Rovo, algunas funciones de IA | 25 créditos de IA/usuario/mes |
| Premium | 14,54 $ | Más funciones y créditos de IA | 70 créditos de IA/usuario/mes |
| Enterprise | Contactar con Ventas | La mayoría de funciones y créditos de IA | 150 créditos de IA/usuario/mes |
¿Existe una mejor manera de usar la IA en Jira?
Mientras Atlassian está ocupado tratando de ayudarte a escribir mejores consultas, vale la pena dar un paso atrás y preguntar: ¿estamos siquiera resolviendo el problema correcto?
El problema del enfoque centrado en la consulta
Centrarse en JQL, incluso con un ayudante de IA, mantiene a los equipos atascados en una mentalidad de "consulta primero". El objetivo real no es convertirse en un mago de JQL; es resolver problemas y responder preguntas para tus clientes o colegas al instante. Los equipos de soporte e ITSM no deberían tener que pasar su tiempo buscando información enterrada en tickets y documentos. Deberían tener las respuestas servidas en bandeja.
Una alternativa: el enfoque centrado en el conocimiento de eesel AI
Aquí es donde herramientas como eesel AI lo abordan desde un ángulo completamente diferente. En lugar de ayudarte a buscar información aplicación por aplicación, reúne todo tu conocimiento para dar respuestas directas y automatizar el trabajo desde el principio.
- Reúne todo tu conocimiento. eesel AI no se limita solo al mundo de Atlassian. Se conecta a más de 100 fuentes diferentes. Eso significa que puede obtener información de tu instancia de Jira Service Management y tus espacios de Confluence, pero también de tickets pasados en Zendesk, documentos en Google Docs y conversaciones en Slack. Construye un único cerebro unificado para toda tu operación de soporte.
Una infografía que muestra cómo eesel AI unifica el conocimiento de múltiples fuentes como Slack, Jira y Google Docs para proporcionar respuestas completas, ilustrando una alternativa a cómo Atlassian Intelligence corrige los errores de JQL.-
Automatiza sin tocar JQL. Una vez que todo ese conocimiento está conectado, un Agente de IA de eesel puede entender la pregunta de un usuario en lenguaje sencillo y proporcionar una respuesta directa. Puede resolver tickets por sí solo, redactar respuestas para que los agentes humanos las revisen y clasificar las solicitudes entrantes automáticamente. Nunca se necesitan búsquedas manuales de JQL porque la IA hace toda la "búsqueda" por ti.
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Empieza en minutos, no en meses. Mover toda tu organización a Jira Cloud y actualizar los planes solo para obtener un simple corrector de JQL es un proyecto enorme. Con eesel AI, puedes conectar tu centro de ayuda y otras fuentes de conocimiento y estar en funcionamiento en minutos. Es una plataforma verdaderamente autoservicio, por lo que puedes empezar a ver el valor antes de tener que hablar con un vendedor.
| Característica | Atlassian Intelligence para JQL | eesel AI |
|---|---|---|
| Objetivo Principal | Ayuda a los usuarios a escribir mejores consultas JQL. | Automatiza la resolución de tickets y asiste a los agentes. |
| Fuentes de Conocimiento | Limitado al ecosistema de Atlassian (Jira, Confluence). | Unifica más de 100 fuentes (centros de ayuda, wikis, tickets pasados, etc.). |
| Experiencia de Usuario | Requiere que los usuarios escriban y corrijan consultas manualmente. | Los usuarios hacen preguntas en lenguaje natural; no se necesitan consultas. |
| Configuración | Requiere un plan Jira Cloud Premium/Enterprise. | Configuración de autoservicio, se pone en marcha en minutos. |
| Modelo de Precios | Niveles complicados con límites de crédito y complementos caros. | Planes transparentes y predecibles sin tarifas por resolución. |
El veredicto: ¿Vale la pena el corrector de JQL?
Entonces, volvamos a la pregunta principal: ¿es la función de Atlassian Intelligence para corregir errores de JQL algo importante?
Para los nuevos usuarios de Jira que ya están en un costoso plan Premium o Enterprise, es una herramienta menor y agradable de tener. Puede que te ahorre unos minutos de frustración aquí y allá. Pero realmente no aborda los problemas más grandes con los que los equipos modernos de soporte e ITSM lidian todos los días: reducir los tiempos de resolución, desviar preguntas comunes y liberar a los agentes de trabajos manuales y tediosos.
El verdadero valor de la IA proviene de derribar los muros entre tus diferentes fuentes de información y automatizar el trabajo de encontrar respuestas. No se trata de hacer que un lenguaje de consulta torpe sea un poquito más fácil de usar. Para los equipos que se toman en serio la mejora de su soporte, el enfoque no debería estar en una pequeña herramienta para corregir la sintaxis. Debería estar en una plataforma de IA completa que conecte todo tu conocimiento para ofrecer ayuda instantánea y precisa.
¿Listo para ir más allá de corregir consultas y empezar a automatizar resoluciones? Descubre cómo eesel AI conecta toda tu base de conocimientos para ofrecer un soporte instantáneo y preciso.
Preguntas frecuentes
Atlassian Intelligence para JQL corrige principalmente errores de sintaxis simples como errores tipográficos (p. ej., "staus" en lugar de "status"), operadores incorrectos (p. ej., "=" cuando se necesita "IN") y sintaxis de función incorrecta (p. ej., "currentUser" en lugar de "currentUser()"). Funciona como un corrector ortográfico básico para tu JQL.
Para acceder al corrector de errores de JQL de Atlassian Intelligence, tu equipo necesita estar en un plan Jira Cloud Premium o Enterprise. Aunque los planes Standard ofrecen algunas funciones básicas de búsqueda de Rovo, el corrector de JQL dedicado está disponible en estos niveles superiores.
Esta función está diseñada para corregir errores de sintaxis simples, no errores lógicos o fallos en la intención de tu consulta. Si tu consulta es sintácticamente correcta pero no encuentra la información que necesitas, Atlassian Intelligence para JQL no puede ayudarte.
Sus limitaciones principales incluyen solo corregir sintaxis simple y no ayudar con la construcción de consultas complejas o la identificación de fallos lógicos. Además, el generador de JQL a partir de lenguaje natural más amplio dentro de Atlassian Intelligence puede ser poco fiable para solicitudes más intrincadas.
Sí, las funciones de IA más potentes forman parte del producto Rovo de Atlassian, que tiene un costo adicional por usuario y mes. Atlassian también implementa un sistema de "créditos de IA" y "objetos indexados" que limita el uso mensual de la IA, lo que puede llevar a límites inesperados.
La función de corrección de errores de JQL de Atlassian Intelligence se centra únicamente en corregir errores en las consultas JQL que ya has escrito. Para generar JQL a partir de lenguaje natural, utilizarías la función separada de traductor de lenguaje natural a JQL de Atlassian Intelligence.
Mientras que el corrector de errores de JQL de Atlassian Intelligence tiene como objetivo facilitar el uso de JQL, soluciones como eesel AI adoptan un enfoque de "conocimiento primero" al unificar la información de más de 100 fuentes. Esto le permite automatizar respuestas y resolver tickets directamente, sin requerir consultas JQL manuales, centrándose en ofrecer ayuda instantánea y precisa.
