Cómo la IA de Jira Service Desk puede mejorar la gestión de tickets

Si usted utiliza Jira Service Management, sabe que es una herramienta fantástica para realizar el seguimiento de todo tipo de solicitudes, desde ayuda de TI hasta preguntas de recursos humanos. Es sumamente capaz y muchos equipos confían en ella. Pero a medida que su empresa crece y llega una avalancha cada vez mayor de tickets (solicitudes de soporte), las cosas pueden empezar a sentirse un poco abrumadoras. Las solicitudes se vuelven más complejas, sus agentes de soporte se quedan atascados haciendo las mismas tareas una y otra vez y, a veces, se tarda más en responder a las personas.

Aquí es donde incorporar la IA (Inteligencia Artificial) a su configuración de Jira Service Management puede ayudar realmente. No es solo una palabra de moda; es una forma práctica de gestionar estos problemas de crecimiento. En esta guía, hablaremos sobre cómo la IA para su Jira service desk puede cambiar las reglas del juego en la gestión de tickets. Cubriremos todo, desde lo que la IA puede hacer realmente hasta cómo determinar qué solución es la adecuada para usted y cómo configurarlo todo. Verá cómo la IA puede encargarse de las tareas aburridas, echar una mano a sus agentes y, en última instancia, ayudarle a proporcionar un soporte más rápido y fluido.

Si bien Jira Service Management tiene algunas funciones de IA integradas, a veces buscar herramientas de IA especializadas puede ofrecerle aún más flexibilidad y potencia, especialmente cuando necesita algo que se adapte perfectamente a su equipo.

Qué necesitará para añadir IA a Jira Service Management

Añadir IA a su configuración de Jira Service Management no es tan sencillo como pulsar un interruptor. Requiere un poco de trabajo de base.

Aquí tiene una idea general de lo que querrá tener preparado antes de empezar:

• Que su Jira Service Management esté en funcionamiento. Este es su punto de partida.

• Tener una idea clara de los dolores de cabeza específicos que desea que la IA solucione. Quizás quiera reducir los tickets sencillos de Nivel 1 o conseguir que las solicitudes se canalicen más rápido.

• La IA necesita acceso al "cerebro" de su equipo. Esto significa cosas como sus artículos de la base de conocimientos (knowledge base), tickets de soporte anteriores o cualquier guía interna que utilice.

• Un presupuesto aproximado en mente. Ya sea que esté pensando en pagar por los extras de IA de Atlassian o en probar otras herramientas, saber cuánto puede gastar ayuda.

• Una imagen clara de cómo gestiona su equipo actualmente los tickets en Jira Service Management. Entender el proceso actual le ayuda a ver dónde encaja mejor la IA.

Paso 1: Entender el potencial de la IA en Jira Service Management

Bien, entonces, ¿qué puede hacer realmente la IA dentro de sus flujos de trabajo de Jira Service Management? Es mucho más que simples chatbots básicos. Se trata de hacer que todo su proceso de gestión de tickets sea más inteligente y rápido. Comprender estas posibilidades es el primer paso para ver cómo la IA puede echarle una mano de verdad.

La IA en Jira Service Management es importante porque ayuda a los equipos a dejar atrás esas tareas manuales que consumen mucho tiempo. Puede analizar las solicitudes entrantes de formas que una persona simplemente no puede, detectando instantáneamente información clave y sabiendo qué hacer a continuación.

Estas son algunas áreas clave donde la IA puede marcar una verdadera diferencia:

• Clasificación y envío de tickets al lugar adecuado: La IA puede detectar instantáneamente de qué trata la solicitud, en qué idioma está e incluso el tono. Herramientas como Atlassian Intelligence utilizan esto para dirigir los tickets a los equipos adecuados más rápido, sin clasificación manual.

• Respuestas automatizadas y ayuda para que los clientes se sirvan a sí mismos: La IA puede extraer artículos de la base de conocimientos o dar respuestas rápidas a preguntas comunes. El agente virtual de Atlassian gestiona solicitudes básicas como restablecimientos de contraseñas, ayudando a reducir el volumen de tickets sencillos.

• Echar una mano a los agentes: Funciones como resúmenes de problemas y borradores de respuestas ahorran tiempo a los agentes y ayudan a mantener la coherencia en las respuestas, especialmente en días de gran volumen.

• Facilitar la búsqueda de sus conocimientos: La IA conecta Jira con herramientas como Confluence para mostrar información relevante a medida que llegan los tickets. Esto ayuda tanto a los clientes como a los agentes a encontrar respuestas más rápido.

Los grandes beneficios aquí son bastante claros: las cosas funcionan con más fluidez, los agentes no están tan saturados, los tickets se resuelven más rápido y los clientes terminan más contentos. Se trata de hacer que sus operaciones de soporte sean más flexibles y rápidas al responder.

Paso 2: Identificar casos de uso específicos de IA para sus flujos de trabajo de JSM

Ahora que tiene una idea de lo que la IA podría hacer, el siguiente paso es averiguar qué debería hacer por usted. ¿Dónde se están atascando las cosas en su configuración actual de Jira Service Management? ¿En qué pasan sus agentes demasiado tiempo haciendo lo mismo? Definir ejemplos específicos le ayudará a elegir la mejor herramienta de IA y ver si realmente está ayudando.

Piense en las solicitudes que su equipo gestiona con más frecuencia. ¿Ayuda constantemente a las personas a restablecer contraseñas o a obtener acceso a software? Esos son trabajos perfectos para que la IA los asuma. El Virtual Service Agent de Atlassian, por ejemplo, se ha utilizado para automatizar este tipo de preguntas de Nivel 1 comunes y repetibles, liberando a los agentes humanos para cosas más complejas.

Otras formas comunes en que los equipos usan la IA en Jira Service Management incluyen:

• Añadir etiquetas automáticamente a los tickets y asignarlos en función de lo que dicen.

• Sugerir artículos útiles de la base de conocimientos o tickets anteriores a agentes o clientes basándose en los detalles del ticket.

• Crear resúmenes de conversaciones largas de tickets para que los agentes puedan ponerse al día rápidamente.

• Extraer datos automáticamente, como comprobar el estado de un pedido, conectándose con otros sistemas.

Encontrar estos escenarios exactos es súper importante. Le ayuda a entender exactamente qué necesita que sea capaz de hacer una herramienta de IA. Esto facilita mucho la evaluación de diferentes soluciones y permite ver si realmente pueden solucionar los problemas que tiene.

Paso 3: Evaluar soluciones de IA para Jira Service Management

Muy bien, ya sabe lo que la IA puede hacer y dónde quiere usarla en Jira Service Management. Ahora es el momento de revisar las herramientas disponibles. Generalmente tiene dos caminos principales: usar las funciones de IA que ya están integradas en Jira Service Management o añadir una solución de IA independiente.

Opción 1: Herramientas de IA nativas de Atlassian

Atlassian Intelligence y el Virtual Agent están integrados directamente en el ecosistema de Jira. Son convenientes si ya está utilizando Confluence o si se ciñe a flujos de trabajo estándar. Estas herramientas pueden:

• Predecir la intención, el idioma y el sentimiento.

• Sugerir artículos o responder automáticamente a preguntas comunes.

• Ayudar a los agentes con resúmenes y borradores de respuestas.

Consideraciones sobre las herramientas nativas

Atlassian Intelligence está muy optimizada para aquellos que desean una experiencia unificada. Algunas capacidades avanzadas forman parte de planes de nivel superior diseñados para equipos en crecimiento. Si bien estas herramientas están creadas principalmente para el ecosistema de Atlassian, proporcionan una base muy fiable y de confianza para los flujos de trabajo de soporte principales.

Opción 2: Herramientas de terceros como eesel AI

Hablemos de eesel AI como una opción sólida aquí. eesel AI está diseñada para conectarse con su configuración actual de Jira Service Management. Añade potencia extra sin obligarle a cambiar de plataforma por completo.

He aquí un vistazo rápido a cómo se compara eesel AI, especialmente cuando se trata de algunos puntos críticos comunes con herramientas nativas u otras herramientas:

• Fuentes de entrenamiento más flexibles: A diferencia de las herramientas que a menudo se limitan a uno o dos lugares para obtener información, eesel AI puede aprender de todo tipo de conocimientos. Esto incluye tickets anteriores, diferentes tipos de documentos y conexiones con más de 100 herramientas adicionales. No se queda bloqueada solo con su base de conocimientos de Jira Service Management o Confluence.

• Puede personalizarla más: Usted obtiene un control muy detallado sobre cómo suena y actúa su IA. Esto le permite ajustar cómo habla para que coincida perfectamente con la voz de su empresa y se adapte a sus necesidades específicas de flujo de trabajo.

• Pruebas sólidas: eesel AI le permite probar y simular cosas realmente bien. Puede ver exactamente cómo manejaría su IA los tickets pasados antes de que hable con un cliente real. Esta es una gran ventaja en comparación con las soluciones que no permiten probar mucho antes de entrar en funcionamiento.

• IA que realmente puede hacer cosas: eesel AI puede hacer más que simplemente responder preguntas. Realmente puede realizar tareas, como extraer datos utilizando conexiones personalizadas (APIs). Esto la hace verdaderamente útil y activa dentro de sus flujos de trabajo.

• Precios claros: eesel AI utiliza un modelo de precios sencillo de pago por interacción. Esto puede ser mucho más fácil de predecir y gestionar a medida que crece en comparación con pagar por agente o lidiar con diferentes tarifas por resolución que a veces se ven con los complementos nativos.

Aquí tiene una pequeña tabla que muestra las diferencias:

Capacidad	IA Nativa de Atlassian (Atlassian Intelligence, Virtual Agent)	eesel AI para Jira Service Management
Fuentes de entrenamiento	Principalmente JSM/Confluence KB	Tickets pasados, KB, documentos, más de 100 integraciones
Personalización	Optimizada para flujos de trabajo estándar	Personalización profunda del tono, comportamiento y acciones
Pruebas	Validación simple previa al lanzamiento	Simulación robusta en tickets pasados, despliegue selectivo
Capacidad de acción	Sugerencias de artículos y automatización básica	Sugerencias, enrutamiento, etiquetado, acciones de API personalizadas (ej. recuperación de datos)
Modelo de precios	Planes por niveles adaptados a varias escalas	Pago por interacción transparente
Integración	Integrada de serie	Integración fluida con JSM a través de API/aplicación

Elegir la solución adecuada depende realmente de lo que más necesite. Pero revisar opciones como eesel AI puede darle la flexibilidad y potencia que podría necesitar para que la gestión de tickets de Jira Service Management funcione sin problemas.

Paso 4: Integrar la solución de IA elegida con Jira Service Management

Una vez que haya decidido la solución de IA que parece encajar mejor, el siguiente paso práctico es conectarla a Jira Service Management. La forma de hacerlo será un poco diferente dependiendo de si está utilizando funciones integradas en Jira o añadiendo una herramienta independiente.

Si opta por la IA nativa de Atlassian, normalmente activará y configurará las funciones directamente dentro de los ajustes de administración de su Jira Service Management. Suele ser un proceso bastante sencillo dentro de la plataforma que ya conoce.

Si está añadiendo una herramienta de IA de terceros como eesel AI, los pasos suelen estar diseñados para ser rápidos y fáciles:

• Conectará la plataforma de IA a su cuenta de Jira Service Management. Esto suele ocurrir a través de una conexión mediante APIs o añadiendo una aplicación desde el marketplace.

• Configurará los permisos necesarios para que la herramienta de IA pueda acceder a la información que necesita (como leer tickets o artículos de la base de conocimientos) y hacer las cosas que usted quiera (como añadir comentarios o cambiar estados).

eesel AI tiene un proceso de integración fluido con Jira Service Management. Está configurado específicamente para que pueda empezar rápido, a menudo en tan solo 1 o 2 semanas. Esto significa que pasará menos tiempo lidiando con configuraciones técnicas complicadas y más tiempo viendo los beneficios de que la IA se encargue de las tareas.

Paso 5: Entrenar y personalizar su agente o asistente de IA

Conectar la herramienta es solo el comienzo. Para que la IA de su Jira service desk sea verdaderamente útil, necesita enseñarle utilizando su información específica y ajustar cómo actúa. Aquí es donde las cosas se ponen realmente interesantes: convertir una IA estándar en un asistente súper útil hecho a la medida de su equipo y sus clientes.

El entrenamiento es fundamental porque su agente de IA es tan inteligente como la información que usted le proporcione. Necesita acceso al material adecuado, como su base de conocimientos, tickets anteriores y guías de procedimientos (SOP), para que pueda dar respuestas precisas y útiles. eesel AI es excelente en este aspecto porque puede aprender de todo tipo de lugares, incluyendo sus tickets pasados de Jira Service Management.

El proceso implica:

• Extraer esos tickets relevantes.

• Usar la IA para convertirlos en conocimiento organizado.

• Usar ese conocimiento para entrenar a su bot.

• Permitirle revisar y editar el conocimiento antes de que se publique.

Además, con la sincronización automática, no tiene que preocuparse de que su IA utilice información antigua.

Pero el entrenamiento no lo es todo; la personalización es la clave para que la IA se adapte a su marca y a su forma de trabajar. Esto significa más que simplemente elegir un tono "amigable" o "profesional". Se trata de decirle a la IA exactamente cómo debe manejar diferentes tipos de solicitudes, cuándo debe pasar las cosas a un humano y qué acciones específicas debe tomar.

eesel AI tiene una pestaña especial para personalizar instrucciones (prompts) y acciones. Esto le da un control detallado sobre cómo se comporta su bot. Por ejemplo, puede decirle a la IA que cierre automáticamente los tickets que contengan ciertas cosas (como spam) o establecer reglas para enviar solicitudes urgentes a un agente humano.

Finalmente, probar y ensayar las cosas es absolutamente necesario antes de dejar su IA libre con clientes reales. Usted querrá sentirse seguro de que funcionará de la manera que espera.

eesel AI ofrece métodos de prueba robustos:

• Simulación: Pruebe cómo respondería su bot a tickets pasados para detectar y solucionar problemas.

• Despliegue selectivo (Rollout): Despliéguelo lentamente solo para unos pocos agentes primero para observar cómo lo hace en un entorno controlado antes de que todos empiecen a usarlo.

Este tipo de pruebas iniciales ayuda a evitar problemas, especialmente porque muchas herramientas nativas están construidas para ser fiables una vez que se ponen en marcha.

Paso 6: Medir el impacto y perfeccionar el rendimiento de la IA

Poner IA en Jira Service Management no es algo que simplemente se configura y se olvida. Para asegurarse de que está sacando el máximo provecho y mejorando siempre su soporte, necesita ver cómo está funcionando y ajustarla con el tiempo.

Vigilar los números correctos le mostrará exactamente cómo la IA está cambiando las cosas para su equipo. Algunas cosas importantes a seguir incluyen:

• ¿Cuántos tickets está resolviendo la IA por sí sola? Esto se llama tasa de desviación de tickets (ticket deflection rate). El Virtual Service Agent de Atlassian ha demostrado que puede manejar un buen número de tickets, y eesel AI también realiza este seguimiento.

• ¿Con qué rapidez se resuelven los tickets en promedio? ¿Le está ayudando la IA a acelerar las cosas?

• ¿Están sus agentes logrando más? ¿Están sus agentes humanos pasando menos tiempo en tareas sencillas y más tiempo en solicitudes que necesitan su experiencia?

• ¿Están los clientes más contentos? ¿Les gustan a los clientes las respuestas más rápidas y el poder ayudarse a sí mismos? Las personas que usan el Virtual Service Agent de Atlassian han informado estar bastante satisfechas.

• ¿Dónde están los huecos en su conocimiento? ¿Dónde tiene problemas su IA para encontrar respuestas? Esto le indica dónde necesita trabajar su base de conocimientos. eesel AI le ofrece información específica para esto.

Lo que aprenda de estos números es sumamente valioso. Si la IA no está resolviendo tantos tickets como esperaba, tal vez necesite darle más información para aprender o ajustar sus respuestas para preguntas comunes. Si los agentes siguen pasando demasiado tiempo clasificando tickets, tal vez necesite ajustar las reglas para enviar tickets automáticamente.

eesel AI viene con herramientas integradas para informes y análisis. Esto incluye observar las brechas de conocimiento e incluso un calculador de ROI (retorno de inversión). Estas herramientas facilitan el seguimiento de cómo van las cosas y permiten ver el valor que su IA está aportando.

Consejo de experto: Utilice la información sobre las brechas de conocimiento de su herramienta de IA. Pueden ayudarle a encontrar artículos que faltan o información en su base de conocimientos que está desactualizada. Mejorar su base de conocimientos ayuda directamente a su IA a hacer un mejor trabajo.

¿Listo para mejorar su Jira Service Management con una IA más inteligente?

Si bien Jira Service Management tiene sus propias funciones de IA, eesel AI ofrece una forma flexible, capaz y rentable de incorporar IA avanzada a sus flujos de trabajo de JSM existentes. Aprende de todo tipo de lugares, incluyendo sus tickets pasados, le permite personalizar realmente cómo actúa el bot y proporciona pruebas sólidas antes del lanzamiento. Con precios claros de pago por interacción y análisis útiles, eesel AI le ayuda a hacer crecer su soporte de manera eficiente sin costes inesperados.

Vea cómo eesel AI puede cambiar la forma en que gestiona los tickets en Jira Service Management. Puede comenzar una prueba gratuita aquí (¡no se necesita tarjeta de crédito!) o reservar una demostración para ver cómo eesel AI podría funcionar para sus necesidades específicas.

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