Si usted es un administrador de Jira o un gerente de proyectos, es probable que su día sea un acto de equilibrio. Entre desglosar proyectos masivos, escribir la consulta perfecta y clasificar un flujo interminable de tickets de soporte, el "trabajo sobre el trabajo" puede absorber fácilmente el tiempo que preferiría dedicar a la estrategia real.
Atlassian ha integrado potentes funciones de IA directamente en Jira, proporcionando una base sólida para los equipos modernos. Esta guía le mostrará, paso a paso, cómo usar la IA en Jira para maximizar estas capacidades. Comenzaremos con las herramientas nativas que destacan en la gestión de proyectos y luego veremos cómo puede configurar un agente de IA integrado e inteligente para complementar su soporte de primera línea y ayudarle a recuperar aún más tiempo en su jornada.
Cómo usar la IA en Jira: Qué necesitará para empezar
Antes de comenzar, asegúrese de tener listos los siguientes elementos:
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Una cuenta activa de Atlassian Jira Cloud.
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Permisos de administrador o administrador de proyectos para poder configurar automatizaciones e integraciones.
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Una idea general de qué tareas repetitivas o preguntas de soporte le gustaría automatizar.
Guía paso a paso para usar la IA en Jira
A continuación, presentamos un enfoque práctico de cuatro pasos para incorporar la IA en su configuración de Jira, comenzando con las funciones integradas y avanzando hacia opciones de automatización más avanzadas.
Paso 1: Automatizar la gestión de proyectos con la IA nativa de Jira
Atlassian ha estado integrando su propia IA, llamada Rovo (o Atlassian Intelligence), para ayudar con las partes más detalladas de la gestión de proyectos. Estas herramientas son un lugar fantástico para comenzar si busca aumentar la productividad.
Generar consultas JQL con lenguaje natural
El JQL (Jira Query Language) es una herramienta potente con mucha profundidad. En lugar de tener que memorizar la sintaxis exacta para cada búsqueda, ahora puede simplemente escribir lo que desea en lenguaje sencillo, como "incidencias no resueltas asignadas a mí que vencen esta semana". La IA traduce eso en una consulta JQL perfecta. Esto ahorra muchísimo tiempo y pone la búsqueda avanzada al alcance de todos los miembros del equipo, independientemente de su nivel de experiencia con JQL.
Desglosar épicas en tareas más pequeñas
Gestionar una épica (epic) grande es mucho más fácil con la IA. Con las funciones de IA de Jira, puede pedirle que escanee la descripción de una épica y sugiera un desglose lógico de incidencias secundarias. Puede revisar las sugerencias, hacer algunos ajustes y luego crearlas todas con un solo clic. Es un gran ahorro de tiempo durante las sesiones de planificación de proyectos.
Resumir hilos de comentarios largos
Ponerse al día con un ticket que tiene muchos comentarios es un desafío común. En lugar de leer todo para encontrar una actualización específica, puede usar la función de resumen de IA. Esta lee la conversación y extrae las decisiones clave y los puntos de acción, para que pueda estar al tanto en segundos.
Crear reglas de automatización con un simple prompt
El generador de automatización integrado de Jira es muy capaz, y la IA lo hace aún más fácil de usar. Puede darle una instrucción (prompt) como: "Cuando se reporte un error de alta prioridad, asígnalo al líder del equipo de desarrollo", y la IA creará la regla de automatización por usted.
Estas funciones nativas son excelentes para gestionar tareas dentro del ecosistema de Atlassian. Si bien están altamente optimizadas para flujos de trabajo internos, puede extender aún más este poder conectando Jira a fuentes de conocimiento que existen fuera de sus productos de Atlassian.
Paso 2: Reforzar su base de conocimientos para el autoservicio
Una de las formas más efectivas de usar la IA es ayudar a los usuarios a encontrar la documentación adecuada rápidamente. Jira y Confluence proporcionan un punto de partida sólido para esta experiencia de autoservicio.
Usar la IA para redactar y refinar artículos de ayuda
Cuando usted resuelve un ticket de soporte, esa solución es información valiosa para el futuro. Los agentes pueden usar la IA directamente dentro de un ticket de Jira o una página de Confluence para generar ideas para un nuevo artículo de ayuda. Funciones como "mejorar la escritura" o "cambiar el tono" le ayudan a convertir rápidamente una solución específica en un artículo profesional y coherente para su base de conocimientos (knowledge base).
Conectar su base de conocimientos a Jira Service Management
Una vez que tenga un conjunto sólido de artículos en Confluence, puede vincular ese espacio a su proyecto de Jira Service Management. Esto permite que el agente virtual de Jira sugiera artículos relevantes a los usuarios mientras escriben en el portal de ayuda, respondiendo a menudo a su pregunta antes de que lleguen a enviar un ticket.
Para construir sobre esta base, algunos equipos también eligen incorporar conocimientos de otras plataformas, como Google Docs, Notion o Slack, para complementar su configuración de Confluence y crear una experiencia de soporte más integral.
Paso 3: Configurar un verdadero agente de IA para el soporte de primera línea
Una vez que haya maximizado el valor de las funciones nativas, podría considerar añadir un agente de IA especializado que pueda conectar todas sus fuentes de conocimiento y realizar acciones complejas en diferentes plataformas.
Expandir las capacidades de los agentes virtuales nativos
Los agentes virtuales nativos son excelentes para gestionar una única base de conocimientos bien organizada dentro de Jira. Para necesidades más complejas, los equipos suelen buscar herramientas complementarias que puedan cerrar la brecha entre plataformas. Estos agentes especializados pueden acceder a información fuera de Confluence, aprender del contexto de tickets históricos en varios sistemas o realizar acciones especializadas como etiquetar tickets y buscar datos externos de clientes.
Cómo conectar un potente agente de IA a Jira Service Management
Para construir el sistema de soporte más flexible, puede usar una IA que complemente sus herramientas de Atlassian. Herramientas como eesel AI están diseñadas para conectarse directamente al ecosistema de Jira, haciendo que su configuración actual sea aún más potente.
Ponerlo en marcha es sencillo:
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Regístrese y conecte Jira: Puede comenzar en unos minutos con una integración simple de un solo clic que funciona junto con su cuenta actual de Jira Cloud.
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Unifique sus fuentes de conocimiento: Puede conectar Confluence, Google Docs, Notion, SharePoint y sus tickets de soporte históricos. Esto le da a su IA una visión completa de su negocio para servir mejor a sus clientes.
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Personalice la personalidad y las acciones de su IA: Con un editor fácil de usar, puede definir el tono de su IA y darle el poder de realizar acciones específicas. Puede configurar su Agente de IA (AI Agent) para que clasifique tickets (triage) añadiendo etiquetas o realizando llamadas a la API para obtener detalles de otros sistemas empresariales.
Paso 4: Probar y desplegar su IA con confianza
Al introducir la IA en su flujo de trabajo de soporte, un despliegue controlado garantiza una experiencia fluida tanto para su equipo como para sus clientes.
Usar la simulación para ver cómo funcionará
Para entender exactamente cómo se comportará una IA, puede usar un modo de simulación. Herramientas como eesel AI le permiten ejecutar su agente configurado contra miles de tickets pasados en un entorno seguro.
Esto le muestra exactamente cómo habría respondido la IA a preguntas reales, dándole un pronóstico claro de su rendimiento y ayudándole a identificar cualquier área donde su base de conocimientos podría reforzarse. Puede refinar su comportamiento con confianza antes de que interactúe con un cliente.
Desplegar gradualmente y mantener la vigilancia
Puede comenzar automatizando tipos de tickets específicos y de alto volumen, como restablecimientos de contraseñas o consultas de facturación, mientras mantiene a su equipo humano enfocado en casos más complejos. A medida que vea los resultados positivos, puede expandir gradualmente las responsabilidades de la IA.
Consejos para aprovechar al máximo la IA en Jira
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Empiece por lo que más tiempo consume. Identifique las 3 a 5 tareas más repetitivas que maneja su equipo. Automatizar estas primero proporcionará el valor más inmediato a su flujo de trabajo.
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Enfóquese en el soporte y la eficiencia del proyecto. La IA de Jira es increíblemente fuerte para manejar el soporte conversacional y agilizar la gestión de proyectos. Use estas funciones para manejar el trabajo diario y así poder enfocarse en la estrategia de alto nivel.
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Siga mejorando su base de conocimientos. Su IA se nutre de información precisa. Use los datos de sus herramientas, como los informes de lagunas de conocimiento en eesel AI, para ver qué preguntan los usuarios y mantener su documentación al día.
Más allá de la automatización básica
Como puede ver, usar la IA en Jira es un proceso continuo. Puede comenzar hoy mismo con potentes funciones nativas para agilizar su gestión de proyectos. Para mejorar aún más la eficiencia de su equipo y brindar soporte instantáneo, puede integrar agentes especializados que aprendan de todas sus fuentes de conocimiento y trabajen sin problemas con su centro de ayuda (helpdesk).
¿Está listo para ver cómo un agente de IA totalmente integrado podría funcionar con su Jira Service Management? Comience con eesel AI de forma gratuita.
Preguntas frecuentes
Aprender a usar la IA en Jira puede reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas repetitivas como generar consultas JQL, desglosar épicas y resumir hilos de comentarios. Para los equipos de soporte, permite una resolución de tickets más rápida y un mejor autoservicio, liberando a los agentes humanos para problemas más complejos.
Las funciones de IA nativas de Atlassian mejoran principalmente las tareas internas de gestión de proyectos dentro de Jira y Confluence, como la redacción de contenido o la creación de reglas de automatización. Un agente de IA dedicado puede conectarse a fuentes de conocimiento externas (como Google Docs o Slack) y realizar acciones como clasificar tickets o realizar llamadas a la API, extendiendo las capacidades de la IA más allá del ecosistema de Atlassian.
Una base de conocimientos (knowledge base) robusta es crucial porque los agentes de IA dependen de información precisa y completa para proporcionar respuestas relevantes. Al usar la IA para redactar y refinar artículos de ayuda y conectar su base de conocimientos a Jira Service Management, usted permite que la IA desvíe consultas comunes y proporcione soluciones de autoservicio inmediatas.
Integrar un agente de IA externo suele implicar conectarlo directamente a su cuenta de Jira Cloud y luego unificar todas sus fuentes de conocimiento dispersas (Confluence, Google Docs, tickets anteriores, etc.). Después, puede personalizar la personalidad de la IA y definir acciones específicas que puede realizar, a menudo sin necesidad de programación compleja ni ciclos de desarrollo prolongados.
Antes del despliegue completo, utilice los modos de simulación que ofrecen herramientas como eesel AI para probar su agente contra miles de tickets anteriores en un entorno libre de riesgos. Esto le permite pronosticar su rendimiento, identificar lagunas de conocimiento y refinar su comportamiento. Despliegue la IA gradualmente, quizás comenzando con tipos de tickets de alto volumen y baja complejidad, mientras monitorea continuamente su efectividad.
La Inteligencia de Atlassian nativa está altamente optimizada para el conocimiento que reside dentro de Confluence o Jira. Para extender estas capacidades a plataformas externas como Google Docs o Notion, o para aprender del contexto de tickets históricos en varios sistemas, los equipos suelen utilizar agentes de IA complementarios que cierran la brecha entre diferentes ecosistemas.
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Article by
Kenneth Pangan
Escritor y especialista en marketing durante más de diez años, Kenneth Pangan reparte su tiempo entre la historia, la política y el arte, con frecuentes interrupciones de sus perros que demandan atención.
