Se está hablando mucho de la IA en la gestión de proyectos y el ITSM en este momento, especialmente dentro del ecosistema de Atlassian. La promesa suena genial: la IA puede optimizar tus flujos de trabajo, encargarse de las tareas tediosas y darle a tu equipo más tiempo para centrarse en el trabajo que de verdad importa.
Pero aquí va el baño de realidad. Aunque Atlassian Intelligence tiene algunas funciones de IA integradas, muchos equipos están descubriendo que no son la solución mágica que esperaban. Pueden ser sorprendentemente limitadas, volverse caras rápidamente o simplemente ser un engorro de configurar.
Este post es un análisis directo de los casos de uso más comunes de la IA en Jira. Profundizaremos en lo que la IA nativa de Jira puede hacer, dónde se queda corta y te mostraremos una forma más flexible y potente de hacer las cosas.
¿Qué es Atlassian Intelligence?
Atlassian Intelligence es el motor de IA integrado en los productos en la nube de Atlassian, como Jira, Jira Service Management (JSM) y Confluence. Está diseñado para gestionar cosas como la búsqueda impulsada por IA, la generación de contenido y la automatización de tareas.
También es posible que oigas hablar de Rovo, que es la oferta de IA premium de Atlassian. Lo llaman un "compañero de equipo virtual" que intenta conectar el trabajo en toda tu empresa.
Lo principal que debes saber es que estas funciones son principalmente para personas con planes Jira Cloud Standard, Premium y Enterprise. Si tu equipo todavía usa un plan de Data Center o uno de nivel inferior, estás prácticamente fuera de juego a menos que estés listo para una gran migración.
Casos de uso básicos de la IA de Jira para la gestión de tickets
Vamos a analizar las funciones básicas de IA que los equipos necesitan para evitar que sus colas de soporte se desborden. Veremos lo que ofrece Jira y dónde están las carencias.
Resúmenes automáticos de tickets
Cuando se acumula un largo hilo de comentarios en un ticket de Jira, Atlassian Intelligence puede crear un resumen para ti. Es una forma práctica de captar la esencia de una conversación sin tener que leer cada respuesta.
¿El problema? Estos resúmenes están atrapados en la burbuja de ese único ticket. No tienen idea de conversaciones pasadas con ese mismo cliente, incidencias relacionadas en otros proyectos o información importante oculta en documentos fuera de Jira o Confluence. Es como leer un solo capítulo de un libro e intentar adivinar toda la trama.
Para una verdadera asistencia al agente, necesitas obtener contexto de todas partes. Una herramienta como eesel AI se conecta a todo tu conocimiento, no solo a tus productos de Atlassian. Puede analizar tickets anteriores, Google Docs, páginas de Notion y más para dar a los agentes una visión completa, lo que les ayuda a resolver problemas de forma más rápida y precisa.
Una infografía que muestra cómo eesel AI se conecta a diversas fuentes de conocimiento para proporcionar una asistencia integral al agente, un aspecto clave de los casos de uso modernos de la IA en Jira.:Clasificación y enrutamiento inteligente de tickets
JSM tiene una función de IA que intenta adivinar el tipo de solicitud correcto para los tickets que llegan por correo electrónico. También hay un agente de Rovo llamado "Service Triage Assistant" que puedes usar en reglas de automatización para actualizar campos como la prioridad.
Pero el sistema puede parecer bastante rígido. Estás limitado a configurar reglas de automatización específicas y no obtienes el tipo de control detallado que necesitas para flujos de trabajo más complejos. Muchos usuarios descubren que pueden obtener los mismos resultados con buenas plantillas de incidencias y algo de automatización básica, sin la capa adicional de IA.
Los equipos de soporte modernos necesitan tener el control de su automatización. Con un motor personalizable como el de eesel AI, puedes establecer las reglas exactas para qué tickets debe gestionar la IA. Puedes filtrar por tipo de cliente, el contenido del ticket o prácticamente cualquier otra cosa. Puedes crear Acciones de IA personalizadas para etiquetar, enrutar y escalar tickets con una flexibilidad que las herramientas nativas simplemente no tienen.
Una captura de pantalla de la interfaz de eesel AI, donde los usuarios pueden configurar reglas personalizadas para el enrutamiento de tickets, demostrando casos de uso flexibles de la IA en Jira.:Respuestas de agentes asistidas por IA
El editor de IA dentro de Jira puede ayudar a los agentes a escribir respuestas, corregir la ortografía y la gramática, o cambiar el tono de un mensaje para que suene más profesional o empático.
El problema es que las sugerencias de la IA se basan en un conjunto limitado de solicitudes similares que se encuentran solo dentro de Jira. Esto generalmente lleva a respuestas genéricas que no dan en el clavo con el problema real del cliente. Terminas con respuestas que suenan un poco robóticas y no son tan útiles.
Los mejores copilotos de IA deberían aprender de la voz única de tu equipo. eesel AI aprende de todo tu historial de tickets resueltos y de todas tus fuentes de conocimiento. Esto le permite redactar respuestas relevantes y acordes con tu marca que suenan humanas, acelerando los tiempos de respuesta mientras mantiene una alta calidad.
El Copiloto de IA de eesel redactando una respuesta personalizada dentro de un centro de ayuda, mostrando uno de los casos de uso más efectivos de la IA en Jira para el soporte de agentes.:El agente virtual
Uno de los casos de uso más potentes de la IA en Jira es desviar todas esas preguntas repetitivas antes de que se conviertan en tickets.
Desviar solicitudes comunes con un agente virtual
El agente virtual de JSM se puede configurar en tu centro de ayuda, Slack o Microsoft Teams. Utiliza una función llamada "respuestas de IA" para responder preguntas buscando en una base de conocimiento de Confluence vinculada.
Esto suena genial en teoría, pero su éxito depende casi por completo de que tengas una base de conocimiento de Confluence perfectamente organizada, actualizada y completa. <quote text="Como dijo un usuario de Reddit, esto solo funciona si ya tienes una "base de conocimiento sólida en Confluence"." 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/"> Si tus documentos son antiguos, incompletos o están dispersos en otras herramientas, el agente virtual simplemente tropezará. Esto deja a los usuarios frustrados y no ayuda mucho a reducir tu número de tickets.
Un agente de IA verdaderamente útil debería funcionar con el conocimiento que ya tienes, sin importar dónde se encuentre. El agente de IA de eesel conecta todas tus fuentes de conocimiento de inmediato. Aprende de tus espacios de Confluence, por supuesto, pero también aprende de tickets anteriores de Jira Service Management, Google Docs, PDFs y más. Eso significa que puede dar respuestas precisas a una gama mucho más amplia de preguntas desde el primer día, sin que tengas que pasar meses reescribiendo toda tu documentación.
Un agente virtual de eesel AI respondiendo una pregunta directamente en Slack, ilustrando potentes casos de uso de la IA en Jira para la desviación de solicitudes.:Construir y mantener tu base de conocimiento
Atlassian Intelligence también puede detectar carencias en tu conocimiento sugiriendo borradores de artículos para Confluence. Lo hace analizando tickets resueltos que no parecen tener ninguna documentación asociada.
Es una buena idea, pero sigue siendo un proceso manual. Tienes que revisar las sugerencias, y realmente no te dice por qué existen ciertas carencias o cuáles son las más importantes de cubrir para reducir realmente tu volumen de tickets.
Necesitas ir más allá de simplemente escribir más artículos. El panel de informes de eesel AI te ofrece una visión clara de lo que tus clientes están preguntando realmente. Señala las preguntas más comunes que la IA no pudo responder, dándote un plan basado en datos para tu contenido. Puedes estar seguro de que estás creando conocimiento que reducirá directamente tu carga de soporte.
El panel de eesel AI mostrando informes sobre las carencias de conocimiento, lo que ayuda a priorizar el contenido para mejores casos de uso de la IA en Jira.:Los costes ocultos y los desafíos de la IA nativa de Jira
Antes de comprometerte con las herramientas de IA de Atlassian, vale la pena considerar el panorama completo, incluyendo los costes reales, el proceso de configuración y cómo sabrás si siquiera está funcionando.
El modelo de precios sorprendentemente complicado
Para obtener la mayoría de las funciones de IA de Atlassian, tienes que estar en un plan Jira Cloud Standard, Premium o Enterprise. Rovo, la parte más capaz del paquete, tiene un coste adicional por usuario, y puede acumularse rápidamente. Algunos usuarios han reportado costes de más de 20 $ por puesto al mes. Este modelo por usuario significa que tu factura sigue creciendo a medida que lo hace tu equipo, ya sea que estés obteniendo mucho valor de la IA o no.
Hay otra manera. Los precios de eesel AI son transparentes y predecibles porque se basan en interacciones de IA, no en puestos de usuario. Nuestros planes incluyen todos nuestros productos principales (Agent, Copilot, Triage) sin tarifas ocultas por resolución. Este modelo significa que pagas por el valor que la IA realmente ofrece, y tus costes no se dispararán a medida que tu equipo crezca.
| Característica | Atlassian Intelligence | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de precios | Tarifa por usuario, por mes | Basado en interacciones mensuales de IA |
| Impulsor del coste | Número de miembros del equipo | Uso de la IA y valor entregado |
| Previsibilidad | Puede ser impredecible con complementos | Niveles simples y transparentes |
| Niveles de plan | Funciones de IA restringidas a planes más caros | Todos los productos principales incluidos en cada plan |
El proceso de configuración: una migración dolorosa frente a una simple integración
La primera regla de Atlassian Intelligence es que tienes que estar en Jira Cloud. Para muchas empresas, pasar de Data Center es un proyecto enorme. <quote text="En palabras de un usuario de Reddit, el proceso es "largo, caro y un verdadero dolor de cabeza"." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com">
¿Por qué pasar por todo ese problema cuando puedes simplemente integrar? eesel AI está diseñado para que puedas configurarlo tú mismo en poco tiempo. Se conecta a tu instancia existente de Jira Service Management con una integración de un solo clic, poniéndote en marcha en minutos, no en meses. Incluso puedes usar nuestro modo de simulación para probar su rendimiento en tus tickets pasados antes de activarlo para los clientes. Es una excelente manera de ver exactamente cómo funcionará antes de pulsar el interruptor.
Un diagrama de flujo de trabajo que muestra el sencillo proceso de configuración de eesel AI, en contraste con las complejas migraciones para otros casos de uso de la IA en Jira.:Elegir la herramienta adecuada para tus casos de uso de IA en Jira
Entonces, ¿en qué punto nos deja esto? Los principales casos de uso de la IA en Jira se centran en hacer la gestión de tickets más fluida, desviar preguntas comunes y, en general, facilitar la vida de tu equipo de soporte.
Aunque Atlassian Intelligence ofrece un punto de partida, a menudo se queda corto en flexibilidad, fuentes de conocimiento y precio. La necesidad de una migración completa a la nube y el costoso precio por puesto pueden ser grandes obstáculos.
Para los equipos que quieren una IA potente, personalizable y asequible que funcione con su configuración actual de Jira, eesel AI es una opción mucho más práctica. Ofrece un camino más rápido para ver resultados reales, sin todos los quebraderos de cabeza.
¿Listo para ver lo que la IA puede hacer realmente por tus flujos de trabajo en Jira? Prueba eesel AI gratis y descubre cuánto tiempo puedes recuperar.
Preguntas frecuentes
La guía se centra en la automatización de resúmenes de tickets, la clasificación y enrutamiento inteligente de tickets, la redacción de mejores respuestas para los agentes y el despliegue de agentes virtuales para desviar solicitudes comunes. También aborda la construcción y el mantenimiento de bases de conocimiento.
Atlassian Intelligence a menudo tiene un contexto limitado, con dificultades para obtener información fuera de tickets específicos o de Confluence. También puede ser rígida en la automatización, lo que lleva a respuestas genéricas o requiere una configuración compleja.
La mayoría de las funciones de IA nativas requieren planes de Jira Cloud de nivel superior, y las ofertas premium como Rovo tienen un coste adicional por usuario. Esto puede llevar a costes impredecibles y que aumentan rápidamente a medida que tu equipo crece.
Sí, las capacidades de IA nativas de Atlassian son principalmente para usuarios de Jira Cloud. Los equipos en Data Center necesitarían emprender una migración significativa para acceder a ellas.
Atlassian Intelligence puede sugerir borradores de artículos basados en tickets no resueltos. Sin embargo, herramientas más avanzadas ofrecen información basada en datos sobre preguntas comunes sin respuesta, ayudando a priorizar la creación de contenido para un impacto máximo.
La IA de Atlassian se basa en gran medida en una base de conocimiento de Confluence perfectamente organizada y en el contexto interno de Jira. eesel AI se conecta a todas tus fuentes de conocimiento existentes, incluyendo Google Docs, Notion y tickets anteriores, para un contexto más amplio y respuestas más precisas.
