Sejamos honestos, a gestão de incidentes é muitas vezes um caos. Quando algo falha, a sua equipa cria um canal, mas a informação principal está espalhada por todo o lado: alertas numa ferramenta, conversas no Slack e atualizações de tickets noutra. Para pôr uma nova pessoa a par da situação, ela tem de percorrer freneticamente centenas de mensagens só para conseguir reconstruir a história. É confuso e bastante stressante.
É exatamente aqui que a IA e o ChatOps devem ajudar. A Atlassian está a entrar em ação com novas funcionalidades de IA para o Jira Service Management (JSM) que se integram diretamente no Slack. A ideia é colocar a informação importante exatamente onde a sua equipa já está a conversar. Este guia vai dar-lhe todos os detalhes sobre a funcionalidade de cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack. Vamos abordar o que é, como funciona, quanto custa e, crucialmente, onde falha. Também lhe mostraremos como construir um fluxo de trabalho de incidentes alimentado por IA que está realmente ligado a todas as suas ferramentas.
O que são as cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack?
O Atlassian Intelligence é o nome das funcionalidades de IA que têm vindo a adicionar aos seus produtos na nuvem. Pode pensar nele como um assistente inteligente que o ajuda a trabalhar mais depressa, automatizando algumas tarefas e extraindo informações úteis. Não é um produto que se compra à parte, mas sim um conjunto de funcionalidades que aparecem em ferramentas que talvez já utilize, como o JSM e o Confluence.
No que diz respeito à gestão de incidentes, estas funcionalidades estão todas relacionadas com uma prática chamada ChatOps. O conceito é simples: em vez de alternar constantemente entre diferentes aplicações, lida com tarefas (como resolver um incidente) a partir da sua ferramenta de chat. O objetivo do Atlassian Intelligence aqui é dar um impulso a isto, atuando como o escriba automatizado da sua equipa dentro de um canal de incidentes. Pode resumir o que está a acontecer, criar uma cronologia de eventos-chave e até sugerir o que fazer a seguir, tudo sem que ninguém tenha de sair da conversa.
Como funcionam as cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack
A funcionalidade é, na verdade, uma mistura de dois truques principais de IA que trabalham em conjunto dentro do canal de Slack de um incidente. Ambos têm como objetivo reduzir o trabalho manual e tornar as coisas mais claras quando tudo parece caótico.
Resumos automatizados
Quando um novo engenheiro se junta a um canal de incidentes confuso, a primeira coisa que pergunta sempre é: "Quais são as novidades?" Em vez de o obrigar a ler uma montanha de mensagens, a funcionalidade "resumir incidente" é um atalho bastante útil. Pode solicitar ao Atlassian Intelligence que crie um resumo rápido do que aconteceu até agora.
Segundo a Atlassian, este resumo reúne o essencial:
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Quais os serviços afetados.
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Quem está atualmente a trabalhar no problema.
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Links importantes, como o ticket do JSM ou uma videochamada.
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Um resumo rápido das principais ações já tomadas.
Isto poupa imenso tempo. Significa que as novas pessoas podem realmente começar a ajudar de imediato, em vez de passarem os primeiros 15 minutos apenas a tentar perceber o que se está a passar.
Análises pós-incidente
Depois de a crise imediata ter passado e o serviço estar de novo a funcionar, a verdadeira aprendizagem pode começar. É aqui que a funcionalidade "criar cronologia do incidente" deve brilhar. Elaborar uma cronologia manualmente para uma análise pós-incidente (PIR) é uma verdadeira dor de cabeça e é fácil esquecer coisas. Tem de vasculhar registos de chat, comentários de tickets e alertas do sistema para descobrir quem fez o quê e quando.
O Atlassian Intelligence tenta automatizar isto, identificando mensagens e atualizações importantes tanto do canal do Slack como do ticket do JSM associado. Assim que o incidente é marcado como resolvido, pode gerar um registo cronológico destes eventos-chave. O gestor de incidentes pode então revê-lo, ajustá-lo se necessário e adicioná-lo diretamente ao ticket do JSM. Isto dá-lhe um ponto de partida sólido e automatizado para a sua PIR, ajudando a garantir que lições importantes não se perdem no meio do ruído.
Preços e planos
Aqui está o senão: não obtém estas funcionalidades de ChatOps alimentadas por IA em todos os planos do Jira Service Management. Se está a pensar em usar estas ferramentas, tem de olhar para o preço.
As funcionalidades de resumo e cronologia de incidentes estão disponíveis apenas nos planos Premium e Enterprise. Portanto, se estiver no plano Free ou Standard, não tem sorte. Subir para um nível superior representa um salto de preço considerável, por isso vai querer ponderar as vantagens em relação ao seu orçamento.
Aqui está uma rápida visão geral dos planos do JSM, com foco nas funcionalidades de incidentes e IA, com base na página de preços da Atlassian:
| Funcionalidade | Free | Standard | Premium | Enterprise |
|---|---|---|---|---|
| Limite de Utilizadores | 3 agentes | 20 000 agentes | 20 000 agentes | 20 000 agentes |
| Gestão de Incidentes | Básico | Básico | Avançado | Avançado |
| Agendamento de Piquete | Básico | Básico | Avançado | Avançado |
| Alertas | Ilimitados | Ilimitados | Ilimitados | Ilimitados |
| Resumo de Incidentes por IA (Slack) | Não | Não | Sim | Sim |
| Cronologia de Incidentes por IA (Slack) | Não | Não | Sim | Sim |
| Agrupamento de Alertas por IA | Não | Não | Sim | Sim |
| Análises Pós-Incidente por IA | Não | Não | Sim | Sim |
| Preço Inicial (por agente/mês) | $0 | $20 | $51.42 | Contactar Vendas |
Para obter o conjunto completo de ferramentas de IA para gestão de incidentes, o valor inicial é superior a 50 $ por agente, por mês. Para uma equipa de tamanho considerável, isso acumula-se rapidamente, por isso é uma boa ideia saber no que se está a meter, e no que não está, antes de subscrever.
Limitações das cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack
Ter IA integrada diretamente na plataforma é definitivamente conveniente, mas esta abordagem tem algumas desvantagens reais, especialmente se a sua equipa utiliza um conjunto de ferramentas diferentes para realizar o trabalho.
Silos de conhecimento
O Atlassian Intelligence funciona melhor quando analisa dados dentro do mundo Atlassian, principalmente tickets do JSM e páginas do Confluence. Mas e todos os outros locais onde a sua equipa guarda informações importantes?
O seu manual de procedimentos mais útil pode estar num Google Doc, o seu plano de projeto pode estar no Notion, ou pode ter anos de dados úteis de tickets num antigo helpdesk como o Zendesk ou Freshdesk. A IA da Atlassian não consegue ver nada disso. Isto cria um enorme ponto cego. Quando está no meio de um incidente, precisa de respostas de todo o conhecimento da sua empresa, não apenas das partes que residem no Confluence. Uma IA que não consegue ver tudo é uma IA a trabalhar com uma mão atada às costas.
Falta de personalização
As ferramentas de IA integradas numa plataforma são muitas vezes uma solução "tamanho único". Com o Atlassian Intelligence, basicamente obtém o que eles lhe dão. Não tem muito a dizer sobre a personalidade da IA, o seu tom ou as regras específicas que segue para escalar problemas.
Ainda mais importante, não pode realmente ensiná-la a realizar tarefas personalizadas que são específicas do seu negócio. E se precisar que a IA verifique o nível de subscrição de um cliente na sua base de dados interna ou procure o estado de uma encomenda no Shopify para ver a gravidade real de um incidente? Uma ferramenta integrada simplesmente não consegue fazer isso. O fluxo de trabalho é definido pela Atlassian, e se o seu processo não se encaixar perfeitamente na caixa deles, fica sem sorte.
Limitações de teste
E este pode ser o maior obstáculo para as equipas de operações: não pode testar adequadamente a IA antes de a libertar. Com uma solução nativa, muitas vezes tem de simplesmente ligar um interruptor e cruzar os dedos durante um incidente ao vivo.
Não há uma forma real de fazer um ensaio geral ou ver como a IA teria lidado com os seus últimos 1.000 incidentes. Não consegue ter uma boa noção de como ela se irá comportar, encontrar os seus pontos fracos num ambiente seguro, ou implementá-la lentamente apenas para uma equipa ou para um determinado tipo de incidente. Essa falta de uma rede de segurança torna-a uma aposta arriscada para algo tão crítico como a gestão de incidentes.
Uma alternativa às cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack: Unificar a resposta com o eesel AI
Embora a IA integrada da Atlassian seja um bom começo, uma estratégia de IA realmente poderosa precisa de uma ferramenta que se possa conectar a tudo o que utiliza. Essa é a ideia por trás de uma plataforma mais flexível como o eesel AI. Em vez de substituir as suas ferramentas, o eesel AI integra-se com elas, incluindo o JSM e o Slack, para contornar os limites de um sistema fechado sem o obrigar a mudar tudo.
Foi concebido para resolver os principais problemas de uma abordagem nativa da plataforma:
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Conecte todo o seu conhecimento: o eesel AI pode ligar-se a mais de 100 fontes, desde o Confluence e Google Docs até ao Notion e até mesmo tickets antigos de outros helpdesks. Isto dá à sua IA uma visão completa do conhecimento da sua empresa para que possa fornecer respostas completas e precisas.
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Você está no controlo: Com o eesel AI, pode construir os seus próprios fluxos de trabalho. Pode decidir sobre a personalidade da IA, criar regras específicas para quando e como ela automatiza as coisas, e construir ações personalizadas que podem comunicar com qualquer outra ferramenta que utilize. Precisa de verificar o inventário ou dados de utilizador durante um incidente? Pode construir isso.
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Teste antes de confiar: o eesel AI tem um poderoso modo de simulação. Pode testar toda a sua configuração em milhares dos seus incidentes passados para ver exatamente como a IA se teria comportado. Isto dá-lhe dados reais sobre o quão bem funciona e permite-lhe afiná-la antes que toque num incidente ao vivo, para que a possa implementar quando estiver pronto.
Cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack: O veredito final
A funcionalidade de cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack é uma melhoria agradável para equipas que já estão totalmente investidas nos planos Premium e Enterprise do JSM. Torna o ChatOps um pouco mais fluido ao automatizar resumos e cronologias, o que ajuda a reduzir o trabalho manual e melhora as análises pós-incidente.
No entanto, a sua utilidade está limitada à bolha da Atlassian. A IA é tão boa quanto os dados que consegue ver, e a sua abordagem de "pegar ou largar" não oferece a flexibilidade ou os testes seguros de que a maioria das equipas de operações realmente precisa. Mas se a sua equipa trabalha com um conjunto de ferramentas diferentes e precisa de uma IA que consiga acompanhar, provavelmente vai querer algo que não esteja preso a um único sistema. Uma solução como o eesel AI pode fornecer essa camada adicional de inteligência e controlo, ajudando-o a construir um processo de resposta a incidentes que realmente funciona da maneira que você trabalha.
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Perguntas frequentes
As cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack são funcionalidades alimentadas por IA concebidas para automatizar resumos de incidentes e criar cronologias diretamente nos canais de incidentes do Slack. Ajudam as equipas ao reduzir o trabalho manual, clarificar a comunicação e acelerar as análises pós-incidente.
Para utilizar funcionalidades como resumos e cronologias de incidentes, a sua organização precisa de ter os planos Premium ou Enterprise do Jira Service Management. Estas capacidades de IA não estão disponíveis nos níveis Free ou Standard.
Os resumos automatizados fornecidos pelas cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack reúnem detalhes cruciais. Isto inclui serviços afetados, pessoal atualmente ativo, links importantes (como o ticket do JSM ou videochamadas) e uma breve visão geral das principais ações tomadas.
Sim, as principais limitações incluem silos de conhecimento, uma vez que a IA acede principalmente a dados dentro do ecossistema da Atlassian. Há também uma falta de opções de personalização robustas e nenhum ambiente dedicado para testar exaustivamente o desempenho da IA antes da implementação em produção.
As opções de personalização para as cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack são geralmente limitadas; o comportamento e o tom da IA são em grande parte pré-definidos pela Atlassian. Integra-se principalmente dentro do conjunto de ferramentas da Atlassian, tornando desafiadoras as integrações personalizadas com ferramentas de negócio externas.
Para as análises pós-incidente, as cronologias de incidentes do Atlassian Intelligence no Slack geram automaticamente um registo cronológico dos principais eventos. Este registo é compilado tanto do canal do Slack como do ticket do JSM associado, fornecendo uma base sólida e automatizada para a análise pós-incidente da sua equipa.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
