Atlassian Intelligence sugere tipos de solicitação: Uma visão completa

Vamos ser sinceros, configurar um novo projeto de serviço pode ser uma verdadeira chatice. Antes de poder começar a ajudar as pessoas, você precisa tentar prever cada coisa que elas possam precisar. É um longo processo de definir tipos de solicitação, criar formulários e cruzar os dedos para não ter esquecido algo importante. Para equipes que estão apenas começando com ITSM, muitas vezes parece um monte de adivinhação.

A Atlassian está tentando aliviar parte desse sofrimento ao incorporar recursos de IA diretamente em suas ferramentas. Um dos mais comentados é a capacidade da IA de sugerir tipos de solicitação no Jira Service Management (JSM).

Este guia irá apresentar tudo o que você precisa saber sobre o recurso. Abordaremos o que é, como funciona, onde se destaca e, talvez o mais importante, as limitações que você deve conhecer. Também veremos como uma plataforma de IA mais especializada pode continuar de onde a ferramenta da Atlassian para e realmente elevar o nível da sua central de atendimento.

O que é a funcionalidade de Sugerir Tipos de Solicitação da Atlassian Intelligence?

Primeiro, uma breve introdução. A Atlassian Intelligence é o nome dado a um conjunto de recursos alimentados por IA que estão surgindo em seus produtos na nuvem, como Confluence, Jira e JSM. A ideia é dar a você um "colega de equipe virtual" para ajudar a realizar o trabalho mais rapidamente.

A funcionalidade de Sugerir Tipos de Solicitação da Atlassian Intelligence é uma dessas ferramentas, criada especificamente para o Jira Service Management. Ela usa um simples comando de texto de um administrador para gerar uma lista de tipos de solicitação para um projeto de serviço. Então, em vez de você mesmo fazer um brainstorming de todas as solicitações possíveis, basta descrever o que sua equipe faz, e a IA lhe dará uma lista inicial.

Seu principal objetivo é acelerar a configuração inicial do seu catálogo de serviços, tornando mais fácil criar um portal claro para seus clientes ou funcionários. Faz parte de um esforço maior de IA no JSM que também ajuda com coisas como sugerir campos de formulário e classificar os tickets recebidos.

Como funciona a funcionalidade Sugerir Tipos de Solicitação

A IA da Atlassian foi projetada para ajudá-lo em dois momentos principais: quando você está construindo sua central de atendimento pela primeira vez e quando está gerenciando a fila de tickets do dia a dia. Veja como isso funciona.

Gerando novos tipos de solicitação

É aqui que a funcionalidade realmente se mostra útil, especialmente quando você está começando do zero. Se você é um administrador do JSM, o processo é bem simples:

1. Vá para Configurações do projeto > Gerenciamento de solicitações > Tipos de solicitação.

2. Clique em Criar tipo de solicitação e escolha a opção Criar usando IA.

3. Uma caixa de texto aparecerá. É aqui que você descreve sua equipe. Por exemplo, você poderia digitar: "Somos uma equipe de instalações que lida com solicitações de manutenção, pedidos de material de escritório e reservas de salas de reunião."

4. A Atlassian Intelligence pega seu comando, pensa por um segundo e, em seguida, gera uma lista de tipos de solicitação sugeridos, como "Solicitar manutenção predial", "Pedir material de escritório" ou "Reservar uma sala de conferência".

5. Você pode então revisar a lista, escolher os que fazem sentido para sua equipe e criá-los de uma só vez.

As sugestões geralmente vêm com alguns campos básicos de sistema e personalizados já anexados, fornecendo um modelo para você trabalhar.

Sugerindo campos relevantes para seus formulários

Depois de ter seus tipos de solicitação, a próxima tarefa é criar os formulários correspondentes. A Atlassian Intelligence também pode ajudar aqui. Depois de criar um tipo de solicitação (seja com IA ou por conta própria), você pode usar o recurso Sugerir campos.

Com base no nome e na descrição do tipo de solicitação, a IA recomendará quais campos existentes adicionar ou até mesmo sugerirá a criação de novos campos personalizados. Para uma "Solicitação de Novo Laptop", ela pode sugerir campos para "Departamento", "Software Necessário" e "Justificativa de Negócio". Isso ajuda a garantir que sua equipe obtenha todas as informações de que precisa imediatamente, reduzindo os e-mails de ida e volta.

Triagem e atualização de solicitações existentes

A ajuda da IA não termina após a configuração. Ela também pode auxiliar no gerenciamento da sua fila de tickets através de uma triagem alimentada por IA. Isso é especialmente útil para solicitações que chegam por e-mail, já que muitas vezes elas são simplesmente despejadas em um balde genérico de "Solicitação enviada por e-mail".

Você pode selecionar um grupo desses tickets não classificados, e a Atlassian Intelligence os lerá para sugerir tipos de solicitação melhores. Por exemplo, um e-mail com o assunto "Meu mouse está quebrado" poderia ser movido corretamente para o tipo de solicitação "Relatar um problema de hardware". Você pode revisar e aplicar essas alterações em massa, o que economiza muito tempo de classificação manual para sua equipe.

As limitações da funcionalidade Sugerir Tipos de Solicitação da Atlassian Intelligence

Embora a Atlassian Intelligence ofereça um bom ponto de partida, sua natureza integrada traz algumas desvantagens reais que podem te limitar. É um pouco como um canivete suíço: útil em um aperto, mas você não o usaria para construir uma casa.

Funciona apenas dentro do ecossistema Atlassian

O maior problema é que a IA está presa em um ecossistema fechado. Ela só pode aprender com seus produtos Atlassian, como páginas do Confluence e tickets do Jira. Mas pense bem: onde sua equipe realmente guarda seu conhecimento?

A maioria das empresas tem informações importantes espalhadas por toda parte: em Google Docs, em wikis internos do Notion, em conversas antigas no Zendesk ou Intercom, e enterradas em inúmeros tópicos do Slack. A Atlassian Intelligence não consegue ver nada disso. Isso significa que sua IA está trabalhando com uma mão amarrada nas costas, levando a sugestões incompletas e à incapacidade de responder a perguntas que precisam de informações de fora da Atlassian. Você fica com duas opções não muito boas: ou passa um tempo enorme copiando tudo para o Confluence, ou simplesmente aceita que sua IA está perdendo a maior parte do contexto.

Este infográfico mostra como a eesel AI se conecta a todas as suas fontes de conhecimento, ao contrário da abordagem isolada de algumas ferramentas integradas.

Falta de personalização e controle avançados

A simplicidade do sistema de comandos também é sua maior fraqueza. Você não pode treinar a IA no tom de voz específico da sua equipe a partir de tickets passados, e não pode configurar fluxos de trabalho complexos e de várias etapas.

A automação é bastante básica, limitada a preencher campos e alterar categorias. Você não pode, por exemplo, criar uma ação que permita à IA verificar o status de um pedido no Shopify, verificar o nível de assinatura de um usuário em seu próprio banco de dados ou escalar um ticket porque detectou um cliente irritado. Isso mantém a IA em um papel puramente consultivo, impedindo-a de tomar o tipo de ações úteis e independentes que realmente resolvem problemas e liberam sua equipe.

Esta imagem mostra a interface da eesel AI, destacando as poderosas regras de personalização e fluxo de trabalho que você pode criar.

Recursos básicos de simulação e relatórios

Para equipes que se preocupam em acertar da primeira vez, este pode ser o ponto mais preocupante. Os recursos de IA da Atlassian são ativados diretamente no seu projeto ativo. Não há um ambiente de testes (sandbox) ou modo de simulação adequado onde você possa testar com segurança como a IA se comportará com seus dados reais antes de liberá-la.

Essa abordagem de "apertar um botão e torcer pelo melhor" é arriscada. Você não tem como prever sua precisão, como ela afetará seus fluxos de trabalho ou se poderá categorizar incorretamente um incidente crítico por acidente. Você só descobre o que está errado depois que ela já está mexendo nos seus tickets. Para quem precisa ter certeza de que sua automação é confiável desde o primeiro dia, isso é um grande obstáculo.

Uma captura de tela do modo de simulação da eesel AI, que permite testar o desempenho da IA em dados históricos antes da implantação.

Uma alternativa mais flexível: eesel AI

Para equipes que querem superar essas limitações, uma plataforma de IA dedicada como a eesel AI oferece uma maneira mais poderosa, conectada e segura de fazer as coisas. Ela se integra diretamente às suas ferramentas, incluindo uma integração perfeita com o Jira Service Management, para trazer uma automação que realmente funciona do seu jeito.

Unifique todo o seu conhecimento, não apenas parte dele

Ao contrário do ecossistema fechado da Atlassian, a eesel AI foi construída para quebrar os silos de informação. Ela se conecta a todos os seus aplicativos de forma nativa, aprendendo com tickets do Jira, Confluence, Google Docs, Notion, e até mesmo conversas passadas de centrais de atendimento de lugares como Zendesk.

Isso significa que seu agente de IA é treinado com uma visão completa do conhecimento da sua empresa. O resultado é uma automação muito mais precisa e ciente do contexto, seja para responder a perguntas ou para triar tickets. A eesel AI pode até analisar suas melhores resoluções de tickets e redigir automaticamente novos artigos para a base de conhecimento, ajudando a preencher lacunas de informação com conteúdo que você já sabe que funciona.

Tenha controle total com um motor de fluxo de trabalho personalizável

Com a eesel AI, você está no controle total. Um poderoso editor de comandos e construtor de fluxos de trabalho permite que você defina a personalidade exata da IA, o tom de voz e as ações específicas que ela tem permissão para tomar.

As Ações Personalizadas são onde as coisas ficam realmente interessantes. Elas permitem que seu agente de IA se conecte a qualquer sistema externo através de uma API. Ele pode verificar detalhes de pedidos no Shopify, verificar as permissões de um usuário no seu painel de administração interno ou criar um novo problema em um projeto de desenvolvedor separado. Isso transforma sua IA de um simples assistente em um agente que pode resolver problemas do início ao fim. Você decide exatamente quais tipos de ticket a IA manipula, para que possa começar pequeno e escalar sua automação à medida que se sentir mais confortável.

Teste com confiança usando simulações poderosas

Uma das maiores vantagens da eesel AI é o seu modo de simulação. Antes de ativar qualquer coisa, você pode executar sua configuração de IA em milhares de seus tickets passados em um ambiente seguro e isolado (sandbox).

Isso mostra exatamente como a IA teria respondido a solicitações reais de pessoas reais. Você pode obter previsões precisas sobre as taxas de resolução, identificar lacunas em sua base de conhecimento e ajustar seu comportamento antes que ela interaja com um cliente. Este teste sem riscos permite que você implante com confiança e lhe dá relatórios claros sobre o que melhorar a seguir.

Preços da funcionalidade Sugerir Tipos de Solicitação da Atlassian Intelligence

Então, quanto custa tudo isso? Os recursos da Atlassian Intelligence, incluindo Sugerir Tipos de Solicitação, não fazem parte de todos os planos. Eles estão incluídos apenas nos planos Premium e Enterprise na nuvem do Jira Service Management.

Isso significa que se você estiver no plano Gratuito ou Padrão, não poderá usar essas ferramentas de IA sem uma grande atualização de assinatura. O preço é por agente, então o custo pode aumentar rapidamente à medida que sua equipe cresce.

Atenção: Os preços são aproximados и podem mudar. Consulte a página oficial de preços da Atlassian para obter as informações mais recentes.

Sugerir Tipos de Solicitação da Atlassian Intelligence: Um bom começo, mas não uma solução completa

A funcionalidade Sugerir Tipos de Solicitação da Atlassian Intelligence é um recurso genuinamente útil para equipes que já estão imersas no mundo Atlassian e precisam de uma maneira rápida de iniciar um projeto JSM. Ela torna o começo um pouco menos intimidador e pode definitivamente economizar algum tempo na configuração inicial.

No entanto, você не pode ignorar suas deficiências. Por funcionar apenas dentro de seu próprio ecossistema e carecer de personalização profunda, recursos sólidos de teste e automação de fluxo de trabalho verdadeira, parece uma solução incompleta. Para equipes sérias sobre o uso de IA para oferecer um serviço rápido, inteligente e confiável, uma ferramenta integrada provavelmente não será suficiente.

Para uma camada de IA verdadeiramente poderosa, flexível e segura que funciona com todas as suas ferramentas, uma plataforma dedicada é o caminho a seguir. Veja como a eesel AI pode transformar seus fluxos de trabalho do Jira Service Management hoje mesmo.