Como a IA do Jira service desk pode melhorar o gerenciamento de chamados

Se você está usando o Jira Service Management, sabe que ele é uma ferramenta fantástica para acompanhar todos os tipos de solicitações, desde ajuda de TI até questões de RH. Ele é extremamente capaz e muitas equipes dependem dele. Mas, à medida que sua empresa cresce e mais e mais chamados (tickets) inundam o sistema, as coisas podem começar a parecer um pouco esmagadoras. As solicitações tornam-se mais complexas, seus agentes de suporte ficam presos fazendo as mesmas coisas repetidamente e, às vezes, demora mais para responder às pessoas.

É aqui que trazer a IA para a sua configuração do Jira Service Management pode realmente ajudar. Não é apenas um termo da moda; é uma maneira prática de lidar com essas dores de crescimento. Neste guia, conversaremos sobre como a IA para o seu service desk do Jira pode mudar o jogo na forma como você gerencia chamados. Abordaremos tudo, desde o que a IA pode realmente fazer até como descobrir qual solução é a certa para você e como configurar tudo. Você verá como a IA pode cuidar das tarefas chatas, dar uma mãozinha aos seus agentes e, por fim, ajudá-lo a fornecer um suporte mais rápido e fluido.

Embora o Jira Service Management tenha alguns recursos de IA integrados, às vezes olhar para ferramentas de IA especializadas pode oferecer ainda mais flexibilidade e poder, especialmente quando você precisa de algo sob medida para a sua equipe.

O que você precisará para adicionar IA ao Jira Service Management

Adicionar IA à sua configuração do Jira Service Management não é tão simples quanto apertar um interruptor. Exige um pouco de base.

Aqui está uma ideia geral do que você vai querer ter resolvido antes de começar:

• Seu Jira Service Management está funcionando. Este é o seu ponto de partida.

• Você tem uma boa ideia das dores de cabeça específicas que deseja que a IA resolva. Talvez você queira reduzir chamados fáceis de Nível 1 (Tier 1) ou encaminhar solicitações mais rapidamente.

• A IA precisa de acesso ao "cérebro" da sua equipe. Isso significa coisas como seus artigos da base de conhecimento (knowledge base), chamados de suporte anteriores ou quaisquer guias internos que você utilize.

• Um orçamento aproximado em mente. Quer você esteja pensando em pagar pelos extras de IA da Atlassian ou verificando outras ferramentas, saber quanto você pode gastar ajuda.

• Uma imagem clara de como sua equipe gerencia chamados atualmente no Jira Service Management. Entender o processo atual ajuda a ver onde a IA se encaixa melhor.

Passo 1: Entenda o potencial da IA no Jira Service Management

Ok, então o que a IA pode realmente fazer dentro dos seus fluxos de trabalho do Jira Service Management? É muito mais do que apenas chatbots básicos. Trata-se de tornar todo o seu processo de tratamento de chamados mais inteligente e rápido. Entender essas possibilidades é o primeiro passo para ver como a IA pode realmente ajudar.

A IA no Jira Service Management é importante porque ajuda as equipes a irem além daquelas tarefas manuais e demoradas. Ela pode analisar solicitações recebidas de formas que uma pessoa simplesmente não consegue, identificando instantaneamente informações importantes e sabendo o que fazer a seguir.

Aqui estão algumas áreas principais onde a IA pode fazer uma diferença real:

• Triagem e envio de chamados para o lugar certo: A IA pode detectar instantaneamente sobre o que é a solicitação, em qual idioma está e até mesmo o tom. Ferramentas como o Atlassian Intelligence usam isso para encaminhar chamados para as equipes certas mais rapidamente, sem triagem manual.

• Respostas automatizadas e ajuda para que os clientes se ajudem sozinhos: A IA pode buscar artigos da base de conhecimento ou dar respostas rápidas a perguntas comuns. O agente virtual da Atlassian lida com solicitações básicas, como redefinições de senha, ajudando a reduzir o volume de chamados simples.

• Dando uma mãozinha aos agentes: Recursos como resumos de problemas (issue summaries) e rascunhos de respostas economizam tempo dos agentes e ajudam a manter as respostas consistentes, especialmente em dias de alto volume.

• Tornando seu conhecimento mais fácil de encontrar: A IA conecta o Jira com ferramentas como o Confluence para trazer informações relevantes à medida que os chamados chegam. Isso ajuda tanto clientes quanto agentes a encontrarem respostas mais rápido.

Os grandes ganhos aqui são bem claros: as coisas funcionam de forma mais suave, os agentes não ficam tão sobrecarregados, os chamados são resolvidos mais rápido e os clientes acabam mais felizes. Trata-se de tornar suas operações de suporte mais flexíveis e rápidas na resposta.

Passo 2: Identifique casos de uso específicos de IA para seus fluxos de trabalho do JSM

Agora que você tem uma ideia do que a IA poderia fazer, o próximo passo é descobrir o que ela deveria fazer por você. Onde as coisas estão travando em sua configuração atual do Jira Service Management? Onde seus agentes gastam tempo demais fazendo as mesmas coisas? Definir exemplos específicos ajudará você a escolher a melhor ferramenta de IA e ver se ela está realmente ajudando.

Pense nas solicitações que sua equipe lida com mais frequência. Você está constantemente ajudando as pessoas a redefinir senhas ou obter acesso a softwares? Esses são trabalhos perfeitos para a IA assumir. O Agente de Serviço Virtual da Atlassian, por exemplo, tem sido usado para automatizar esses tipos de perguntas comuns e repetitivas de Nível 1, liberando agentes humanos para coisas mais complexas.

Outras maneiras comuns de as equipes usarem IA no Jira Service Management incluem:

• Adicionar etiquetas (tags) automaticamente aos chamados e atribuí-los com base no que eles dizem.

• Sugerir artigos úteis da base de conhecimento ou chamados anteriores para agentes ou clientes com base nos detalhes do chamado.

• Criar resumos de conversas longas em chamados para que os agentes possam se atualizar rapidamente.

• Coletar dados automaticamente, como verificar o status de um pedido, conectando-se a outros sistemas.

Encontrar esses cenários exatos é super importante. Isso ajuda você a entender exatamente o que precisa que uma ferramenta de IA seja capaz de fazer. Isso torna muito mais fácil analisar diferentes soluções e ver se elas podem realmente corrigir os problemas que você tem.

Passo 3: Avalie soluções de IA para o Jira Service Management

Tudo bem, você sabe o que a IA pode fazer e onde deseja usá-la no Jira Service Management. Agora é hora de conferir as ferramentas disponíveis. Geralmente, você tem dois caminhos principais: usar os recursos de IA já integrados ao Jira Service Management ou adicionar uma solução de IA separada.

Opção 1: Ferramentas de IA nativas da Atlassian

O Atlassian Intelligence e o Agente Virtual são integrados diretamente ao ecossistema Jira. Eles são convenientes se você já estiver usando o Confluence ou se mantendo em fluxos de trabalho padrão. Essas ferramentas podem:

• Prever intenção, idioma e sentimento.

• Sugerir artigos ou responder automaticamente a perguntas comuns.

• Ajudar agentes com resumos e rascunhos de respostas.

Considerações para ferramentas nativas

O Atlassian Intelligence é altamente otimizado para quem deseja uma experiência unificada. Algumas capacidades avançadas fazem parte de planos de nível superior projetados para equipes em escala. Embora essas ferramentas sejam construídas principalmente para o ecossistema Atlassian, elas fornecem uma base muito confiável e segura para os fluxos de trabalho principais de suporte.

Opção 2: Ferramentas de terceiros como o eesel AI

Vamos falar sobre o eesel AI como uma opção forte aqui. O eesel AI foi construído para se conectar com sua configuração atual do Jira Service Management. Ele adiciona poder extra sem obrigar você a mudar completamente de plataforma.

Aqui está uma rápida olhada em como o eesel AI se compara, especialmente quando se trata de alguns pontos complicados comuns com ferramentas nativas ou outras ferramentas:

• Fontes de treinamento mais flexíveis: Ao contrário das ferramentas que muitas vezes se limitam a apenas um ou dois lugares para obter informações, o eesel AI pode aprender com todos os tipos de conhecimento. Isso inclui chamados anteriores, diferentes tipos de documentos e conexões com mais de 100 outras ferramentas. Ele não está preso apenas ao seu Jira Service Management ou à base de conhecimento do Confluence.

• Você pode personalizá-lo mais: Você obtém um controle realmente detalhado sobre como sua IA soa e age. Isso permite ajustar a forma como ela fala para combinar perfeitamente com a voz da sua empresa e se adaptar às suas necessidades específicas de fluxo de trabalho.

• Testes sólidos: O eesel AI permite testar e simular as coisas muito bem. Você pode ver exatamente como sua IA lidaria com chamados anteriores antes de ela falar com um cliente real. Este é um grande ponto positivo em comparação com soluções que não permitem testar muito antes de entrar no ar.

• IA que pode realmente fazer coisas: O eesel AI pode fazer mais do que apenas responder perguntas. Ele pode realmente realizar tarefas, como buscar dados usando conexões personalizadas (APIs). Isso o torna verdadeiramente útil e ativo dentro de seus fluxos de trabalho.

• Preços claros: O eesel AI usa um modelo de preço direto de pagamento por interação. Isso pode ser muito mais fácil de prever e gerenciar à medida que você cresce, em comparação com o pagamento por agente ou com diferentes taxas por resolução que você às vezes vê em complementos nativos.

Aqui está uma pequena tabela mostrando as diferenças:

Capacidade	IA Nativa da Atlassian (Atlassian Intelligence, Agente Virtual)	eesel AI para Jira Service Management
Fontes de Treinamento	Principalmente JSM/Base de Conhecimento do Confluence	Chamados antigos, BC, documentos, mais de 100 integrações
Personalização	Otimizada para fluxos de trabalho padrão	Personalização profunda de tom, comportamento e ações
Testes	Validação simples pré-lançamento	Simulação robusta em chamados antigos, implantação seletiva
Capacidade de Ação	Sugestões de artigos e automação central	Sugestões, roteamento, etiquetagem, ações de API personalizadas (ex: busca de dados)
Modelo de Preço	Planos em níveis adequados para várias escalas	Pagamento por interação transparente
Integração	Integrada (Built-in)	Integração perfeita com JSM via API/app

Escolher a solução certa realmente depende do que você mais precisa. Mas conferir opções como o eesel AI pode oferecer a flexibilidade e o poder que você talvez precise para fazer o tratamento de chamados do seu Jira Service Management funcionar perfeitamente.

Passo 4: Integre a solução de IA escolhida com o Jira Service Management

Depois de decidir pela solução de IA que parece ser a melhor opção, o próximo passo prático é conectá-la ao Jira Service Management. A forma como você fará isso será um pouco diferente dependendo se você está usando recursos integrados ao Jira ou adicionando uma ferramenta separada.

Se você optar pela IA nativa da Atlassian, geralmente ativará e configurará os recursos diretamente nas configurações de administração do seu Jira Service Management. Normalmente, é um processo bem simples dentro da plataforma que você já conhece.

Se você estiver adicionando uma ferramenta de IA de terceiros como o eesel AI, as etapas são geralmente projetadas para serem rápidas e fáceis:

• Você conectará a plataforma de IA à sua conta do Jira Service Management. Isso geralmente acontece por meio de uma conexão usando APIs ou adicionando um aplicativo do marketplace.

• Você configurará as permissões necessárias para que a ferramenta de IA possa acessar as informações de que precisa (como ler chamados ou artigos da base de conhecimento) e fazer as coisas que você deseja (como adicionar comentários ou alterar status).

O eesel AI possui um processo de integração suave com o Jira Service Management. Ele é especificamente configurado para colocar você em funcionamento rapidamente, muitas vezes em apenas 1 ou 2 semanas. Isso significa que você gasta menos tempo lutando com configurações técnicas complicadas e mais tempo vendo os benefícios da IA cuidando das tarefas.

Passo 5: Treine e personalize seu agente ou assistente de IA

Conectar a ferramenta é apenas o começo. Para tornar a IA do seu service desk do Jira verdadeiramente útil, você precisa ensiná-la usando suas informações específicas e ajustar como ela age. É aqui que as coisas ficam realmente interessantes: transformar uma IA padrão em um assistente super útil feito sob medida para sua equipe e clientes.

O treinamento é super importante porque seu agente de IA é tão inteligente quanto a informação que você fornece. Ele precisa de acesso às coisas certas, como sua base de conhecimento, chamados anteriores e guias de procedimentos (SOPs), para que possa dar respostas precisas e úteis. O eesel AI é ótimo aqui porque pode aprender de todos os tipos de lugares, incluindo seus chamados anteriores do Jira Service Management.

O processo envolve:

• Extrair esses chamados relevantes.

• Usar a IA para transformá-los em conhecimento organizado.

• Usar esse conhecimento para treinar seu bot.

• Permitir que você verifique e edite o conhecimento antes de ele entrar no ar.

Além disso, com a sincronização automática, você não precisa se preocupar com a IA usando informações antigas.

Mas o treinamento não é tudo; torná-lo "seu" é a chave para fazer a IA se ajustar à sua marca e à forma como você trabalha. Isso significa mais do que apenas escolher um tom "amigável" ou "profissional". Trata-se de dizer à IA exatamente como ela deve lidar com diferentes tipos de solicitações, quando deve passar as coisas para um humano e quais ações específicas deve realizar.

O eesel AI possui uma aba especial para personalizar prompts (comandos) e ações. Isso oferece um controle detalhado sobre como seu bot se comporta. Por exemplo, você pode dizer à IA para fechar automaticamente chamados que contenham certas coisas (como spam) ou definir regras para enviar solicitações urgentes a um agente humano.

Finalmente, testar e experimentar as coisas é absolutamente necessário antes de soltar sua IA para clientes reais. Você quer se sentir confiante de que ela funcionará da maneira esperada.

O eesel AI oferece métodos de teste robustos:

• Simulação: Teste como seu bot responderia a chamados antigos para identificar e corrigir problemas.

• Implantação Seletiva (Selective Rollout): Implemente-o lentamente para apenas alguns agentes primeiro para observar como ele se sai em um ambiente controlado antes que todos comecem a usá-lo.

Esse tipo de teste antecipado ajuda a evitar problemas, especialmente porque muitas ferramentas nativas são construídas para serem confiáveis uma vez que entram no ar.

Passo 6: Meça o impacto e refine o desempenho da IA

Colocar IA no Jira Service Management não é algo que você apenas configura e esquece. Para garantir que você está obtendo o máximo dela e sempre melhorando seu suporte, você precisa ver como ela está se saindo e ajustá-la ao longo do tempo.

Ficar de olho nos números certos mostrará exatamente como a IA está mudando as coisas para sua equipe. Algumas coisas importantes para acompanhar incluem:

• Quantos chamados a IA está resolvendo sozinha? Isso é chamado de taxa de deflexão de chamados (ticket deflection rate). O Agente de Serviço Virtual da Atlassian mostrou que pode lidar com um bom número de chamados, e o eesel AI também rastreia isso.

• Com que rapidez os chamados estão sendo resolvidos em média? A IA está ajudando você a acelerar as coisas?

• Seus agentes estão produzindo mais? Seus agentes humanos estão gastando menos tempo em tarefas simples e mais tempo em solicitações que exigem sua expertise?

• Os clientes estão mais felizes? Os clientes estão gostando das respostas mais rápidas e de poderem se ajudar? Pessoas que usam o Agente de Serviço Virtual da Atlassian relataram estar bastante satisfeitas.

• Onde estão as lacunas no seu conhecimento? Onde sua IA está tendo problemas para encontrar respostas? Isso diz a você onde sua base de conhecimento precisa de trabalho. O eesel AI oferece insights especificamente para isso.

O que você aprende com esses números é super valioso. Se a IA não estiver resolvendo tantos chamados quanto você esperava, talvez precise dar a ela mais informações para aprender ou ajustar suas respostas para perguntas comuns. Se os agentes ainda estiverem gastando muito tempo triando chamados, talvez você precise ajustar as regras para enviar chamados automaticamente.

O eesel AI vem com ferramentas integradas para relatórios e insights. Isso inclui a análise de lacunas de conhecimento e até mesmo uma calculadora de ROI (Retorno sobre o Investimento). Essas ferramentas facilitam o acompanhamento de como as coisas estão indo e a visualização do valor que sua IA está trazendo.

Dica Profissional: Use os insights sobre lacunas de conhecimento da sua ferramenta de IA. Eles podem ajudá-lo a encontrar artigos que estão faltando ou informações em sua base de conhecimento que estão desatualizadas. Melhorar sua base de conhecimento ajuda diretamente sua IA a fazer um trabalho melhor.

Pronto para aprimorar seu Jira Service Management com uma IA mais inteligente?

Embora o Jira Service Management tenha seus próprios recursos de IA, o eesel AI oferece uma maneira flexível, capaz e econômica de trazer IA avançada para seus fluxos de trabalho existentes do JSM. Ele aprende de todos os tipos de lugares, incluindo seus chamados antigos, permite que você personalize realmente como o bot age e fornece testes sólidos antes do lançamento. Com preços claros de pagamento por interação e insights úteis, o eesel AI ajuda você a expandir seu suporte de forma eficiente, sem custos inesperados.

Veja como o eesel AI pode mudar a forma como você gerencia chamados no Jira Service Management. Você pode começar um teste gratuito aqui (não é necessário cartão de crédito!) ou agendar uma demonstração para ver como o eesel AI poderia funcionar para suas necessidades específicas.