Um guia prático para casos de uso de IA no Jira (e suas limitações)

Stevia Putri
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Stanley Nicholas
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Last edited 8 outubro 2025

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Perguntas frequentes

O guia foca-se na automatização de resumos de tickets, na classificação e encaminhamento inteligente de tickets, na redação de melhores respostas por parte dos agentes e na implementação de agentes virtuais para desviar solicitações comuns. Também aborda a construção e manutenção de bases de conhecimento.

O Atlassian Intelligence tem frequentemente um contexto limitado, com dificuldades em extrair informações de fora de tickets específicos ou do Confluence. Também pode ser rígido na automação, levando a respostas genéricas ou exigindo uma configuração complexa.

A maioria das funcionalidades de IA nativas requer planos Jira Cloud de nível superior, e ofertas premium como o Rovo têm um custo extra por utilizador. Isto pode levar a custos imprevisíveis e em rápido crescimento à medida que a sua equipa aumenta.

Sim, as capacidades de IA nativas da Atlassian são principalmente para utilizadores do Jira Cloud. As equipas em Data Center precisariam de realizar uma migração significativa para aceder a elas.

O Atlassian Intelligence pode sugerir rascunhos de artigos com base em tickets não resolvidos. No entanto, ferramentas mais avançadas oferecem informações baseadas em dados sobre as perguntas comuns sem resposta, ajudando a priorizar a criação de conteúdo para um impacto máximo.

A IA da Atlassian depende em grande parte de uma base de conhecimento do Confluence perfeitamente organizada e do contexto interno do Jira. O eesel AI conecta-se a todas as suas fontes de conhecimento existentes, incluindo Google Docs, Notion e tickets passados, para um contexto mais amplo e respostas mais precisas.

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Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.