Atlassian Intelligence 功能简介，AI 驱动生成、概括、优化内容，助力工作效率加倍

2024-02-02
上海
本文字数：3265 字
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Atlassian 的 AI 功能在先导文章《人工智能 | Atlassian为Jira、Confluence等产品引入AI新功能，开启人机协同新时代》发布后，引起了众多客户的浓厚兴趣。为了更全面地介绍 Atlassian 推出的全新 AI 功能，龙智发布本篇文章，为您进一步阐述其目的、原则以及 Atlassian Intelligence 的具体功能和运作方式。欢迎阅读！文末还可获取《Atlassian Intelligence 介绍》的中文 PDF。

人工智能（AI）正在引领一场重大变革，彻底改变我们的工作方式。根据麦肯锡的数据，全球有 56%的企业正在积极采用 AI 技术，这一比例还在不断增长。Atlassian 坚信团队是人类最伟大的核心成就，那么，当将 AI 与 Atlassian 的产品和解决方案相结合时，将迸发出怎样的火花呢？

Atlassian 的协作工具及实践已经助力超过 25 万家客户应对各种挑战，从太空探索到应对气候变化，再到解决代码漏洞和处理设备请求等。

现在，Atlassian 用户可以体验 Atlassian Intelligence——一款融入 Atlassian 云产品的虚拟团队成员，助力您的组织更高效地开展工作。

Atlassian Intelligence 可以帮您实现什么？

2023 年 12 月，Atlassian 正式推出了 Atlassian Intelligence，该产品利用了人工智能技术，现已集成到 Confluence、Bitbucket、Jira Software、Jira Service Management、Trello、Atlas、Atlassian Analytics 等产品的云版本中。

Atlassian Intelligence 不仅能够提升个体工作效率、增强团队效能，还能利用组织数据为用户提供即时洞察。通过这些洞察，它简化了在不同产品之间的数据决策过程，从而全面提高了团队整体的工作效率。

例如：

在 Confluence 中，团队成员可以借助 Atlassian Intelligence 创建新内容、调整文字风格、概括主要内容或寻找特定信息；
在 Jira Software 中，您可以利用 Atlassian Intelligence 快速概括问题的详细情况，而在 Jira Service Managemen 中，您还可以总结问题细节并推荐相应的请求类型；
在 Atlassian Analytics 中，您能够轻松生成 SQL 查询，或者在 Trello 和 Jira 之间进行内容的搜索、总结与转化。

本文将深入探讨 Atlassian Intelligence 这一功能日趋丰富、发展迅速的平台将如何为企业生产力带来质的飞跃。

提升个人效率

通过 Atlassian Intelligence，团队成员可以在短短几秒内起草关键的商务内容、使用自然语言实现日常任务的自动化，并快速概括冗长的文章。Atlassian Intelligence 充分利用 Jira 和 Confluence 中的信息，确保提供的帮助始终针对团队和个人的具体需求。现在，每个人都能更快速、高效、卓越地完成他们的工作。

编辑器中的生成式 AI：在 Jira Software 的工单中即时生成用户故事，在 Jira Service Management 中将回复客户的语气从实事求是转为感同身受，或在Confluence中生成测试计划的起点；
AI 驱动的摘要功能：利用 Confluence 中的 AI 功能生成摘要，快速掌握任何主题要点，并在 Jira Service Management 中总结问题，以迅速处理事件；
自然语言自动化：在 Confluence 中利用自然语言实现快速自动化（此功能也即将在 Jira Software 中推出！）；
AI 定义（测试版）：通过 Confluence 中的 Atlassian Intelligence 现场解读公司特有的术语或缩写。此功能即将在 Jira Software 和 Jira Service Management 中上线。

来自达美乐披萨团队的反馈
“在我的日常工作中，Atlassian Intelligence 就像一位虚拟队友。它能把长达五页的 PIR 报告总结成五句话的摘要，让我在每月的审查会议之前迅速掌握重点。通过提高我们产品团队的工作效率，它已经证明了自己的价值。”达美乐集团首席技术官 Matthias Hansen 表示。还有一位经理分享，第一周使用该系统时，他就节省了超过两小时的时间。

深入洞察组织数据

通过 Atlassian Intelligence，团队能够比以往更快地从数据中收集可行的洞察。利用自然语言在 Jira 和 Atlassian Analytics 中构建复杂的 JQL 和 SQL 查询，让团队能够从理解数据迅速过渡到做出基于数据的决策。Atlassian 产品是开放的，您可以利用 Atlassian 工具集之外的数据来获得更深入的洞察，同时仍然保持企业级的权限和安全性。

将自然语言转换为 JQL：在Jira Software或 Jira Work Management 中，利用自然语言更轻松、更快速地定位问题及其依赖关系，甚至是需要复杂 JQL 查询的问题；
将自然语言转换为 SQL：将 Atlassian Analytics 中强大洞察力的访问权限扩展到数据科学团队之外，让每个团队成员都能提出问题，从而更深入地了解项目执行趋势、客户支持速度或团队健康状况等关键业务指标；
Confluence 中的问答搜索（测试版）：不再是简单的搜索结果，而是通过询问项目状态、关键工作流程、政策或流程等问题，找到实际可用的信息。该功能现已在 Confluence 的测试版中上线；
Compass 中的问答搜索（测试版）：通过使用自然语言询问有关技术堆栈的问题，快速获得关于组件和部署的具体回答，可以减少在微服务、系统和团队间搜寻信息的时间。

实用的 AI 术语包括：

人工智能（AI）：计算机科学的一个领域，重点在于创建系统，执行通常需要人类智慧才能完成的任务；
机器学习（ML）：AI 的一个分支，涉及通过经验或数据“学习”并提高性能的 AI 算法；
生成式 AI：一种人工智能（和 ML）系统，可根据从现有数据（如网络数据）中学习到的模式创造新的内容，如图像、文本或音乐；
大型语言模型（LLM）：一种以文本形式输入和输出的生成式 AI；
ChatGPT：OpenAI 创建的一款 LLM 示例；
JQL：Jira 查询语言——ChatGPT 和其他 LLM 能够编写的复杂编程语言的一个例子。

利用 AI 驱动实际行动

Jira Service Management 通过 AI 优化了员工和客户的体验。虚拟代理可自动进行交互，总结复杂的请求，并根据您的知识库回应 Slack 或 Teams 的支持请求。这一强大功能不仅减轻了支持人员的工作负担，还加快了处理请求的速度，同时为用户和客户提供了量身定制的答复。

在远程工作、分布式团队和企业专注于为员工和客户提供 24*7 支持的世界中，这只是众多专业 AI 助手或虚拟团队成员的基本款。相信未来还会有更多专业的虚拟团队成员，帮助各团队以史无前例的速度将想法转化为实际行动。

请求类型建议功能：在Jira Service Management中，只需几句提示，就能创建任何所需的请求类型。无论是主题公园的过山车维修请求，还是为遛狗人提供的宠物服务菜单，任何类型的服务项目都能快速启动。
Bitbucket代码审查（即将推出）：Atlassian Intelligence 将审查拉取请求的差异，并自动提出关于语法和代码规范的修改建议，这样审查员就有更多时间检查关键的更改。软件开发人员还能根据提交信息自动生成 PR 描述，为更改提供重要的背景信息。