Experiencias inteligentes con privacidad de serie para potenciar a tu equipo
Estamos encantados de incorporar funciones inteligentes basadas en el aprendizaje automático en nuestros productos de Cloud, tal y como presentamos en octubre de 2020.
Hemos dedicado los últimos años a desarrollar la plataforma de Atlassian, que ofrece una infraestructura en la nube común para crear una potente conexión entre todos nuestros productos, lo que hace que la colaboración sea más rápida, predecible y segura. Con la plataforma de Atlassian, podemos agregar patrones de usuarios de más de 150 000 clientes de nuestros productos de Cloud para entender cómo se trabaja y cómo interactúan los equipos a escala.
Las experiencias inteligentes están pensadas para acelerar el trabajo en equipo, ya que facilitan la colaboración. A continuación te explicamos cómo hemos diseñado nuestras soluciones pensando en la privacidad como elemento central.
Las experiencias inteligentes están pensadas para acelerar el trabajo en equipo, ya que facilitan la colaboración. A continuación te explicamos cómo hemos diseñado nuestras soluciones pensando en la privacidad como elemento central.
Búsqueda inteligente
- Resultados de búsqueda personalizados para obtener el contenido más relevante para ti
- Resultados de búsqueda instantáneos basados en lo que es más probable que estés buscando
- Controles de filtro inteligentes que pueden ayudar a ajustar la búsqueda a las personas con las que trabajas y a los proyectos/espacios en los que participas
Colaboración predictiva
- Menciones inteligentes de usuarios que sugieren a las personas más relevantes según el contexto para incorporarlas al ciclo de colaboración
- Restricciones de páginas predictivas que sugieren a las personas con las que más trabajas para colaborar en un documento
- Función predictiva para los revisores de solicitudes de incorporación de cambios que sugiere a las personas adecuadas para revisar los cambios de código
Aceleración del flujo de trabajo
- Asignación predictiva de incidencias que sugiere a los usuarios más relevantes según el contexto para que se encarguen de la incidencia
- Clasificación y priorización inteligentes de incidencias que sugieren valores de campo adecuados para los campos de incidencias más habituales, como etiquetas, componentes y versiones corregidas
- Agrupación inteligente de incidencias que puede agrupar incidencias similares para ayudar en las operaciones de flujo de trabajo en bloque
¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?
Las herramientas de aprendizaje automático de las experiencias inteligentes funcionan a partir de modelos. Los modelos utilizan algoritmos informáticos para mejorar las funciones automáticamente a través de la experiencia. Funciona así:
Aprendizaje
Un modelo aprende a partir de datos de origen. Esto significa que utiliza algoritmos para identificar patrones genéricos basándose en el comportamiento general del usuario (los modelos no almacenan los datos de origen, ya que su propósito es aprender de ellos, no basarse en ellos). Mediante el reconocimiento de patrones, el modelo desarrolla la capacidad de predecir el comportamiento futuro que pueden tener los usuarios y convierte esas predicciones en reglas para aplicarlas más adelante en situaciones similares.
Aplicación
El modelo aplica esas reglas dentro de la instancia de nuestro producto, y en todos los productos de Cloud para liberar el potencial de los equipos.
Ejemplo
Un modelo identifica que, de media, es más probable que un usuario de Jira mencione a las personas con las que ha trabajado recientemente en una incidencia. El modelo extrae este patrón general de comportamiento de los usuarios de Jira, lo aplica estableciendo una señal (por ejemplo, "un usuario ha etiquetado previamente a alguien en una incidencia y está a punto de volver a etiquetar a alguien") y le asigna una importancia ("es probable que sea la misma persona de antes"). Esto facilita el trabajo en equipo para el usuario ("pongamos a la persona mencionada anteriormente en la parte superior de la lista de selección de @menciones").
¿Cómo se lleva a cabo el aprendizaje de los modelos? ¿Se utilizan mis datos para ello?
Hoy en día, los modelos que se encargan de la búsqueda inteligente, la colaboración predictiva y la aceleración del flujo de trabajo se basan en varios conjuntos de datos diferentes, lo que incluye lo siguiente:
Conjuntos de datos | Funcionalidad | Datos de ejemplo |
|---|---|---|
| Datos de uso agregados no identificables | Funcionalidad Menciones/campos predictivos | Datos de ejemplo
|
| Contenido vectorizado unidireccional no identificable | Funcionalidad Agrupación de incidencias | Datos de ejemplo
|
| Términos de búsqueda no identificables | Funcionalidad Búsqueda inteligente | Datos de ejemplo
|
¿Cómo respetan la privacidad de los datos la búsqueda inteligente, la colaboración predictiva y la aceleración del flujo de trabajo?
Una de las mejores cosas de trabajar en Atlassian es usar nuestras propias herramientas para todo tipo de tareas. Como empresa que cotiza en bolsa, somos conscientes de la importancia de proteger adecuadamente la información confidencial. Por eso, queremos que sepas que hemos reflexionado profundamente sobre cómo evitar que los modelos de aprendizaje automático revelen de forma accidental información sobre los datos de origen utilizados para su aprendizaje.
Contamos con controles de privacidad tanto dentro de tu organización (para evitar que el personal vea información reservada) como fuera (para impedir que se filtren datos):
- Creamos experiencias que respetan los controles de privacidad de nuestros productos. Así, por ejemplo, no se recomienda a los usuarios contenido que no tengan permiso para ver.
- Cuando creamos modelos que aprenden patrones a partir de tus datos (por ejemplo, a partir de consultas de búsqueda de tus usuarios en tu instancia), dichos datos no omiten los permisos del grupo para que el aprendizaje de los modelos sea más amplio, sino que solo las tareas automatizadas acceden a las cadenas de consulta de búsqueda no identificables y nadie puede leerlas (las páginas restringidas nunca se utilizan).
- Cuando creamos modelos que detectan tendencias de los clientes (por ejemplo, los usuarios suelen buscar cosas en las que han trabajado recientemente), solo obtenemos datos a partir de análisis de comportamiento no identificables (como la cantidad de "Me gusta") y contenido vectorizado unidireccional agregado de los clientes de Cloud.
- Cuando es posible, utilizamos modelos a partir de conjuntos de datos públicos (es decir, que no contienen datos de clientes).
- Todos los datos se recopilan, tratan, transmiten y almacenan de acuerdo con nuestra Política de privacidad.
Ejemplo 1
Sabemos que la privacidad es importante para tu empresa, incluida la configuración de visibilidad de la página de Confluence. La búsqueda inteligente tiene en cuenta la configuración de permisos del grupo, como los permisos a nivel de usuario, por lo que las páginas de Confluence marcadas como privadas no aparecerán en los resultados de búsqueda recomendados para los usuarios de tu empresa sin acceso a la página.
Ejemplo 2
Sabemos que no quieres que otras empresas reciban sugerencias de resultados de búsqueda basados en tu información confidencial. A diferencia de otros tipos de motores de búsqueda, la búsqueda inteligente no agrega las principales búsquedas de los clientes para mejorar su funcionalidad, sino que detecta las preferencias de búsqueda de los usuarios, por lo que los modelos de aprendizaje automático siempre respetan los permisos del grupo y evitan que la información se filtre entre los clientes. Por ejemplo, pongamos que tienes un espacio privado de Confluence y tu equipo lo usa para colaborar en las páginas de Confluence denominadas "Adquisición de una nueva empresa". Los otros clientes de Atlassian que usen Confluence y busquen "Nueva empresa" no verán los resultados sugeridos en función de tus páginas de "Adquisición de una nueva empresa" o en las consultas de búsqueda de los usuarios.
¿Qué control tengo sobre las experiencias inteligentes? ¿Puedo desactivarlas?
En esta página se explican las prácticas de Atlassian con respecto a la búsqueda inteligente, la colaboración predictiva y la aceleración del flujo de trabajo a partir de diciembre de 2020. En este momento, las experiencias inteligentes son la base de las funciones principales de nuestros productos, como la búsqueda de páginas y las menciones a compañeros de equipo, por lo que desactivarlas perjudicaría gravemente su rendimiento. Por este motivo, y teniendo en cuenta las medidas que tomamos para proteger tu privacidad, actualmente no ofrecemos la opción de desactivarlas.
Confiamos en nuestras estrategias de minimización de riesgos y, a medida que se desarrollen las capacidades de aprendizaje automático, seguiremos investigando y aplicando técnicas de mejora de la privacidad para crear nuevas funciones. Tus comentarios son una parte esencial de nuestra evolución. Para obtener más información sobre las próximas novedades de Atlassian, consulta nuestra hoja de ruta de Cloud y cuéntanos cómo podemos alinear nuestros planes con tus necesidades de privacidad mediante sugerencias de funciones o votando, leyendo y comentando las sugerencias existentes en el gestor de incidencias público de Atlassian.
También puedes participar en conversaciones sobre experiencias inteligentes en nuestro grupo de la comunidad.
