Atlassian Intelligence se ha diseñado para aportar transparencia

Las respuestas de Atlassian Intelligence se basan en extensos modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar un lenguaje natural en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

La función de respuestas de Atlassian Intelligence se conecta al agente virtual de Jira Service Management. Utiliza la inteligencia artificial generativa para buscar en la base de conocimientos vinculada y responder a las preguntas de los clientes.

Creemos que la función de respuestas de Atlassian Intelligence funciona mejor en los siguientes casos:

• Cuando se tiene una base de conocimientos enlazada completa y actualizada a la que el agente virtual puede acceder para responder a las preguntas de los clientes mediante la función de respuestas de Atlassian Intelligence.
• Cuando la función de respuestas de Atlassian Intelligence se utilizan para las preguntas de los clientes que:
  • Se pueden resolver proporcionando información o instrucciones.
  • Están incluidas en los artículos de tu base de conocimientos actual (o se pueden añadir fácilmente).
  • No suelen tener que escalarse a un agente humano.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para la función de respuestas de Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos determinado que la función de respuestas de Atlassian Intelligence resulta menos práctica en estos casos:

• Si se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Si es necesario que la función de respuestas de Atlassian Intelligence tenga acceso a información que no está a tu disposición (por ejemplo, en tu base de conocimientos vinculada) para responder correctamente a tu solicitud.
• Tu base de conocimientos está anticuada o incompleta, por lo que las búsquedas pueden no ser útiles.
• Los artículos de tu base de conocimientos no incluyen información relevante o de alta calidad, por lo que las respuestas de Atlassian Intelligence pueden proporcionar información menos relevante a los clientes según esos artículos.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Revisar y actualizar de forma proactiva tu base de conocimientos enlazada (y los artículos existentes que incluye) para asegurarte de que sigue estando completa y actualizada.
• Revisar de forma proactiva los permisos y restricciones aplicables a los espacios de tu base de conocimientos enlazada para asegurarte de que las respuestas de Atlassian Intelligence tienen acceso a la información adecuada para ser útiles.

Entendemos que tengas dudas sobre cómo utilizan tus datos las respuestas de Atlassian Intelligence en Jira Service Management. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• El contexto de tu instancia relevante para tu solicitud, como los espacios de tu base de conocimientos enlazada.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.
• En lo que respecta a tus datos, las respuestas de Atlassian Intelligence en Jira Service Management aplican las siguientes medidas:
• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos y restricciones aplicables a los espacios de tu base de conocimientos enlazada. Esto significa que todas las páginas disponibles para los clientes de tu portal de Jira Service Management estarán disponibles a través de las respuestas de Atlassian Intelligence. Por ejemplo, si el acceso a una determinada página de Confluence está restringido y no está disponible de forma general a través de Jira Service Management, el contenido de esa página no se sugerirá en las respuestas de Atlassian Intelligence. Si no quieres que tu contenido esté disponible en las respuestas para otros usuarios de tu instancia, ponte en contacto con el administrador de la organización para comprobar la adecuada configuración de tus permisos.

La Automatización de Confluence mediante Atlassian Intelligence se basa en modelos GPT desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar las entradas en lenguaje natural y generar una regla de automatización para ti dentro de Jira y Confluence.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que sus respuestas se generan prediciendo la siguiente palabra o texto más probable, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

La creación de reglas de automatización es la base de la experiencia de automatización diaria, por lo que queremos facilitarte aún más añadiendo Atlassian Intelligence al creador de reglas de automatización de Jira y Confluence. Ahora puedes crear reglas de automatización fácilmente con solo escribir y describir lo que quieres automatizar, y dejar que Atlassian Intelligence se encargue de todo para crear la regla por ti. Consulta más información sobre la Automatización mediante Atlassian Intelligence para Jira y para Confluence.

Creemos que la Automatización mediante Atlassian Intelligence para Jira y Confluence funciona mejor en situaciones en las que no estás seguro de cómo empezar o quieres acelerar el proceso de creación de reglas.

Es importante recordar que, por la forma como funcionan los modelos utilizados para potenciar la Automatización mediante Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de manera inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos determinado que la automatización mediante Atlassian Intelligence es menos práctica en estos casos:

• Tienes que permitir que la Automatización, que utiliza Atlassian Intelligence, tenga acceso a información que no está a tu disposición (por ejemplo, una página o un proyecto restringidos) para responder correctamente a tu solicitud.
• Tienes que realizar tareas puntuales.
• Tienes que consultar la información en tu base de conocimientos.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

La Automatización mediante Atlassian Intelligence solo funcionará con el conjunto actual de componentes de automatización disponibles en Jira y Confluence.

También puedes pensar en ser lo más específico posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence que haga, como se ha descrito anteriormente.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo utiliza tus datos la Automatización mediante Atlassian Intelligence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• Contexto de tu instancia relevante para tu solicitud, como un proyecto de Jira o una página de Confluence.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

En lo que respecta a tus datos, el uso de Atlassian Intelligence para la automatización de Confluence aplica las siguientes medidas:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de IA externo, excepto OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.

OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.

Esta función sigue los permisos de tu instancia. Por ejemplo, si no tienes acceso a una página o un proyecto concretos, no se te sugerirán contenidos de esos activos en la respuesta que recibas. Si no quieres que tu contenido esté disponible en las respuestas de otros usuarios de tu instancia, ponte en contacto con el administrador de la organización para comprobar la configuración de tus permisos.

Chart insights is powered by large language models developed by OpenAI. These models include the OpenAI models described here.

Atlassian Intelligence uses these models to analyze and generate natural language within our products.

These models generate responses based on your inputs and are probabilistic in nature. This means that their responses are generated by predicting the most probable next word or text based on the data that they have been trained on.

Read more about the capabilities of OpenAI’s models, or about this approach in OpenAI’s research papers.

Chart insights uses Atlassian Intelligence to help speed up your understanding of data in any chart in Atlassian Analytics. It does so by using the dashboard title, chart title, and chart data (including column headers and row values) to generate a natural language summary of that chart and its data. It will also aim to identify any trends or anomalies to provide you with certain insights into that chart.

We believe that Chart insights work best in scenarios where:

• Charts have many rows of data.
• Charts have a dashboard title.
• Charts have column headers.
• Charts have values in all of the rows and columns.

Bar charts, line charts, and bar-line charts work best with this feature since they typically have trends, dates, and many rows of data.

It’s important to remember that because of the way that the models used to power Chart insights work, these models can sometimes behave in ways that are inaccurate, incomplete, or unreliable.

For example, the responses that you receive might not accurately reflect the content that they are based on, or include content that sounds reasonable but is false or incomplete.

We’ve found that Chart insights is less useful in scenarios where:

• You have charts with one or just a few rows of data.
• You have charts that are of the single value type.
• You have charts missing titles, axis-labels, and column headers.

For this reason, we encourage you to think about the situations when you use Atlassian Intelligence and review the quality of the responses you receive before sharing them with others.

You might also want to think about:

• Double checking the accuracy of the insights with other users who may have more context on the specific data displayed in the chart.
• Taking into account that Atlassian Intelligence is only using the context of a single chart and not the entire dashboard when providing a response.

We understand you may have questions about how Chart insights uses your data. This section supplements the information available on this page

We process:

• Your prompts (inputs) and responses (outputs).
• Context from your instance relevant to your prompt, such as the data in your chart.
• Data about how you interact with our features, such as clickstream data and the people you work with.
• Feedback you choose to provide about this feature, including any prompts or responses you choose to share as part of your feedback.

When it comes to your data, Chart insights applies the following measures.

• Your prompts (inputs) and responses (outputs):
  • Are not available to other customers.
  • Are not sent to any third party LLM provider other than OpenAI.
  • Are not stored by OpenAI
  • Are not used to improve OpenAI models.
  • Are used only to serve your experience.
• OpenAI is a subprocessor on our List of Subprocessors. They do not use your inputs and outputs for any purpose besides processing your request.
• This feature only uses information from the dashboard you have access to and have requested insights for.

El resumen de páginas y blogs mediante Atlassian Intelligence se basa en modelos LLM desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar un lenguaje natural en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

Save time and get the details you need to do your work faster by generating a quick summary of a Confluence page or blog with Atlassian Intelligence. Find out more about using Atlassian Intelligence in Confluence.

We believe that summarizing pages and blogs using Atlassian Intelligence works best in scenarios when:

• There is a text-heavy page that takes a 5 minutes or more to read.
• There is a lot of written content, with limited visuals and/or other formatting like expands on a page.

Es importante recordar que, debido a la forma en que funcionan los modelos utilizados para impulsar el resumen de páginas y blogs con Atlassian Intelligence, a veces estos pueden comportarse de manera inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Si bien seguimos mejorando la compatibilidad con las macros, las tablas y ampliando los resúmenes, hemos descubierto que resumir páginas y blogs con Atlassian Intelligence es menos útil en situaciones donde:

• Si se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Necesitas un resumen de una página de Confluence muy corta en la que no hay suficiente contenido.
• Necesitas un resumen de una página de Confluence en la que la mayoría del contenido está en tablas o ampliaciones.
• Necesitas un resumen de una página de Confluence con la mayoría del contenido en macros.

Es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Pide a Atlassian Intelligence que resuma las páginas que sabes que tienen mucho contenido basado en texto.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo utiliza tus datos Atlassian Intelligence para la automatización de Confluence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).

• Contexto de tu instancia relevante para tu solicitud, como el contenido de la página de Confluence que quieres resumir.

• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, como los datos del flujo de clics y las personas con las que trabajas

• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

En lo que respecta a tus datos, al resumir páginas y blogs con Atlassian Intelligence, se aplican las siguientes medidas:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos de tu instancia. Por ejemplo, si no tienes acceso a una página de Confluence, no se te mostrará esta función ni podrás resumir una página con Atlassian Intelligence. Si no quieres que tu contenido esté disponible para otros usuarios de tu instancia, ponte en contacto con el administrador de la organización para comprobar la configuración de tus permisos.

La definición de términos con Atlassian Intelligence en Confluence funciona con grandes modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar respuestas en lenguaje natural en Confluence.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Una de las cosas más difíciles de consumir contenido en Confluence puede ser conseguir el contexto que necesitas para entender lo que lees. Las abreviaturas, los acrónimos, los términos desconocidos y los nombres específicos de equipos o proyectos pueden hacerte perder mucho tiempo buscando la información que necesitas.

La definición de términos con Atlassian Intelligence proporcionará la definición de estados, nombres de proyecto, acrónimos o términos específicos de la empresa en una página de Confluence. De esta forma, los usuarios tendrán la información que necesitan y cuando la necesitan y mejorará la colaboración de los equipos.

Atlassian Intelligence puede ahorrarte tiempo, ya que hace estas definiciones por ti, sin que tengas que apartarte de la lectura.

La definición de términos con Atlassian Intelligence en Confluence funciona mejor en estos casos:

• Una empresa tiene varias páginas en su instancia de Confluence en las que se menciona, describe o explica qué es un término determinado para que Atlassian Intelligence pueda referirlo.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para definir términos con Atlassian Intelligence en Confluence, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos determinado que la definición de términos con Atlassian Intelligence en Confluence funciona mejor en estos casos:

• Se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• No tienes contexto amplio sobre el término en esa instancia de Confluence (por ejemplo, si no hay páginas que mencionen el término específico, la definición no se generará con precisión).
• Intentas definir varios términos en lugar de uno solo a la vez.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo se utilizan tus datos al definir términos con Atlassian Intelligence en Confluence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• Contexto de tu instancia pertinente para el prompt, como el término que quieres definir.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

Al definir términos con Atlassian Intelligence en Confluence se aplican las siguientes medidas en lo que respecta a tus datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos de acceso de usuario existentes, por lo que los usuarios no podrán ver una definición del contenido al que no tienen acceso. La función extrae el contenido y las definiciones únicamente de las páginas de Confluence que el usuario tiene permisos para ver en la instancia. Si no quieres que tu contenido esté disponible en las respuestas de otros usuarios de tu instancia, ponte en contacto con el administrador de la organización para comprobar la configuración de tus permisos.

La generación de descripciones de solicitudes de extracción con Atlassian Intelligence funciona con grandes modelos lingüísticos (LLM) desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar un código y un lenguaje natural en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que sus respuestas se generan prediciendo la siguiente palabra o texto más probable, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

Atlassian Intelligence puede ayudarte a generar, transformar y resumir el contenido mientras escribes comentarios o descripciones de solicitudes de extracción en la experiencia de revisión de código de Bitbucket Cloud. Esto incluye lo siguiente:

• Generar la descripción de una solicitud de extracción basada en los cambios de código incluidos en la solicitud de extracción.
• Resumir, mejorar o cambiar el tono de la descripción de una solicitud de extracción.
• Resumir, mejorar o cambiar el tono del comentario de una solicitud de extracción.

Creemos que la generación de descripciones de solicitudes de extracción de Bitbucket Cloud con Atlassian Intelligence funciona mejor en estos casos:

• Como autor de código, querrás que Atlassian Intelligence te ayude a escribir o mejorar las descripciones de solicitudes de extracción. Esto funciona mejor con los equipos que pueden revisar y confirmar que el contenido generado por Atlassian Intelligence es adecuado para describir la solicitud de extracción.
• Como revisor de código, querrás que Atlassian Intelligence te ayude a mejorar el tono o el contenido de los comentarios de solicitudes de extracción que hayas redactado.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para esta función, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos descubierto que la generación de solicitudes de extracción de Bitbucket Cloud con Atlassian Intelligence no es tan útil en estos casos:

• Necesitas que la descripción de tu solicitud de extracción haga referencia a la información que aún no está presente en los cambios de código (por ejemplo, el código fuente incluido en otras partes del repositorio).
• No puedes revisar ni confirmar que el contenido generado por Atlassian Intelligence refleje con precisión la solicitud de extracción.
• Necesitas información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Ser lo más concreto posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence.
• Revisar, corregir y editar el resultado generado por el asistente de escritura por IA para que sea claro y preciso.
• Colaborar con otras personas para recopilar comentarios y mejorar la calidad de tus resultados.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo se utilizan tus datos al definir términos con Atlassian Intelligence en Confluence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas)
• El contexto de tu instancia pertinente para el prompt, por ejemplo:
  • los cambios de código y los mensajes de confirmación de tu solicitud de extracción
  • el contenido de la descripción de tu solicitud de extracción
  • el contenido del comentario de tu solicitud de extracción
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, como los datos del flujo de clics y las personas con las que trabajas
• El feedback que decidas ofrecer sobre esta función

Al generar descripciones de solicitudes de extracción con Atlassian Intelligence se aplican las siguientes medidas en lo que respecta a tus datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes
  • No se envían a ningún proveedor de IA externo que no sea OpenAI
  • OpenAI no los almacena
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No pueden utilizar tus datos para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.

La generación de consultas de SQL con Atlassian Intelligence en Atlassian Analytics funciona con grandes modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y entender el lenguaje natural y, a continuación, lo traduce al lenguaje de consulta estructurada (SQL) en Atlassian Analytics.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

Plantea una pregunta a Atlassian Intelligence en lenguaje natural y haz que se traduzca a SQL, en lugar de escribir tus propias consultas de SQL desde cero. Cuando haces una pregunta, Atlassian Intelligence utiliza el esquema de Atlassian Data Lake de la fuente de datos seleccionada para generar una consulta de SQL que se puede utilizar para crear gráficos en los paneles de Atlassian Analytics y también puede ayudarte a obtener información sobre el esquema en el Data Lake.

La generación de consultas de SQL con Atlassian Intelligence funciona mejor en estos casos:

• Quieres crear un gráfico personalizado a partir del SQL generado y ajustando la consulta cuando sea necesario.
• La pregunta en lenguaje natural incluye palabras y conceptos a los que se hace referencia en el esquema de Atlassian Data Lake, donde eres lo más concreto posible.
• Quieres explorar y obtener más información sobre el esquema de Atlassian Data Lake.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para generar consultas de SQL con Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos determinado que generar consultas de SQL con Atlassian Intelligence es menos práctico en estos casos:

• Necesitas información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Necesitas esta función para tener acceso a información que no está a tu disposición en el esquema de Atlassian Data Lake (por ejemplo, datos para Advanced Roadmaps) para responder correctamente a la pregunta.
• La pregunta incluye referencias a campos personalizados.
• La pregunta está hecha en un idioma que no es el inglés.
• No estás lo bastante familiarizado con SQL como para validar el SQL que devuelve Atlassian Intelligence.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Ser lo más concreto posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence.
• Asegúrate de que la fuente de datos del Atlassian Data Lake que utilizas incluye los datos necesarios para responder a tu pregunta.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo se utilizan tus datos al generar consultas de SQL con Atlassian Intelligence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• Contexto de tu instancia pertinente para el prompt, incluidos los esquemas de Atlassian Data Lake disponibles de forma pública y aplicables a tu instancia.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

Al generar consultas de SQL con Atlassian Intelligence se aplican las siguientes medidas en lo que respecta a tus datos.

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de IA externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos de tu conexión a Atlassian Data Lake. Por ejemplo, si no tienes acceso a una conexión de Atlassian Data Lake, no podrás compilar SQL para consultarla.

El uso de Atlassian Intelligence en experiencias de edición se basa en extensos modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar un lenguaje natural en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

Atlassian Intelligence ayuda a impulsar una comunicación eficaz en todos los equipos de una organización para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y los procesos.

El uso de Atlassian Intelligence en experiencias de edición funciona mejor en estos casos:

• Transformar contenido existente para diferentes públicos. Atlassian Intelligence ayuda a cambiar el tono, a mejorar la redacción y a facilitar la comprensión de la información técnica para los demás equipos. Es muy práctico con equipos que buscan una redacción más profesional y concisa.
• Resumir contenido existente. Con Atlassian Intelligence, puedes convertir notas preliminares en práctica documentación de estrategia, artículos de base de conocimientos o planes de campaña, entre otras cosas. También puedes usarlo para analizar información existente y definir planes de acción y elementos. Es muy práctico en páginas con mucho texto, en las que hay mucho contexto del recuperar información.
• Generar contenido nuevo. Atlassian Intelligence te ayuda a redactar contenido nuevo, como páginas de estrategia, resúmenes de proyectos, notas de publicación o historias de usuarios. Es muy práctico cuando los equipos utilizan indicaciones claras y concretas, con un objetivo específico en mente.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para Atlassian Intelligence en experiencias de edición, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos determinado que usar Atlassian Intelligence en experiencias de edición resulta menos práctico en estos casos:

• Se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Necesitas acceder a información que no está a tu disposición (por ejemplo, en tu instancia) para responder correctamente a tu solicitud.
• Tienes que generar contenido en un formato que supere el markdown estándar (por ejemplo, generar un panel de información desde cero).
• Tienes que referir información que no está aún presente en el documento que se está editando (por ejemplo, contenido de otro documento u otro producto).
• Cuando tienes que generar y transformar el contenido en otros idiomas aparte del inglés.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Ser lo más concreto posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence.
• Dividir las solicitudes complejas en tareas más pequeñas y gestionables.
• Incorporar palabras clave pertinentes para aumentar la adecuación del contenido generado.
• Usar la gramática y la puntuación adecuadas en el texto de entrada.
• Revisar, corregir y editar el resultado generado por el asistente de escritura por IA para que sea claro y preciso.
• Experimentar con diversas instrucciones o variaciones del texto de entrada para explorar ideas distintas.
• Colaborar con otras personas para recopilar comentarios y mejorar la calidad de tus resultados.

Entendemos que puedas tener dudas sobre cómo utiliza tus datos Atlassian Intelligence en experiencias de edición. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• El contexto de tu instancia pertinente para tu instrucción como, por ejemplo, el producto desde el que activaste Atlassian Intelligence.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

En lo que respecta a tus datos, Atlassian Intelligence en experiencias de edición aplica las siguientes medidas:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos de tu instancia. Por ejemplo, si no tienes acceso a una página de Confluence en particular, no se te sugerirán contenidos de esa página en la respuesta que recibas. Si no quieres que tu contenido esté disponible en las respuestas para otros usuarios de tu instancia, ponte en contacto con el administrador de la organización para comprobar la adecuada configuración de tus permisos.

La búsqueda de respuestas en Confluence mediante Atlassian Intelligence se nutre de modelos de LLM desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar un lenguaje natural en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

Las bases de conocimientos crecen demasiado rápido para que los usuarios puedan mantenerse al día. La búsqueda de respuestas en Confluence mediante Atlassian Intelligence proporciona una vía de acceso más rápida a información clave que los clientes necesitan para sacar el trabajo adelante. Esta función te ayuda a encontrar fácilmente la información que necesitas. Comprende los tipos de preguntas que le harías a un compañero de equipo y las responde al instante. Más información sobre cómo utilizar Atlassian Intelligence para buscar respuestas en Confluence.

Consideramos que la búsqueda de respuestas en Confluence mediante Atlassian Intelligence funciona especialmente bien cuando el sitio de Confluence está repleto de contenidos detallados, completos y actualizados.

Esta función no genera contenido nuevo, sino que busca en las páginas y blogs de Confluence (aunque respetando las restricciones) para encontrar una respuesta a tu pregunta. Atlassian Intelligence genera respuestas basándose solo en lo que hay en tu Confluence y en el contenido al que tú, específicamente, puedes acceder.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para buscar respuestas en Confluence mediante Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos observado que buscar respuestas en Confluence mediante Atlassian Intelligence resulta menos útil en los siguientes casos:

• Si se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Cuando necesitas datos actualizados y precisos sobre la información que tiende a cambiar con frecuencia (por ejemplo, una hoja de ruta que se actualiza mensualmente).
• Cuando necesitas información actual y precisa sobre personas concretas y el rol que desempeñan en tu organización.
• Cuando necesitas acceder a información que no está a tu disposición (por ejemplo, páginas restringidas de tu instancia de Confluence) para obtener una respuesta correcta a tu pregunta.
• Cuando la respuesta consta de un rango de valores o categorías diferentes (por ejemplo, métricas que se actualizan cada semana).
• Cuando necesitas respuestas que requieran matices, complejidades o niveles de razonamiento similares a los humanos.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Ser lo más concreto posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence.
• Hacer preguntas sobre cosas que sabes que están documentadas en tu instancia de Confluence y a las que tienes acceso.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo se utilizan tus datos al buscar respuestas en Confluence con Atlassian Intelligence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• Contexto de tu instancia que sea pertinente para el mensaje, como el contenido de las tres páginas principales del resultado de la búsqueda de Confluence.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

Al buscar respuestas en Confluence con Atlassian Intelligence se aplican las siguientes medidas en lo que respecta a tus datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos de tu instancia. Por ejemplo, si no tienes acceso a una página de Confluence determinada, esta función no utilizará el contenido de esa página en la respuesta que te muestre. Si no quieres que tu contenido esté disponible en las respuestas de otros usuarios de tu instancia, ponte en contacto con el administrador de la organización para comprobar la configuración de tus permisos.

La búsqueda de incidencias en Jira mediante Atlassian Intelligence se nutre de grandes modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Entre estos modelos se incluyen los modelos OpenAI que se detallan aquí, perfeccionados por Atlassian mediante datos sintéticos generados.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y entender el lenguaje natural y, a continuación, lo traduce al código de Jira Query Language (JQL) en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que sus respuestas se generan prediciendo la siguiente palabra o texto más probables a partir de los datos con los que se han entrenado.

Más información sobre las capacidades de los modelos OpenAI y el perfeccionamiento de OpenAI. También puedes informarte mejor sobre este enfoque en los artículos de investigación de OpenAI.

Ahora puedes preguntarle lo que quieras a Atlassian Intelligence en lenguaje cotidiano en lugar de hacer consultas complejas. Cuando buscas incidencias mediante Atlassian Intelligence, tu instrucción se traduce en una consulta de JQL que te ayuda rápidamente a buscar incidencias concretas.

Consideramos que la búsqueda de incidencias mediante Atlassian Intelligence funciona especialmente bien en los siguientes casos:

• Cuando consultas incidencias en Jira mediante los campos de incidencias disponibles en tu proyecto de Jira.
• Cuando la consulta tiene campos y valores específicos que pueden ayudar a delimitar la búsqueda de incidencias.
• Cuando los campos y valores que buscas están en tu proyecto de Jira.
• Cuando tu consulta está en inglés.
• Cuando la consulta se puede traducir a JQL. Dado que Atlassian Intelligence convierte las instrucciones a código JQL, las entradas que contienen palabras clave traducibles a JQL pueden ofrecer resultados de mayor calidad.

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para buscar incidencias mediante Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no reflejen fielmente el contenido en el que se basan, o que incluyan contenido en apariencia razonable pero falso o incompleto.

Hemos observado que buscar incidencias mediante Atlassian Intelligence resulta menos útil en los siguientes casos:

• Si se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Cuando buscas entidades de Jira que no son incidencias como, por ejemplo, proyectos, tableros o usuarios.
• Cuando realizas la búsqueda en un idioma que no es el inglés.
• Cuando necesitas la búsqueda para analizar las incidencias con el fin de crear gráficos, resúmenes u otras representaciones de tus datos.
• Cuando la búsqueda requiere funciones que no están disponibles actualmente en JQL (por ejemplo, una pregunta como "Busca incidencias que haya comentado" que no se puede traducir a una función de JQL).

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Puede que también te interese plantearte cómo ser lo más específico posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence que haga. Asegúrate de incluir los campos y valores exactos que estás buscando.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo utiliza tus datos Atlassian Intelligence para buscar incidencias. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• El contexto de tu instancia pertinente para tu instrucción como, por ejemplo, el proyecto en el que estás actualmente.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, como los datos del flujo de clics y las personas con las que trabajas
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

En lo que respecta a tus datos, buscar incidencias mediante Atlassian Intelligence aplica las siguientes medidas:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Las respuestas de la búsqueda se basarán en las incidencias y campos a los que tengas acceso (por ejemplo, si no tienes acceso a un proyecto de Jira específico, tu búsqueda no arrojará resultados para las incidencias y campos de ese proyecto).

La sugerencia de tipos de solicitud mediante Atlassian Intelligence funciona con grandes modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar las entradas en lenguaje natural y generar recomendaciones de nombres y descripciones de los tipos de solicitud para que los uses en Jira Service Management.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

Dedica menos tiempo a averiguar qué tipos de solicitud necesitas crear para tu proyecto y, en su lugar, recibe sugerencias de Atlassian Intelligence. Basta con describir tu trabajo y lo que tu equipo suele gestionar para ver qué tipos de solicitudes puedes crear. Selecciona una de las sugerencias generadas por Atlassian Intelligence para crear un tipo de solicitud. Más información sobre cómo utilizar Atlassian Intelligence para sugerir tipos de solicitud.

Creemos que usar Atlassian Intelligence para sugerir tipos de solicitud funciona especialmente bien en los siguientes casos:

• Cuando tienes casos de uso muy específicos que las plantillas de tipos de solicitud existentes no atienden.
• Cuando tienes requisitos muy generales y estás buscando ideas.
• Cuando utilizas un idioma muy hablado (por ejemplo, el inglés o el español).

Es importante recordar que, por la forma en que funcionan los modelos utilizados para sugerir tipos de solicitud mediante Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de forma inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos observado que el uso de Atlassian Intelligence para sugerir tipos de solicitud resulta menos práctico en los siguientes casos:

• Se necesita información actualizada y precisa sobre personas, lugares y hechos.
• Cuando necesitas esta función para acceder a información que no está a tu disposición (por ejemplo, en tu instancia) para responder correctamente a tu solicitud.
• Cuando das instrucciones que son demasiado vagas o irrelevantes para la gestión del servicio.
• Cuando no utilizas un idioma muy hablado.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Quizá también quieras pensar en lo siguiente:

• Ser lo más concreto posible en lo que le pidas a Atlassian Intelligence.

Entendemos que puedas tener dudas sobre cómo utiliza tus datos Atlassian Intelligence para sugerir tipos de solicitud. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• El contexto de tu instancia pertinente para tu instrucción.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, por ejemplo, datos del flujo de clics y personas con las que trabajas.
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

En lo que respecta a tus datos, utilizar Atlassian Intelligence para sugerir tipos de solicitud aplica las siguientes medidas:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función solo utiliza la información de tus instrucciones, por lo que se respetan todos los permisos de Jira.

El resumen de los detalles de la incidencia con Atlassian Intelligence funciona con grandes modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos incluyen los modelos de OpenAI que se detallan aquí.

Atlassian Intelligence utiliza estos modelos para analizar y generar un lenguaje natural en nuestros productos.

Estos modelos generan respuestas en función de tus entradas y son de naturaleza probabilística. Esto significa que generan sus respuestas prediciendo el texto o la palabra siguientes más probables, en función de los datos con los que se han entrenado.

Obtén más información sobre las competencias de los modelos de OpenAI o sobre este concepto en los artículos de investigación de OpenAI.

En lugar de leer descripciones largas y numerosos comentarios sobre una incidencia de Jira Service Management, puedes utilizar Atlassian Intelligence para que resuma rápidamente esta información. De esta forma, los agentes pueden conocer rápidamente el contexto de la incidencia y los progresos realizados, para tomar medidas rápidas y prestar asistencia de forma puntual.

Creemos que resumir los detalles de la incidencia con Atlassian Intelligence es una opción idónea en estos casos:

• Incidencias con la descripción y los comentarios en inglés.
• Incidencias con un gran número de comentarios o comentarios y descripciones extensos.

Es importante recordar que, por la forma como funcionan los modelos utilizados para resumir los detalles de las incidencias con Atlassian Intelligence, estos modelos a veces pueden comportarse de manera inexacta, incompleta o poco fiable.

Por ejemplo, puede que las respuestas que recibas no se correspondan de forma precisa con el contenido en el que se basan o que generen contenido que parezca razonable pero que sea falso o esté incompleto.

Hemos determinado que resumir los detalles de la incidencia con Atlassian Intelligence es menos práctico en estos casos:

• Se utiliza un idioma que no es el inglés.
• La incidencia no tiene historial ni detalles.

Por ello, es recomendable que pienses en las situaciones en las que utilizas Atlassian Intelligence y que compruebes la calidad de las respuestas que recibes antes de presentarlas a otras personas.

Entendemos que puedes tener dudas sobre cómo se utilizan tus datos al resumir los detalles de la incidencia con Atlassian Intelligence. Esta sección complementa la información disponible en nuestro Trust Center.

Tratamos los siguientes datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas).
• El contexto de la instancia pertinente para el prompt incluye detalles sobre el servicio de Jira. Incidencia de gestión, como la descripción de la incidencia, los comentarios y los usuarios que participan en el ticket.
• Datos sobre cómo interactúas con nuestras funciones, como los datos del flujo de clics y las personas con las que trabajas
• Comentarios que decidas hacer sobre esta función, incluidos los prompts o las respuestas que decidas compartir junto con tus comentarios.

Al resumir los detalles de la incidencia con Atlassian Intelligence se aplican las siguientes medidas en lo que respecta a tus datos:

• Tus prompts (entradas) y respuestas (salidas):
  • No están a disposición de otros clientes.
  • No se envían a ningún proveedor de LLM externo que no sea OpenAI.
  • OpenAI no los almacena.
  • No se utilizan para mejorar los modelos de OpenAI.
  • Solamente se utilizan para cuidar de tu experiencia.
• OpenAI es un encargado del tratamiento de datos personales subcontratado de los que se incluyen en nuestra lista. No utilizan tus entradas ni salidas para ningún otro fin que no sea procesar tu solicitud.
• Esta función sigue los permisos de tu instancia. Solo los agentes y los administradores del proyecto pueden ver el botón de resumen.