Confluence에서 Atlassian Intelligence를 사용하는 데 대한 AI 모범 사례

AI를 시작할 때 프롬프트에 너무 많은 세부 사항을 미리 로드하지 마세요. 그 대신 누군가와 실제로 대화하는 것처럼 접근하세요. 기본 프롬프트로 시작하고 후속 프롬프트에 점차 더 많은 세부 사항을 추가하세요.

AI 프롬프트는 비교적 지식이 풍부한 비서에게 작업을 안내하는 것과 같습니다. 명확하고 구체적인 프롬프트를 제공하면 AI가 사용자의 요구 사항을 이해하고 더 정확하며 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다. 이 상호 작용은 대화를 모방하여 더 자연스럽고 반복적인 프로세스를 가능하게 하여 궁극적으로는 결과를 개선하고 생산성을 향상합니다.

Atlassian을 사용하여 미팅의 요약을 생성한다고 가정해 보겠습니다. "오늘 미팅의 요점을 요약해"와 같은 간단한 프롬프트로 시작할 수 있습니다. AI가 초기 요약을 생성하면 산출물을 더 세분화하기 위해 더 구체적인 후속 프롬프트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "각 팀원에게 할당된 작업 항목의 세부 정보를 포함해" 또는 "미팅 중에 내린 의사 결정을 강조해"라고 요청할 수 있습니다.

이 접근 방식을 취하면 AI 시스템이 요구 사항을 더 효과적으로 이해하고 더 정확하며 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다. 프롬프트를 대화처럼 취급하면 AI와 더 자연스럽고 반복적인 상호 작용이 가능하여 결과 개선으로 이어집니다.

작업의 효율성을 높이려면 Atlassian Intelligence에 작업을 최대한 구체적으로 요청하는 것이 중요합니다. 프롬프트를 만들 때는 직접적이고 구체적인 작업 단어를 사용합니다. 예를 들어, "만들기", "빌드", "초안 작성", "제안"과 같은 단어를 사용하면 더 집중적인 응답을 생성할 수 있습니다. 수동적이거나 모호한 프롬프트의 경우 원하는 정보가 포함되지 않은 폭넓은 응답이 나올 수 있으므로 사용하지 마세요.

예를 들어, "이 주제에 대한 정보를 제공해 줄 수 있어?"와 같은 수동적인 프롬프트 대신 "신제품의 주요 특징 및 이점을 자세히 요약해 줘"와 같은 더 구체적이고 작업 지향적인 프롬프트를 사용해 보세요. 그러면 원하는 특정 정보를 직접 언급하는 응답을 Atlassian Intelligence가 생성하는 데 도움이 됩니다.

프롬프트를 구체적으로 작성하면 Atlassian Intelligence가 요구 사항을 이해하고 원하는 산출물을 정확하고 효율적으로 생성할 수 있습니다.

생성된 콘텐츠의 정확성 및 관련성을 개선하려면 주제 또는 산업과 관련된 키워드를 통합하세요. 그러면 Atlassian Intelligence가 컨텍스트를 더 효과적으로 이해하고 더 맞춤화된 제안을 제공하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 기술 팀을 위한 커뮤니케이션 팁을 찾으려는 경우 "IT", "기술", "소프트웨어", "협업 도구" 등의 키워드를 포함하세요. 그러면 팀의 요구 사항에 맞는 구체적이고 적절한 제안을 Atlassian Intelligence가 제시하는 데 도움이 됩니다.

Atlassian Intelligence를 활용하는 또 다른 유용한 전략은 복잡한 요청을 관리하기 더 쉬운 작은 작업으로 나누는 것입니다. 그러면 Atlassian Intelligence가 각 작업을 더 효과적으로 분석하고 이해하는 데 도움이 되어 더 정확하고 관련성 높은 제안을 할 수 있습니다. 한 번에 너무 많은 요청으로 시스템에 부담을 가해 유용한 제안을 제공하는 속도가 느려지거나 기능이 저하되는 일을 방지하는 데에도 도움이 됩니다.

예를 들어, 프로젝트 관리에 대한 일반적인 조언을 구하는 대신 시간 관리, 작업 위임, 팀 커뮤니케이션과 같은 특정 영역으로 세분화해 보세요. 그러면 Atlassian Intelligence가 요청의 각 측면에 대해 실행 가능한 타겟팅된 제안을 제공할 수 있습니다.

AI 시스템은 실험을 통해 발전합니다. 다양한 아이디어 및 관점을 탐색하려면 입력 텍스트의 다양한 프롬프트 또는 변형으로 실험해 보세요. 이렇게 하면 다양한 콘텐츠 옵션을 생성하고 고유한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 다양한 프롬프트 및 변형을 시도하여 특정 요구 사항 및 선호 사항을 더 효과적으로 이해하도록 AI 시스템을 학습시킬 수도 있습니다. 그러면 결과적으로 구체적인 요청에 맞춘 더 정확하고 개인화된 제안이 나오게 됩니다.

마케팅 캠페인 작업을 하고 있다고 가정해 보겠습니다. 대상 그룹 또는 제품과 관련된 다른 키워드 또는 문구를 입력하여 AI 시스템이 어떻게 다양한 메시지 아이디어 및 접근 방식을 생성하는지 볼 수 있습니다. 그러면 캠페인 전략을 브레인스토밍 및 세분화하고 대상 그룹의 선호 사항 및 관심사도 더 효과적으로 이해할 수 있습니다.

Atlassian Intelligence는 Confluence Cloud에서 AI에 참여하는 프로세스를 간소화하는 사전 정의된 프롬프트를 제공합니다. 이 프롬프트는 상호 작용 프로세스를 간소화하여 사용자가 AI 생성 인사이트 및 제안을 쉽게 얻을 수 있도록 합니다. 사용자는 프롬프트를 통해 요약 생성, 핵심 정보 추출, 콘텐츠 개선 제안과 같은 작업에 AI를 사용할 수 있습니다. 프롬프트는 사용자가 AI를 처음 접하더라도 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 세심하게 만들어졌습니다.

예를 들어, "글 작성 개선" 프롬프트를 사용하여 작성한 콘텐츠를 향상하는 방법에 대한 제안을 받거나 "작업 항목 찾기" 프롬프트를 사용하여 미팅 메모 페이지 내에서 작업을 빠르게 찾고 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이 프롬프트를 통해 사용자는 Confluence 내에서 AI의 힘을 더 쉽게 활용하고 작업을 완료하는 데 있어 생산성 및 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.

AI 생성 콘텐츠는 유용한 출발점이 될 수 있지만 정확성 및 명확성을 위해 산출물을 검토하고 편집하는 것이 중요합니다. Atlassian Intelligence를 구동하는 데 사용되는 것과 같은 AI 시스템은 완벽하지 않으며 가끔 오류 또는 불일치가 발생할 수 있습니다.

또한 AI 생성 산출물을 검토 및 편집하는 데 시간을 들여 콘텐츠가 특정 요구 사항 및 대상 그룹에 맞게 조정되었는지 확인할 수도 있습니다. Atlassian Intelligence에는 기존 콘텐츠의 톤을 조정하는 기능이 있어 다양한 대상 그룹에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 그러면 정보의 전반적인 품질을 향상하고 목적에 더 큰 영향을 줄 수 있습니다.

무엇보다도 AI는 인간의 지능 및 전문성을 대체하는 것이 아니라 도구라는 점을 기억해야 합니다. 따라서 최대한 활용하려면 자신의 기술 및 지식과 함께 사용해야 합니다.

Atlassian Intelligence 기능이 제공되었다는 발표 이후, Domino’s Pizza 및 선도적인 에너지 기술 회사인 Ovo Energy를 포함하여 265,000곳 이상의 Atlassian 고객 중 거의 10%가 이미 Atlassian Intelligence를 이미 활용하고 있었습니다. Atlassian Intelligence의 힘을 활용하여 워크플로를 간소화하고 협업을 가속화하고 혁신을 주도하는 데 함께하세요.

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