Artificial Intelligence in Jira Service Management
Обзор
This guide is for anyone getting started with artificial intelligence (AI) features in Jira Service Management. Use this as a resource to unlock intelligent experiences across the Jira Service Management platform that can help you accelerate productivity and deliver exceptional service to employees and customers.
Get started with Atlassian Intelligence
Atlassian Intelligence is a collection of AI-powered capabilities across Atlassian cloud that helps companies and teams accelerate productivity, drive action, and unlock insights. It leverages artificial intelligence developed internally and from OpenAI.
It uses the Teamwork graph, which is unique to your teams' project or service work, along with internal language models and OpenAI to deliver results specific to the your organization’s context.
Keep an eye out for the Atlassian Intelligence icon throughout your Atlassian products to discover new AI-powered experiences
Использование генеративного ИИ в редакторе задач
Получить доступ к генеративному ИИ в редакторе задач можно двумя способами.
- Выберите значок Atlassian Intelligence на панели инструментов редактора задач.
- Введите /ai в редакторе задач, чтобы открыть Atlassian Intelligence.
Virtual service agent
The virtual service agent in Jira Service Management automates support interactions right from within Slack to free up agent time and help teams deliver exceptional support at scale.
There are two primary ways to configure the Jira Service Management virtual service agent, depending on the type and complexity of requests you’re looking to automate: intent flows and Atlassian Intelligence answers (AI answers). You can use one or both of these to help deflect tickets and deliver fast support to your customers.
Virtual service agent intent flows
Virtual service agent intents represent a specific problem, question, or request that your virtual service agent can help resolve for your customers. Each intent includes a set of training phrases to help the virtual service agent recognize a help-seeker’s request, and a conversational flow that helps guide the help-seeker through their issue based on their responses to the virtual service agent. Intents are great for questions that:
- Require guided work/troubleshooting
- Require information collection and triaging
- Require an automated action via web request
Examples: Software access requests, reporting an incident, new hardware, procurement requests, onboarding workflows
Intents can be easily configured with out-of-the-box templates and a low code/no code editor. The virtual service agent also uses generative AI to suggest relevant intents based on your team’s historical ticket data and actually populate some of the basic settings like a description and training phrases.
AI answers in the virtual service agent
AI answers uses generative AI from Atlassian Intelligence to search across your linked knowledge base spaces and answer your customer questions. This feature is great for getting started quickly with the virtual service agent, as there is minimal setup involved, and is particularly powerful in deflecting help requests that:
- Can be resolved by providing information or instructions
- Are covered in (or can be easily added to) your existing knowledge base articles
- Don’t usually need to be escalated to a human agent
Basic IT instructions like BYOD setup, VPN resets, and connecting to office WiFi
Sharing company policies like benefits, expenses, holidays, and more.
Set up AI answers
To set up AI answers, you’ll first need to configure your virtual service agent intake channels. You can learn more about how to do this in our virtual service agent product guide.
Connect your self-service knowledge base
Once your intake channels are ready to go, you’ll need to ensure that you have a knowledge base linked to your project, either through Confluence or Jira Service Management’s native knowledge base. You can build out your knowledge base directly from Jira Service Management, or integrate existing FAQs and docs you already have in Confluence.
Pro tip: Double check your knowledge base permissions settings
Your linked knowledge base space needs to be set to All logged-in users under Who can view.
Activate AI answers
Once your knowledge base is ready to go, it’s time to activate AI answers in the virtual service agent settings:
From the navigation on the left, select Project settings, then Virtual service agent. Select Settings, and then Basic settings if not already selected. Turn the toggle on next to Atlassian Intelligence answers, and then select Activate.
If you are using the virtual service agent in Slack, you can activate AI answers for specific Slack request channels. Navigate to Request channels in Settings. Turn the toggle on under AI answers next to the request channel you want to activate it for, and then select Activate.
Pro Tip: When structuring knowledge base articles for virtual service agent consumption, please note that AI answers does not currently extract information from images, and typically does best with copy that is not part of a table in Confluence.
AI summaries
Instead of reading through long descriptions and numerous comments on a Jira Service Management issue, you can use Atlassian Intelligence to quickly summarize this information for you. Easily loop in new stakeholders, transition tickets to a new agent, or get up to speed on an issue.
To use AI summaries:
- From your Jira Service Management project, navigate to your desired issue.
- Scroll down to the Activity section.
-
Select Comments, and then Summarize.
- The summary generated by Atlassian Intelligence will only be visible to you, and will disappear when you navigate away from the issue. You can summarize an issue’s details as many times as you like.
Pro Tip: The AI summaries feature works great alongside the virtual service agent. For complex intent flows where the virtual service agent asks multiple questions to gather information from the help seeker before opening a ticket, AI summaries can help the assigned agent quickly digest any issue context the virtual service agent has captured.
Generative AI in the issue editor
Atlassian Intelligence will also help agents create and improve responses to customers, ensuring clear and thoughtful communication between stakeholders. Generative AI in the issue editor can help agents craft better responses, adjust their tone to be more professional or empathetic, summarize a lengthy knowledge base article to provide concise instructions, and much more.
Use cases for generative AI:
Brainstorm
Not sure how to start a customer response? With the brainstorm feature, Atlassian intelligence analyzes user inputs and generates suggestions for customer responses to inspire and speed up issue resolution.
Make shorter
With the make shorter feature, Atlassian Intelligence allows you to generate concise summaries of longer responses to customers. This can be useful when you need customers to quickly understand the key points or main ideas.
Summarize
The summarize feature helps agents condense lengthy content into a concise summary, making it easier to understand and digest. Atlassian Intelligence analyzes the input text and identifies the most relevant and important points. It takes into account factors such as the frequency of certain words or phrases, their context within the text, and any associated sentiment or importance.
Improve writing
The improve writing feature in Atlassian Intelligence helps agents enhance their writing skills by providing suggestions. These suggestions may include grammar corrections, word choice recommendations, formatting, and more. Alongside the suggested improvements, Atlassian Intelligence offers explanations and reasoning behind each suggestion as well.
Fix spelling & grammar
The fix spelling and grammar feature in Atlassian Intelligence helps you identify and correct spelling and grammar mistakes in your customer responses. These suggestions are based on common grammatical rules and contextual analysis of the surrounding text. You have the option to accept a suggestion by clicking on it, or you can manually make changes as needed.
Change tone
The change tone feature in Atlassian Intelligence allows you to modify the tone of your customer response, allowing agents to adjust the style or mood of the text according to their needs. Available tones include casual, educational, empathetic, neutral, and professional to meet the needs of a variety of customer situations.
How to use generative AI in the issue editor:
Generative AI in the issue editor can be accessed in two ways:
- Select the Atlassian Intelligence icon in the issue editor toolbar.
- Type /ai in the issue editor to bring up Atlassian Intelligence.
Generative AI for knowledge base articles
In addition to generative AI for the issue editor, Atlassian Intelligence empowers agents to create knowledge base articles directly from a Jira Service Management issue. Easily brainstorm content for a new article, ensure your spelling and grammar are correct, and make your article sound professional and empathetic for your customers in just a few simple steps.
How to create a knowledge base article using generative AI
From the Jira Service Management issue view:
- From your project sidebar navigation, select Knowledge base.
- Select Create article.
- Select the knowledge base space you want to create your article in and select Next.
- Bring up Atlassian Intelligence via the toolbar or by typing /ai in the editor.
- Write your desired prompt.
- Atlassian intelligence provides a draft that you can use as a starting point.
Request type suggestions
Request type suggestions can help take the guesswork out of creating your service desk by intelligently suggesting request types based on how you describe the kind of work your team manages. Atlassian Intelligence can suggest request types across a range of use cases, from IT and HR to dog grooming and catering, and then add them to your service desk with just a few clicks.
Once a request type has been created using Atlassian Intelligence, you can add additional forms and fields to capture all relevant details from your customers and also adjust the workflow if necessary.
How to use request type suggestions:
- Navigate to Project settings > Request types.
- Select Suggest.
- Describe the type of work your team manages.
- Select a request type from the list of AI suggestions and then select Create.
- Confirm the request type’s name, description, icon, and issue type.
- Select Next and add the request type to a portal group.
- Select Create.
Другие интеллектуальные возможности в Jira Service Management
Помимо Atlassian Intelligence, во все функции Jira Service Management встроены дополнительные интеллектуальные возможности с использованием мощного машинного обучения и алгоритмов на основе данных.
Похожие запросы и инциденты
При включении панели похожих запросов вы можете легко найти в своем проекте службы поддержки задачи, похожие на те, над которыми вы сейчас работаете. Панель похожих запросов отображает сходные запросы, инциденты, проблемы, изменения и даже результаты реагирования на инциденты, что позволяет агентам обнаружить дублирующиеся задачи, которые они могут закрыть, найти предыдущие заявки, которые помогут быстрее решить проблемы, или похожие инциденты, которые могут привести к эскалации серьезных инцидентов.
Панель похожих запросов использует функцию обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) для предоставления списка недавних запросов, в которых названия или описания похожи на те, которые вы просматриваете в данный момент.
Поиск похожих инцидентов также выполняется на базе AI. Для улучшения результатов вы можете оставить отзыв, указав 👍 или 👎.
Чтобы включить или отключить панель похожих запросов, выполните следующие действия.
- В проекте службы поддержки выберите Project Settings (Настройки проекта).
- Выберите Features (Функции).
- Включите или отключите параметр Similar requests panel (Панель похожих запросов).
Интеллектуальный поиск в центре поддержки
Центр поддержки — это место, куда ваши клиенты обращаются для получения информации и создания запросов. Здесь они могут ознакомиться со всеми доступными им проектами службы поддержки на портале, искать формы запросов и статьи базы знаний, а также просматривать динамику поступивших запросов.
При выполнении поиска в центре поддержки решение Jira Service Management предоставляет мощную панель поиска с интеллектуальными функциями, которая обеспечивает расширенный поиск по всему портфелю с использованием алгоритмов на основе данных и методов машинного обучения.
Поиск в центре поддержки предоставляет релевантные ресурсы из вашей базы знаний для самостоятельного решения проблем и формы запросов с ваших сервисных порталов, определяя недавнее поведение пользователя и контекст поиска и предлагая наиболее подходящие для него варианты. Самое главное, что интеллектуальные функции постепенно учатся улучшать эти предиктивные результаты для ваших клиентов, чтобы они могли работать более продуктивно и быстрее получать помощь.
Чтобы настроить центр поддержки, выполните следующие действия.
- В проекте службы поддержки выберите Project Settings (Настройки проекта).
- Нажмите Portal settings (Настройки портала).
- Нажмите ссылку в разделе Customize your help center (Настройка центра поддержки).
Связанные статьи базы знаний
Интеллектуальные функции работают не только в центре поддержки. С их помощью также можно выводить рекомендуемые статьи базы знаний, которыми ваши агенты смогут делиться с клиентами, причем предложения отобразятся прямо в представлении задачи. Выбор связанных статей, как и в центре поддержки, основан на контексте задачи и поведении пользователей.
Статьи базы знаний, относящиеся к текущей задаче, появятся в разделе сведений представления задачи. Ими можно будет поделиться с клиентами одним нажатием. Если связанная статья не отображается, можно найти статью вручную или создать новую прямо в окне задачи.
Назначение агентов на основе прогнозного анализа и @упоминания
Наконец, главное в совместной работе — своевременно привлечь нужного сотрудника, чтобы добиться промежуточного результата или выполнить проект. Благодаря возможности выбора пользователей на основе прогнозного анализа в Jira Service Management интеллектуальные функции создают список рекомендованных сотрудников, которых можно привлечь к задаче. Подбор производится на базе сведений о том, с кем вы регулярно сотрудничаете и над чем работаете в настоящее время. Быстро назначайте задачу агентам, выбрав поле исполнителей или введя символ «@» для отображения списка пользователей, которые потенциально могут помочь в решении задачи.
Анализируя предыдущее поведение, интеллектуальные функции могут спрогнозировать пять наиболее подходящих исполнителей с точностью 86 %.
Начало работы
Управление сервисами Enterprise
Советы и рекомендации
Дизайн форм