从 ITSM 到 AI 驱动的工作流 – Jira 和 Atlassian AI 战略的演变
快速阅读: 据《Diginomica (数码化)》最新报道,Atlassian正通过在其Jira服务管理平台中引入AI驱动的自动化和高级分析,推动IT服务管理的革新。该平台现已具备主动事件管理和嵌入式虚拟助手等功能,大幅提升了IT团队的工作效率。Atlassian强调变革管理和供应商兼容性,以确保平稳过渡和投资回报。
(© Anawat_s – Canva.com)Jira最初于2002年作为团队的简单错误跟踪和项目管理工具推出,但多年来,它已发展成为一个强大的IT服务管理(ITSM)平台。现在,Atlassian正通过将AI驱动的自动化、预测性洞察和高级分析集成到Jira服务管理(JSM)中,迈出下一步。这一转变标志着从被动的IT支持转向主动的服务管理。根据Atlassian的《服务管理中的AI状态》报告,88%的组织已经在使用AI进行服务管理,89%计划在未来12个月内增加投资。重点现在放在实际应用和投资回报上——AI应立即创造价值,而不是需要几个月或几年的设置时间。Jira服务管理的发布正是为了实现这一点,将智能融入ITSM工作流程中,以减少复杂性,提高响应速度,并为员工提供更好的用户体验。我与Atlassian IT解决方案产品负责人夏马(Shamik Sharma)进行了交谈,探讨了AI和代理技术如何重塑企业服务管理——以及这对努力平衡自动化与人工监督的组织意味着什么。
Jira的演变
夏马观察到,在过去六年里,Jira的需求已经演进,以支持额外的功能,如资产管理、管理笔记本电脑、显示器、投影仪、房间等IT人员需要管理与追踪的工具。最近,IT服务管理已经超越了仅仅IT领域,因为人力资源团队、法律团队或设施团队也面临帮助台的需求,正如夏马解释的那样:
夏马强调,Jira中的AI驱动功能不仅在于自动化,还在于增强协作和知识共享:这与Atlassian产品套件中的现有工具相吻合——Confluence多年来一直被用作各行各业企业的有效知识库。Atlassian最新的AI进步通过显示相关的历史事件、优先级级别、变更风险,甚至建议最佳响应者,实现了主动的事件管理。嵌入这一转型的是罗沃(Rovo)代理——由AI驱动的虚拟队友,协助根本原因分析、显示相关的第三方数据并为IT团队推荐行动。在事件期间,罗沃代理帮助团队提出正确的问题,生成事件后报告,并自动化关键响应工作流。这旨在帮助IT团队更快地解决问题,同时减少手动工作量,确保重要的事情如文档不被忽视。
虚拟服务代理嵌入到Slack、Teams、电子邮件和网页小部件等平台中,确保员工无论在哪里工作都能立即获得支持。这些服务代理现在能够支持所有主要语言,因此如果例如图书馆和IT帮助台在白天由个人服务切换到夜间不同地区的服务,持续的支持可以24/7提供。据Atlassian称,客户报告称这些AI代理处理了高达75%的内部请求——其中许多是重复性的,比如Wi-Fi问题——显著提升了生产力和员工满意度。
我们深入讨论了AI驱动的人力资源能力,包括自动化入职流程、AI生成的请求类型以及与Workday和Okta等HR平台的更深层次集成。这些改进简化了常见的HR流程,如配置新员工设备或处理离职面谈。我问夏马关于数据隐私问题,指出AI并不是解决所有问题的万能工具。他详细阐述道:
管理变革——为企业做好AI驱动转型的准备
夏马和我在交流中一致认为,AI采用中最常被忽视的一个方面是变革管理。即使拥有强大的AI能力,企业也需要确保团队准备好拥抱这些新技术和工作流程。夏马指出,成功的AI整合需要积极的变革管理策略:
管理变革——为企业做好AI驱动转型的准备
Atlassian在其服务管理中构建了支持体系,帮助企业顺利过渡。诸如AI驱动的培训推荐、引导式入职和透明的AI决策日志等功能有助于确保团队理解和信任他们正在使用的科技。企业在采用AI时面临的另一个挑战是供应商锁定的风险。Atlassian通过确保其平台与第三方工具和现有ITSM堆栈无缝集成来减轻这一风险。夏马解释说:
这种可扩展性也延伸到了Atlassian更广泛的产品套件中,AI能力融入Confluence、Jira软件和Bitbucket,创建了一个更紧密的企业服务体验。
衡量业务影响
对于IT领导者来说,证明AI投资的价值在于投资回报和现实世界的应用案例。夏马指出了Atlassian客户已经体验到的具体业务成果。最近,Atlassian委托进行的一项经济影响研究发现:
– IT运营团队审批变更请求的速度提高了35%,每个事件节省近一个小时。
– IT帮助台代理处理工单的效率提高了30%。
– 员工提交帮助票后平均节省25分钟找到答案。
我的看法
Atlassian的最新公告远不止是一个ITSM举措——它是一个更广泛的愿景,展示了AI如何增强IT、人力资源和其他不同组织部门的企业工作流程。AI驱动的服务管理的成功不仅取决于技术,还取决于组织适应和明智地将AI整合到其运营中的准备程度。夏马认为,企业服务管理中的AI演变将受到三个关键趋势的影响:知识管理中生成式AI的日益使用、工作流编排中的深度自动化,以及对伦理AI实践的日益重视,以确保决策过程中的公平性和透明度。他指出,问题不在于是否要整合AI,而在于企业如何有效地实施它以看到具体的价值。凭借Atlassian对开放性、适应性和负责任的AI部署的关注,它在塑造服务管理未来方面的作用值得关注。我们将于四月份在阿纳海姆参加Atlassian的Team ’25活动,寻找实际应用案例。
(以上内容均由Ai生成)