안녕하세요, 디무브입니다! 🎈
아틀라시안의 미션은 바로 팀이 협업을 통해 모든 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 것인데요.
아틀라시안은 이러한 미션에 따라 클라우드 인프라를 제공하는 플랫폼을 구축하여 제품 전반에 걸친 강력한 통합 기능으로 협업을 보다 빠르고 안전하게 만들었습니다.
더 나아가 아틀라시안은 1년 넘게 포트폴리오 전반에 걸쳐 AI 및 머신 러닝 기반 도구에 막대한 투자를 해왔습니다.
전 세계 20만명이 넘는 사용자의 패턴을 집계하여 협업이 어떻게 완료되고 팀이 대규모로 상호 작용하는지 분석한 것을 토대로 머신 러닝을 활용하여 예측 가능한 스마트 경험을 구축하였는데요.
2020년 10월에 발표한 “스마트”는 팀이 작업을 완료하고 협업 속도를 높이는데 도움이 되는 데이터 기반 알고리즘과 머신 러닝 기술이 결합된 응용 프로그램입니다.
이미 아틀라시안 클라우드를 사용하고 계신 고객 분들은 Confluence Cloud, Jira Software Cloud 및 Jira Service Management Cloud의 스마트 검색과 Bitbucket Cloud의 풀 리퀘스트 예측을 통해 보다 강력하고 원활한 협업 경험을 가능하게 하는 “스마트”를 경험하고 계실 텐데요.
지금부터 이 “스마트”가 어떤 경험을 제공하는지 자세하게 소개해 드리고자 합니다.
“아틀라시안 플랫폼은 스마트와 머신 러닝을 통해 매일 1,700만 개 이상의 예측을 하고 있습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 우리는 고객이 하루 종일 사용하는 제품 내에서 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 최근에는 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 되도록 제품에서 예측 가능하고 스마트한 경험을 개발하기 시작했습니다.” - Shahib Hamid, Atlassian Head of Product
1. 교차 제품 검색으로 관련 정보 빠르게 찾기
아틀라시안에서는 머신러닝을 활용하여 관심 있고 관련 있는 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 Jira와 Confluence 전반에 걸친 검색 기능을 개선하였습니다.
나와 다른 팀의 동료가 “로드맵”이라는 같은 단어를 입력했다 하더라도 서로 다른 것을 찾고 있을 가능성이 큽니다. 스마트 검색은 최근에 작업한 내용을 식별하여 가장 관련성이 높은 문서를 불러오는 개인화된 검색 경험을 제공합니다.
또한 사용자가 문자를 모두 입력하기 전에 예측된 검색 결과를 표시하는 모듈을 보완하면서 쿼리와 관련된 파일을 찾을 확률이 높아졌습니다. 이러한 스마트 검색은 찾고자 하는 내용을 기반으로 즉각적인 검색 결과를 표시하도록 검색을 최적화합니다.
아틀라시안은 Jira 및 Confluence의 검색 환경에 지능형 필터 컨트롤을 추가했습니다. 이 필터 컨트롤은 기여자 및 작업 공간별로 검색 범위를 좁히기 위해 선택할 가능성이 있는 필터를 예측합니다. 아틀라시안에서는 필터를 사용할 때 사용자가 89%의 비율로 지능형 제안을 선택한다는 것을 발견했습니다.
그러나 정보를 찾는 것은 단순히 검색을 실행하는 것이 아닙니다. http://start.atlassian.com 페이지는 사용자가 작업한 Confluence 문서 및 작업한 기타 Atlassian 제품에 대한 개인화된 개요를 표시하여 빠르게 시작할 수 있도록 스마트한 기능을 사용 했습니다. 고객의 25%는 지능적으로 제안된 권장 사항을 기반한 Start 페이지에서 작업을 시작합니다.
2. 적합한 인력을 투입하여 협업 가속화
협업은 프로젝트를 완료하거나 앞으로 나아가기 위해 적시에 적절한 사람을 끌어들이는 것입니다. 10명의 소규모 스타트업에서는 어렵지 않게 느껴질 수 있지만 조직이 성장함에 따라 이 단순해 보이는 경험이 큰 챌린지가 되기도 합니다.
적합한 사람을 찾기가 갑자기 더 어려워지고 개인을 추적하는 데 소요되는 시간은 계속해서 누적될 수 있습니다.
Jira 및 Confluence의 예측 사용자 멘션을 통해 스마트는 정기적으로 함께 작업하는 사람과 작업 중인 내용을 파악하여 프로젝트에 가져올 사람 목록을 추천합니다.
아틀라시안은 보다 스마트한 협업을 위해 예측 사용자 선택 기능을 개발했습니다. 그들은 단일 문자를 입력할 필요 없이 제품 전반에 걸친 다양한 시나리오에서 협업할 관련 팀원을 제안합니다.
다음은 제품 전반에 걸쳐 상황에 맞는 제안을 하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.
- Jira의 이슈 할당 : 누가 프로젝트에 참여하고 있는지, 누가 유사한 이슈에 대해 작업하는지 알고 있습니다. 과거 행동에서 학습하여 가장 가능성이 높은 상위 5명의 담당자를 86%의 정확도로 예측할 수 있습니다.
- Confluence의 페이지 제한 : Smarts는 공동 작업을 하는 사람과 일반적으로 작업하는 작업을 식별할 수 있으므로 페이지 보기를 제한해야하는 사람을 예측할 수 있습니다.
- Bitbucket의 풀 리퀘스트 검토자 : 아틀라시안은 특정 리포지토리에서 누가 작업하고 과거에 유사한 풀 리퀘스트에 참여했는지 알고 있으므로 풀 리퀘스트에 대한 최고의 검토자를 예측할 수 있습니다.
3. 더욱 빠른 이슈 해결을 위한 분류 속도 향상
IT 부서에서 일하는 경우 겹치거나 비슷한 요청사항에 대한 서비스 데스크 티켓을 합치기 위해 많은 시간을 할애하는 경험을 하게 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Jira Service Management Cloud에서 유사한 티켓을 클러스터링 할 수 있는 새로운 기능이 추가되었습니다. 이제 스마트가 적용된 Jira에서 이슈를 분류하고 정리하는 시간을 줄이고 이슈를 해결하는데 더 많은 시간을 집중할 수 있게 되었습니다.
자연어 기술을 Jira Software에 적용하여 유사한 버그 보고서나 기능 요청을 그룹화하고, Jira Service Management의 티켓에 이슈를 연결하며 Confluence의 관련 기술 자료 문서를 표시할 수 있습니다.
“매일 수백 개의 서비스 데스크 티켓을 처리해야 하므로 유사한 티켓을 한 번에 분류하면 IT 팀의 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 또한 특정 구성 요소, 레이블 및 제품 버전을 작성할 때 예측 필드는 가장 관련성이 높은 항목을 즉시 표시합니다.” - Shahib Hamid, Atlassian Head of Product
아틀라시안은 과거 데이터에서 학습하여 Jira Software 및 Jira Service Management의 많은 분야를 지능적으로 만들었습니다. 이슈의 구성 요소, 레이블 및 버전을 채우는 동안 예측 필드에 가장 관련성이 높은 제안이 표시됩니다.
다음을 포함하여 주로 사용하는 이슈 필드에 대한 상위 5개 제안을 정확하게 예측할 수 있습니다.
예측 구성 요소: 79% 정확도
예측 레이블: 75% 정확도
예측 버전: 75% 정확도
‘스마트’ 와 아틀라시안 플랫폼과의 통합은 아틀라시안의 AI 기술에 대한 투자에 있어서 시작 단계에 불과합니다.
아틀라시안은 팀이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 반복적인 작업을 줄일 수 있는 더 많은 방법을 항상 연구하고 있습니다.
아틀라시안이 제공하는 “가장 스마트한 협업 플랫폼”과 함께 조직의 업무 방식을 개선하고 협업 문화 혁신을 이끌어세요!
감사합니다. 😃
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