AI Work Breakdown en Atlassian Intelligence

En el entorno actual del desarrollo de software, la agilidad y la eficiencia son factores clave para el éxito de cualquier proyecto. A medida que los equipos enfrentan la presión de entregar resultados más rápido, las herramientas que facilitan la planificación y la gestión del trabajo se vuelven indispensables. Atlassian, siempre a la vanguardia en soluciones para equipos ágiles, ha lanzado una nueva funcionalidad impulsada por inteligencia artificial: AI Work Breakdown.

¿Qué es AI Work Breakdown?

En el Team ’24 Europe, Atlassian presentó de nuevo muchas nuevas funcionalidades en todo el ecosistema. Esta innovadora característica ayuda a los equipos a descomponer automáticamente grandes iniciativas, como las épicas, en historias de usuario más pequeñas y manejables. A través del análisis del contexto del resumen y la descripción, Atlassian Intelligence sugiere tareas hijas de manera inteligente, optimizando el proceso de planificación. Además, los usuarios pueden personalizar estas sugerencias mediante prompts específicos para ajustar las historias de usuario según las necesidades del proyecto, facilitando una mayor precisión en la gestión del backlog.

En este artículo, exploraremos cómo esta funcionalidad transforma la forma en que los equipos ágiles planifican y desglosan su trabajo, mejorando la productividad y reduciendo el esfuerzo manual en la creación de tareas. Descubriremos sus principales beneficios, cómo utilizarla, y ejemplos prácticos para aprovechar al máximo esta nueva funcionalidad. Vamos allá 👇

Lo primero… ¿Cómo accedo y para qué sirve?

Principalmente, la funcionalidad de desglose de estructura de trabajo proporcionada por la IA de Atlassian, tiene dos casos de uso claros:

• Descomposición de Épicas en Historias de Usuario.

• Descomposición de cualquier issue standard en subtareas.

Por tanto, vamos a poder acceder a dicha funcionalidad desde 2 secciones:

• El panel de creación de “Tareas hijas” de una épica, donde nos encontraremos la opción de “Suggest child issues”.

• El panel de creación de subtareas de cualquier issue standard, donde nos encontraremos la opción de “Suggest substasks”.

Veamos algún ejemplo práctico

✍️Caso de uso: nuevo portal de e-Commerce

Vamos a empezar a testear la funcionalidad con un caso simple. Pongámonos en el escenario de un equipo de desarrollo construyendo un nuevo portal de e-Commerce. Creamos nuestra primera Épica únicamente introduciendo un summary, por ejemplo, la que cubre la funcionalidad de Implementar el Sistema de Autenticación de Usuarios. Entre las funcionalidades que nos interesa para caso estarían:

• Capacidad de registro de nuevos usuarios

• Capacidad de loggeo en la plataforma para usuarios ya registrados

• Capacidad de resetear contraseña

• El sistema debe enviar notificaciones al registrarse y al resetear la contraseña

Este es el resultado obtenido tras la primera generación de sugerencias:

Si hacemos click sobre alguna de las tareas propuestas vemos que además del summary, la tarea también nos incluye una breve descripción de la historia de usuario:

Como se puede apreciar, únicamente con un summary, la descomposición de historias de usuario cumple con bastantes de las funcionalidades que nos interesaba cubrir en esta épica (capacidad de registro de usuarios, login y reseteo de contraseña). Incluso incorpora funcionalidades que pueden ser de interés como la integración con autenticación multi-factor, o tareas relacionadas con pruebas y documentación. Vamos a ver si incorporando una descripción de la épica conseguimos que cumpla con todos nuestros requisitos.

Tras incorporar esta descripción, podemos ver como las historias sugeridas son mucho más certeras y cubren el espectro de funcionalidad deseada. A partir de aquí podemos aceptar todas las sugerencias o ajustar nuestra selección marcando o desmarcando las que queremos contemplar o no.

✍️Caso de uso: sistema de Shopping Cart

Vamos a probar con otro ejemplo: el de desarrollar un Sistema de Shopping Cart. De nuevo únicamente creamos la épica con un summary. Entre las funcionalidades que nos interesa para caso estarían:

• Capacidad de agregar producto al carrito

• Capacidad de eliminar producto del carrito

• Capacidad de modificar las cantidades de un producto agregadas al carrito.

• Capacidad de consultar qué productos tengo actualmente agregados al carrito.

En este caso, vemos que el uso únicamente de un summary no cumple con nuestro criterios. Vamos a ajustar más con una breve descripción:

Tras agregar la descripción, vemos como el resultado se aproxima mucho más a lo que buscamos.

En conclusión, aunque con simplemente utilizar un summary, la IA de Atlassian ya nos plantea un desglose con cierto sentido, evidentemente cuanto más contexto le demos al prompt, mejor será el resultado que obtengamos.

¿Qué más podemos conseguir?

Vamos a ponernos creativos… Ya tenemos un desglose de algunas épicas en historias de usuario. Pero, ¿Y si quiero por ejemplo que se incluyan ciertos criterios de aceptación en la descripción de las historias? ¿O que incluya actividades de documentación/pruebas si no las tuvo en cuenta?¿O que las redacte en formato As a [role], I want [functionality], so that [benefit/value]? ¿O que por ejemplo concatene el summary que propone la IA con la issue key de la épica padre?

Para todo esto, una vez tengamos la primera sugerencia por parte de la IA, podemos acudir a la sección bajo la lista de historias sugeridas, donde podemos indicar próximas acciones a realizar.

Empezamos a probar diferentes prompts…

✍️Prompt para incluir nuevas issues al Work Breakdown

✍️Prompt para ajustar el formato de escritura de las issues

Ahora prueba a introducir lo siguiente: «I need all issues to be written in the As a [role], I want [functionality], so that [benefit/value] mode». Como resultado, vemos que nos mantiene las issues, aunque modifica ligeramente el summary. Y en la descripción, se respeta el formato solicitado.

✍️Prompt para incluir criterios de aceptación

Para esta prueba, vamos a introducir «I need all issues to include acceptance criteria in their definition». Como resultado, se nos agregan dichos criterios en las descripciones de las issues.

✍️Prompt para modificar el summary con una concatenación

Vamos allá con el último prompt. Ahora, introduciremos «Concatenate the issue summary with its parent issue key (MOBL-52)». Como resultado, obtenemos el summary propuesto por la IA concatenado con el ID de la épica padre. Aquí hubo que ayudar un poco a la IA agregando manualmente en el Prompt el ID a concatenar, sino no era capaz de hacerlo y se inventaba un ID.

Algunas limitaciones encontradas en el proceso

Parece que la IA de Atlassian es capaz de hacer grandes cosas en este ámbito de Work Breakdown Structure, siempre que hablemos de los campos Summary y Description. En cambio, si le pedimos que cree las issues con unas prioridades concretas o asociadas a algún componente o etiqueta, o vinculadas entre sí con enlaces, no da resultado. Aunque, como nos gusta decir… #TrustTheProcess.

Conclusión

Esta nueva funcionalidad nos permite automatizar tareas repetitivas y generar automáticamente contenido de calidad. Es de gran utilidad para todos los equipos. ¡Despídete de crear incidencias una a una y deja que Atlassian Intelligence haga el trabajo pesado!

Además, también podemos utilizarla en español. La solución detecta automáticamente el idioma en el que summary y descriptión están redactados y genera las nuevas issues en base al mismo idioma. La experiencia de usuario es la misma y no se han apreciado pérdidas de funcionalidad.

Esto es solo el principio de todo lo que Atlassian Intelligence y Atlassian Rovo puede hacer por nosotros. Iremos profundizando en todas las nuevas funcionalidades para que puedas sacar el máximo partido al ecosistema Atlassian. Stay tuned!