Atlassian 平台：构建 AI 时代的高效工作系统

核心挑战：为何 AI 的巨大潜力尚未在企业中完全释放？

• 事实：Atlassian 的 AI 协作指数显示，96% 的公司尚未在组织效率、创新或工作质量上看到 AI 带来的显著提升。
• 观点：根本原因在于深层的业务挑战，如工作目标不统一、信息孤岛和协作流程脱节。
• 观点：大多数组织的工作分散在数百个不同的应用中，导致跨团队协作极为困难。单纯引入 AI 技术只会“加速走向错误的方向”。

解决方案：Atlassian 的“工作系统”——连接 What, Why, Who

• 观点：成功的技术驱动型组织必须清晰地理解三个核心要素：做什么 (What)、为什么做 (Why) 以及 谁负责 (Who)。
• 观点：将技术与协作的共识相结合，才能构建一个有效的工作系统，为 AI 的成功应用奠定坚实的基础。
• Atlassian 平台通过一系列核心应用，将这三个要素紧密连接起来，形成全公司范围内的协作纽带。

平台核心应用：Goals, Teams, Projects

• Goals (目标)：回答 “Why”。它是一个集中化的目标目录，让任何人都能看到公司高层目标，并下钻了解每个团队的贡献。
• Teams (团队)：回答 “Who”。提供团队和个人的详细资料，包括成员、职责、工作动态，让跨团队协作有清晰的对接人。
• Projects (项目)：回答 “What”。作为公司级的项目目录，它将所有相关方联系在一起，确保信息同步。每个项目都必须关联到一个 Goal，确保工作始终服务于战略目标。
• 这些平台应用被包含在所有 Atlassian 产品中，旨在帮助客户建立共享的工作习惯。

数据智能层：Teamwork Graph 与生态系统开放

• Teamwork Graph 是 Atlassian 平台的数据智能层，它连接并理解组织内的所有工作上下文。
• 事实：该图谱已绘制了超过 1000 亿个独特的关系，并且每周新增 15 亿个来自第三方工具的对象。
• 重大更新：通过 Forge 平台向开发者社区开放 Teamwork Graph。合作伙伴（如 Unito 和 Proio）现在可以开发自定义连接器，将外部数据（如 HubSpot）引入图中，极大地丰富了组织的上下文信息。

平台新成员：Assets App —— 管理一切有价值的“资产”

• 原为 Jira Service Management (JSM) 的核心功能，现已升级为面向所有付费客户的平台级应用。
• Assets 不仅能管理 IT 设备，还能追踪和管理任何物理或数字资产，例如活动场地的设备（麦克风、投影仪）、F1 车队的零件或博物馆的展品。
• 通过 Assets，企业可以为自身业务创建高度定制化的数据模型，并将其无缝融入 Teamwork Graph，使 AI 能够理解特定于业务的复杂信息。
• 演示场景：通过 Assets 管理大型活动的场地和设备。当需要一个额外的麦克风时，可以通过 Atlassian AI (Rovo) 快速查询可用库存，直接在 Confluence 页面中完成资产分配，并自动触发 Jira 中的设置任务。

客户访谈：Expedia 的云迁移与平台实践

• 背景：Expedia 在 Jira 和 Confluence 中拥有 16,000 名用户，100% 的产品和技术团队都在使用。
• 云迁移经验：
  • 成功关键：制定了详细的变革管理计划，通过 “10 days of Jira” 系列短视频等活动，提前展示云端新功能（特别是 AI），激发用户期待。
  • 重要教训：必须进行数据清理和标准化。在迁移前，成立了由业务和技术代表组成的治理委员会，并借助 Atlassian 咨询服务，共同决策哪些自定义字段应保留，以避免将混乱带到云上。
• 云平台价值：
  • Rovo (Atlassian AI) 的早期应用：领导者现在无需依赖项目经理编写复杂的 JQL 查询，可以直接用自然语言提问并快速获取报告。团队也开始用它自动生成 sprint 总结并发布到 Slack。
  • 对新功能的期待：对 Goals 应用非常期待，因为它解决了长期以来使用电子表格管理 OKR 的痛点，提供了一个统一、集成的解决方案。
• 给其他企业的建议：“不要犹豫。分析瘫痪可能会让你永远无法行动。与安全和隐私团队合作，解决 AI 相关的顾虑，然后果断推进。迁移到云端带来的价值是巨大的。”