В Jira теперь работают не только люди: как ИИ-агенты меняют управление проектами

В Jira теперь работают не только люди: как ИИ-агенты меняют управление проектами

Задачу в Jira теперь можно поручить ИИ

ИИ в рабочих сервисах давно умеет написать текст, найти информацию или сделать краткое резюме документа. В Jira Atlassian пошла дальше: агент становится частью самого рабочего процесса.

В июне 2026 года Agents in Jira стали общедоступной функцией. Агента можно подключить к задаче, вызвать через упоминание в комментарии или автоматически запускать, когда задача переходит на определённый этап. 

На практике это означает, что на одной доске часть работы выполняют сотрудники, а отдельные операции можно передать ИИ. Причём агент не существует где-то в отдельном окне чат-бота - он работает с теми же задачами и контекстом, с которыми работает команда.

Что можно отдать агенту

Агентам подходят более конкретные задачи. Они могут анализировать обращения, работать с документацией и кодом, искать нужную информацию или помогать разбирать накопившийся бэклог.

Например, Jira Triage Agent анализирует новые задачи и может предложить для них приоритет, метки и исполнителя, а заодно найти похожие или дублирующиеся обращения. 

Для команд разработки есть другой сценарий: через автоматизацию Jira можно запускать coding agents для анализа задач, обновления документации и проверки кода. 

Получается вполне практичное разделение: сотрудник занимается тем, где нужны решения и ответственность, а часть рутинной работы можно передать агенту.

ИИ можно встроить в привычный процесс

Каждый раз вручную обращаться к агенту необязательно.

Допустим, команда ведёт разработку на доске Jira. Задача доходит до определённого статуса - и на этом этапе автоматически подключается нужный агент. Он выполняет свою часть работы, после чего команда продолжает работу с результатом.

Atlassian уже разворачивает возможность назначать агентов на переходы между статусами прямо с доски. Причём к одному переходу можно подключить несколько агентов и дать каждому свои инструкции. 

И вот здесь отличие от обычной автоматизации становится особенно заметным. Раньше правило могло изменить поле, назначить исполнителя или отправить уведомление. Теперь на определённом этапе можно запустить ИИ и поручить ему работу с содержанием самой задачи.

Когда агентов становится много

С одной задачей всё довольно просто. Но что делать, если нужно обработать десятки?

В сентябрьских обновлениях Jira появилась возможность массово назначать агента сразу на несколько задач - до 50 за одну операцию. Это можно делать из списка, результатов поиска, бэклога или Timeline. 

В Timeline теперь можно видеть активность агентов, а в My agent sessions - следить за запущенными сессиями и быстро находить те, где требуется вмешательство человека. 

И это любопытный момент. Как только ИИ начинает выполнять не одну случайную команду, а десятки задач, его работой тоже приходится управлять: смотреть, что уже сделано, где возникла проблема и что нужно проверить.

Сначала разобраться с задачей, потом отдавать её агенту

Есть и ещё одна проблема. Плохо поставленная задача остаётся плохо поставленной независимо от того, кто её выполняет - человек или ИИ.

Поэтому интересен появившийся в сентябре Jira Planner, пока доступный в Early Access.

Можно начать с общей идеи, а Planner помогает уточнить требования и собрать необходимый контекст. После этого план можно доработать вместе с командой в Confluence Live Docs. 

Готовый план Jira Planner умеет раскладывать на связанные задачи с зависимостями, критериями приёмки и контекстом, который понадобится агентам для работы. 

Получается довольно логичная последовательность: сначала команда формулирует, что именно нужно сделать, затем Jira помогает разложить работу на задачи, а уже после часть из них можно передать людям, часть - агентам.

У менеджера появляется новый тип исполнителя

Самое интересное здесь даже не в отдельных возможностях ИИ.

Когда агент встроен в Jira, его уже недостаточно просто «попросить что-нибудь сделать». Нужно решить, какую работу ему передать, дать нужный контекст, посмотреть результат и вмешаться, если он застрял.

То есть привычное распределение задач постепенно меняется. Менеджер решает не только, кому из сотрудников поручить работу, но и нужно ли вообще отдавать её человеку.

При этом контроль никуда не исчезает. Jira отдельно показывает сессии, которые ждут ответа пользователя или готовы к проверке. И для задач, где требуется оценка ситуации, ответственность или нестандартное решение, человек по-прежнему остаётся главным участником процесса. 

Пожалуй, именно это лучше всего описывает происходящие изменения.

Ещё недавно ИИ в корпоративных сервисах был в основном помощником: спросили - ответил, попросили написать текст - написал. В Jira агенты постепенно становятся частью самого проекта. Их можно подключать к задачам и этапам процесса, запускать автоматически, отслеживать их работу и подключаться там, где без человека не обойтись.

Поэтому проектная доска постепенно перестаёт отвечать только на вопрос «кто из сотрудников сейчас этим занимается?».

Теперь рядом появляется ещё один: «что здесь имеет смысл поручить ИИ?»

Решения для управления проектами и знаниями

Инструменты Atlassian для планирования задач, организации командной работы и ведения корпоративной базы знаний.

Jira Система для управления проектами, задачами и рабочими процессами. Подходит для разработки, технической поддержки, маркетинга и других команд. Подробнее

Confluence Корпоративная база знаний для совместной работы с документами, инструкциями, регламентами, проектной информацией и внутренними материалами. Подробнее