Atlassian 如何透過 AI 平台賦能團隊與產品創新

在現今快速變化的科技世界中，人工智慧（AI）無疑是最受矚目的焦點。從 ChatGPT 掀起的全球 AI 熱潮 ，到各行各業爭相擁抱 AI 應用，這項技術正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。那麼，對於專注於團隊協作與軟體開發的 Atlassian 而言，AI 意味著什麼？它又如何為全球數百萬用戶帶來價值？

在最新一期的「Engineered by Atlassian」Podcast 系列中 ，我們深入探討了 Atlassian 在 AI 領域的策略與實踐。本集邀請到 Atlassian 搜尋與 AI 平台工程主管 Brendan，他分享了 Atlassian 如何將 AI 視為核心工具，並將其整合到產品中，以提升用戶效率並推動業務發展 。

AI：為客戶創造價值的工具，而非目的本身

Brendan 強調，Atlassian 並非為了導入 AI 而導入 AI 。相反地，他們將 AI 定位為一種工具，旨在為客戶提供實質的價值。他指出，Atlassian 的職責是將最新的技術，包括 AI，透過其產品帶給客戶，讓他們能夠更有效率、更愉快地工作，進而推動業務向前邁進 。

Rovo：從概念到產品的疾速創新

談到 Atlassian 的 AI 之旅，就不能不提 Rovo。這是一個令人振奮的專案，Atlassian 在不到六個月的時間內就將產品交付到客戶手中，並在九個月內實現了全面上市 。這一成就的背後，是 Atlassian 多年來在機器學習 (ML) 領域的深耕與投資 。Brendan 表示，在 AI 熱潮來臨之前，Atlassian 就已經投入在 ML 平台、資料平台和搜尋平台等方面的開發 。

儘管在大型公司內部以「新創模式」運作充滿挑戰，且 AI 領域快速變化的特性帶來了「混亂」（chaos），但 Atlassian 團隊透過快速組建、集思廣益，並持續從客戶回饋中學習，成功地推動了 Rovo 的發展 。他們不斷關注市場和產業趨勢，並迅速將新技術整合到產品中，以保持領先地位 。

克服技術挑戰：品質、幻覺與平台建設

在 AI 產品開發過程中，技術挑戰是不可避免的。其中一個顯著的挑戰是大型語言模型 (LLM) 的品質管理和「幻覺」（hallucination）問題 。LLM 雖然是強大的推理引擎，能夠實現過去軟體無法達成的功能，但它們本質上是非確定性的，這意味著它們不總是提供相同的答案 。

因此，了解產品中幻覺的發生率至關重要，並需要採用如「接地」（grounding）等技術，確保模型僅根據提供的知識進行回答 。Atlassian 不僅有產品開發團隊，還有強大的平台能力作為後盾。他們投入大量資源建設 AI 平台，包括搜尋平台、ML 平台和 AI 閘道（AI gateways），旨在讓公司內部的每一位工程師都能運用 AI，加速創新 。

資料隱私與合規性：AI 時代的核心考量

對於企業級客戶而言，AI 帶來的首要顧慮莫過於資料隱私和保護 。Atlassian 憑藉多年來客戶對其資料的信任，已經建立了一套強大的控制措施和實踐，以保護和隔離客戶資料 。在 AI 應用中，Atlassian 嚴格遵循現有的安全、隱私和合規標準，對於任何合作的 LLM 供應商，都實行「零資料留存」政策 。此外，他們也正在探索在隔離雲端或專用基礎設施上運行 LLM 的可能性，以進一步滿足客戶的需求 。