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La inteligencia contextual de Atlassian Teamwork Graph
Dirigimos tu atención a un reto que impacta directamente al P&L y al time-to-market de cualquier organización mediana o grande: el exceso de herramientas y la fragmentación de datos. La persona empleada promedio necesita 11 aplicaciones para terminar su jornada y acaba invirtiendo más de una cuarta parte de la semana laboral buscando información que ya existe en algún sistema interno. Ese tiempo improductivo se traduce en sobrecostes, ineficiencias operativas y riesgos de cumplimiento que recaen, inevitablemente, sobre tus presupuestos y tus indicadores de gobierno tecnológico.
Atlassian responde a ese problema con Teamwork Graph, una capa de inteligencia de datos en su plataforma Cloud capaz de unificar, aprender y enriquecer la información que generan Jira, Confluence, Trello y más de cien SaaS de referencia. Al mapear la relación entre equipos, objetivos, proyectos y conocimiento, el grafo habilita experiencias de IA como Rovo Search, knowledge cards y automatizaciones contextuales que, según las primeras pruebas de clientes, ya están ahorrando entre 1 y 2 horas de trabajo por semana a cada profesional.
Como CIO encontrarás una vía para consolidar el stack de colaboración, reducir la superficie de riesgo y obtener trazabilidad 360° sin integraciones complejas.
Como CFO verás un impacto directo en el TCO: menos licencias redundantes, menor coste de soporte y decisiones basadas en datos en lugar de intuición.
A partir de aquí desglosaremos los beneficios concretos para perfiles no técnicos y, después, profundizaré en la arquitectura, seguridad y licenciamiento para tu equipo especialista.
Marco de lectura dual
Diseñamos esta guía para que CIOs y CFOs obtengan valor inmediato sin perder rigurosidad técnica cuando tu equipo especialista profundice. Encontrarás dos bloques independientes pero complementarios:
- Bloque 1 — Visión para no técnicos
Dirigido a la alta dirección que necesita entender el impacto financiero y operativo de Teamwork Graph en menos de diez minutos. Incluímos storytelling ejecutivo, KPIs de negocio, ejemplos de retorno de inversión y un glosario simplificado. - Bloque 2 — Profundización técnica
Orientado a personal de ciberseguridad, administración de Jira y arquitectura de TI. Aquí abordo modelo de datos, mecanismos de seguridad, APIs y buenas prácticas de implementación con el nivel de detalle que exigiría cualquier due diligence tecnológica.
Cómo sacar el máximo partido
- Si gestionas presupuesto o estrategia: lee solo el Bloque 1 para identificar beneficios y riesgos; comparte luego el Bloque 2 con tu oficina de proyectos o tu CISO.
- Si lideras la implantación: comienza con el Bloque 1 para alinear expectativas y avanza al Bloque 2 para planificar un piloto.
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Bloque 1
Visión para no técnicos (CIOs & CFOs)
¿Qué es Teamwork Graph en palabras simples?
Con Teamwork Graph transformamos los datos aislados de Jira, Confluence, Trello y más de cien SaaS en un único grafo semántico que entiende quién hace qué, cuándo y para qué objetivo. Esta capa de inteligencia alimenta funciones de IA como Rovo Search, knowledge cards y agentes autónomos, de modo que la información correcta aparece justo donde la necesitamos.
Beneficios de negocio inmediatos
- Trazabilidad 360° en segundos: dejamos de perseguir hilos de correo o chats para demostrar cumplimiento ISO 27001; el grafo ya relaciona requisitos, issues y aprobaciones.
- Eficiencia operativa: la persona empleada promedio cambia entre 13 aplicaciones al día y pierde 9,3 horas semanales buscando información; centralizar el contexto reduce esos “costes invisibles” de coordinación.
- Reducción directa del TCO: al consolidar herramientas, bajamos licencias redundantes, soporte y tiempo de onboarding.
- Decisiones basadas en datos: paneles nativos muestran gasto por servicio, carga de trabajo por equipo y desviaciones de OKR sin integraciones adicionales.
- Productividad incremental medible: en los primeros pilotos de Atlassian Intelligence, 88 % del personal ahorró al menos una hora por semana y algunas organizaciones reportan hasta 20 horas al mes de tiempo recuperado.
Casos de uso de Teamwork Graph
| Escenario | Sin Teamwork Graph (antes) | Con Teamwork Graph (después) |
| Búsqueda de información | Saltamos entre Jira, Confluence, Slack y drive corporativos durante 15-25 min para encontrar un documento o estado de epic. | Rovo, alimentado por el grafo, localiza la respuesta en < 2 min y presenta la relación entre equipos, objetivos y artefactos en una sola vista. |
| Auditoría y cumplimiento | Extraemos evidencias manualmente (issues, aprobaciones, commits, emails) y rearmamos la trazabilidad en hojas de cálculo; tarea de varios días. | El grafo ya encadena requisitos → epics → pull-requests → despliegues; generamos el informe de auditoría en horas porque toda la relación está indexada. |
| Gestión de dependencias y riesgos | Identificar qué microservicios bloquea un cambio crítico exige revisar diagramas y preguntar a equipos; alto riesgo de olvidar vínculos. | Aristas automáticas muestran “este servicio impacta a aquel SLA y a este equipo”; se dispara una alerta al security champion cuando aparece una vulnerabilidad. |
| FinOps y coste por servicio | Finanzas exporta datos de consumo cloud y licencias para cruzar en spreadsheets; la asignación de costes tarda semanas y se desactualiza rápido. | Paneles de Atlassian Analytics + Teamwork Graph exponen gasto por epic, producto o centro de coste en tiempo real; decisions de ajuste presupuestario en la misma reunión. |
por qué el “después” es posible
Teamwork Graph funciona como el knowledge graph de Google… pero de tu compañía:
- Unifica datos de +100 SaaS y de toda la suite Atlassian.
- Aprende relaciones (quién, qué, cuándo, para qué) usando embeddings y 20 años de patrones de colaboración.
- Enriquece cada objeto con contexto (objetivos, prioridades, owners).
- Evoluciona con cada interacción; cuanto más lo usamos, más relevante se vuelve.
El resultado práctico: ahorro medio de 1-2 h por persona y semana reportado por clientes piloto de Rovo, tiempo que reinvertimos en trabajo de mayor valor.
KPIs y ROI esperados
| Indicador | Situación actual | Meta tras 6 meses con Teamwork Graph |
| Time-to-insight (minutos para hallar información clave) | 15 – 25 | < 2 |
| Total cost of ownership (stack de colaboración) | 100 % | ↓ 15 – 30 % |
| Horas productivas recuperadas por profesional/mes | 0 | 4 – 20 |
| Hallazgos de auditoría abiertos | Alto | ↓ 40 – 60 % |
| Herramientas SaaS por persona | n | ↓ 1 – 2 |
Al centralizar datos, aplicar IA contextual y eliminar silos recuperamos tiempo y reducimos costes, lo que acelera la toma de decisiones y mejora la gobernanza tecnológica y financiera.
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Bloque 2
Profundización técnica (profesionales de la materia)
Arquitectura y componentes clave
Desplegamos cuatro capas lógicas que operan en la plataforma Atlassian Cloud:
- Capa de ingesta y conectores. Microservicios basados en AWS capturan eventos de Jira, Confluence, Trello, Bitbucket, Loom y +100 SaaS mediante OAuth 2.0 y webhooks; el tiempo medio de indexación ronda los < 60 s para objetos nuevos.
- Modelo semántico de entidades. El grafo de trabajo describe nodos (Team, Goal, Issue, Service, Document, etc.) y aristas (owns, blocks, supports) con versioning nativo para auditoría.
- Servicios de IA. Rovo, Atlassian Intelligence y agentes autónomos ejecutan LLMs + embeddings entrenados en 20 años de patrones de colaboración; consumen el grafo vía GraphQL Gateway.
- Experiencias de usuario. Búsqueda semántica, knowledge cards y automatizaciones contextuales se inyectan en Jira, Confluence y el nuevo Teamwork Hub.
Modelo de datos y seguridad
- Esquema extensible: cada entidad hereda metadatos (owner, priority, complianceTag) y se enlaza con clave global cloudId + objectId, lo que evita duplicidades.
- Permisos heredados: el grafo respeta los esquemas RBAC propios de cada producto; un usuario sólo ve aristas y nodos para los que ya tiene permisos.
- Cifrado fuerte: datos en reposo con AES-256 y en tránsito con TLS 1.2+.
- Data residency y realm pinning: podemos fijar los datos del grafo en EE. UU., UE o APAC —incluidos los índices semánticos— sin sacrificar rendimiento.
Integraciones y extensibilidad
- GraphQL API: endpoint /graphql gestiona queries federadas sobre Jira, Confluence y objetos del grafo; soporta paginación cursor-based y filtering de metadatos. Ejemplo:
query GoalStatus {
goal(id: «G-23») {
title
progress {
percentComplete
issues(filter:{status: «InProgress»}) {
key
summary
team { name }
}
}
}
}
- Teams sub-API: obtenemos composición de equipos y owners en la misma consulta.
- Webhooks y Atlassian Automation: disparamos reglas cuando el grafo crea aristas nuevas (service → critical_change) o cambia porcentajes de progreso.
- Forge & Connect apps: SDK actualizado expone @graph/events para extender paneles o desarrollar insights personalizados.
Casos de uso avanzados
- DevSecOps: correlacionamos Vulnerability → Service → Deployment; si una CVE aparece en un microservicio crítico, generamos issue bloqueante y notificamos al security_champion automáticamente.
- ITSM sin fricción: Jira Service Management consulta el grafo para proponer artículos de Confluence y owners durante la creación de tickets, reduciendo MTTR.
- FinOps granular: combinamos etiquetas costCenter con datos de consumo cloud; CFOs visualizan coste por epic o servicio en tiempo real.
- Agentes Rovo: escribimos playbooks que monitorizan KPIs (SLA, burn-up) y solicitan ajustes de capacidad si prevén incumplimientos.
Buenas prácticas de implementación
- Gobernanza de datos desde el día 1: definimos taxonomía de objetivos, etiquetas de cumplimiento y security_level para evitar sprawl.
- Estrategia de conectores: priorizamos fuentes source-of-truth (CRM, código fuente, directorio corporativo) y desactivamos duplicados.
- Despliegue incremental: ejecutamos piloto en 1–2 business units; medimos time-to-insight y horas recuperadas antes de escalar organización completa.
- Monitorización continua: activamos graph.audit_log para auditar cambios de esquema y permisos; integramos con SIEM vía webhooks.
- Data quality loops: habilitamos feedback de usuarios en knowledge cards; los embeddings se recalculan cada 24 h para incorporar correcciones.
Aplicando estas directrices maximizamos el retorno de inversión técnica y aseguramos que la inteligencia del Teamwork Graph se convierta en ventaja competitiva tangible para la organización.
Licenciamiento y planes
Disponibilidad en Atlassian Cloud
- Teamwork Graph vive en la plataforma de Atlassian Cloud y está habilitado por defecto en los planes Premium y Enterprise. Esa habilitación es la puerta de entrada a funciones de IA (Rovo, knowledge cards, agentes, etc.); por eso los planes Free y Standard no acceden al grafo, salvo que la organización adquiera Teamwork Collection o mejore de plan.
- Activación: los administradores controlan la función desde Settings → Atlassian Intelligence; pueden desactivar o limitar el alcance por producto.
Diferencias Premium vs Enterprise
| Premium | Enterprise | |
| Acceso a Teamwork Graph | ✔ | ✔ |
| Rovo y Atlassian Intelligence | Incluidos (cuotas de uso) | Incluidos (cuotas + límites más altos) |
| SLA | 99,9 % | 99,95 % |
| Ejecuciones de Jira Automation | 1 000 rule runs/usuario/mes | Ilimitadas |
| Gobernanza | Data residency + sandbox | CMK (clave propia), múltiples instancias unificadas |
| Coste aproximado | ≈ 2× el precio Standard | Cotización personalizada |
| Las diferencias funcionales —especialmente el SLA, las automatizaciones ilimitadas y las claves gestionadas por el cliente— suelen justificar el salto a Enterprise en organizaciones con >1 000 personas usuarias o requisitos elevados de cumplimiento y resiliencia. |
Implicaciones financieras para CFO
- Multiplicador de licencia: pasar de Standard a Premium duplica el coste por usuario, pero habilita el grafo y elimina gastos ocultos en integraciones y silos.
- Ahorros colaterales: al consolidar Rovo, Guard Standard y automatizaciones en la misma factura Cloud, evitamos licencias adicionales de motor de búsqueda, RPA o seguridad que suelen superar el 15 % del TCO anual.
- Budgeting predecible: Premium y Enterprise se facturan por usuario activo; los agentes Rovo se incluyen sin recargo y sólo aplican límites de consumo (tokens) escalonados
Teamwork Collection (packaging de valor)
- Qué incluye: Jira, Confluence, Loom, Rovo y Guard Standard—todo potenciado por Teamwork Graph—con un precio único por persona y mayor cuota de IA.
- Cuándo elegirlo: ideal si ya pagamos por dos o más de esos productos y queremos simplificar facturación; Atlassian ofrece un calculador de precio y prueba gratuita sobre entornos existentes.
Rovo: uso y límites
- Desde el 9 de abril de 2025 Rovo forma parte de todos los sitios Cloud sin coste inicial; Premium y Enterprise lo recibirán primero, Standard en el segundo semestre.
- Cuotas de consumo: varían según plan y número de usuarios (p. ej., tokens/mes), con visibilidad en Admin → AI usage; al rebasar el 100 % se aplican cargos de sobresuscripción o se bloquea la función hasta el siguiente ciclo.
Escenarios híbridos y roadmap
- Conectores Rovo para Data Center (Jira DC y Confluence DC) llegan en 2025; aun así, el grafo reside siempre en la nube, por lo que una estrategia híbrida requiere revisar políticas de residencia y cifrado.
- Atlassian anuncia incrementos de precio anuales (~10 % para planes con IA) y recomienda contratos multianuales para fijar tarifa.
Con esta visión alineamos costes, beneficios y cumplimiento antes de decidir qué escalón de licenciamiento necesitamos para extraer todo el valor del Teamwork Graph.
FAQ – Preguntas frecuentes
¿Debemos migrar todo a cloud para beneficiarnos del grafo?
No. Teamwork Graph sólo vive en Atlassian Cloud, pero Atlassian está liberando conectores “cloud-to-data center” para Jira DC y Confluence DC. Estos conectores —hoy en early access— sincronizan la información crítica sin mover tu instancia on-prem; así aprovechamos la IA de Rovo mientras seguimos alojando localmente.
¿Cómo garantizamos cumplimiento GDPR y residencia de datos?
Seleccionamos la región UE desde Organization > Security > Data Residency y, en Enterprise, añadimos Customer-Managed Keys (CMK) para cifrar con nuestras propias llaves. Todo el contenido del grafo, incluidos los embeddings de IA, se queda en la región elegida.
¿Podemos desactivar la IA si la compañía aún no está lista?
Sí. El admin puede ir a Settings → Atlassian Intelligence y desactivar IA por producto o para todo el sitio. Rovo seguirá funcionando en modo búsqueda básica, pero perderemos chat y agentes generativos.
¿Cuándo llegará Rovo a nuestro plan Standard?
La habilitación es progresiva: Premium y Enterprise lo reciben entre abril y julio 2025; Standard se activará a finales de 2025. No es posible adelantar la fecha manualmente.
¿Qué límites de consumo existen y dónde los vemos?
Cada suscripción incluye un cupón mensual de solicitudes/tokens de IA. El administrador controla el gasto en Security → Insights → AI usage, con gráficos de “Requests sent to Rovo” y alertas automáticas al 80 % y 100 % del cupo.
¿Cómo extraemos o integramos datos del grafo con otras herramientas?
Disponemos de la GraphQL API de plataforma (/graphql) para consultar nodos, aristas y metadatos; admite paginación cursor-based y filtros complejos, lo que facilita exportar a BI o SIEM sin ETL adicional.
¿Qué pasa si superamos los tokens asignados?
Atlassian aplicará sobrecargo por sobresuscripción o bloqueará las funciones de IA hasta el siguiente ciclo de facturación. Por eso recomendamos activar las alertas de consumo y revisar reglas de automatización antes de habilitar a todos los equipos.
¿Qué garantías de disponibilidad ofrece Atlassian?
El servicio se cubre con SLA de 99,90 % (Premium) y 99,95 % (Enterprise); si se incumple, recibiremos créditos en la siguiente factura.
¿Cómo añadimos apps externas al grafo?
En Admin → Apps → Connected Apps elegimos “Add Teamwork Graph connector” y seguimos el asistente; la indexación inicial puede tardar hasta 24 h.