Miro acelera a resolução de bugs em cinco vezes usando Amazo

Miro implementou com sucesso um sistema automatizado de triagem de bugs que reduz o tempo necessário para resolver problemas de software de dias para horas. Ao utilizar o Amazon Bedrock, a plataforma de colaboração visual alcançou um aumento de cinco vezes na velocidade de resolução, enfrentando o desafio logístico de gerenciar relatórios de bugs para seus 95 milhões de usuários. O sistema, conhecido como BugManager, foi desenvolvido em colaboração com a equipe de AWS Prototyping and Cloud Engineering para otimizar como os problemas técnicos são roteados entre mais de 100 equipes internas de software.

A implementação de Amazon Bedrock AI agents melhorou significativamente a eficiência operacional ao reduzir as reatribuições de equipe em seis vezes. Antes desta implantação, a Miro enfrentava um complexo processo manual de triagem, onde os relatórios frequentemente saltavam entre diferentes grupos de engenharia antes de chegar aos desenvolvedores corretos. A empresa estima que essa abordagem automatizada economize aproximadamente 42 anos de produtividade cumulativa que, de outra forma, seriam perdidos anualmente devido ao roteamento ineficiente e atrasos na resolução.

Arquitetura Técnica e Integração RAG

A solução BugManager baseia-se no Amazon Bedrock e no modelo Amazon Nova para processar os relatórios recebidos. Para garantir que a IA forneça um roteamento preciso, a Miro utiliza Retrieval-Augmented Generation (RAG) para fundamentar o sistema em seus próprios dados internos. Isso inclui documentação de produtos e capturas de tela técnicas, permitindo que a IA compreenda o contexto de um bug dentro da arquitetura específica da plataforma Miro. Ao conectar esses modelos a Knowledge Bases internas, o sistema pode identificar com alta precisão qual equipe é proprietária do código ou funcionalidade específica mencionada em um relatório.

Esta implantação destaca uma tendência crescente entre empresas de software corporativo de usar IA generativa para a produtividade interna dos desenvolvedores. Em vez de depender de regras estáticas ou supervisão manual, a Miro usa agentes de IA para interpretar dados não estruturados de relatórios de usuários. A integração de Amazon Bedrock AI agents permite que o sistema não apenas categorize o problema, mas também execute a lógica de roteamento necessária para colocar o ticket na fila de engenharia correta imediatamente.

Impacto Estratégico na Produtividade Corporativa

Para plataformas de grande escala, o custo da dívida técnica e a resolução lenta de bugs podem impactar a retenção de usuários e o moral da engenharia. A iniciativa da Miro de automatizar esse fluxo de trabalho sugere que os agentes de IA estão indo além de simples chatbots para funções funcionais que gerenciam logística interna complexa. A capacidade de reduzir os tempos de resolução em 80% proporciona uma vantagem competitiva na velocidade de entrega de software, permitindo que os engenheiros se concentrem no desenvolvimento de recursos em vez da triagem administrativa.

O sucesso do projeto BugManager demonstra a utilidade prática de fundamentar grandes modelos de linguagem em documentação técnica proprietária. Em maio de 2026, a Miro continua a refinar esses agentes para lidar com tarefas de diagnóstico cada vez mais complexas. A mudança da supervisão manual para o roteamento impulsionado por IA é um marco significativo em como as organizações de software modernas gerenciam a escala de bases de usuários globais.

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Impacto Estratégico na Produtividade Corporativa

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