Miro acelera la resolución de errores cinco veces más rápido

Miro ha implementado con éxito un sistema automatizado de clasificación de errores que reduce el tiempo necesario para resolver problemas de software de días a horas. Al utilizar Amazon Bedrock, la plataforma de colaboración visual ha logrado quintuplicar la velocidad de resolución, abordando el desafío logístico de gestionar los informes de errores de sus 95 millones de usuarios. El sistema, conocido como BugManager, fue desarrollado en colaboración con el equipo de AWS Prototyping and Cloud Engineering para agilizar la forma en que se canalizan los problemas técnicos a través de más de 100 equipos de software internos.

La implementación de Amazon Bedrock AI agents ha mejorado significativamente la eficiencia operativa al reducir las reasignaciones de equipo en seis veces. Antes de este despliegue, Miro se enfrentaba a un complejo proceso manual de triaje donde los informes a menudo rebotaban entre diferentes grupos de ingeniería antes de llegar a los desarrolladores correctos. La empresa estima que este enfoque automatizado ahorra aproximadamente 42 años de productividad acumulada que, de otro modo, se perderían anualmente debido a rutas ineficientes y retrasos en la resolución.

Arquitectura técnica e integración de RAG

La solución BugManager se basa en Amazon Bedrock y el modelo Amazon Nova para procesar los informes entrantes. Para garantizar que la IA proporcione un enrutamiento preciso, Miro utiliza Retrieval-Augmented Generation (RAG) para fundamentar el sistema en sus propios datos internos. Esto incluye documentación del producto y capturas de pantalla técnicas, lo que permite a la IA comprender el contexto de un error dentro de la arquitectura específica de la plataforma Miro. Al conectar estos modelos con Knowledge Bases internas, el sistema puede identificar con alta precisión qué equipo es el propietario del código o la funcionalidad específica mencionada en un informe.

Este despliegue destaca una tendencia creciente entre las empresas de software empresarial de utilizar IA generativa para la productividad interna de los desarrolladores. En lugar de depender de reglas estáticas o supervisión manual, Miro utiliza agentes de IA para interpretar datos no estructurados de los informes de los usuarios. La integración de Amazon Bedrock AI agents permite que el sistema no solo categorice el problema, sino que también ejecute la lógica de enrutamiento necesaria para colocar el ticket en la cola de ingeniería correcta de inmediato.

Impacto estratégico en la productividad empresarial

Para las plataformas a gran escala, el coste de la deuda técnica y la lentitud en la resolución de errores pueden afectar a la retención de usuarios y a la moral de la ingeniería. El paso de Miro para automatizar este flujo de trabajo sugiere que los agentes de IA están pasando de ser simples chatbots a desempeñar funciones operativas que gestionan una logística interna compleja. La capacidad de reducir los tiempos de resolución en un 80% proporciona una ventaja competitiva en la velocidad de entrega de software, permitiendo a los ingenieros centrarse en el desarrollo de funciones en lugar del triaje administrativo.

El éxito del proyecto BugManager demuestra la utilidad práctica de fundamentar los modelos de lenguaje de gran tamaño en documentación técnica propia. A partir de mayo de 2026, Miro continúa perfeccionando estos agentes para manejar tareas de diagnóstico cada vez más complejas. El cambio de la supervisión manual al enrutamiento impulsado por IA es un hito significativo en la forma en que las organizaciones de software modernas gestionan la escala de sus bases de usuarios globales.

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