Miro lanza BugManager con Amazon Bedrock para reducir reasignaciones y acelerar resoluciones

Miro presentó BugManager, una plataforma de triage automático de errores creada con el equipo AWS Prototyping and Cloud Engineering (PACE) y potenciada por Amazon Bedrock; la compañía afirma que la herramienta reduce las reasignaciones entre equipos seis veces y acorta el tiempo medio hasta la resolución cinco veces en comparación con su flujo manual previo. El cambio busca disminuir el tiempo perdido en reasignaciones y, en consecuencia, reducir el cambio de contexto de desarrolladores y mejorar el cumplimiento de SLA.

El sistema afronta informes heterogéneos — texto libre, trazas de pila, capturas y vídeos— y la clasificación se complica porque casi 100 equipos son responsables de distintas áreas del producto. Para aumentar la precisión de enrutamiento, BugManager enriquece cada reporte con datos contextuales extraídos de repositorios y documentación: pull requests de GitHub, páginas de Confluence, archivos README y tickets resueltos, en lugar de depender únicamente del texto del informe.

Miro destaca las limitaciones de clasificadores NLP tradicionales, como modelos BERT afinados o clasificadores LLM afinados, en entornos organizativos dinámicos: estos enfoques requieren reentrenamiento y conjuntos de datos etiquetados cada vez que cambian las responsabilidades o la estructura de equipos. La compañía describe el reto como una clasificación multiclase con etiquetas numerosas y en mutación constante, un problema frecuente en productos a escala que dificulta mantener modelos supervisados efectivos.

La dimensión del problema es notable: Miro atiende a más de 95 millones de usuarios y atribuye a la mala asignación de errores y a las reasignaciones repetidas una parte importante de los incumplimientos de SLA; la empresa estima en 42 años la pérdida acumulada de productividad anualmente por demoras e investigaciones redundantes. La publicación incluye además un análisis técnico de la arquitectura y las técnicas adoptadas para abordar la clasificación y el enrutamiento en este contexto complejo.