Atlassian과 OpenAI, 기업 지식을 실행으로 연결하기 위해 파트너십 확대

Atlassian과 OpenAI가 파트너십을 확대합니다. GPT‑6 제품군의 프런티어 모델을 Atlassian 플랫폼 전반에 도입해 팀의 업무 계획부터 개발, 결과물 제공까지 지원하는 AI 경험을 구현합니다. 양사의 역량이 결합되면서 두 회사의 제품을 함께 사용하는 고객은 Atlassian 제품과 OpenAI를 더 다양한 방식으로 활용할 수 있게 됩니다.

새로운 계약에 따라 OpenAI의 프런티어 모델은 Atlassian 플랫폼과 Rovo 전반에서 에이전트의 기반 기술로 활용됩니다. Rovo는 OpenAI의 지능과 Atlassian의 Teamwork Graph를 결합합니다. Teamwork Graph는 사람, 프로젝트, 문서, 의사결정을 연결하는 기업 맥락 계층으로, AI가 회사의 업무 방식을 깊이 이해하도록 돕습니다.

이번 파트너십 확대는 2023년에 시작된 협력을 바탕으로 하며, Atlassian이 사내에서 Codex와 ChatGPT Enterprise 도입을 확대하는 시점에 이루어졌습니다. Atlassian 개발자 3,000명 이상이 터미널, IDE, 코드 검토 워크플로 전반에서 Codex를 사용하고 있습니다. Codex 사용자는 Teamwork Graph 기반의 Atlassian 플러그인을 통해 관련 작업 항목과 기술 문서에 접근할 수 있어, 개발자가 소프트웨어를 작성하고 테스트하고 출시하는 데 도움이 됩니다.

OpenAI가 모델의 역량과 효율성, 가격 대비 성능을 지속적으로 개선하는 가운데, 이번 계약으로 Atlassian은 GPT‑6 Astra와 GPT‑5.6 시리즈를 비롯한 OpenAI의 최신 프런티어 모델을 더 폭넓게 활용할 수 있게 됩니다.

파트너십이 확대되는 가운데 OpenAI는 앞으로도 전사 핵심 워크플로를 관리하는 데 Jira를 활용할 예정입니다. 양사는 기업이 이미 사용 중인 도구에 프런티어 AI의 지능을 접목해, AI 에이전트가 팀의 업무 방식에 자연스럽게 자리 잡도록 하는 것을 목표로 합니다.

Atlassian은 모델이 발전함에 따라 OpenAI API를 통해 새로운 추론 역량을 Rovo에 직접 도입할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 이미 사용 중인 도구에서 더욱 뛰어난 AI를 활용할 수 있게 됩니다.

예를 들어, 출시를 준비하는 제품 관리자는 팀의 업무가 계획대로 진행되고 있는지 Rovo에 물어볼 수 있습니다. Rovo는 Teamwork Graph를 바탕으로 Jira 티켓, Confluence 문서, 관련 논의를 연결해 개발을 가로막는 문제를 파악하고, 지연된 마일스톤을 알리며, 주의가 필요한 의사결정을 찾아낼 수 있습니다. OpenAI 모델은 이 정보를 바탕으로 출시 준비 상태를 명확하게 평가하고 다음 단계를 제안하도록 돕습니다. 덕분에 팀은 정보를 취합하는 데 드는 시간을 줄이고 업무를 진척시키는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

이번 협력은 Atlassian 자체 제품을 넘어선 영역으로도 이어집니다. 고객은 ChatGPT 및 Codex용 Atlassian 플러그인과 Teamwork Graph CLI 플러그인을 통해 ChatGPT와 Codex를 기존 워크플로에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 적절한 권한에 따라 관련 프로젝트 정보, 문서, 개발 맥락에 접근할 수 있습니다.

최근 Atlassian은 Jira 작업 항목, Confluence 콘텐츠, 사람을 ChatGPT와 Codex 프롬프트에 직접 연결하는 플러그인 확장 기능⁠(새 창에서 열기)을 출시했습니다. 고정된 Atlassian Home에서도 할당된 업무, 최근 Loom 동영상, 프로젝트, Bitbucket pull request를 보여 주어 팀이 관련 맥락을 파악하고 실행에 옮길 수 있도록 했습니다.

양사는 팀이 AI 에이전트에 업무를 할당하고, 진행 상황을 추적하고, 의사결정을 기록하고, 결과를 검토하는 과정을 더 쉽게 만들기 위해 Jira와의 통합을 강화하는 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 기능을 Atlassian의 개발자 생산성 및 엔지니어링 성과 측정 플랫폼인 DX와 결합하면, 엔지니어링 리더는 사람이 통제권을 유지하면서도 AI가 개발 속도, 사이클 타임, 개발자 경험에 미치는 영향을 측정할 수 있을 것입니다.