Just 2.0: análisis, búsqueda web, imágenes y contexto compartido

Esta es la actualización más grande de Just hasta ahora.

Con este lanzamiento, Just: asistente con IA para Jira da un salto de verdad. Ahora los análisis primero hacen preguntas de aclaración, después construyen un plan, pueden incorporar contexto web reciente, generar imágenes dentro de la misma ejecución y mejorar con el tiempo gracias al feedback a nivel de proyecto.

El otro gran cambio es el contexto. Los equipos ahora pueden mantener contexto reutilizable dentro de un solo proyecto o compartirlo en toda la organización, según hasta dónde deba viajar ese conocimiento.

El precio también cambió, y más abajo vuelvo sobre eso. Pero el titular aquí es el salto del producto en sí. En la práctica, esto ya es Just 2.0.

Qué cambió en la práctica:

• Los análisis ahora aclaran antes de planificar.
• Una misma ejecución puede combinar investigación web y generación de imágenes.
• El feedback empieza a moldear resultados futuros a nivel de proyecto.
• El contexto puede quedarse dentro de un proyecto o compartirse con toda la organización.

Nuevo nombre, nueva marca

No cambió solo el producto. También cambiaron su nombre y su identidad visual.

Just: AI Starter Kit for Jira era un nombre honesto en la etapa inicial, cuando el producto se parecía más a un conjunto compacto de flujos de IA. Just: asistente con IA para Jira describe mucho mejor lo que es hoy: ya no se limita a generar texto, sino que ayuda a mover una incidencia de Jira a través de preguntas, análisis, investigación, escenarios reutilizables y una ejecución controlada.

Primero preguntas, después plan

El cambio más importante está en cómo Just construye ahora sus resultados.

Las versiones anteriores generaban una respuesta directamente a partir del ticket. El modelo leía la incidencia y devolvía algo estructurado y razonable. Eso funciona cuando el ticket ya está claro.

El problema es que la mayoría de los tickets no están claros. Se escriben deprisa, vienen cargados de supuestos implícitos y suelen omitir justo las decisiones que más pesan en la implementación.

La versión actual primero formula preguntas de aclaración. Abres una incidencia, lanzas un análisis y Just te pone delante preguntas concretas antes de construir nada. Tú respondes, y el plan se monta a partir de esas respuestas, no de lo que el modelo supuso que probablemente querías decir.

Suena como un cambio pequeño. En la práctica, desplaza el resultado desde una respuesta plausible a una petición ambigua hacia un plan estructurado basado en decisiones explícitas. La diferencia se nota enseguida cuando luego tienes que enseñarle ese resultado a alguien más del equipo.

Investigación web e imágenes en una sola ejecución

Just ahora también admite búsqueda web y generación de imágenes dentro de una sola ejecución del análisis.

Cuando un ticket toca algo que cambia rápido, como una API, una función de un competidor o un requisito normativo, el paso de búsqueda web recupera información actual antes de construir el plan. Eso importa porque todos los modelos de IA tienen una fecha de corte en sus datos de entrenamiento. Si el modelo trabaja solo con lo que ya aprendió, no sabe qué cambió en los últimos meses. Un paso de búsqueda en vivo sí lo sabe.

La generación de imágenes funciona con el modelo de imágenes de Gemini, que en este rango de precio resuelve mejor que la mayoría de las alternativas tanto la consistencia visual como el texto dentro de la propia imagen. Ambos pasos son opcionales en cada análisis: los activas cuando la incidencia lo necesita, no por defecto.

Feedback que mejora los siguientes resultados

Cada análisis ahora incluye una capa de feedback.

Puedes marcar un resultado como útil o no útil y, si quieres, añadir una razón breve. Esos ejemplos se acumulan por proyecto y se reutilizan en futuras ejecuciones como señales positivas y negativas. Los buenos resultados empujan al sistema hacia lo que tu equipo sí considera valioso. Los malos le enseñan qué debe evitar la próxima vez.

No es una mejora global del modelo. Es un ajuste fino a nivel de proyecto. Con el tiempo, eso hace que Just se adapte mejor al tipo de resultado que tu equipo realmente usa, en lugar de devolver una salida genérica que al modelo le pareció razonable.

Contexto a nivel de proyecto o de organización

El contexto también se volvió mucho más flexible.

Hay equipos que quieren que todos los proyectos hereden la misma descripción del producto, la misma audiencia y las mismas convenciones base. Otros necesitan que cada proyecto mantenga su propio contexto porque el producto, los usuarios o el flujo de trabajo realmente son distintos. Just ahora admite ambos modelos.

Puedes dejar el contexto limitado a un solo proyecto o hacerlo reutilizable en toda la organización. Parece un detalle de configuración, pero cambia mucho lo práctico que resulta el producto cuando la empresa crece. El contexto compartido reduce trabajo repetido. El contexto por proyecto evita que los supuestos de un equipo contaminen el trabajo de otro.

En la práctica, esto hace que el sistema encaje mucho mejor en organizaciones reales, en lugar de obligar a todos a trabajar bajo una única forma de contexto.

Crea tus propios escenarios

El editor de escenarios te permite crear, ajustar y guardar tus propios flujos reutilizables.

Un escenario es una secuencia de pasos configurados, cada uno con su propio modelo, sus instrucciones y su formato de salida. Puedes crear uno para criterios de aceptación, otro para alcance técnico y otro para investigación competitiva sobre tickets de nuevas funcionalidades. Luego ese escenario queda disponible dentro de Jira y se lanza con un clic desde cualquier incidencia.

Era la petición más frecuente de los primeros usuarios. El flujo integrado de análisis ya es útil por sí solo. Pero cuando puedes convertir en algo reutilizable la forma concreta en la que trabaja tu equipo —su estructura favorita, sus campos obligatorios, su profundidad de análisis— es cuando la IA deja de ser una curiosidad y se vuelve realmente operativa a escala.

Costes transparentes: créditos, claves y control

Just funciona con cinco proveedores: Anthropic, OpenAI, Google, xAI y Mistral. Las instalaciones nuevas empiezan con 25 dólares en créditos de bienvenida repartidos entre proveedores, para que puedas ejecutar flujos reales antes de decidir si quieres configurar tus propias claves de API.

Cuando esos créditos se agotan, el modelo queda mucho más claro:

• Conectas tus propias claves de proveedor.
• Los costes se ven por paso: cuánto cuesta cada proveedor, cada paso y cada ejecución del análisis.
• Los créditos sirven como punto de entrada, no como modelo permanente. A largo plazo, el esquema natural es usar tus propias claves con visibilidad total.

Si quieres entender mejor cómo se acumulan estos costes a nivel de equipo, lo explico por separado en El presupuesto de IA del que casi nadie habla.

El enrutamiento es flexible por diseño. Puedes usar un solo proveedor para todo o asignar modelos distintos a tipos de paso distintos. Los valores por defecto reflejan lo que hoy me da mejores resultados para cada trabajo —Anthropic para el núcleo de planificación y Google para investigación e imágenes—, pero puedes cambiarlo todo.

Sobre el cambio de precio

Just pasó de 1 dólar a 5 dólares por usuario al mes.

El precio de 1 dólar era honesto cuando se definió. En aquel momento Just seguía siendo un experimento. Nada de lo descrito arriba existía todavía. Un producto que hiciera preguntas de aclaración, investigara en vivo, generara imágenes, reutilizara feedback, admitiera escenarios propios y permitiera controlar el contexto a nivel de proyecto o de organización era una hoja de ruta, no una realidad.

Ese producto ya existe. Los 5 dólares por usuario reflejan lo que realmente hay hoy. Sigue estando por debajo de muchas herramientas comparables de IA para Jira, y además no incluye el coste del uso de IA: ese gasto sigue siendo transparente y pasa directamente por tus propias claves.

Para los suscriptores actuales: la política de precios de Atlassian da seis meses de margen antes de que un cambio de precio llegue a la factura. No cambia nada de inmediato. Mantienes la tarifa de 1 dólar hasta octubre de 2026.

Si quieres hablar sobre este cambio, entender qué implica para tu equipo o simplemente compartir feedback sobre el producto, escríbeme directamente. Leo todos los mensajes.