Ein praktischer Leitfaden zu Atlassian Rovo: Funktionen und Verwaltung

Atlassians Antwort auf diese digitale Schnitzeljagd ist Rovo, ein KI-Teamkollege, der für das Atlassian-Ökosystem entwickelt wurde. Das Ziel ist es, all Ihr Wissen unter einem Dach zu vereinen.

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen direkten Einblick, was Atlassian Rovo tatsächlich kann. Wir werden auch ins Detail gehen, was zur Verwaltung von Rovo gehört, und über seine Grenzen sprechen, insbesondere für Teams, die nicht zu 100 % im Atlassian-Universum leben.

Was ist Atlassian Rovo?

Atlassian Rovo ist ein KI-gestütztes Toolset, das direkt in Atlassian Cloud-Produkte wie Jira und Confluence integriert ist. Die Grundidee ist, Ihnen und Ihrem Team zu helfen, Informationen zu finden, zu verstehen und darauf zu reagieren, ohne den ganzen Tag zwischen Browser-Tabs hin- und herspringen zu müssen.

Ein Blick darauf, wie Atlassian Rovo in Confluence integriert ist, um Benutzern bei der Informationssuche zu helfen. Ein zentraler Bestandteil der Rovo-Verwaltung.

Die Technologie dahinter nennt Atlassian seinen "Teamwork Graph." Das ist im Grunde nur eine clevere Art zu sagen, dass es die Beziehungen zwischen Ihren Projekten, Personen und Aufgaben versteht. Wenn Sie also eine Frage stellen, kann es Ihnen eine Antwort geben, die im Kontext Ihrer Arbeit tatsächlich Sinn ergibt. Es ist wichtig zu beachten, dass Rovo nicht dasselbe ist wie Atlassian Intelligence. Sie können sich Atlassian Intelligence als den Motor und Rovo als das Auto vorstellen, das Sie fahren. Obwohl Rovo sich offensichtlich am wohlsten mit Atlassian-Tools fühlt, verbindet es sich auch mit einigen externen Apps wie Slack und Google Drive, um zusätzliche Informationen abzurufen.

Ein detaillierter Blick auf die Funktionen von Atlassian Rovo

Rovo gliedert sich in vier Hauptbereiche: Search, Chat, Agents und Studio. Schauen wir uns an, was jeder einzelne Bereich leistet und, ebenso wichtig, wo er für Teams, die eine umfassendere Lösung benötigen, möglicherweise nicht ausreicht.

Rovo Search: Ihr Atlassian-Wissen vereinen

Mit Rovo Search können Sie Fragen in normaler Alltagssprache stellen und erhalten Antworten, die aus all Ihren Atlassian-Tools und den wenigen verbundenen Apps stammen. Ein Projektmanager könnte zum Beispiel fragen: "Was sind die neuesten Updates zu Projekt Phoenix?" Rovo würde dann die letzten Jira-Tickets und Confluence-Seiten durchsuchen, um eine übersichtliche Zusammenfassung zu liefern.

Die Chat-Funktion von Rovo ermöglicht es Benutzern, Fragen zu stellen und KI-generierte Antworten basierend auf ihren internen Wissensquellen zu erhalten – eine Kernfunktion bei der Verwaltung von Rovo.

Wenn Ihr Team wirklich Atlassian lebt und atmet, ist diese Funktion fantastisch. Aber ihre Nützlichkeit nimmt rapide ab, sobald Ihre kritischen Informationen an anderer Stelle gespeichert sind. Wenn sich Ihre Wissensdatenbank für den Kundensupport in einem Helpdesk wie Zendesk oder Intercom befindet, kann Rovo Search nicht darauf zugreifen. Dasselbe gilt für jahrelange historische Ticketdaten, die den Schlüssel zur Lösung eines Kundenproblems enthalten könnten. Das bedeutet, dass Sie immer nur einen Teil der Geschichte erhalten, was Ihnen einen großen blinden Fleck hinterlassen kann, gerade wenn Sie eine klare Sicht benötigen.

Rovo Chat: Ihr Konversations-KI-Assistent

Rovo Chat fühlt sich an, als säße ein KI-Assistent direkt neben Ihnen. Sie können ihn bitten, ein langes Confluence-Dokument zusammenzufassen, schnell einen E-Mail-Entwurf zu erstellen oder sogar ein internes Firmenakronym zu erklären, nach dem Sie sich nicht zu fragen trauen. Ein neuer Mitarbeiter könnte fragen: "Fasse dieses Projekt-Briefing zusammen" und wäre in wenigen Minuten statt Stunden auf dem Laufenden.

Der Haken ist natürlich, dass der Chat nur so schlau ist wie die Informationen, auf die er zugreifen kann. Er ist großartig darin, Ihre Confluence-Dokumente zu verstehen, aber er kann nicht aus dem realen, nuancierten Kontext vergangener Kundengespräche lernen. Genau dort verbirgt sich oft das wertvollste Support-Wissen. Das macht Rovo Chat für Teams an vorderster Front, die Antworten auf Basis tatsächlicher Kundeninteraktionen benötigen, weitaus weniger effektiv. Tools, die direkt auf historischen Support-Tickets von Plattformen wie Zendesk oder Intercom trainiert werden können, liefern weitaus genauere und relevantere Antworten für Teams mit Kundenkontakt.

Rovo Agents: Routineaufgaben automatisieren

Rovo Agents sind wie kleine KI-Helfer, die Sie für spezifische, sich wiederholende Aufgaben einsetzen können. Sie können einen vorgefertigten Agenten verwenden, um beispielsweise Release Notes aus Jira-Tickets zu entwerfen, Inhalte zu übersetzen oder beim Aufräumen Ihres Backlogs zu helfen. Ein Marketing-Team könnte zum Beispiel den Agenten "Content Creator" nutzen, um basierend auf einer Projektseite in Confluence eine Gliederung für einen Blogbeitrag zu erstellen.

Ein Beispiel, wie Rovo Agents automatisch eine wöchentliche Zusammenfassung in Confluence erstellen. Dies zeigt eine wichtige Automatisierungsfunktion für jeden, der Rovo verwalten möchte.

Das ist ziemlich praktisch für einfache Aufgaben, aber es wird kompliziert, wenn Sie einen Agenten für etwas Spezifischeres für Ihr Unternehmen benötigen. Was, wenn er die Bestellinformationen eines Kunden aus Ihrem Backend-System nachschlagen oder ein Support-Ticket anhand von Schlüsselwörtern triagieren soll? Um solche benutzerdefinierten Agenten zu erstellen, muss ein Entwickler in die Forge-Plattform von Atlassian eintauchen. Hier wird es für nicht-technische Teams knifflig, die einfach ihre eigenen Automatisierungen erstellen und anpassen möchten, ohne ein Ticket beim Engineering-Team einreichen und warten zu müssen.

Rovo Studio: Eigene KI-Lösungen erstellen

Rovo Studio ist die Werkstatt, in der Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Rovo Agents erstellen können. Es bietet eine No-Code-Oberfläche zum Erstellen einfacher Agenten, was ein guter Ausgangspunkt ist. Aber für alles, was darüber hinausgeht, werden Sie wieder auf die entwicklerzentrierte Forge-Plattform verwiesen.

Ein Blick in Rovo Studio, wo Benutzer ihre eigenen benutzerdefinierten Rovo Agents erstellen können. Dies ist ein wichtiger Teil des Prozesses zur Verwaltung von Rovo, um die KI an spezifische Bedürfnisse anzupassen.

Der No-Code-Builder ist für einfache "Wenn-dies-dann-das"-Automatisierungen in Ordnung. Aber wenn Sie einen Agenten benötigen, der sich mit einem externen System (wie Ihrer Kundendatenbank) verbindet oder eine mehrstufige Aktion ausführt, benötigen Sie Entwicklungsressourcen. Diese Abhängigkeit ist eine enorme Hürde im Vergleich zu Plattformen, die von Grund auf als vollständig self-service konzipiert sind, bei denen jeder im Team leistungsstarke, benutzerdefinierte KI-Workflows erstellen kann.

Wie man Rovo verwaltet und welche Herausforderungen auf Sie zukommen

Rovo zum Laufen zu bringen, ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Um Rovo richtig zu verwalten, muss der Administrator einer Organisation Aktivierungen durchführen, Konnektoren einrichten und Berechtigungen verwalten. Ehrlich gesagt kann der Prozess für Teams, die einfach nur einen unkomplizierten Weg suchen, um mit KI zu beginnen, ziemlich mühsam sein.

Der Rollout-Plan und der Aktivierungsprozess

Atlassian führt Rovo zuerst für seine Premium- und Enterprise-Pläne ein; Standard-Pläne sollen später im Jahr 2025 Zugriff erhalten. Aber selbst wenn es verfügbar ist, erscheint es nicht einfach so. Ein Organisationsadministrator muss Atlassian Intelligence für jedes Produkt, in dem Sie es verwenden möchten, wie Jira und Confluence, einzeln manuell aktivieren.

Diese mehrstufige Aktivierung kann verwirrend sein und erfordert Administratorberechtigungen auf höchster Ebene. Ein Support-Manager oder Teamleiter hat diesen Zugriff wahrscheinlich nicht, was bedeutet, dass er sich an die IT-Abteilung wenden muss, um das Tool zu aktivieren. Dies kann zu Verzögerungen und viel E-Mail-Verkehr führen, nur um anzufangen.

Verwaltung von Konnektoren und Wissensquellen

Die Verbindung von Rovo mit Drittanbieter-Apps wie Google Drive ist keine Ein-Klick-Angelegenheit. Es erfordert einen technischen Einrichtungsprozess, der eine Koordination zwischen den Admin-Konsolen von Atlassian und Google voraussetzt. Es ist keine Raketenwissenschaft, aber es ist ein weiterer zeitaufwändiger Schritt, der einer schnellen Wertschöpfung durch das Tool im Wege steht.

Die Benutzeroberfläche zur Konfiguration von Wissensquellen in Rovo, ein entscheidender Schritt bei der Verwaltung von Rovo, um sicherzustellen, dass die KI auf die richtigen Informationen zugreifen kann.

Noch wichtiger ist, dass die Liste der verfügbaren Konnektoren recht kurz ist. Wenn das wichtigste Wissen Ihres Unternehmens auf einer nicht unterstützten Plattform liegt, haben Sie Pech. Wenn Ihre KI aus jahrelangen, vergangenen Support-Tickets in einem Helpdesk wie Freshdesk lernen soll, kann sie das einfach nicht. Diese Einschränkung schafft effektiv Wissenssilos, was genau das Problem ist, das ein KI-Assistent eigentlich lösen sollte.

Das Risiko generischer und inkonsistenter KI-Antworten

Eine der größten Ängste bei der Einführung einer neuen KI ist es, einen Bot freizusetzen, der Kunden falsche, markenferne oder einfach nur seltsame Antworten gibt. Stellen Sie sich vor, Ihre KI teilt einem Kunden selbstbewusst mit, sein Abonnement sei gekündigt worden, obwohl es gerade erst verlängert wurde. Oje. Ohne die Möglichkeit, Ihre KI gründlich zu testen, bevor sie jemals mit einem Kunden interagiert, fliegen Sie blind.

Rovo hat keinen Simulationsmodus, in dem Sie Ihr Setup anhand von Tausenden Ihrer eigenen historischen Kundengespräche testen können. Sie können nicht sehen, wie es auf vergangene Tickets geantwortet hätte, Sie können seine Leistung nicht vorhersagen und Sie können Wissenslücken nicht erkennen, bevor Sie live gehen. Dieser "Starten und auf das Beste hoffen"-Ansatz ist riskant, besonders wenn Ihre Kundenbeziehungen auf dem Spiel stehen. Ein Kernmerkmal jeder modernen KI-Plattform ist die Fähigkeit, die Leistung auf Basis vergangener Daten zu simulieren. Dies ermöglicht es Ihnen, mit Zuversicht zu testen und die Automatisierung schrittweise einzuführen, um vom ersten Tag an ein reibungsloses und hilfreiches Kundenerlebnis zu gewährleisten.

Eine flexiblere und leistungsstärkere Alternative: eesel AI

Während Rovo für Teams, die tief in der Atlassian-Welt verwurzelt sind, ein Schritt in die richtige Richtung ist, benötigen viele Unternehmen eine Lösung, die agiler und leistungsstärker ist und sich nicht darum schert, welche Tools Sie verwenden. eesel AI wurde von Grund auf so entwickelt, dass es unglaublich einfach einzurichten und tiefgreifend anpassbar ist und sich mit all Ihrem Wissen verbindet, ohne dass Sie die Plattform wechseln müssen.

In Minuten live gehen, nicht in Monaten

Vergessen Sie das Warten auf einen Administrator, der sich durch einen komplizierten Einrichtungsprozess kämpft. Mit eesel AI können Sie in nur wenigen Minuten ganz alleine loslegen. Es bietet Ein-Klick-Integrationen für beliebte Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk und Intercom, sodass Sie Ihre Tools ohne Programmierung oder lange Verkaufsdemos verbinden können. Das Beste daran ist, dass Sie mit dem Simulationsmodus von eesel AI Ihr Setup an Ihren eigenen historischen Tickets testen können, was Ihnen eine klare Prognose Ihrer Automatisierungsrate gibt, bevor Sie überhaupt daran denken, es für Kunden zu aktivieren.

Der Simulationsbericht von eesel AI, eine Funktion, die einen entscheidenden Unterschied zum standardmäßigen Prozess der Rovo-Verwaltung darstellt und Tests vor dem Start ermöglicht.

Vereinen Sie Ihr Wissen, wo auch immer es sich befindet

eesel AI wurde speziell entwickelt, um das Problem der Wissenssilos von Rovo zu lösen. Anstatt auf eine Handvoll Quellen beschränkt zu sein, kann eesel AI direkt auf Ihren vergangenen Support-Tickets von jedem großen Helpdesk trainieren. Es lernt automatisch Ihre Markenstimme, Ihren Tonfall und die gängigen Lösungen, die Ihr Team bereitstellt. Es verbindet sich auch nahtlos mit Wissensdatenbanken wie Confluence und Google Docs und kann sogar Produktdetails von E-Commerce-Plattformen wie Shopify abrufen. Dies schafft ein wirklich einheitliches Gehirn für Ihren KI-Assistenten.

Die Integrationsbibliothek von eesel AI, die zeigt, wie es sich mit viel mehr Plattformen verbindet, als es bei der alleinigen Verwaltung von Rovo möglich ist.

Übernehmen Sie die volle Kontrolle mit einer anpassbaren Workflow-Engine

Sie sollten keinen Entwickler benötigen, um die KI-Workflows zu erstellen, die Ihr Team zum Erfolg braucht. Im Gegensatz zu Rovo, das Sie für alles Komplexe auf die Forge-Plattform verweist, gibt Ihnen eesel AI die vollständige Kontrolle durch einen benutzerfreundlichen Prompt-Editor. Das bedeutet, dass auch nicht-technische Benutzer die Persona der KI leicht definieren, ihr sagen können, welche Themen sie beantworten soll und welche nicht, und sogar benutzerdefinierte API-Aktionen erstellen können, um Bestellinformationen nachzuschlagen oder Tickets automatisch zu triagieren. Dieses Maß an Kontrolle stellt sicher, dass die KI genau das erledigt, was Sie von ihr wollen, und nichts mehr.

Merkmal	Atlassian Rovo	eesel AI
Einrichtungszeit	Tage bis Wochen; erfordert Admin-Berechtigungen und technische Einrichtung für Konnektoren.	Minuten; vollständig Self-Service mit einfachen Ein-Klick-Integrationen.
Wissensquellen	Auf Atlassian ausgerichtet; begrenzte Drittanbieter-Konnektoren. Kann nicht auf vergangenen Tickets von externen Helpdesks trainieren.	Funktioniert mit allem; verbindet sich mit allen großen Helpdesks, Wikis, Chat-Tools und E-Commerce-Plattformen. Trainiert auf vergangenen Tickets.
Anpassung	Grundlegende No-Code-Optionen; fortgeschrittene Aktionen erfordern Entwickler, die die Forge-Plattform nutzen.	Vollständig anpassbarer Prompt-Editor und API-Aktionen, die jeder ohne Programmierkenntnisse nutzen kann.
Tests vor dem Start	Es fehlt ein robuster Simulationsmodus; die Leistung ist vor dem Live-Gang schwer vorherzusagen.	Leistungsstarke Simulation auf Ihren historischen Tickets zur Prognose des ROI und zur Perfektionierung der Antworten vor dem Start.
Hauptanwendungsfall	Interne Wissenssuche und grundlegende Automatisierung für Teams, die bereits tief im Atlassian-Ökosystem verankert sind.	Autonomer First-Line-Support, internes Q&A und fortgeschrittene Workflow-Automatisierung für jedes Team, unabhängig von seinem Tool-Stack.

Wählen Sie die richtige KI für Ihr gesamtes Team

Atlassian Rovo ist ein vielversprechendes Werkzeug für Organisationen, die vollständig auf der Atlassian-Suite arbeiten. Es bietet eine native Möglichkeit, nach internen Informationen zu suchen und einige einfache Aufgaben zu automatisieren. Jedoch stellen sein Atlassian-First-Design, die komplexe Verwaltung und die oberflächliche Integration mit externen Support-Plattformen für viele Teams erhebliche Hindernisse dar.

Für Teams, die eine schnelle, flexible und leistungsstarke KI-Lösung benötigen, die mit den Tools funktioniert, die sie bereits lieben, ist eesel AI die richtige Wahl. Es bietet tiefere Anpassungsmöglichkeiten, verbindet sich mit all Ihrem verstreuten Wissen und bietet einen risikofreien Weg zur Automatisierung, der Ihr gesamtes Team befähigt, nicht nur Ihre Entwickler.

Bereit für eine KI, die über Ihren gesamten Stack funktioniert, nicht nur in einer Ecke davon? Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie schnell Sie loslegen können.