Ein Leitfaden zur Rovo Agent Governance: Funktionen & Einschränkungen

Seien wir ehrlich, KI-Agenten sind gerade überall. Jedes Technologieunternehmen scheint sie auf den Markt zu bringen und verspricht, dass sie die langweiligen Teile unserer Arbeit automatisieren und unsere Teams effizienter machen werden. Aber sobald die anfängliche Aufregung nachlässt, taucht eine knifflige Frage auf: Wie verhindert man bei all dieser neuen Macht, dass alles in einem kompletten Chaos endet?

Wenn jeder im Unternehmen einen neuen KI-Assistenten erstellen kann, wie stellen Sie sicher, dass die Antworten, die sie geben, konsistent, sicher und, nun ja, richtig sind?

Atlassian stürzt sich mit beiden Beinen voran in diese KI-gestützte Zukunft. Ihr Tool, Rovo, bietet eine Sammlung von KI-Agenten, die direkt in den bereits von Ihnen genutzten Tools wie Jira und Confluence funktionieren. Das ist eine wirklich leistungsstarke Idee. Aber bevor Sie sie in Ihrer gesamten Organisation einsetzen, müssen Sie die Leitplanken verstehen.

Dieser Beitrag ist eine nüchterne Betrachtung des Rovo Agent Governance Frameworks. Wir werden uns ansehen, was es leistet, wo es in der Praxis an seine Grenzen stößt und was Sie unbedingt wissen müssen, um Ihre KI-Strategie auf Kurs zu halten.

Ein Blick auf die Rovo-Chat-Oberfläche, eine wesentliche Funktion der Rovo Agent Governance.

Was ist Rovo Agent Governance?

Bevor wir uns in die Details der Governance vertiefen, definieren wir kurz, worüber wir sprechen. Rovo-Agenten sind im Grunde KI-Teamkollegen, die Sie selbst einrichten können. Sie können ihnen befehlen, Informationen aus einem Dokument zu suchen, einen langen Thread zusammenzufassen oder ein Jira-Ticket zu erstellen, und das alles, ohne Ihren Atlassian-Arbeitsbereich zu verlassen.

Die Rovo Agent Governance ist also die Bedienungsanleitung, das Regel- und Berechtigungswerk, das vorschreibt, wer diese Agenten erstellen darf, wer sie verwalten darf und was sie tun dürfen. Atlassians große Idee ist es, KI für alle zugänglich zu machen. Deshalb ist standardmäßig jede einzelne Person in Ihrer Organisation berechtigt, ihre eigenen Agenten zu erstellen.

Diese „KI für alle“-Philosophie klingt in einer Pressemitteilung großartig, aber für jeden, der für Sicherheit, Markenkonsistenz oder einfach nur die allgemeine IT-Vernunft verantwortlich ist, kann sie ein Riesenproblem sein. Wie ermöglichen Sie es Ihren Teams, zu experimentieren und coole Dinge zu entwickeln, ohne gleichzeitig die Schleusen für eine Flut von unkontrollierten, unzuverlässigen und vielleicht sogar riskanten KI-Agenten zu öffnen? Das ist das Problem, das wir genauer beleuchten werden.

Die Grundpfeiler der Rovo Agent Governance: Agenten-Berechtigungen

Rovos Ansatz zur Governance basiert auf einigen Berechtigungsebenen. Diese zu verstehen, ist der erste Schritt, um zu erkennen, wie viel (oder wie wenig) Kontrolle Sie tatsächlich haben.

Kontrollen auf Organisationsebene: Wer darf Agenten erstellen?

Standardmäßig ist Rovo ziemlich freizügig. Jeder Mitarbeiter, vom CEO bis zum neuesten Praktikanten, hat die Möglichkeit, einen Agenten zu erstellen. Wenn Ihr Auge gerade zu zucken begonnen hat, sind Sie nicht der Einzige.

Um die Zügel enger zu ziehen, haben Organisations-Admins drei Haupteinstellungen zur Auswahl:

1. Jeder darf Agenten erstellen: Dies ist die Standardeinstellung, bei der jeder Agenten erstellen kann.

2. Erstellung auf bestimmte Benutzergruppen beschränken: Sie können bis zu 10 Benutzergruppen auswählen, die die Berechtigung zum Erstellen erhalten.

3. Erstellung nur auf Admins beschränken: Dies sperrt die Funktion, sodass nur Organisations-Admins neue Agenten erstellen können.

Diese Optionen zu haben, ist sicherlich besser als nichts, aber es ist ein ziemlich stumpfes Werkzeug für eine heikle Aufgabe. Wenn Sie sich für Benutzergruppen entscheiden, muss Ihr IT-Team plötzlich ein weiteres komplexes Berechtigungsset verwalten. Und wenn Sie es nur auf Admins beschränken, schaffen Sie einen massiven Engpass, der Innovationen ausbremst. Die brillante Idee des Marketingteams für einen hilfreichen Agenten muss sich nun hinter einem Dutzend anderer IT-Anfragen einreihen.

Dieses Setup fühlt sich meilenweit entfernt von einer Plattform wie eesel AI an, wo Sie so viele spezialisierte Bots erstellen und verwalten können, wie Sie benötigen – alles von einem zentralen Dashboard aus. Es ist darauf ausgelegt, Ihnen vollständige Übersicht zu geben, ohne sich in IT-Berechtigungen zu verstricken oder die KI-Erstellung auf eine kleine Gruppe zu beschränken.

Zugriff auf Agentenebene: Verwaltung einzelner Agenten

Sobald jemand einen Agenten erstellt, können Sie Rollen zur Verwaltung dieses spezifischen Agenten zuweisen. Es unterteilt sich in zwei Hauptrollen:

• Admins: Sie haben die volle Kontrolle. Sie können den Agenten bearbeiten, löschen und andere zur Verwaltung einladen.

• Collaborators (Mitarbeiter): Sie können nur die Einstellungen des Agenten anpassen.

Das funktioniert gut, wenn ein Agent von einem kleinen, eng verbundenen Team betreut wird. Aber es zersplittert die Kontrolle über die gesamte Organisation. Anstatt eines zentralen Ortes zur Überwachung haben Sie jetzt Dutzende, vielleicht Hunderte von einzelnen Agenten, jeder mit seiner eigenen kleinen Gruppe von Managern. Der Versuch, unternehmensweite Standards wie eine einheitliche Markenstimme oder eine aktualisierte Richtlinie durchzusetzen, wird zu einem logistischen Albtraum.

Die Rovo Studio-Oberfläche ist für die Rovo Agent Governance zentral, um benutzerdefinierte Agenten zu erstellen.

Das Benutzerberechtigungsprinzip: Was können Agenten tatsächlich sehen?

Dies ist das Herzstück des Sicherheitsmodells von Rovo, und es ist entscheidend, es zu verstehen. Die Fähigkeiten eines Agenten sind immer an die Berechtigungen des Benutzers gebunden, der mit ihm spricht, nicht an die der Person, die ihn erstellt hat.

Angenommen, ein Junior-Supportmitarbeiter bittet einen Agenten, eine vertrauliche Confluence-Seite über eine neue Produkteinführung zusammenzufassen, aber diese Seite ist nur für die Geschäftsleitung sichtbar. Der Agent wird einfach scheitern. Da der Benutzer keine Berechtigung hat, die Seite zu sehen, hat der Agent sie auch nicht.

Auf den ersten Blick ist das eine solide Sicherheitsfunktion. Aber es schränkt auch drastisch ein, was ein Agent von sich aus tun kann. Ein Support-Agent kann einen Workflow nicht wirklich automatisieren, wie zum Beispiel ein Ticket zu triagieren oder die Bestellhistorie eines Kunden nachzuschlagen, wenn jeder seiner Schritte durch die Berechtigungen des jeweiligen Benutzers, der mit ihm interagiert, begrenzt ist.

Im Gegensatz dazu verwendet der KI-Agent von eesel AI sichere, dedizierte Integrationen, denen nur die spezifischen Berechtigungen erteilt werden, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Dies ermöglicht eine viel ausgefeiltere Automatisierung, alles innerhalb eines kontrollierten und vollständig auditierbaren Systems.

Die zwei Stufen von Rovo-Agenten und ihre Herausforderungen

Rovo ermöglicht es Ihnen, Agenten auf zwei verschiedene Arten zu erstellen, und jede bringt ihre eigenen Governance-Kopfschmerzen mit sich, besonders wenn Ihr Team nicht voller Softwareentwickler ist.

Governance von No-Code-Agenten: Wie man den KI-Wildwuchs managt

Für Ihre nicht-technischen Mitarbeiter in Marketing, HR oder Support bietet Rovo eine einfache, chatbasierte Möglichkeit, Agenten zu erstellen. Sie sagen dem Agenten im Grunde nur in einfachem Englisch, was er tun soll, geben ihm einige Anweisungen und verweisen ihn auf eine Wissensquelle, wie zum Beispiel einen bestimmten Confluence-Bereich.

Das Hauptproblem bei der Governance ist hier der sogenannte „KI-Wildwuchs“. Wenn es so einfach ist, einen Agenten zu erstellen, kann Ihre Organisation schnell damit überschwemmt werden. Sie könnten drei verschiedene Agenten haben, die alle versuchen, Fragen zur Spesenrichtlinie zu beantworten, und jeder gibt leicht unterschiedliche Antworten. Einige Agenten werden redundant sein, andere veraltet und einige wenige einfach schlichtweg falsch. Das schafft Verwirrung bei den Mitarbeitern und untergräbt langsam ihr Vertrauen in Ihre KI-Tools.

Worse yet, Rovo doesn't really give you a way to test these agents before they're set loose. There's no sandbox or simulation environment to see how they'll perform at scale. You can't be sure of an agent's quality until it’s already live and interacting with your team.

Dies ist ein Problem, das eesel AI mit einem eingebauten Simulationsmodus löst. Sie können Ihre KI gegen Tausende von historischen Support-Tickets Ihres Unternehmens testen, um genau zu sehen, wie sie reagieren wird, verlässliche Prognosen zu ihren Lösungsraten erhalten und etwaige Kinderkrankheiten ausbügeln, bevor auch nur ein einziger Kunde mit ihr spricht.

Eine effektive Rovo Agent Governance erfordert Tests, eine Funktion, die bei Rovo als Einschränkung hervorgehoben wird, aber in Alternativen verfügbar ist.

Benutzerdefinierte Agenten: Die Abhängigkeit von Entwicklern

Wenn Sie einen Agenten erstellen möchten, der etwas Fortgeschritteneres tut, wie die Verbindung zu einem externen System oder die Ausführung eines mehrstufigen Workflows, benötigen Sie einen Entwickler. Diese benutzerdefinierten Agenten müssen mit der Atlassian Forge-Plattform erstellt werden, die eine vollwertige Entwicklungsumgebung ist.

Dies schafft sofort einen riesigen Engpass. Die Geschäftsbereiche, die diese anspruchsvollen Workflows tatsächlich benötigen – Support, Marketing, Vertrieb – können sie nicht selbst erstellen. Sie sind vollständig von Entwicklerressourcen abhängig, die fast immer Mangelware sind.

Die brillante Idee Ihres Support-Managers für einen Agenten, der automatisch Bestelldetails in Shopify nachschlägt und das Jira-Ticket aktualisiert? Diese muss nun in einen Entwicklungs-Backlog, wo sie möglicherweise die nächsten sechs Monate liegt.

Die Erstellung eines benutzerdefinierten Agenten in Forge ist ein technisches Projekt, das Wochen, wenn nicht Monate dauern kann. Dies steht in krassem Gegensatz zu eesel AI, das eine vollständig selbstbedienbare Workflow-Engine bietet. Ein nicht-technischer Support-Manager kann problemlos benutzerdefinierte API-Aktionen einrichten, komplexe Logik für die Triagierung von Tickets definieren und sogar die Persönlichkeit der KI anpassen – alles über eine einfache Benutzeroberfläche. Sie können in Minuten live gehen, nicht in Monaten.

Überwachung, Preisgestaltung und der Weg nach vorn

Abschließend wollen wir noch ein paar praktische Aspekte ansprechen, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie für ernsthafte Aufgaben voll auf Rovo setzen.

Überwachung und Aufsicht

Rovo ist keine komplette Blackbox. Es bietet Ihnen einige grundlegende Überwachungswerkzeuge. Sie können auf Audit-Protokolle für jeden Agenten zugreifen, um eine Historie seiner Aktionen einzusehen, und Atlassian hat in all seinen KI-Produkten ethische Filter eingebaut, um unangemessene Inhalte zu überprüfen.

Aber das ist wirklich nur das absolute Minimum. eesel AI bietet umsetzbare Berichte, die Ihnen ein viel klareres Bild davon geben, was tatsächlich passiert. Das Analyse-Dashboard zeigt Ihnen nicht nur ein Protokoll dessen, was die KI getan hat; es findet aktiv Lücken in Ihrer Wissensdatenbank und weist auf Trends in Ihren Support-Anfragen hin. Es gibt Ihnen einen datengestützten Fahrplan an die Hand, um Ihren gesamten Support-Betrieb zu verbessern.

Die Preisgestaltung von Atlassian Rovo verstehen

Atlassian hat kürzlich angekündigt, dass Rovo nun in allen kostenpflichtigen Plänen für Jira, Confluence und Jira Service Management enthalten ist. Während „enthalten“ wie „kostenlos“ klingen mag, ist die Realität etwas komplizierter. Die nützlichsten Funktionen von Rovo sind an die Premium- und Enterprise-Stufen von Atlassian gebunden, die mit erheblichen Kosten verbunden sind. Der Preis von Rovo ist im Wesentlichen in Ihr gesamtes Atlassian-Abonnement gebündelt, was es schwierig machen kann, herauszufinden, wofür Sie wirklich bezahlen.

Dieses gebündelte Modell unterscheidet sich stark von der klaren und vorhersehbaren Preisgestaltung, die Sie bei eesel AI erhalten. Unsere Pläne basieren auf den Funktionen und der Kapazität, die Sie tatsächlich nutzen, ohne Gebühren pro Lösung, die nach einem geschäftigen Monat zu einer überraschenden Rechnung führen können. Mit flexiblen monatlichen Optionen, die Sie jederzeit kündigen können, wissen Sie immer genau, was Sie ausgeben.

Funktion	Rovo Agent Governance	eesel AI Governance & Kontrolle
Einrichtungsgeschwindigkeit	Minuten für einfache Agenten; Wochen oder Monate für benutzerdefinierte.	Live-Start in Minuten, sogar mit komplexen, benutzerdefinierten Aktionen.
Benutzerzugriff	Jeder kann standardmäßig erstellen; erfordert IT-Setup zur Einschränkung.	Zentrales Dashboard zur Erstellung und Verwaltung aller Bots.
Workflow-Steuerung	Grundlegende Aktionen für Nicht-Programmierer; komplexe Workflows benötigen Entwickler.	Vollständig anpassbare Workflow-Engine für nicht-technische Benutzer.
Tests vor dem Start	Sehr begrenzt; keine Möglichkeit, die Leistung im großen Maßstab zu simulieren.	Leistungsstarke Simulation mit Tausenden Ihrer bisherigen Tickets.
Übersicht	Grundlegende Audit-Logs für jeden Agenten.	Umsetzbare Berichte, die Wissenslücken identifizieren.
Preismodell	In kostspielige Atlassian-Stufen gebündelt; kann schwer nachzuvollziehen sein.	Transparente, vorhersehbare Pläne ohne Gebühren pro Lösung.

Rovo Agent Governance: Die Balance zwischen Ermächtigung und Kontrolle

Die enge Integration von Rovo in das Atlassian-Ökosystem ist definitiv attraktiv. Aber sein Rovo Agent Governance-Modell zwingt Sie zu einer schwierigen Wahl: Entweder Sie ermächtigen alle und riskieren einen chaotischen Wildwuchs, oder Sie sperren alles ab und schaffen einen Entwickler-Engpass, der den Fortschritt im Keim erstickt.

Das Potenzial der Plattform für KI-Wildwuchs, ihre starke Abhängigkeit von technischen Teams für jegliche echte Anpassung und das Fehlen ernsthafter Testwerkzeuge machen sie zu einer herausfordernden Option für Teams, die schnell handeln und gleichzeitig hohe Standards einhalten müssen.

Für Teams, die die goldene Mitte zwischen Leistung und Einfachheit suchen, bietet eesel AI eine überzeugende Alternative. Es bietet Ihnen eine zentrale, benutzerfreundliche Plattform, auf der auch nicht-technische Personen anspruchsvolle KI-Agenten mit vollem Vertrauen und Kontrolle erstellen, testen und starten können.

Bereit für eine KI-Support-Plattform, die Sie in Minuten bereitstellen und ohne Kopfschmerzen verwalten können? Melden Sie sich für eine kostenlose eesel AI-Testversion an und überzeugen Sie sich selbst, wie einfach es ist, den Support souverän zu automatisieren.