Rovo Agent Sharing: Ein Leitfaden für die KI-Zusammenarbeit

Seien wir ehrlich, KI-Assistenten tauchen bei der Arbeit überall auf. Sie sind kein Science-Fiction-Konzept mehr, sondern werden Teil des Teams. Doch je mehr von uns anfangen, diese KI-Helfer zu entwickeln und zu nutzen, desto mehr entsteht ein neues Problem: Wie bringen wir sie dazu, zusammenzuarbeiten? Wie teilt man eine wirklich intelligente, aufgabenspezifische KI, ohne dass jeder seine eigene, leicht abweichende Version erstellt?

Atlassian versucht sich mit Rovo daran, seiner KI, die für den Einsatz in Tools wie Jira und Confluence entwickelt wurde. Ein wichtiger Teil dieses Puzzles ist Rovo Agent Sharing, mit dem Sie Ihre benutzerdefinierten KI-Agenten an andere in Ihrem Team weitergeben können.

Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was Rovo Agent Sharing ist, wofür es gut ist und, was genauso wichtig ist, wo es nicht ganz den Zweck erfüllt. Wir werden uns ansehen, wie Sie es tatsächlich nutzen können, auf die Einschränkungen eingehen und eine weitere Option für Teams vorstellen, deren Arbeit über die reine Atlassian-Suite hinausgeht.

Was ist ein Rovo Agent?

Bevor wir zum Teilen kommen, wollen wir kurz klären, was ein Rovo Agent eigentlich ist. Stellen Sie ihn sich als einen benutzerdefinierten KI-Helfer vor, den Sie direkt in Ihren Atlassian-Tools erstellen und verwenden. Er ist dafür gemacht, Routineaufgaben zu erledigen, Fragen mithilfe der internen Dokumente Ihres Unternehmens zu beantworten und allgemein die Arbeit am Laufen zu halten. Sie können vorgefertigte Agenten verwenden oder Ihre eigenen für sehr spezifische Aufgaben erstellen.

Diese Agenten lernen aus Ihren Wissensquellen. Größtenteils bedeutet das Ihre Confluence-Bereiche und Jira-Projekte. Sie können sich auch mit einigen externen Apps wie Google Drive verbinden. Der Sinn und Zweck ist es, einen Assistenten zu schaffen, der den Kontext dessen versteht, woran Ihr Team arbeitet.

Sobald Sie einen Agenten erstellt haben, der wirklich hilfreich ist, wie zum Beispiel einen, der die Zusammenfassung Ihres wöchentlichen Projektfortschritts perfekt hinbekommt, werden Sie ihn teilen wollen, damit alle anderen ihn auch nutzen können. Genau dafür ist Rovo Agent Sharing da.

Wie Rovo Agent Sharing funktioniert und seine zentralen Anwendungsfälle

Das Teilen eines Rovo Agents ist ziemlich einfach. Wenn Sie einen Agenten erstellen, können Sie einen direkten Link zu ihm generieren. Diesen Link können Sie dann in Slack einfügen, per E-Mail versenden oder auf jede andere übliche Weise teilen. Wenn ein Teamkollege auf den Link klickt, wird er zu einem Vollbild-Chat mit diesem spezifischen Agenten weitergeleitet, der sofort einsatzbereit ist.

Es ist auch erwähnenswert, dass Berechtigungen korrekt gehandhabt werden. Ein Agent zeigt einem Benutzer keine Informationen an, es sei denn, er hat bereits die Berechtigung, sie zu sehen. Wenn jemand keinen Zugriff auf einen eingeschränkten Confluence-Bereich hat, wird der Agent nicht plötzlich dessen Geheimnisse preisgeben.

Die Hauptgründe für Rovo Agent Sharing

Dieses Link-Sharing-System ist für einige gängige Situationen in der Atlassian-Welt nützlich.

• Alle auf dem gleichen Stand halten: Wenn Sie möchten, dass Ihr gesamtes Team für eine bestimmte Aufgabe den exakt gleichen Prozess befolgt, ist das Teilen eines einzigen Agenten eine großartige Möglichkeit. Beispielsweise könnte ein Marketingmanager einen Agenten erstellen, der Social-Media-Beiträge im spezifischen Tonfall des Unternehmens entwirft. Das Teilen dieses Agenten stellt sicher, dass jeder Beitrag von derselben markenkonformen Vorlage ausgeht.

• Einem Experten ermöglichen, sein Wissen zu skalieren: Ein Fachexperte kann einen hochspezialisierten Agenten erstellen und ihn teilen, um dem gesamten Team zu helfen. Stellen Sie sich einen leitenden Entwickler vor, der einen „Bug-Triage-Assistenten“ erstellt, der genau die richtigen Fragen stellt. Er kann ihn mit allen anderen Entwicklern teilen und so allen helfen, neue Probleme korrekt zu klassifizieren, ohne jedes Mal den leitenden Entwickler fragen zu müssen.

• Neue Mitarbeiter schneller einarbeiten: Die Einarbeitung neuer Mitarbeiter kostet Zeit. Sie können Agenten erstellen und teilen, die als projektspezifische Q&A-Bots fungieren. Ein neues Teammitglied könnte den Agenten fragen: „Was sind die Hauptziele für Projekt Phoenix?“ oder „Fasse das letzte Sprint-Meeting zusammen“ und erhält sofort Antworten, ohne seine Kollegen zu unterbrechen.

Die Idee hinter Rovo Agent Sharing

Das Ziel von Rovo Agent Sharing ist es, Ihre KI-Tools zu zentralisieren und einen „Agenten-Wildwuchs“ zu vermeiden. Das passiert, wenn fünf verschiedene Personen fünf leicht unterschiedliche Versionen eines „Meeting-Zusammenfassungs“-Agenten erstellen. Indem man sich auf eine gute Version standardisiert, kann das gesamte Team Wissen teilen und konsistenter arbeiten.

Die Grenzen von Rovo Agent Sharing

Für Teams, die alles innerhalb der Atlassian-Produkte erledigen, ist das Teilen von Agenten über einen Link ein guter Anfang. Es ist einfach und funktioniert für grundlegende Teamarbeit. Aber die moderne Arbeitswelt ist komplex und bleibt selten auf einer einzigen Plattform. Hier zeigen sich die Schwächen von Rovos Ansatz.

Das größte Problem ist, dass Rovo Agent Sharing ein Chatfenster teilt, anstatt einen wirklich hilfreichen KI-Assistenten dort bereitzustellen, wo Ihre Teams tatsächlich arbeiten.

Es ist in der Atlassian-Blase gefangen

Rovo Agents sind von Grund auf so konzipiert, dass sie Teil der Atlassian-Welt sind. Ihre Hauptstärke liegt darin, wie gut sie Jira-Vorgänge und Confluence-Seiten verstehen. Obwohl sie sich mit einigen anderen Quellen verbinden können, liegt ihr Herz und ihre Seele bei Atlassian.

Dies ist ein riesiges Problem für jedes Unternehmen, das eine Mischung aus verschiedenen Tools verwendet. Was ist, wenn Ihr Support-Team in Zendesk oder [REDACTED] arbeitet? Was ist, wenn Ihr Haupt-Chat-Tool Slack ist? Das Teilen eines Links, der die Leute aus diesen Apps heraus und in einen separaten Rovo-Chat zieht, ist umständlich. Es fügt einen zusätzlichen Schritt hinzu, anstatt die Dinge einfacher zu machen.

Man kann es nicht dort einsetzen, wo Ihr Team arbeitet

Aufbauend auf dem letzten Punkt kann man einen Rovo Agent nicht wirklich so einrichten, dass er in anderen Plattformen funktioniert. Sie können zum Beispiel nicht Ihren „Bug-Triage-Assistenten“ direkt in einem Microsoft Teams-Kanal arbeiten lassen oder als Helfer direkt in Ihrer Helpdesk-Software agieren lassen. Das Gespräch findet immer im Rovo-Chatfenster statt, das jemand durch Klicken auf einen Link öffnen muss.

Es ist eine Einheitslösung zum Teilen

Wenn Sie einen Rovo Agent teilen, teilen Sie eine bestimmte Version. Es gibt keine einfache Möglichkeit, verschiedene Varianten desselben Agenten mit angepasstem Wissen oder Persönlichkeiten für verschiedene Teams anzubieten.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben einen „Projekt-Update“-Agenten. Sie möchten vielleicht, dass er einen formellen Ton verwendet, wenn er mit externen Kunden spricht, aber einen lockeren, Emoji-freundlichen Ton für interne Slack-Updates. Mit Rovo müssten Sie wahrscheinlich zwei völlig separate Agenten erstellen und teilen, um das zu erreichen.

Hier hebt sich eine flexiblere Plattform wie eesel AI wirklich ab. Mit eesel AI können Sie so viele Bots erstellen, wie Sie möchten, jeder mit seiner eigenen Persönlichkeit, Anweisungen und Zugriff auf spezifische Wissensquellen. Sie könnten eine zentrale Wissensdatenbank haben, aber zwei verschiedene KI-Agenten einsetzen, die sie nutzen – einen für formelle Berichte und einen anderen für schnelle Chats. Das ist eine viel praktischere und besser zu handhabende Methode, als nur einen Link zu einem einzigen Agenten herumzureichen.

Eine flexiblere Alternative für teamübergreifende KI-Zusammenarbeit

Die Schwächen von Rovo Agent Sharing deuten auf die Notwendigkeit einer anpassungsfähigeren Lösung hin. Anstatt nur einen Link zu teilen, müssen Teams heute ein zentrales Wissensgehirn aufbauen und dann spezialisierte KI-Assistenten über all ihre verschiedenen Apps hinweg einsetzen. Genau dafür wurde eesel AI entwickelt.

Vereinen Sie Ihr gesamtes Wissen, nicht nur einen Teil davon

Während Rovo sich auf Atlassian konzentriert, verbindet sich eesel AI sofort mit über 100 Quellen. Sie können alles anschließen, von Ihren Helpdesk-Tickets (Zendesk, Freshdesk, Gorgias) und internen Wikis (Confluence, Notion, Google Docs) bis hin zu Ihren Unternehmens-Chat-Tools (Slack, Microsoft Teams). Dies schafft eine einzige, vollständige Quelle der Wahrheit, die all Ihre KI-Agenten antreibt und ihnen das Gesamtbild Ihres Unternehmens vermittelt, nicht nur einen kleinen Teil davon.

Setzen Sie Agenten mit Vertrauen durch Simulation ein

Bevor Sie Ihre neue KI mit dem gesamten Team teilen, woher wissen Sie, dass sie bereit ist? Rovos Methode verlässt sich im Grunde auf Live-Tests, was riskant sein kann. Wenn der Agent einen Fehler macht, kann das einen schlechten ersten Eindruck hinterlassen.

eesel AI hat eine viel bessere Methode, damit umzugehen: einen Simulationsmodus. Sie können Ihren KI-Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets oder internen Fragen in einer sicheren Umgebung testen. Die Simulation zeigt Ihnen genau, wie der Agent geantwortet hätte, und gibt Ihnen genaue Vorhersagen über seine Leistung, wie viele Probleme er hätte lösen können und wie viel er Ihnen hätte sparen können. So können Sie sein Verhalten anpassen und neue Agenten mit dem Wissen starten, wie sie sich verhalten werden.

Gehen Sie in Minuten live mit einer Self-Service-Plattform

Das Erstellen, Testen und Anpassen eines benutzerdefinierten Rovo Agents kann ein langwieriger Prozess sein. Im Gegensatz dazu ist eesel AI so konzipiert, dass es unglaublich einfach selbst einzurichten ist. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk verbinden, Ihre Hauptwissensquellen hinzufügen und einen funktionierenden KI-Agenten in nur wenigen Minuten starten, ohne mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen zu müssen. Es ist so gebaut, dass es sich ohne einen komplizierten Einrichtungsprozess in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe einfügt, sodass Sie vom ersten Tag an Ergebnisse sehen können.

Preise für Rovo Agent Sharing

Laut Atlassian ist Rovo ohne zusätzliche Kosten in den Premium- und Enterprise-Cloud-Plänen für Jira Software, Jira Service Management und Confluence enthalten. Aber es gibt einen kleinen Haken.

Die Nutzung wird über ein Kreditsystem abgewickelt. Zum Beispiel kostet ein Chat mit einem Agenten 10 Kredits. Jeder Benutzer erhält eine bestimmte Anzahl von Kredits pro Monat, die für das gesamte Unternehmen gebündelt werden. Obwohl Atlassian derzeit keine zusätzlichen Gebühren erhebt, wenn Sie Ihr Limit überschreiten, haben sie angekündigt, dass sie in Zukunft eine nutzungsbasierte Preisgestaltung einführen wollen. Dies schafft viel Unsicherheit für wachsende Teams, da die Kosten unvorhersehbar und schwer zu budgetieren werden könnten.

Mehr als nur Links: Integrierte KI-Zusammenarbeit statt Rovo Agent Sharing

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Rovo Agent Sharing eine gute Funktion für Teams ist, die voll und ganz auf das Atlassian-Ökosystem setzen. Es hilft, die Dinge konsistent zu halten und bietet eine einfache Möglichkeit, mit KI zusammenzuarbeiten.

Allerdings reicht sein linkbasiertes System und sein Fokus auf die Atlassian-Welt einfach nicht für moderne Teams aus, die eine Vielzahl unterschiedlicher Tools verwenden. Heutige Unternehmen benötigen eine KI, die direkt in ihre Arbeitsabläufe integriert ist und nicht in einem separaten Tab feststeckt. Für Unternehmen, die eine leistungsstarke, flexible und einfach zu verwaltende KI benötigen, die überall funktioniert, ist ein dafür entwickeltes Tool ein Muss.

Hier bietet eesel AI einen klaren Weg nach vorne. Es ermöglicht Ihnen, ein einheitliches Gehirn aus all Ihrem Unternehmenswissen aufzubauen und dann spezialisierte KI-Agenten dort einzusetzen, wo Sie sie benötigen, mit der Sicherheit, die durch ordnungsgemäße Tests entsteht. Bereit zu sehen, wie wirklich integrierte KI-Zusammenarbeit aussieht?