Die große Idee hinter KI ist ziemlich einfach: Lass die Bots die sich wiederholende Routinearbeit erledigen, damit dein Team sich auf das konzentrieren kann, was Menschen am besten können. In einer perfekten Welt wären KI-Agenten wie zusätzliche Teammitglieder, die rund um die Uhr arbeiten, alle deine verschiedenen Apps verbinden und deine Arbeitsabläufe glätten. Atlassian verfolgt diese Vision mit Rovo-Agenten, ihrer internen KI für Teamarbeit innerhalb ihres riesigen Ökosystems.
Aber wenn Teams anfangen, sie zu nutzen, stellen sie fest, dass es nicht ganz so einfach ist. Während Rovo-Agenten in ihrem eigenen Bereich mächtig sind, bringen sie einige echte Kopfschmerzen in Bezug auf Kosten, Komplexität und die Verbindungen, die sie herstellen können, mit sich. Es ist zu einem so großen Problem geworden, dass einige Analysten festgestellt haben, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, die Kosten zu rechtfertigen, was Atlassian dazu veranlasst hat, seine Preisgestaltung zu ändern, indem Rovo in seine teuersten Abonnementpläne gebündelt wird.
In diesem Leitfaden werden wir aufschlüsseln, worum es bei Rovo-Agenten im Jahr 2025 geht. Wir werden uns ihre Hauptmerkmale ansehen, wie du sie nutzen kannst und die versteckten Grenzen, die du kennen solltest. Wir werden auch erkunden, warum viele Teams nach flexibleren Tools suchen, die mit all ihren Apps arbeiten können, nicht nur mit einer.
Was sind Rovo-Agenten?
Einfach ausgedrückt, arbeiten Rovo-Agenten mit dir zusammen, reduzieren manuelle Aufgaben und handeln direkt in der Atlassian-Suite für dich. Stell sie dir als Spezialisten vor, die du in Jira, Confluence und anderen Atlassian-Tools hinzuziehen kannst, um die Arbeit zu erledigen.
Um ein Gefühl dafür zu bekommen, was sie tun, hilft es, die drei Hauptvarianten zu kennen, in denen sie vorkommen:
- Out-of-the-box-Agenten: Dies sind die gebrauchsfertigen Agenten von Atlassian für alltägliche Aufgaben. Du kannst sie sofort verwenden, um ein Dokument zusammenzufassen, Text zu übersetzen oder deinen Jira-Backlog ohne Einrichtung aufzuräumen.
- Benutzerdefinierte Agenten: Wenn du einen sehr spezifischen Prozess hast, kannst du mit einem Tool namens Rovo Studio deinen eigenen Agenten erstellen. Damit kannst du einem Agenten eine einzigartige Aufgabe geben, ihn mit bestimmten Wissensquellen verbinden und ihm genau sagen, was er tun soll.
- Marktplatz-Agenten: Dies sind Agenten, die von anderen Entwicklern erstellt wurden, um Rovo mit anderen Apps arbeiten zu lassen. Zum Beispiel hat das Team hinter der Budgety für Jira App einen Agenten entwickelt, damit Benutzer über Rovos Chat nach Finanzdaten fragen können.
Kernfunktionen und Anwendungsfälle von Rovo-Agenten
Bevor wir zu den Nachteilen kommen, schauen wir uns an, wofür Rovo-Agenten entwickelt wurden. Für Teams, die Atlassian in- und auswendig kennen, bieten sie einige ziemlich clevere Möglichkeiten, die Arbeit zu automatisieren.
Automatisierung von Aufgaben in Jira und Confluence mit Rovo-Agenten
Der größte Vorteil von Rovo-Agenten ist, wie tief sie sich mit Jira Service Management und Confluence verbinden. Sie können einen Agenten bitten, Dinge zu erledigen, die normalerweise viel Zeit in Anspruch nehmen würden.
Zum Beispiel könnten Sie einen Agenten erstellen, der Ihren Jira-Backlog pflegt, indem er jedes Problem findet, das seit 90 Tagen nicht mehr bearbeitet wurde, und es zur Überprüfung markiert. Oder Sie könnten einen Agenten haben, der automatisch eine wöchentliche Projektzusammenfassung auf einer Confluence-Seite erstellt, indem er Updates und wichtige Statistiken von Ihren Projektboards zieht. So bleibt jeder auf dem Laufenden, ohne dass jemand den Bericht manuell zusammenstellen muss.
Rovo-Agenten können Aufgaben automatisieren, indem sie eine Zusammenfassung innerhalb einer Confluence-Seite erstellen.
Wie Rovo-Agenten Wissen aus verbundenen Apps beziehen
Atlassian ist sich bewusst, dass das Wissen eines Unternehmens nicht nur in seinen Produkten gespeichert ist. Rovo-Agenten können sich mit externen Wissensquellen wie Google Docs und Microsoft SharePoint verbinden, um Informationen zu finden, wenn Sie eine Frage stellen. Dies hilft einem Agenten, ein vollständigeres Bild zu geben, indem sowohl Ihr Confluence-Bereich als auch Ihr freigegebener Speicher durchsucht werden. Es ist eine gute Funktion, aber ihr Hauptzweck besteht darin, Informationen in die Atlassian-Welt zu ziehen, nicht um in anderen Tools Maßnahmen zu ergreifen.
Konfigurieren von Wissensquellen für Rovo-Agenten.
Erstellen benutzerdefinierter Workflows für Rovo-Agenten mit Rovo Studio
Für Teams, die ihre eigene Arbeitsweise haben, ist Rovo Studio der Ort, an dem Sie benutzerdefinierte Agenten von Grund auf erstellen können. Es bietet Ihnen die Möglichkeit, zu definieren, was der Agent tun soll, welche Dokumente er lesen soll und welche Aktionen er ausführen darf. Dieses Maß an Kontrolle ist ideal, um einen Agenten zu entwickeln, der perfekt zu den Prozessen Ihres Teams passt. Aber wie wir gleich sehen werden, geht diese Macht mit einer ziemlich steilen Lernkurve einher.
Erstellen von benutzerdefinierten Rovo-Agenten mit Rovo Studio.
Die versteckten Herausforderungen und Einschränkungen von Rovo-Agenten
Obwohl Rovo-Agenten auf dem Papier gut aussehen, stellen viele Teams fest, dass sie mit einigen ernsthaften Kompromissen verbunden sind, die die Automatisierung von Arbeit von Anfang bis Ende behindern.
Das "Walled Garden"-Problem bei Rovo-Agenten: Begrenzte plattformübergreifende Integration
Rovos größte Stärke ist auch seine größte Schwäche: Es ist in erster Linie für Atlassian gemacht. Während es sich mit einigen externen Tools verbinden kann, ist seine Fähigkeit, tatsächlich etwas zu tun, größtenteils auf Jira und Confluence beschränkt. Dies schafft einen "Walled Garden", der für Teams, die eine Mischung aus verschiedenen, spezialisierten Tools verwenden, um ihre Arbeit zu erledigen, ein großes Ärgernis sein kann.
Angenommen, Sie benötigen einen KI-Agenten, um auf ein Kundenticket in Zendesk zu antworten, die wichtigsten Punkte eines Gesprächs in Slack zusammenzufassen und dann den Datensatz eines Kunden zu aktualisieren. Rovo ist dafür einfach nicht ausgelegt. Es kann einige externe Informationen lesen, aber es kann nicht innerhalb anderer Plattformen operieren. Im Gegensatz dazu sind Tools wie eesel AI darauf ausgelegt, eine flexible Schicht zu sein, die über all Ihre Apps hinweg funktioniert und Ihnen ermöglicht, Workflows zu automatisieren, wo auch immer sie stattfinden.
Übersichtsvideo zu eesel AI.
Navigieren im komplexen und unvorhersehbaren Preismodell für Rovo-Agenten
Rovo hatte früher ein eigenes Preisschild, aber Atlassian hat es inzwischen in seine Premium- und Enterprise-Pläne integriert. Das bedeutet, dass man, um Rovo-Agenten zu erhalten, das gesamte Atlassian-Abonnement upgraden muss, was eine enorme Kostenbelastung darstellen kann, die viele Teams einfach nicht tragen können.
Darüber hinaus beinhaltet Rovos Preisgestaltung verwirrende Quoten für "Objekte" (ein indiziertes Element, wie ein einzelnes Google-Dokument) und "Anfragen" (jede Interaktion mit einem Agenten). Laut ihren eigenen Dokumenten erhält ein Team von 200 Nutzern 300.000 Objekte und 50.000 Anfragen pro Monat. Obwohl Atlassian sagt, dass sie derzeit keine Gebühren für Überschreitungen erheben, verfolgen sie diese, was ein ziemlich klares Zeichen dafür ist, dass zusätzliche Gebühren kommen werden. Dies macht es fast unmöglich, die Kosten vorherzusagen und eine klare Rendite auf die Investition zu zeigen. Dies ist weit entfernt von einfacheren Modellen. Zum Beispiel bietet eesel AI vorhersehbare, pauschale Preise basierend darauf, wie viele KI-Interaktionen Sie nutzen, nicht darauf, wie viele Personen in Ihrem Team sind. Dies hilft, die Kosten im Rahmen zu halten, wenn Ihr Unternehmen wächst.
Die steile Lernkurve und der "leere Leinwand"-Faktor für Rovo-Agenten
Einen benutzerdefinierten Rovo-Agenten zuverlässig das zu tun, was man möchte, ist schwieriger als es klingt. Wie Menschen in Blogs wie diesem von Eficode geteilt haben, erfordert es viel Versuch und Irrtum und sehr spezifisches "Prompt Engineering", um es richtig hinzubekommen. Dies kann eine enorme Zeitverschwendung sein, insbesondere für Teams ohne technischen Hintergrund, die einfach nur etwas wollen, das funktioniert.
Sogar Atlassians Leiter des KI-Produkts, Jamil Valliani, gab in dem TechTarget-Artikel zu, dass dies ein Problem sei, und sagte, dass die "leere Leinwand... wirklich einschüchternd sein kann" für Menschen. Teams brauchen ein Werkzeug, das ihnen hilft, eine Lösung zu finden, nicht eines, das ihnen einen leeren Bildschirm gibt und erwartet, dass sie plötzlich zu KI-Experten werden.
| Funktion | Atlassian Rovo | eesel AI |
|---|---|---|
| Preismodell | Pro Benutzer, gebündelt in hochrangigen Plänen | Pauschalpreis, basierend auf Interaktionen |
| Nutzungslimits | Quoten für "Objekte" & "Anfragen" | Großzügiges Interaktionskontingent |
| Kostenvorhersehbarkeit | Niedrig (gebunden an Benutzer & zukünftige Überschreitungen) | Hoch (vorhersehbare monatliche Kosten) |
| ROI | Schwer pro Benutzer zu berechnen | Klar, basierend auf automatisierten Interaktionen |
Eine flexiblere Alternative zu Rovo-Agenten für echte plattformübergreifende Automatisierung
Die Einschränkungen von Rovo haben viele Teams dazu veranlasst, nach KI-Lösungen zu suchen, die flexibler, erschwinglicher und benutzerfreundlicher sind. eesel AI wurde entwickelt, um genau diese Probleme zu lösen, indem es als intelligente Automatisierungsschicht fungiert, die mit den bereits vorhandenen Tools arbeitet.
Befreien Sie sich aus dem Ökosystem mit über 100 Integrationen
Im Gegensatz zu Rovo versucht eesel AI nicht, Sie in ein einziges Ökosystem zu ziehen. Es ist darauf ausgelegt, auf Ihrer aktuellen Software-Stack zu sitzen, mit über 100 One-Click-Integrationen, die sich mit den Plattformen verbinden, auf denen Ihr Team tatsächlich arbeitet. Und es geht weit über das bloße Verbinden mit Dokumentenordnern hinaus.
Sie können eesel AI mit Ihren Helpdesks und sogar E-Commerce-Plattformen wie Shopify verbinden. Das bedeutet, dass Sie Workflows erstellen können, die Aufgaben in Ihrem gesamten Unternehmen abwickeln, nicht nur innerhalb eines Produkts.
Die Integrationsbibliothek von eesel AI, die ihre breite Palette an Verbindungen zeigt.
Erhalten Sie vorhersehbaren ROI mit einer Preisgestaltung, die wirklich Sinn macht
Das Preismodell für eesel AI ist einfach und transparent. Anstatt für jeden einzelnen Benutzer zu zahlen, basieren die Pläne von eesel AI auf der Anzahl der monatlichen KI-Interaktionen (wie eine KI-gestützte Antwort oder Aktion). Das bedeutet, dass Sie nur für den tatsächlichen Wert zahlen, den Sie erhalten. Es ist ein Modell, das mit Ihrer Nutzung wächst, nicht mit der Anzahl Ihrer Mitarbeiter, was für wachsende Teams eine willkommene Abwechslung ist. Sie können neue Personen oder ganze Abteilungen hinzufügen, ohne bei Ihrer nächsten Rechnung eine Überraschung zu erleben.
Von der Idee zu einem funktionierenden Bot viel schneller gelangen
Um das Problem der "leeren Leinwand" zu lösen, bietet eesel AI eine geführte, leicht verständliche Einrichtung, die es jedem ermöglicht, einen leistungsstarken KI-Agenten zu erstellen. Hier sind einige Funktionen, die es so viel einfacher machen:
- Simulation: Bevor Sie Ihren Agenten freilassen, können Sie ihn mit Ihren vergangenen Daten testen. So können Sie genau sehen, wie er performt hätte, seine Genauigkeit überprüfen, Ihre Kosteneinsparungen schätzen und Wissenslücken finden, bevor er mit einem echten Benutzer spricht.
- Konfiguration in natürlicher Sprache: Sie müssen kein Prompt-Experte sein, um Ihren Agenten einzurichten. Sie können ihm in einfachem Deutsch mitteilen, welchen Ton er verwenden soll, wann ein Problem an einen Menschen eskaliert werden soll und welche Regeln er befolgen soll.
- Multi-Bot-Architektur: Ein einzelnes eesel AI-Konto kann mehrere spezialisierte Bots betreiben. Das bedeutet, dass Sie einen Bot für Ihr Support-Team, einen anderen für die IT und einen dritten für HR haben können, und jeder kann seine eigenen separaten Wissensquellen und Berechtigungen haben.
Testen eines KI-Agenten vor der Bereitstellung, eine Funktion, die in Rovo-Agenten nicht zu finden ist.
Rovo-Agenten vs. eesel AI: ein direkter Vergleich
Wie schneiden sie also ab? Hier ist ein kurzer Überblick.
| Fähigkeit | Rovo-Agenten | eesel AI |
|---|---|---|
| Hauptanwendungsfall | Automatisierung innerhalb der Atlassian-Suite | Plattformübergreifende Automatisierung (Support, IT, intern) |
| Integrationen | Atlassian-zentriert, ~50 Konnektoren | Über 100 in Helpdesks, Chat, Dokumenten & mehr |
| Einrichtung & Konfiguration | Rovo Studio, erfordert Prompt-Engineering | Natürliche Sprachaufforderungen & Simulation |
| Preismodell | Pro Benutzer, gebündelt mit hochstufigen Plänen | Pauschalpreis, basierend auf Interaktionsvolumen |
| Am besten geeignet für | Teams, die tief in Jira/Confluence eingebettet sind | Teams, die Flexibilität und breite Werkzeugunterstützung benötigen |
Sind Rovo-Agenten die richtigen KI-Agenten für Ihr Team?
Was ist also das endgültige Urteil? Rovo-Agenten können eine gute Wahl für Teams sein, deren Arbeit fast ausschließlich innerhalb der Atlassian-Welt stattfindet und die bereits einen Premium- oder Enterprise-Plan nutzen (oder bereit sind, dafür zu zahlen). Die tiefen Verbindungen zu Jira und Confluence können definitiv helfen, die Arbeit für diese Teams zu optimieren.
Aber für die meisten modernen Unternehmen, die eine Mischung aus verschiedenen Tools verwenden, werden die Grenzen von Rovo ziemlich schnell offensichtlich. Das abgeschottete Design, verwirrende und teure Preisgestaltung und die steile Lernkurve sind große Hindernisse, um die Arbeit im gesamten Unternehmen zu automatisieren.
Der Bedarf an klarer Preisgestaltung, breiten Integrationen und einfach zu bedienenden Tools ist der Grund, warum so viele Unternehmen nach flexibleren Optionen suchen. eesel AI wurde von Grund auf als leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche KI-Automatisierungsschicht entwickelt, die mit den Tools funktioniert, die Sie bereits verwenden, und Ihnen ermöglicht, intelligentere Workflows ohne Kompromisse zu erstellen.
Bereit, Workflows ohne Grenzen zu automatisieren?
Wenn Sie sich von Ihren aktuellen Tools eingeengt fühlen, ist es an der Zeit zu sehen, was eine wirklich plattformübergreifende Lösung für Sie tun kann.
Sehen Sie, wie eesel AI sich mit all Ihren Tools verbindet und einen vorhersehbaren ROI bietet. Und Sie können es kostenlos ausprobieren und sehen, wie Sie in nur wenigen Minuten einen leistungsstarken KI-Agenten erstellen können.
Häufig gestellte Fragen
Rovo-Agenten haben keinen eigenständigen Preis. Sie sind in Atlassians hochstufige Premium- und Enterprise-Abonnementpläne gebündelt, sodass Ihre gesamte Organisation ein Upgrade durchführen muss, um Zugriff zu erhalten, was eine erhebliche Investition darstellt.
Obwohl sie Daten aus einigen externen Quellen wie Google Docs lesen können, ist ihre Fähigkeit, Aktionen auszuführen, fast ausschließlich auf das Atlassian-Ökosystem beschränkt. Sie können keine Aufgaben in anderen Apps wie Slack oder Zendesk automatisieren.
Das Erstellen benutzerdefinierter Agenten mit Rovo Studio hat eine steile Lernkurve und erfordert oft erhebliches Ausprobieren mit Prompt-Engineering. Dies kann für nicht-technische Teams herausfordernd und zeitaufwendig sein.
Wahrscheinlich nicht. Rovo-Agenten sind für Teams konzipiert, deren Arbeit fast ausschließlich innerhalb von Atlassian-Produkten stattfindet. Wenn Ihre Arbeitsabläufe auf eine Mischung verschiedener Tools angewiesen sind, werden Sie ihren "geschlossenen Garten"-Ansatz wahrscheinlich als sehr einschränkend empfinden.
