Ein praktischer Leitfaden für Rovo KI-Berichterstattung & Analysen

Atlassian hat gerade Rovo gelauncht, seinen neuen KI-Teamkollegen, der alle verstreuten Informationen deines Unternehmens an einem Ort zusammenführen und deinem Team unter die Arme greifen soll. Die Idee ist ziemlich cool: KI wird direkt in die Atlassian-Tools integriert, in denen viele von uns ihre Arbeitstage verbringen.

Aber seien wir mal ehrlich. Wann immer eine neue Technologie auf den Markt kommt, insbesondere eine KI, lautet die eigentliche Frage nicht nur „Was kann sie?“, sondern „Hilft sie tatsächlich?“. Die Auswirkungen von KI zu ermitteln, ist nicht nur ein nettes Häkchen auf der To-do-Liste; es ist die einzige Möglichkeit, herauszufinden, ob sie das Geld und den Aufwand wert ist.

Genau dafür ist dieser Leitfaden gedacht. Wir werden uns die Rovo KI-Berichte & Analysen genau ansehen. Wir gehen durch, was sie heute können, wo sie an ihre Grenzen stoßen und wie ein wirklich nützlicher Ansatz für KI-Analysen aussieht – einer, der über das Zählen von Klicks hinausgeht und beginnt, tatsächliche Ergebnisse zu messen.

Was ist Atlassian Rovo?

Zunächst einmal: Was genau ist dieses Rovo eigentlich? Stell es dir wie ein KI-Gehirn vor, das sich mit deiner Atlassian-Suite verbindet, wie Jira und Confluence. Es ist als virtueller Teamkollege konzipiert, der dir hilft, Informationen zu finden, Fragen zu beantworten und sogar Aufgaben zu automatisieren, ohne dass du zwischen Anwendungen wechseln musst.

Im Grunde tut es drei Hauptdinge:

• Einheitliche Suche: Rovo kann alle deine verbundenen Apps durchsuchen, nicht nur Atlassian-Produkte, sondern auch Tools wie Google Drive und Slack. Die Idee ist, dem endlosen Springen zwischen Tabs ein Ende zu setzen, das wir alle nur machen, um ein einziges Dokument zu finden.

• Rovo Chat: Das ist der konversationelle Teil. Du kannst ihm Fragen in normaler, alltäglicher Sprache stellen, und er gräbt Antworten aus all deinen verbundenen Wissensdatenbanken aus.

• Rovo Agents: Das sind die kleinen Arbeitstiere. Du kannst diese virtuellen Agenten einrichten, um sich um wiederholende Aufgaben zu kümmern und Teile deines Workflows zu automatisieren, wie das Erstellen von Tickets oder das Aktualisieren von Seiten.

Hinter den Kulissen wird Rovo von dem angetrieben, was Atlassian den „Teamwork Graph“ nennt. Das ist ein schicker Begriff für ein System, das abbildet, wie deine Teams, Projekte und Daten miteinander verbunden sind. Dieser Kontext ist es, der Rovo theoretisch hilft, dein Unternehmen zu verstehen und dir relevante Antworten zu geben.

Ein Blick auf die integrierten Rovo KI-Berichte & Analysen von Atlassian

Wenn du ein Tool wie Rovo aktivierst, musst du wissen, ob es überhaupt jemand nutzt. Atlassian bietet hierfür ein natives Dashboard namens „Rovo Insights“, das Admins einen ziemlich einfachen Überblick über die Akzeptanz gibt.

Es konzentriert sich auf zwei Hauptmetriken:

• Aktive Rovo-Nutzer: Dieses Diagramm zeigt dir die Anzahl der einzigartigen Personen, die Rovo über einen bestimmten Zeitraum, wie die letzten 28 Tage, genutzt, getestet oder etwas gefragt haben. Es ist eine einfache Möglichkeit zu sehen, ob dein Team es ausprobiert.

• An Rovo gesendete Anfragen: Dies ist einfach eine laufende Zählung aller Fragen oder Befehle, die dein Team an Rovo gerichtet hat. Es gibt dir ein Gefühl für das Gesamtvolumen der Interaktionen im gesamten Unternehmen.

Diese Art von Berichterstattung ist wichtig, besonders wenn man bedenkt, wie Rovo verkauft wird. Es ist kein Add-on, das man separat kauft; es ist in die teureren Atlassian-Pläne gebündelt. Wenn dein Unternehmen einen Premium- oder Enterprise-Cloud-Plan für Jira, Confluence oder Jira Service Management hat, hast du Rovo.

Obwohl ein Admin es deaktivieren kann, ist die Realität, dass du für Rovo bezahlst, egal ob du es wenig oder viel nutzt. Das macht die Ermittlung seines Werts noch wichtiger. Die integrierten Analysen sind ein Ausgangspunkt, aber wie wir gleich sehen werden, erzählen sie nicht wirklich die ganze Geschichte.

Die Grenzen der nativen Rovo KI-Berichte & Analysen

Die Nutzung zu verfolgen ist ein guter erster Schritt, aber es ist ein bisschen so, als würde man den Erfolg eines Restaurants daran messen, wie viele Leute durch die Tür kommen. Es sagt dir nicht, ob ihnen das Essen geschmeckt hat, ob sie wiederkommen werden oder ob das Restaurant Geld verdient. Rovos native Analysen haben ein ähnliches Problem: Sie konzentrieren sich auf Aktivität, nicht auf Leistung.

Hier sind die wichtigsten Einschränkungen, auf die du wahrscheinlich stoßen wirst:

1. Es ist alles ein großer Topf: Die Dashboards geben dir eine sehr allgemeine Übersicht über deine gesamte Organisation. Du kannst sehen, dass Leute Rovo nutzen, aber du kannst nicht leicht erkennen, wer. Welche Teams lieben es? Welche Abteilungen haben es noch nicht einmal ausprobiert? Ohne dieses Detail ist es schwierig, gezielte Schulungen anzubieten oder herauszufinden, wo das Tool tatsächlich einen Unterschied macht.

2. Es misst keine Qualität: Das ist der entscheidende Punkt. Rovo Insights kann dir sagen, dass jemand eine Frage gestellt hat, aber es hat keine Ahnung, ob die Antwort richtig, hilfreich oder auch nur vollständig war. Es gibt keine Metriken für die Dinge, die im Support-Kontext wirklich zählen, wie Lösungsraten, Genauigkeit oder wie es die Kundenzufriedenheit beeinflusst. Im Grunde fliegst du blind.

3. Es gibt keinen klaren Weg zum ROI: Sicher, es wurden tausend Anfragen gestellt, aber was bedeutet das für das Geschäft? Du kannst diese Nutzungsdaten nicht einfach mit echten Ergebnissen wie eingesparten Stunden, abgewendeten Tickets oder geringeren Supportkosten in Verbindung bringen. Das macht es unglaublich schwer, einen Business Case aufzubauen und zu erklären, warum du für diese Premium-Pläne bezahlst.

4. Es kann Wissenslücken nicht erkennen: Die Analysen sind eine Einbahnstraße. Sie zeigen dir, was dein Team fragt, aber sie markieren nicht, was Rovo nicht beantworten kann oder wo deine Dokumentation schwach ist. Es gibt keine Feedback-Schleife, die dir hilft, deine Wissensdatenbank zu verbessern und die KI schlauer zu machen.

• Linke Seite (Rovo): Symbole für „Aktive Nutzer“ und „Gesendete Anfragen“ mit der Beschriftung „Oberflächliche Metriken“.

• Rechte Seite (Handlungsrelevante Analysen): Symbole für „Lösungsrate“, „Genauigkeit“, „Eingesparte Zeit“ und „Gefundene Wissenslücken“ mit der Beschriftung „Handlungsrelevante Metriken“.

• Pfeil, der von links nach rechts zeigt, mit dem Text „Der Wandel von Aktivität zu Leistung“.

Warum handlungsrelevante Rovo KI-Berichte & Analysen wichtiger sind als oberflächliche Metriken

Die Lücke zwischen Rovos Berichterstattung und dem, was Support-Teams tatsächlich benötigen, lässt sich auf eine Sache reduzieren: oberflächliche Metriken gegenüber handlungsrelevanten Metriken.

Oberflächliche Metriken, wie Nutzungszahlen und aktive Nutzer, sehen auf einer Präsentationsfolie vielleicht beeindruckend aus, helfen dir aber nicht wirklich, kluge Entscheidungen zu treffen. Handlungsrelevante Metriken sind die Zahlen, die eine Geschichte erzählen und dir zeigen, was als Nächstes zu tun ist.

Um echten Wert aus einem KI-Tool zu ziehen, benötigst du Einblicke, die dir helfen:

• Mit Zuversicht zu testen: Bevor du eine KI mit deinen echten Kunden sprechen lässt, solltest du eine sehr gute Vorstellung davon haben, wie sie sich schlagen wird. Du brauchst eine Möglichkeit, sie an realen Problemen zu testen, um zu sehen, wo sie glänzt und wo sie stolpert.

• Echten Einfluss zu messen: Du musst genau wissen, wie viele Kundenprobleme vollständig von der KI ohne menschliches Eingreifen gelöst werden. Das ist der einzige Weg, um echte Kosteneinsparungen zu berechnen und ihren Wert zu beweisen.

• Mit der Zeit besser zu werden: Deine KI sollte ein lernendes System sein. Du benötigst Daten, die dir zeigen, wo die KI versagt oder verwirrt ist, damit du zurückgehen und die eigentlichen Ursachen in deiner Wissensdatenbank beheben kannst.

Rovos Analysen sagen dir, was passiert ist, aber du brauchst eine fortschrittlichere Plattform, um zum „Na und?“ zu gelangen.

Ein besserer Ansatz für Rovo KI-Berichte & Analysen mit eesel AI

An dieser Stelle kommen Tools ins Spiel, die speziell für KI-Analysen entwickelt wurden, wie eesel AI. eesel AI ist nicht nur für leistungsstarke Automatisierung konzipiert, sondern auch dafür, dir die tiefen, handlungsrelevanten Analysen zu liefern, die du benötigst, um die KI-Leistung vom ersten Tag an zu messen und zu verbessern. Anstelle von Rovos gebündelter, allgemeiner Ansicht bietet dir eesel eine zweckgebundene Lösung mit Berichten, die du tatsächlich nutzen kannst.

Über die reine Nutzung hinausgehen – mit leistungsstarker Simulation

Einer der größten Kopfschmerzen bei der Einführung einer neuen KI ist, nicht zu wissen, wie sie sich verhalten wird, bis sie live ist. Mit eesel AI kannst du dieses Rätselraten vollständig beenden. Der Simulationsmodus ermöglicht es dir, dein KI-Setup an Tausenden deiner eigenen vergangenen Support-Tickets zu testen, bevor du es überhaupt einschaltest.

Dies gibt dir eine klare, datengestützte Vorhersage seiner Leistung, einschließlich prognostizierter Lösungsraten und einer Schätzung deiner Kosteneinsparungen. Du kannst genau sehen, wie die KI verschiedene Kundenfragen gehandhabt hätte, und ihr Verhalten in einer sicheren Umgebung anpassen. Das ist eine völlig andere Welt im Vergleich zu Rovos Ansatz, bei dem man mehr oder weniger einen Schalter umlegen und hoffen muss, dass es gut geht.

Echte Leistung und ROI verfolgen

Das Analyse-Dashboard von eesel AI ist um die Metriken herum aufgebaut, die wirklich etwas bewirken. Anstatt nur Anfragen zu zählen, konzentriert es sich auf Leistungsindikatoren wie:

• Automatisierte Lösungsrate

• One-Touch-Lösungen

• Eingesparte Agentenzeit

• Trends bei den Themen von Kundenfragen

Diese Daten geben dir eine direkte Verbindung zur Berechnung deines Return on Investment. Du kannst genau sehen, wie viel Zeit dein Team zurückgewinnt und wie viele Tickets abgewendet werden, was es dir ermöglicht, den Wert deiner KI-Investition den Vorgesetzten klar aufzuzeigen. Es ersetzt die vagen Nutzungsdiagramme von Rovo durch harte Zahlen, die einen echten geschäftlichen Einfluss widerspiegeln.

Wissenslücken automatisch erkennen und schließen

Vielleicht das nützlichste Merkmal ist die Fähigkeit von eesel AI, aus den eigenen Fehlern zu lernen. Die Plattform analysiert Konversationen, die bei einem menschlichen Agenten landen, um Lücken in deiner Wissensdatenbank zu finden.

Aber es zeigt nicht nur auf, was fehlt, es hilft dir aktiv, es zu beheben. eesel AI kann automatisch Artikelentwürfe für dein Hilfe-Center erstellen, basierend auf erfolgreichen Lösungen aus vergangenen Tickets. Dies verwandelt dein Analyse-Dashboard in ein Werkzeug, um jeden Tag besser zu werden. Deine KI und deine Wissensdatenbank verbessern sich gemeinsam, was einen positiven Kreislauf schafft, der in Rovos Berichterstattung einfach nicht existiert.

Von der Nutzungsverfolgung zur Ergebnissteuerung

Atlassian Rovo ist ein interessanter Ausblick auf die Zukunft der integrierten KI, und seine grundlegende Nutzungsverfolgung ist ein Anfang. Aber es liefert nicht die handlungsrelevanten Einblicke, die Teams benötigen, um ihre KI-Strategie zu verwalten, zu optimieren und deren Wert zu beweisen.

Metriken wie „aktive Nutzer“ und „Anfragevolumen“ reichen einfach nicht aus. Um echten Wert aus KI zu ziehen, musst du die Leistung messen, Ergebnisse simulieren, bevor du live gehst, und Daten nutzen, um sowohl die KI als auch deine Wissensquellen ständig zu verbessern.

Plattformen wie eesel AI sind von Grund auf für dieses Maß an Kontrolle und Einblick konzipiert. Sie helfen Teams, über die reine Nutzung von KI hinauszugehen und damit zu beginnen, messbare Ergebnisse zu erzielen, und machen eine vielversprechende Technologie zu einem bewährten Unternehmenswert.

Bist du bereit zu sehen, was echte Rovo KI-Berichte & Analysen leisten können?

Hör auf zu raten und fang an zu messen. Mit eesel AI kannst du deinen potenziellen ROI in Minuten anhand deiner eigenen historischen Daten simulieren. Die Einrichtung erfolgt im Self-Service, und du kannst genau sehen, wie viele Tickets du automatisieren kannst, bevor du überhaupt live gehst.

eesel AI kostenlos ausprobieren oder eine Demo buchen, um es in Aktion zu sehen.