Ein praktischer Leitfaden zu Atlassians Rovo-Suchfiltern (und seinen versteckten Kosten)

Du weißt, die Antwort auf deine Frage ist irgendwo. Aber ist sie in einem Jira-Ticket, einer Confluence-Seite, einem längst vergessenen Slack-Thread oder einem zufälligen Google Doc vergraben? Wenn dir das bekannt vorkommt, bist du nicht allein. Der durchschnittliche Mitarbeiter verbringt einen großen Teil seiner Woche nur mit der Suche nach Informationen, was eine massive und unglaublich frustrierende Zeitverschwendung ist.

Atlassian versucht, dieses Problem mit Rovo zu lösen, seiner neuen KI-gestützten Plattform, die all deine Tools in einer einheitlichen Sucherfahrung zusammenführen soll. Auf dem Papier klingt das fantastisch. Aber wie ist es wirklich im täglichen Gebrauch?

Dieser Leitfaden gibt dir einen ehrlichen Einblick in die Such- und Filterfunktionen von Rovo. Wir werden behandeln, was es gut macht, aber noch wichtiger, wir werden auf die realen Probleme eingehen, auf die Benutzer bereits stoßen – von nervigen Workflow-Änderungen bis hin zu einem verwirrenden und unvorhersehbaren Preismodell, das dich mit einer Überraschungsrechnung zurücklassen könnte.

Was ist Atlassian Rovo?

Atlassian bewirbt Rovo als einen „KI-Teamkollegen“, der alle Apps und Dokumente deines Unternehmens verbindet, um Informationen zu finden, zu lernen und darauf zu reagieren. Stell es dir weniger als eine einfache Suchleiste vor, sondern eher als eine Suite von KI-Tools, die direkt in das Atlassian-Ökosystem integriert sind.

Es gliedert sich in einige Hauptteile:

• Rovo Search: Eine universelle Suchmaschine, die deine Daten in Atlassian-Produkten und anderen verbundenen Apps wie Slack und Google Drive durchsucht.

• Rovo Chat: Ein konversationeller KI-Assistent, ein bisschen wie ein internes ChatGPT, dem du Fragen stellen kannst, um Zusammenfassungen und direkte Antworten basierend auf dem Wissen deines Unternehmens zu erhalten.

• Rovo Agents: KI-Mitarbeiter, die du deinen Workflows zuweisen kannst, um wiederkehrende Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel das Zusammenfassen neuer Support-Tickets, sobald sie eintreffen.

Rovos großes Versprechen ist seine tiefe Integration mit deinen Daten. Es verwendet das, was Atlassian den „Teamwork Graph“ nennt, um den Kontext und die Beziehungen zwischen deinen Jira-Issues, Confluence-Seiten, Projekten und Personen zu verstehen. Das Ziel ist es, dir Antworten zu geben, die intelligenter sind als nur einfache Keyword-Übereinstimmungen.

Ein Screenshot, der die Rovo-Chat-Oberfläche zeigt, die eine KI-generierte Antwort auf die Frage eines Benutzers liefert und so ihre konversationelle Suchfunktion veranschaulicht.

Wie die Suche und die Funktionen von Rovo funktionieren

Rovos Hauptziel ist es, personalisierte, kontextbezogene Ergebnisse zu liefern, damit du nicht zwischen einem halben Dutzend verschiedener Tabs hin- und herspringen musst. Bei der Suche wirst du auf verschiedene Weisen mit ihm interagieren.

Deine zentralen Sucherfahrungen mit Rovo

Je nachdem, wonach du suchst, wirst du eine dieser Suchmethoden verwenden:

• Schnellsuche: Dies ist die Dropdown-Suchleiste, die du oben in Jira oder Confluence siehst. Während du tippst, werden Vorschläge für kürzlich angesehene Seiten, relevante Vorgänge und Personen, mit denen du oft zusammenarbeitest, angezeigt. Das ist ziemlich praktisch, um schnell zu etwas zurückzukehren, das du dir gerade angesehen hast.

• Vollständige Suche: Wenn du deine Anfrage eingibst und die Eingabetaste drückst, landest du auf einer vollständigen Suchergebnisseite. Hier führt Rovo alles zusammen und zeigt dir eine einzige Liste relevanter Jira-Tickets, Confluence-Seiten, Slack-Nachrichten und Google Docs.

• Intelligente Antworten: Wenn du eine Frage in einfacher Sprache stellst (wie „Was ist unsere Richtlinie für dringende Fehlerbehebungen?“), kann Rovo eine direkte, von der KI geschriebene Antwort ganz oben auf der Seite generieren. Sie enthält auch Zitate, die auf die Quelldokumente verweisen, sodass du überprüfen kannst, woher die Informationen stammen.

Funktionen, die dir helfen, die Ergebnisse einzugrenzen

Über die Grundlagen hinaus bietet Rovo einige Funktionen, die dir helfen, all diese Informationen zu sortieren.

• Wissenskarten: Bei häufigen Fragen zu Personen, Teams oder internen Projektnamen zeigt Rovo sogenannte „Wissenskarten“ an. Dies sind kleine Zusammenfassungen mit den wichtigsten Informationen auf einen Blick, wie die Berufsbezeichnung und die jüngsten Arbeiten einer Person oder die offizielle Definition eines internen Akronyms.

• Lesezeichen: Administratoren können Lesezeichen einrichten, um bestimmte URLs für spezifische Schlüsselwörter ganz oben in den Suchergebnissen anzuheften. Zum Beispiel kann eine Suche nach „Urlaubsrichtlinie“ so konfiguriert werden, dass immer ein Link zur offiziellen HR-Seite angezeigt wird, was allen etwas Zeit spart.

• Filter verwenden: Sobald du auf der vollständigen Ergebnisseite bist, sind die Rovo-Suchfilter entscheidend, um das zu finden, was du brauchst. Ein Panel auf der rechten Seite des Bildschirms ermöglicht es dir, die Ergebnisse einzugrenzen nach:

  • App: Zeige nur Ergebnisse aus Jira, Confluence, Slack und so weiter an.

  • Mitwirkender/Autor: Finde Inhalte, die von einem bestimmten Teamkollegen erstellt wurden.

  • Bereich: Beschränke deine Suche auf einen einzigen Confluence-Bereich.

  • Letztes Änderungsdatum: Filtere nach Inhalten, die in den letzten Tagen, Wochen oder Monaten aktualisiert wurden.

Diese Filter sind unerlässlich, um den Lärm zu durchbrechen, besonders wenn du in einem großen Unternehmen mit jahrelangen Daten arbeitest, die über verschiedene Tools verstreut sind.

Die realen Herausforderungen von Rovo: Einschränkungen und versteckte Kosten

Obwohl die Technologie hinter Rovo beeindruckend ist, war die Einführung ein ziemliches Chaos. In der Praxis stellen viele Benutzer fest, dass seine Einschränkungen neue Kopfschmerzen bereiten, von verwirrenden Preisen bis hin zu kaputten Arbeitsabläufen.

Der klassische SaaS-„Köder und Tausch“?

Eine der größten Beschwerden aus der Atlassian-Community ist Rovos verwirrendes, kreditbasiertes Preismodell. Für viele langjährige Atlassian-Kunden fühlt sich das unangenehm vertraut an. Es erinnert sie an die „Automations“-Funktion, die mit großzügigen Limits begann, bevor Atlassian strenge Obergrenzen einführte, die viele Teams in teurere Pläne zwangen.

Die Befürchtung ist, dass sich mit Rovo die Geschichte einfach wiederholt. Laut Atlassians eigener Dokumentation zu Nutzungslimits erhalten Benutzer eines Premium-Plans magere 70 KI-Credits pro Monat. Eine einzige Frage an einen Rovo-Agenten kann 10 dieser Credits verbrauchen. Man muss kein Mathegenie sein, um das Problem zu erkennen: Ein Benutzer könnte nur sieben Fragen pro Monat stellen, bevor er gesperrt wird.

Und was passiert dann? Gute Frage. Atlassian hat nicht gesagt, wie viel es kostet, mehr Credits zu kaufen, was es für ein Unternehmen völlig unmöglich macht, für Rovo zu budgetieren. Diese Art von unvorhersehbarem, nutzungsbasiertem Modell ist ein Albtraum für jedes Team, das wissen muss, wie hoch seine Software-Rechnung jeden Monat sein wird. Es fühlt sich weniger wie ein Werkzeug an, das den Benutzern helfen soll, und mehr wie ein Trichter, um dich in einen teuren Unternehmensvertrag zu drängen.

Wie Rovo Arbeitsabläufe stört, anstatt sie zu unterstützen

Vielleicht noch frustrierender für einige ist, wie Rovo in ihre bestehenden Arbeitsabläufe gezwängt wurde. Als Atlassian die Standard-Suche von Jira durch Rovo ersetzte, war die Reaktion in ihren Community-Foren schnell und fast durchweg negativ.

Das Update schaffte eine einfache Ein-Klick-Verknüpfung ab, mit der Benutzer Confluence direkt aus der Jira-Suchleiste durchsuchen konnten – eine Funktion, die die Leute liebten. Jetzt erfordert dieselbe Aufgabe zusätzliche Klicks und zwingt dich, durch die neue Benutzeroberfläche von Rovo zu navigieren. Anstatt Zeit zu sparen, hat es mehr Arbeit geschaffen.

Dies ist ein häufiges Problem bei plattformnativen KI-Tools. Sie erwarten oft, dass du dich an ihre Arbeitsweise anpasst, anstatt sich in die effizienten Arbeitsabläufe einzufügen, die dein Team bereits aufgebaut hat.

Mangel an Kontrolle und keine sichere Testmöglichkeit

Rovo ist ein Alles-oder-Nichts-Schalter. Administratoren können es einschalten, aber es gibt keine Möglichkeit, seine Genauigkeit richtig zu testen oder zu sehen, wie es in einer kontrollierten Umgebung funktionieren wird. Man muss einfach den Schalter umlegen und hoffen, dass es die richtigen Antworten gibt.

Das ist ein riesiges Risiko. Damit ein KI-Tool wirklich nützlich ist, muss man ihm vertrauen, und dieses Vertrauen entsteht, indem man seine Leistung überprüfen kann, bevor es überhaupt mit einem Benutzer interagiert. Eine Plattform wie eesel AI zum Beispiel beinhaltet einen leistungsstarken Simulationsmodus. Du kannst sie mit Tausenden von früheren Support-Tickets deines Unternehmens laufen lassen, um genau zu sehen, wie die KI geantwortet hätte, was dir eine datengestützte Prognose ihrer Wirksamkeit gibt. Du kannst Wissenslücken erkennen und füllen, bevor dein Team überhaupt weiß, dass die KI da ist. Das Fehlen einer „mit Zuversicht testen“-Funktion bei Rovo ist ein großes Problem für jedes Unternehmen, das es sich nicht leisten kann, falsche Informationen zu riskieren.

Atlassian Rovo-Preise erklärt

Die Preisgestaltung von Rovo ist an die Standard-Produkttarife von Atlassian gekoppelt, aber das neue KI-Kreditsystem macht die Ermittlung der wahren Kosten zu einem echten Kopfzerbrechen. Hier ist, was wir bisher aus den Dokumenten von Atlassian wissen.

Plan-Stufe	Rovo-Zugang	KI-Credits pro Benutzer/Monat	Beispielkosten pro Aktion	Implikation
Standard	Begrenzte Funktionen	Noch festzulegen	Noch festzulegen	Du erhältst grundlegenden Zugang, aber wahrscheinlich nicht die fortgeschrittenen KI-Agenten-Funktionen.
Premium	Volle Funktionalität	70 Credits	10 Credits pro Agenten-Anfrage	Ein Benutzer kann nur etwa 7 Fragen pro Monat stellen, bevor er sein Limit erreicht.
Enterprise	Volle Funktionalität	Vertrieb kontaktieren	Vertrieb kontaktieren	Die Kosten sind vollständig verborgen und erfordern eine formelle Verkaufsverhandlung.

Das Hauptthema hier ist Unsicherheit. Das Kreditmodell bedeutet, dass deine Kosten von einem Monat zum nächsten stark schwanken könnten, was dein Team effektiv dafür bestraft, das Tool, für das du bezahlst, tatsächlich zu nutzen. Wenn dein Team anfängt, sich auf Rovo zu verlassen, könnte deine Rechnung ohne Vorwarnung in die Höhe schießen.

Eine bessere Alternative: Wissen mit eesel AI vereinheitlichen

Für Teams, die eine leistungsstarke KI-Lösung ohne versteckte Gebühren und Workflow-Kopfschmerzen benötigen, ist eine Alternative wie eesel AI von Grund auf so konzipiert, dass sie die größten Schwächen von Rovo vermeidet.

Preise, die wirklich Sinn machen

Der Unterschied im Preismodell ist wie Tag und Nacht. eesel AI verwendet einen einfachen, transparenten Plan, der auf der Anzahl der KI-Interaktionen basiert, die du pro Monat benötigst. Es gibt keine verwirrenden Credits, keine zusätzlichen Gebühren pro Lösung und absolut keine Überraschungsrechnungen. Du zahlst einen festen Preis für eine festgelegte Kapazität, was die Budgetierung und Skalierung ohne Rätselraten einfach macht.

In Minuten statt Monaten live gehen

eesel AI hat Ein-Klick-Integrationen mit den Tools, die dein Team bereits verwendet, einschließlich Confluence, Slack, Google Docs und deinem Helpdesk, sei es Zendesk oder Jira Service Management. Es passt sich direkt in deine aktuellen Arbeitsabläufe ein, anstatt dich zu zwingen, alles über den Haufen zu werfen und von vorne anzufangen. Du kannst in wenigen Minuten einen voll funktionsfähigen KI-Assistenten haben, der deinem Team hilft.

Du hast die volle Kontrolle

Im Gegensatz zu Rovos „Schalter umlegen und hoffen“-Ansatz gibt dir eesel AI die totale Kontrolle. Seine Simulations-Engine ermöglicht es dir, die KI mit deinen echten historischen Daten zu testen, sodass du genau weißt, wie sie sich verhalten wird, bevor du sie einschaltest. Du kannst auch spezifische Regeln festlegen, um zu definieren, welche Themen die KI behandeln soll und wie sie alles andere eskalieren soll. Dies ermöglicht es dir, sie sicher und schrittweise einzuführen, Vertrauen aufzubauen und ihren Wert bei jedem Schritt zu beweisen.

Ein Screenshot des eesel AI-Simulationsberichts, der Analysen zur Leistung und Genauigkeit des Bots vor der Aktivierung liefert – ein Hauptunterschied im Vergleich zu Rovo.

Rovos Potenzial vs. die praktischen Bedürfnisse von heute

Zugegeben, Atlassian Rovo basiert auf beeindruckender Technologie und gibt uns einen Einblick, wie integrierte Unternehmenssuche in Zukunft aussehen könnte. Seine Fähigkeit, den Kontext hinter deiner Arbeit zu verstehen, ist wirklich leistungsstark, und für einige Teams könnte es in Zukunft eine gute Lösung sein.

Im Moment wird dieses zukünftige Potenzial jedoch von ernsthaften, praktischen Problemen überschattet. Das verwirrende und potenziell teure Preismodell macht es für die meisten Teams zu einer riskanten Wahl. Seine Angewohnheit, etablierte Arbeitsabläufe zu unterbrechen, fügt Reibung hinzu, wo sie eigentlich entfernt werden sollte. Und das Fehlen echter Werkzeuge für eine sichere, kontrollierte Einführung bedeutet, dass man im Grunde im Blindflug unterwegs ist.

Für Teams, die ein KI-Wissenswerkzeug benötigen, das heute funktioniert, eines mit transparenten Preisen, das einfach einzurichten ist und gut mit ihren bestehenden Tools zusammenspielt, ist eine flexiblere und fokussiertere Plattform eine viel sicherere Wahl.

Wenn du nach einem leistungsstarken KI-Assistenten suchst, der das gesamte Wissen deines Unternehmens mit vorhersehbaren Preisen und einer Einrichtung, die Minuten statt Monate dauert, vereint, probiere eesel AI kostenlos aus.