Una guía práctica de Atlassian Rovo: Características y administración

La respuesta de Atlassian a esta búsqueda del tesoro digital es Rovo, un compañero de equipo de IA diseñado para vivir dentro de su ecosistema. El objetivo es reunir todo tu conocimiento bajo un mismo techo.

Esta guía te ofrecerá una visión directa de lo que Atlassian Rovo puede hacer realmente. También entraremos en los pormenores de lo que se necesita para administrar Rovo y hablaremos de sus limitaciones, especialmente para los equipos que no viven al 100% dentro del universo de Atlassian.

¿Qué es Atlassian Rovo?

Atlassian Rovo es un conjunto de herramientas impulsadas por IA que está integrado directamente en los productos de Atlassian Cloud como Jira y Confluence. La idea principal es ayudarte a ti y a tu equipo a encontrar información, darle sentido y actuar sobre ella sin tener que estar saltando entre pestañas del navegador todo el día.

Un vistazo a cómo Atlassian Rovo se integra en Confluence para ayudar a los usuarios a encontrar información. Una parte clave de la experiencia de administrar Rovo.

La tecnología que lo respalda es lo que Atlassian llama su "Teamwork Graph." Esa es solo una forma inteligente de decir que entiende las relaciones entre tus proyectos, personas y tareas. Así que, cuando le haces una pregunta, puede darte una respuesta que realmente tiene sentido en el contexto de tu trabajo. Vale la pena señalar que Rovo no es lo mismo que Atlassian Intelligence. Puedes pensar en Atlassian Intelligence como el motor y en Rovo como el coche que conduces. Aunque Rovo se siente obviamente más cómodo con las herramientas de Atlassian, se conecta con algunas aplicaciones externas como Slack y Google Drive para obtener un poco de información adicional.

Un análisis en profundidad de las características de Atlassian Rovo

Rovo se divide en cuatro partes principales: Búsqueda, Chat, Agentes y Studio. Analicemos qué hace cada una y, lo que es igual de importante, dónde podría no ser suficiente para los equipos que necesitan una solución más completa.

Búsqueda de Rovo: Unificando tu conocimiento de Atlassian

Con la Búsqueda de Rovo, puedes hacer preguntas en un lenguaje normal y cotidiano y obtener respuestas extraídas de todas tus herramientas de Atlassian y de esas pocas aplicaciones conectadas. Un gestor de proyectos podría, por ejemplo, preguntar: "¿Cuáles son las últimas actualizaciones sobre el Proyecto Fénix?" Rovo escanearía entonces los tickets recientes de Jira y las páginas de Confluence para darle un resumen ordenado.

La función de chat de Rovo permite a los usuarios hacer preguntas y recibir respuestas generadas por IA basadas en sus fuentes de conocimiento internas, una función central cuando administras Rovo.

Si tu equipo realmente vive y respira Atlassian, esta función es fantástica. Pero su utilidad comienza a disminuir en el momento en que tu información crítica se almacena en otro lugar. Si tu base de conocimientos de soporte al cliente está en un servicio de asistencia como Zendesk o Intercom, la Búsqueda de Rovo no puede verla. Lo mismo ocurre con años de datos históricos de tickets que podrían tener la clave para resolver el problema de un cliente. Esto significa que solo estás obteniendo una parte de la historia, lo que puede dejarte con un gran punto ciego justo cuando necesitas una visión clara.

Chat de Rovo: Tu asistente conversacional de IA

El Chat de Rovo se siente como tener un asistente de IA sentado a tu lado. Puedes pedirle que resuma un documento largo de Confluence, que prepare un borrador rápido para un correo electrónico o incluso que te explique algún acrónimo interno de la empresa que te da vergüenza preguntar. Un nuevo empleado podría usarlo para preguntar: "Resume este informe de proyecto", y ponerse al día en unos minutos en lugar de unas horas.

El inconveniente, por supuesto, es que el chat es tan inteligente como la información a la que puede acceder. Es excelente para entender tus documentos de Confluence, pero no puede aprender del contexto real y matizado que se encuentra en conversaciones pasadas con clientes. Ahí es donde a menudo se esconde el conocimiento de soporte más valioso. Esto hace que el Chat de Rovo sea mucho menos efectivo para los equipos de primera línea que necesitan respuestas basadas en interacciones reales con clientes. Las herramientas que pueden entrenarse directamente con tickets de soporte históricos de plataformas como Zendesk o Intercom pueden ofrecer respuestas mucho más precisas y relevantes para los equipos que tratan con clientes.

Agentes de Rovo: Automatizando tareas rutinarias

Los Agentes de Rovo son como pequeños ayudantes de IA que puedes asignar para que se encarguen de trabajos específicos y repetitivos. Puedes tomar un agente preconstruido para hacer cosas como redactar notas de lanzamiento a partir de tickets de Jira, traducir contenido o ayudar a limpiar tu backlog. Un equipo de marketing, por ejemplo, podría usar el agente "Creador de Contenido" para generar un esquema de una entrada de blog basado en una página de proyecto en Confluence.

Un ejemplo de los Agentes de Rovo generando automáticamente un resumen semanal en Confluence, mostrando una importante función de automatización para cualquiera que busque administrar Rovo.

Esto es bastante útil para tareas sencillas, pero las cosas se complican cuando necesitas que un agente haga algo más específico para tu negocio. ¿Qué pasa si necesitas que busque la información del pedido de un cliente en tu sistema backend o que clasifique un ticket de soporte basándose en palabras clave? Para construir ese tipo de agentes personalizados, necesitas que un desarrollador se sumerja en la plataforma Forge de Atlassian. Aquí es donde las cosas se ponen difíciles para los equipos no técnicos que solo quieren construir y ajustar sus propias automatizaciones sin tener que abrir un ticket con el equipo de ingeniería y esperar.

Rovo Studio: Construyendo tus propias soluciones de IA

Rovo Studio es el taller donde puedes construir tus propios Agentes de Rovo personalizados. Te ofrece una interfaz sin código para crear agentes simples, lo cual es un buen punto de partida. Pero para cualquier cosa más avanzada, te remiten de nuevo a la plataforma Forge, centrada en los desarrolladores.

Un vistazo dentro de Rovo Studio, donde los usuarios pueden crear sus propios Agentes de Rovo personalizados. Esta es una parte clave del proceso de administrar Rovo para adaptar la IA a necesidades específicas.

El constructor sin código está bien para automatizaciones básicas del tipo "si ocurre esto, haz aquello". Pero si necesitas que un agente se conecte a un sistema externo (como tu base de datos de clientes) o realice una acción de varios pasos, vas a necesitar recursos de desarrollo. Esta dependencia es un gran obstáculo en comparación con las plataformas diseñadas desde cero para ser completamente autoservicio, donde cualquier persona del equipo puede construir potentes flujos de trabajo de IA personalizados.

Cómo administrar Rovo y los desafíos que enfrentarás

Poner en marcha Rovo no es tan simple como pulsar un interruptor. Para administrar Rovo correctamente, el administrador de una organización tiene que navegar por activaciones, configurar conectores y gestionar permisos. Francamente, el proceso puede ser un verdadero dolor de cabeza para los equipos que solo buscan una forma sencilla de empezar a usar la IA.

El plan de implementación y el proceso de activación

Atlassian está implementando Rovo primero en sus planes Premium y Enterprise, y se prevé que los planes Standard tengan acceso más adelante en 2025. Pero incluso cuando esté disponible, no aparece sin más. Un administrador de la organización tiene que entrar y activar manualmente Atlassian Intelligence para cada producto con el que quieras usarlo, como Jira y Confluence, uno por uno.

Esta activación en varios pasos puede ser confusa y requiere permisos de administrador de alto nivel. Un gerente de soporte o un líder de equipo probablemente no tenga ese acceso, lo que significa que tienen que acudir al departamento de TI para que activen la herramienta. Esto puede provocar retrasos y un montón de correos de ida y vuelta solo para empezar.

Gestión de conectores y fuentes de conocimiento

Conectar Rovo a aplicaciones de terceros como Google Drive no es cosa de un solo clic. Implica un proceso de configuración técnica que requiere coordinación entre las consolas de administración de Atlassian y Google. No es ciencia espacial, pero es otro paso que consume tiempo y que se interpone en el camino para ver el valor de la herramienta rápidamente.

La interfaz para configurar las fuentes de conocimiento en Rovo, un paso crítico cuando administras Rovo para asegurar que la IA tenga acceso a la información correcta.

Más importante aún, la lista de conectores disponibles es bastante corta. Si el conocimiento más importante de tu empresa reside en una plataforma no compatible, estás perdido. Si necesitas que tu IA aprenda de años de tickets de soporte pasados en un servicio de asistencia como Freshdesk, simplemente no puede hacerlo. Esta limitación crea efectivamente silos de conocimiento, que es el problema mismo que se supone que un asistente de IA debe resolver.

El riesgo de respuestas de IA genéricas e inconsistentes

Uno de los mayores temores al implementar una nueva IA es soltar un bot que dé a los clientes respuestas incorrectas, que no se ajusten a la marca o simplemente extrañas. Imagina que tu IA le dice con confianza a un cliente que su suscripción ha sido cancelada cuando en realidad acaba de ser renovada. Vaya. Sin una forma de probar a fondo tu IA antes de que interactúe con un cliente, estás volando a ciegas.

Rovo no tiene un modo de simulación en el que puedas probar tu configuración con miles de tus propias conversaciones históricas con clientes. No puedes ver cómo habría respondido a tickets pasados, no puedes prever su rendimiento y no puedes detectar lagunas en su conocimiento antes de ponerlo en marcha. Este enfoque de "lanzar y esperar lo mejor" es arriesgado, especialmente cuando las relaciones con tus clientes están en juego. Una característica fundamental de cualquier plataforma de IA moderna es la capacidad de simular el rendimiento con datos pasados. Esto te permite probar con confianza y desplegar la automatización de forma gradual, garantizando una experiencia de cliente fluida y útil desde el primer día.

Una alternativa más flexible y potente: eesel AI

Aunque Rovo es un paso en la dirección correcta para los equipos profundamente invertidos en el mundo de Atlassian, muchas empresas necesitan una solución que sea más ágil, potente y que no le importe qué herramientas utilizas. eesel AI fue construido desde cero para ser increíblemente simple de configurar y profundamente personalizable, conectándose a todo tu conocimiento sin hacerte cambiar de plataforma.

Ponte en marcha en minutos, no en meses

Olvídate de esperar a que un administrador resuelva un complicado proceso de configuración. Con eesel AI, puedes empezar por tu cuenta en solo unos minutos. Ofrece integraciones con un solo clic para servicios de asistencia populares como Zendesk, Freshdesk e Intercom, para que puedas conectar tus herramientas sin escribir ningún código ni pasar por una larga demostración de ventas. Lo mejor de todo es que el modo de simulación de eesel AI te permite probar tu configuración con tus propios tickets históricos, dándote una previsión clara de tu tasa de automatización antes incluso de pensar en activarlo para los clientes.

El informe de simulación de eesel AI, una característica que destaca una diferencia clave con el proceso estándar de administrar Rovo, permitiendo pruebas previas al lanzamiento.

Unifica tu conocimiento, dondequiera que esté

eesel AI fue diseñado específicamente para resolver el problema de los silos de conocimiento de Rovo. En lugar de estar limitado a un puñado de fuentes, eesel AI puede entrenarse directamente con tus tickets de soporte pasados de cualquier servicio de asistencia importante. Aprende automáticamente la voz de tu marca, el tono y las soluciones comunes que tu equipo proporciona. También se conecta sin problemas a bases de conocimiento como Confluence y Google Docs, e incluso puede obtener detalles de productos de plataformas de comercio electrónico como Shopify. Esto crea un cerebro verdaderamente unificado para tu asistente de IA.

La biblioteca de integraciones de eesel AI, que muestra cómo se conecta a muchas más plataformas de las que son posibles cuando administras Rovo por sí solo.

Toma el control total con un motor de flujo de trabajo personalizable

No deberías necesitar un desarrollador para construir los flujos de trabajo de IA que tu equipo necesita para tener éxito. A diferencia de Rovo, que te empuja a la plataforma Forge para cualquier cosa compleja, eesel AI te da un control completo a través de un editor de prompts fácil de usar. Esto significa que los usuarios no técnicos pueden definir fácilmente la personalidad de la IA, decirle qué temas debe y no debe responder, e incluso crear acciones de API personalizadas para buscar información de pedidos o clasificar tickets automáticamente. Este nivel de control garantiza que la IA se encargue exactamente de lo que tú quieres, y nada más.

Característica	Atlassian Rovo	eesel AI
Tiempo de configuración	De días a semanas; necesita permisos de administrador y configuración técnica para los conectores.	Minutos; completamente autoservicio con integraciones sencillas de un solo clic.
Fuentes de conocimiento	Centrado en Atlassian; conectores de terceros limitados. No puede entrenarse con tickets pasados de servicios de asistencia externos.	Funciona con todo; se conecta a los principales servicios de asistencia, wikis, herramientas de chat y plataformas de comercio electrónico. Se entrena con tickets pasados.
Personalización	Opciones básicas sin código; las acciones avanzadas requieren desarrolladores que usen la plataforma Forge.	Editor de prompts totalmente personalizable y acciones de API que cualquiera puede usar, sin necesidad de programar.
Pruebas previas al lanzamiento	Carece de un modo de simulación robusto; es difícil predecir el rendimiento antes de la puesta en marcha.	Potente simulación con tus tickets históricos para prever el ROI y perfeccionar las respuestas antes del lanzamiento.
Caso de uso principal	Búsqueda de conocimiento interno y automatización básica para equipos ya inmersos en el ecosistema de Atlassian.	Soporte de primera línea autónomo, preguntas y respuestas internas, y automatización avanzada de flujos de trabajo para cualquier equipo, sin importar su conjunto de herramientas.

Elige la IA adecuada para todo tu equipo

Atlassian Rovo es una herramienta prometedora para las organizaciones que operan completamente en la suite de Atlassian. Ofrece una forma nativa de buscar información interna y automatizar algunas tareas sencillas. Sin embargo, su diseño centrado en Atlassian, su administración compleja y su integración superficial con plataformas de soporte externas crean algunos obstáculos bastante grandes para muchos equipos.

Para los equipos que necesitan una solución de IA rápida, flexible y potente que funcione con las herramientas que ya aman, eesel AI es la mejor opción. Ofrece una personalización más profunda, se conecta a todo tu conocimiento disperso y proporciona un camino sin riesgos hacia la automatización que empodera a todo tu equipo, no solo a tus desarrolladores.

¿Listo para una IA que funcione en todo tu ecosistema tecnológico, no solo en una esquina? Prueba eesel AI gratis y comprueba lo rápido que puedes empezar.