Una guía práctica de los escenarios de Atlassian Rovo Agent

Seamos sinceros, los agentes de IA están apareciendo por todas partes, prometiendo encargarse de las tareas aburridas y repetitivas para que tu equipo pueda centrarse en lo que de verdad importa. Atlassian se ha sumado a la acción con Rovo, su conjunto de herramientas de IA que incluye "agentes" personalizables. La clave para hacer que estos agentes hagan lo que quieres es entender los escenarios de los agentes de Rovo.

Pero aunque los escenarios te dan cierto control, también pueden ser un dolor de cabeza de gestionar. Esta guía te explicará qué son, cómo funcionan y sus limitaciones en el mundo real. Cubriremos la configuración y te ayudaremos a decidir si esta es la herramienta adecuada para ti o si necesitas algo un poco más flexible.

¿Qué son los escenarios de los agentes de Rovo de Atlassian?

Entonces, ¿de qué estamos hablando exactamente? Los agentes Rovo de Atlassian son asistentes de IA creados para vivir dentro de tus herramientas de Atlassian, como Jira y Confluence. Puedes conseguir agentes prediseñados de su marketplace o crear los tuyos propios para hacer cosas como resumir documentos o redactar notas de lanzamiento.

Los escenarios de los agentes de Rovo son básicamente los manuales que le dicen a un agente qué hacer en determinadas situaciones. Piensa en ello como si le dieras a tu IA diferentes "sombreros" para distintos trabajos. Estos son los principales términos que verás:

• Escenario: Un manual de estrategias específico que le das a un agente, con instrucciones, habilidades y conocimientos para un tipo de tarea.

• Escenario predeterminado: Este es el modo de uso general del agente. Es la opción de respaldo que utiliza el agente cuando no se activa un escenario más específico.

• Activador: La condición que le indica al agente que cambie de sombrero y utilice un escenario específico. Puede ser una frase que un usuario escriba o incluso su tono.

• Instrucciones: La indicación detallada que describe los objetivos, la personalidad y lo que el agente necesita hacer dentro de ese escenario.

Cuando un agente de Rovo recibe una indicación, comprueba rápidamente si coincide con alguno de tus activadores personalizados. Si encuentra uno, ejecuta ese escenario específico. Si no, simplemente recurre a sus instrucciones predeterminadas.

Cómo configurar y gestionar los escenarios de los agentes de Rovo

Configurar escenarios es cómo enseñas a tu agente de Rovo sus habilidades especiales. Empezarás con un escenario "predeterminado" de uso general y luego añadirás otros más específicos para tareas concretas, creando una especie de árbol de decisiones para tu IA.

Empezando con el escenario predeterminado

Cuando creas un agente de Rovo por primera vez, las instrucciones iniciales que escribes se convierten en su escenario predeterminado. Esta es su personalidad central y su conocimiento general. Es muy importante hacerlo bien porque es el comodín para cualquier solicitud que no encaje en una categoría específica. Durante este paso, definirás su propósito principal, lo conectarás a fuentes de conocimiento como ciertas páginas de Confluence, y establecerás su tono de voz general.

Añadiendo escenarios específicos con activadores personalizados

Aquí es donde puedes ser más específico. Puedes crear escenarios adicionales que solo se activan cuando se cumplen ciertas condiciones. Esto permite que el agente maneje trabajos particulares con un conjunto único de instrucciones, completamente separado de su programación predeterminada.

Por ejemplo, podrías configurar:

• Un escenario de "Triaje de errores" que se active con frases como "informar de un error" o "algo está roto".

• Un escenario de "Notas de lanzamiento" que se active cuando un usuario pida "resumir el último lanzamiento".

• Un escenario de "Comentarios de clientes" que se active si detecta un tono de frustración en el mensaje de un usuario.

Para ello, nombras el nuevo escenario, escribes un activador (lo que lo pone en marcha) y luego le das un conjunto único de instrucciones y fuentes de conocimiento solo para ese trabajo.

Pero aquí es también donde las cosas pueden complicarse. Cada nuevo escenario añade otra capa de instrucciones y activadores de los que tienes que hacer seguimiento. Si buscas una forma más sencilla de manejar esto, herramientas como eesel AI ofrecen un camino diferente. En lugar de hacer malabarismos con escenarios separados, obtienes un único motor de flujo de trabajo unificado donde puedes establecer reglas de automatización y acciones personalizadas sin crear una red de diferentes conjuntos de instrucciones. Puede hacer que escalar tu IA sea mucho menos doloroso.

Un diagrama de flujo de trabajo que ilustra cómo una herramienta especializada como eesel AI automatiza el proceso de soporte al cliente, desde el análisis del ticket hasta su resolución.

Las limitaciones de los escenarios de los agentes de Rovo

La idea de darle a tu IA diferentes "modos" suena genial en teoría, pero en la práctica, puede encontrarse con algunos problemas del mundo real, especialmente a medida que intentas hacer más con ella.

1. Los escenarios de los agentes de Rovo se vuelven un lío, y rápido

Gestionar unos pocos escenarios no es gran cosa. Pero, ¿qué pasa cuando tienes diez, veinte o incluso cincuenta? Cada uno tiene sus propias instrucciones, activadores y fuentes de conocimiento. Esto puede convertirse rápidamente en una red enmarañada difícil de mantener, probar y arreglar cuando algo va mal. Si los activadores se solapan, el agente podría comportarse de maneras extrañas e impredecibles, y tu equipo podría acabar pasando más tiempo gestionando la IA que trabajando con ella.

2. Los activadores inflexibles pueden no dar en el clavo

Los activadores de Rovo se basan principalmente en palabras clave o en el sentimiento del usuario. Eso suena bien, pero puede ser sorprendentemente rígido. Un cliente podría describir un problema usando palabras en las que no habías pensado. Cuando eso sucede, la pregunta se envía al escenario predeterminado, que podría no tener la información o las habilidades adecuadas para ayudar de verdad. Esta inflexibilidad puede llevar a respuestas de IA inconsistentes o inútiles que simplemente frustran a los usuarios y crean más trabajo manual para tu equipo.

3. Necesitarás un desarrollador para las cosas interesantes

Las acciones integradas para los agentes de Rovo son bastante básicas. Si quieres hacer algo más avanzado, como conectarte a otros sistemas o realizar acciones con múltiples pasos, tienes que usar la plataforma Atlassian Forge. Esto crea inmediatamente una dependencia de los desarrolladores, lo que puede ser un gran cuello de botella para los equipos de soporte o TI no técnicos que solo quieren construir y ajustar sus asistentes de IA sobre la marcha.

Aquí es donde una herramienta como eesel AI adopta un enfoque diferente. Está creada para personas no técnicas. Puedes conectar tu servicio de asistencia, definir acciones personalizadas que llamen a API externas y construir flujos de trabajo bastante avanzados, todo desde un panel de control sencillo y sin necesidad de programar.

4. Conocimiento aislado y pruebas complicadas

En Rovo, a menudo tienes que asignar fuentes de conocimiento a cada escenario específico. Esto puede crear silos donde el conocimiento no se comparte, lo que lleva a mucho trabajo repetido. Peor aún, probar cómo funcionan juntos todos estos escenarios diferentes es un verdadero quebradero de cabeza. Es difícil saber con certeza cómo responderá el agente en cada situación posible antes de soltarlo con tus clientes.

Para evitar esto, eesel AI recopila automáticamente todas tus fuentes de conocimiento en un solo lugar. También tiene un modo de simulación muy útil donde puedes probar tu IA en miles de tickets pasados. De esta manera, puedes ver exactamente cómo se habría comportado y hacer ajustes con confianza antes de que hable con un cliente real.

Una captura de pantalla del panel de simulación de eesel AI que muestra cómo la IA utiliza el conocimiento de productos anteriores para predecir futuras tasas de automatización de soporte.

Precios de los escenarios de los agentes de Rovo de Atlassian

Entonces, ¿cuánto cuesta Rovo? Bueno, no puedes comprarlo por separado. Las características de Rovo, incluidos los agentes, forman parte de los planes Premium y Enterprise para productos de Atlassian como Jira, Confluence y Jira Service Management.

Esto significa que no hay un concepto específico para Rovo en tu factura. El coste está simplemente integrado en tu suscripción más grande de Atlassian. Para obtener Rovo, tienes que pasarte a uno de los niveles más caros, lo que puede suponer un salto bastante grande desde los planes Standard.

Otros costes a tener en cuenta

Ahora bien, "incluido" es una palabra bonita, pero hay algunos otros costes que debes tener en cuenta:

• Puede que necesites actualizar a todo el mundo: Es posible que tengas que mover a toda tu organización a un plan Premium solo para obtener las funciones de IA, incluso si la mayoría de la gente no necesita los otros beneficios premium.

• El coste de los desarrolladores: Como mencionamos, cualquier personalización avanzada significa que necesitarás tiempo de desarrollador para trabajar con Atlassian Forge, lo que se suma al coste total.

• El tiempo dedicado a gestionarlo todo: Las horas que tu equipo pasa construyendo, probando y desenredando una compleja red de escenarios es un coste operativo real.

Una alternativa más transparente

Esta es una gran diferencia con las plataformas de IA dedicadas que tienen precios más directos. Por ejemplo, los precios de eesel AI se basan en las características que realmente necesitas y en cuánto las usas, con opciones mensuales y anuales claras. Un detalle clave es que eesel AI no te cobra por resolución, por lo que no recibirás una factura sorpresa después de un mes ajetreado. Esa previsibilidad hace que sea mucho más fácil presupuestar y calcular el retorno de tu inversión.

Una imagen de la página de precios de eesel AI, que contrasta con los modelos opacos al mostrar costos claros y públicos para las alternativas a los escenarios de agentes de Rovo.

¿Son los escenarios de los agentes de Rovo adecuados para ti?

Entonces, ¿cuál es el veredicto? ¿Son los escenarios de los agentes de Rovo adecuados para tu equipo? Si ya estás metido de lleno en el mundo de Atlassian con un plan Premium o Enterprise y tus necesidades de automatización son bastante sencillas, puede ser un buen punto de partida. Está integrado directamente, lo cual es conveniente.

Pero el sistema basado en escenarios tiene sus inconvenientes en lo que respecta a la escalabilidad, la gestión y la flexibilidad en general. Los activadores poco prácticos, la necesidad de desarrolladores para funciones avanzadas y el complicado proceso de prueba significan que podría no seguir el ritmo de un equipo de soporte o TI que se mueve rápido. Si sientes que podrías alcanzar esos límites, probablemente valga la pena buscar una herramienta dedicada.

Un camino más flexible hacia la automatización con IA

Si buscas una herramienta de IA que te dé más control sin la complejidad adicional, echa un vistazo a eesel AI. Se conecta a todas las herramientas que ya usas (no solo a los productos de Atlassian), aprende del trabajo pasado de tu equipo y te permite crear automatizaciones potentes y personalizadas sin un proyecto masivo.

Con su motor de simulación y precios claros, puedes tener un control real sobre la automatización del soporte, la redacción de respuestas y el triaje de tickets. ¿Por qué no inicias tu prueba gratuita hoy mismo y compruebas lo fácil que puede ser la automatización con IA?