La gran idea detrás de la IA es bastante simple: dejar que los bots manejen el trabajo repetitivo para que tu equipo pueda concentrarse en lo que las personas hacen mejor. En un mundo perfecto, los agentes de IA serían como compañeros de equipo adicionales que trabajan 24/7, conectando todas tus diferentes aplicaciones y suavizando tus flujos de trabajo. Atlassian está persiguiendo esta visión con los agentes Rovo, su IA interna para el trabajo en equipo dentro de su enorme ecosistema.
Pero a medida que los equipos comienzan a usarlos, descubren que no es tan simple. Aunque los agentes Rovo son poderosos dentro de su propio terreno, vienen con algunos dolores de cabeza reales en torno al costo, la complejidad y a qué pueden conectarse. Se ha convertido en un punto tan conflictivo que algunos analistas han notado que las empresas están luchando para justificar el costo, lo que ha llevado a Atlassian a cambiar su precio al incluir Rovo en sus planes de suscripción más caros.
En esta guía, desglosaremos de qué se tratan los agentes Rovo para 2025. Veremos sus características principales, cómo puedes usarlos y los límites ocultos que deberías conocer. También exploraremos por qué muchos equipos están buscando herramientas más flexibles que puedan funcionar en todas sus aplicaciones, no solo en una.
¿Qué son los agentes Rovo?
En pocas palabras, los agentes Rovo trabajan junto a ti, reducen las tareas manuales y toman medidas por ti directamente dentro del conjunto de herramientas de Atlassian. Piénsalos como especialistas a los que puedes llamar en Jira, Confluence y otras herramientas de Atlassian para ayudar a realizar el trabajo.
Para tener una idea de lo que hacen, es útil conocer las tres principales variantes en las que vienen:
- Agentes listos para usar: Estos son los agentes predefinidos de Atlassian para tareas cotidianas. Puedes usarlos de inmediato para resumir un documento, traducir texto o ayudar a limpiar tu backlog de Jira sin necesidad de configuración.
- Agentes personalizados: Si tienes un proceso muy específico, puedes construir tu propio agente con una herramienta llamada Rovo Studio. Esto te permite darle al agente un trabajo único, conectarlo a ciertas fuentes de conocimiento y decirle exactamente qué hacer.
- Agentes del mercado: Estos son agentes creados por otros desarrolladores para ayudar a Rovo a trabajar con otras aplicaciones. Por ejemplo, el equipo detrás de la aplicación Budgety para Jira construyó un agente para que los usuarios pudieran solicitar datos financieros a través del chat de Rovo.
Características principales y casos de uso de los agentes Rovo
Antes de entrar en las desventajas, veamos para qué fueron diseñados los agentes Rovo. Para los equipos que viven y respiran Atlassian, ofrecen algunas formas bastante interesantes de automatizar el trabajo.
Automatización de tareas dentro de Jira y Confluence con agentes Rovo
El mayor atractivo de los agentes Rovo es lo profundamente que se conectan con Jira Service Management y Confluence. Puedes pedirle a un agente que haga cosas que normalmente te llevarían una buena parte de tu tiempo.
Por ejemplo, podrías crear un agente para organizar tu backlog de Jira encontrando cualquier problema que no haya sido tocado en 90 días y marcarlo para una revisión. O podrías tener un agente que elabore un resumen semanal del proyecto en una página de Confluence, extrayendo actualizaciones y estadísticas clave de tus tableros de proyecto automáticamente. Mantiene a todos en la misma página sin que nadie tenga que armar el informe manualmente.
Los agentes de Rovo pueden automatizar tareas generando un resumen dentro de una página de Confluence.
Cómo los agentes de Rovo obtienen conocimiento de aplicaciones conectadas
Atlassian es consciente de que el cerebro de una empresa no se almacena solo en sus productos. Los agentes de Rovo pueden conectarse a fuentes de conocimiento externas como Google Docs y Microsoft SharePoint para encontrar información cuando haces una pregunta. Esto ayuda a un agente a ofrecer una imagen más completa al buscar tanto en tu espacio de Confluence como en tu unidad compartida. Es una buena característica, pero su propósito principal es extraer información hacia el mundo de Atlassian, no para realizar acciones en otras herramientas.
Configurando fuentes de conocimiento para agentes Rovo.
Construyendo flujos de trabajo personalizados para agentes Rovo con Rovo Studio
Para los equipos con su propia manera de hacer las cosas, Rovo Studio es donde puedes construir agentes personalizados desde cero. Te ofrece un lugar para definir qué quieres que haga el agente, qué documentos debe leer y qué acciones tiene permitido realizar. Este nivel de control es ideal para crear un agente que se ajuste perfectamente al proceso de tu equipo. Pero, como estamos a punto de ver, ese poder viene con una curva de aprendizaje bastante pronunciada.
Construyendo agentes Rovo personalizados con Rovo Studio.
Los desafíos ocultos y limitaciones de los agentes Rovo
Aunque los agentes Rovo parecen buenos en teoría, muchos equipos están descubriendo que vienen con serias desventajas que dificultan la automatización del trabajo de principio a fin.
El problema del "jardín amurallado" para los agentes Rovo: integración limitada entre plataformas
La mayor fortaleza de Rovo es también su mayor debilidad: está hecho principalmente para Atlassian. Aunque puede conectarse con algunas herramientas externas, su capacidad para realmente hacer algo está mayormente limitada a Jira y Confluence. Esto crea un "jardín amurallado" que puede ser un gran dolor de cabeza para los equipos que utilizan una mezcla de diferentes herramientas especializadas para realizar su trabajo.
Supongamos que necesitas un agente de IA para responder a un ticket de cliente en Zendesk, resumir los puntos clave de una conversación en Slack, y luego actualizar el registro de un cliente. Rovo simplemente no está diseñado para eso. Puede leer alguna información externa, pero no puede operar dentro de otras plataformas. En contraste, herramientas como eesel AI están diseñadas para ser una capa flexible que funciona en todas tus aplicaciones, permitiéndote automatizar flujos de trabajo donde sea que ocurran.
Video de vista general de eesel AI.
Navegando el modelo de precios complejo e impredecible para los agentes de Rovo
Rovo solía tener su propia etiqueta de precio, pero Atlassian lo ha integrado en sus planes Premium y Enterprise de alta gama. Esto significa que para obtener agentes de Rovo, debes actualizar toda tu suscripción de Atlassian, lo cual puede ser un costo enorme que muchos equipos simplemente no pueden asumir.
Además de eso, el precio de Rovo incluye cuotas confusas para "Objetos" (un elemento indexado, como un solo documento de Google) y "Solicitudes" (cualquier interacción con un agente). Según sus propios documentos, un equipo de 200 usuarios obtiene 300,000 objetos y 50,000 solicitudes por mes. Aunque Atlassian dice que actualmente no están cobrando por excesos, los están rastreando, lo cual es una señal bastante clara de que se avecinan tarifas adicionales. Esto hace que sea casi imposible predecir tus costos y mostrar un retorno claro de tu inversión. Esto está a años luz de modelos más simples. Por ejemplo, eesel AI ofrece precios predecibles y de tarifa plana basados en cuántas interacciones de IA usas, no en cuántas personas hay en tu equipo. Esto ayuda a evitar que los costos se disparen a medida que tu empresa crece.
La pronunciada curva de aprendizaje y el factor de "lienzo en blanco" para los agentes de Rovo
Conseguir que un agente de Rovo personalizado haga lo que deseas de manera confiable es más difícil de lo que parece. Como la gente ha compartido en blogs como este de Eficode, se necesita mucho ensayo y error y una "ingeniería de prompts" muy específica para hacerlo bien. Esto puede ser una gran pérdida de tiempo, especialmente para equipos sin un trasfondo técnico que solo quieren algo que funcione.
Incluso el Jefe de Producto de IA de Atlassian, Jamil Valliani, admitió que esto era un problema en el artículo de TechTarget, diciendo que el "lienzo en blanco… puede ser realmente intimidante" para las personas. Los equipos necesitan una herramienta que les ayude a encontrar una solución, no una que les dé una pantalla en blanco y espere que de repente se conviertan en expertos en IA.
| Característica | Atlassian Rovo | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de Precios | Por usuario, incluido en planes de alto nivel | Tarifa plana, basada en interacciones |
| Límites de Uso | Cuotas en "Objetos" & "Solicitudes" | Generosa asignación de interacciones |
| Previsibilidad de Costos | Baja (vinculada a usuarios & futuros excesos) | Alta (costo mensual predecible) |
| ROI | Difícil de calcular por usuario | Claro, basado en interacciones automatizadas |
Una alternativa más flexible a los agentes de Rovo para una verdadera automatización multiplataforma
Las barreras alrededor de Rovo han llevado a muchos equipos a buscar soluciones de IA que sean más flexibles, asequibles y fáciles de usar. eesel AI fue creado para resolver estos problemas exactos actuando como una capa de automatización inteligente que funciona con las herramientas que ya tienes.
Libérate del ecosistema con más de 100 integraciones
A diferencia de Rovo, eesel AI no intenta arrastrarte a un solo ecosistema. Está diseñado para situarse sobre tu pila de software actual, con más de 100 integraciones de un solo clic que se conectan a las plataformas donde tu equipo realmente está trabajando. Y va mucho más allá de simplemente conectarse a carpetas de documentos.
Puedes conectar eesel AI a tus mesas de ayuda, e incluso a plataformas de comercio electrónico como Shopify. Esto significa que puedes construir flujos de trabajo que manejen tareas en toda tu empresa, no solo dentro de un producto.
La biblioteca de integraciones de eesel AI, mostrando su amplia gama de conexiones.
Obtén un ROI predecible con precios que realmente tienen sentido
El modelo de precios de eesel AI es simple y transparente. En lugar de hacerte pagar por cada usuario individual, los planes de eesel AI se basan en el número de interacciones mensuales con la IA (como una respuesta o acción impulsada por IA). Esto significa que solo pagas por el valor que realmente estás obteniendo. Es un modelo que crece con tu uso, no con la cantidad de empleados, lo cual es un soplo de aire fresco para los equipos en crecimiento. Puedes agregar nuevas personas o departamentos enteros sin llevarte una sorpresa en tu próxima factura.
Pasa de la idea a un bot funcional mucho más rápido
Para solucionar el problema del "lienzo en blanco", eesel AI te ofrece una configuración guiada y fácil de seguir que permite a cualquiera construir un agente de IA poderoso. Aquí hay algunas características que lo hacen mucho más sencillo:
- Simulación: Antes de liberar a tu agente, puedes probarlo con tus datos anteriores. Esto te permite ver exactamente cómo habría funcionado, verificar su precisión, estimar tus ahorros de costos y encontrar cualquier brecha en su conocimiento antes de que hable con un solo usuario real.
- Configuración en Lenguaje Natural: No necesitas ser un experto en prompts para configurar tu agente. Puedes indicarle qué tono usar, cuándo escalar un problema a un humano y qué reglas seguir usando un lenguaje sencillo.
- Arquitectura Multi-Bot: Una sola cuenta de eesel AI puede ejecutar múltiples bots especializados. Esto significa que puedes tener un bot para tu equipo de Soporte, otro para IT y un tercero para RRHH, y cada uno puede tener sus propias fuentes de conocimiento y permisos separados.
Probar un agente de IA antes de su implementación, una característica que no se encuentra en los agentes de Rovo.
Agentes Rovo vs. eesel AI: una comparación cara a cara
Entonces, ¿cómo se comparan? Aquí tienes un resumen rápido.
| Capacidad | Agentes Rovo | eesel AI |
|---|---|---|
| Caso de Uso Principal | Automatización dentro del conjunto de Atlassian | Automatización multiplataforma (soporte, TI, interno) |
| Integraciones | Centrado en Atlassian, ~50 conectores | Más de 100 en mesas de ayuda, chat, documentos & más |
| Configuración & Configuración | Rovo Studio, requiere ingeniería de prompts | Prompts en lenguaje natural & simulación |
| Modelo de Precios | Por usuario, incluido en planes de nivel alto | Tarifa plana, basada en el volumen de interacción |
| Mejor Para | Equipos profundamente integrados en Jira/Confluence | Equipos que necesitan flexibilidad y soporte amplio de herramientas |
¿Son los agentes Rovo el agente de IA adecuado para tu equipo?
Entonces, ¿cuál es el veredicto final? Los agentes Rovo pueden ser una opción decente para equipos cuyo trabajo ocurre casi por completo dentro del entorno de Atlassian y que ya están en (o no les importa pagar por) un plan Premium o Enterprise. Las conexiones profundas con Jira y Confluence definitivamente pueden ayudar a agilizar el trabajo para esos equipos.
Pero para la mayoría de las empresas modernas que usan una mezcla de diferentes herramientas, las limitaciones de Rovo se vuelven obvias bastante rápido. El diseño de jardín cerrado, precios confusos y caros, y la pronunciada curva de aprendizaje son grandes obstáculos para automatizar el trabajo en todo el negocio.
La necesidad de precios claros, integraciones amplias y herramientas que sean simplemente más fáciles de usar es la razón por la que tantas empresas buscan opciones más flexibles. eesel AI fue construido desde cero para ser una capa de automatización de IA poderosa, escalable y fácil de usar que funciona con las herramientas que ya estás usando, permitiéndote construir flujos de trabajo más inteligentes sin compromisos.
¿Listo para automatizar flujos de trabajo sin límites?
Si te sientes limitado por tus herramientas actuales, es hora de ver lo que una solución verdaderamente multiplataforma puede hacer por ti.
Descubre cómo eesel AI se conecta con todas tus herramientas y proporciona un ROI predecible. Y puedes probarlo gratis y ver cómo puedes construir un agente de IA poderoso en solo unos minutos.
Preguntas frecuentes
Los agentes Rovo no tienen un precio independiente. Están incluidos en los planes de suscripción Premium y Enterprise de Atlassian, por lo que toda tu organización debe actualizarse para obtener acceso, lo que representa una inversión significativa.
Aunque pueden leer datos de algunas fuentes externas como Google Docs, su capacidad para realizar acciones está casi completamente limitada al ecosistema de Atlassian. No pueden automatizar tareas dentro de otras aplicaciones como Slack o Zendesk.
Construir agentes personalizados usando Rovo Studio tiene una empinada curva de aprendizaje y a menudo requiere un significativo ensayo y error con la ingeniería de prompts. Esto puede ser desafiante y consumir mucho tiempo para equipos no técnicos.
Probablemente no. Los agentes Rovo están diseñados para equipos cuyo trabajo se desarrolla casi por completo dentro de los productos de Atlassian. Si tus flujos de trabajo dependen de una mezcla de diferentes herramientas, probablemente encontrarás su enfoque de “jardín amurallado” muy limitante.
