Una guía práctica para los informes y análisis de Rovo AI

Atlassian acaba de lanzar Rovo, su nuevo compañero de equipo de IA destinado a reunir toda la información dispersa de tu empresa en un solo lugar y echarle una mano a tu equipo. Es una idea bastante genial, integrar la IA directamente en las herramientas de Atlassian donde muchos de nosotros pasamos nuestras jornadas laborales.

Pero seamos sinceros. Cada vez que aparece una nueva tecnología, especialmente una de IA, la verdadera pregunta no es solo "¿Qué puede hacer?", sino "¿Realmente está ayudando?". Averiguar el impacto de la IA no es solo una casilla que marcar; es cómo sabes si vale la pena el dinero y el esfuerzo.

Para eso es exactamente esta guía. Vamos a analizar a fondo los informes y analíticas de Rovo AI. Veremos lo que puede hacer hoy, dónde se queda corto y cómo es un enfoque verdaderamente útil para la analítica de IA, uno que va más allá de contar clics y comienza a medir resultados reales.

¿Qué es Atlassian Rovo?

Primero lo primero, ¿qué es exactamente esto de Rovo? Piénsalo como un cerebro de IA que se conecta a tu suite de Atlassian, como Jira y Confluence. Está diseñado para ser un compañero de equipo virtual que te ayuda a encontrar información, responder preguntas e incluso automatizar tareas sin que tengas que cambiar de aplicación.

Básicamente, hace tres cosas principales:

• Búsqueda Unificada: Rovo puede buscar en todas tus aplicaciones conectadas, no solo las de Atlassian, sino también herramientas como Google Drive y Slack. La idea es poner [REDACTED] al interminable salto entre pestañas que todos hacemos solo para encontrar un único documento.

• Rovo Chat: Esta es la parte conversacional. Puedes hacerle preguntas en lenguaje normal y cotidiano, y extrae respuestas de todas tus bases de conocimiento conectadas.

• Agentes Rovo: Estos son los encargados del trabajo pesado. Puedes configurar estos agentes virtuales para que se ocupen de tareas repetitivas y automaticen partes de tu flujo de trabajo, como crear tickets o actualizar páginas.

Entre bastidores, Rovo funciona con lo que Atlassian llama el "Teamwork Graph". Es un término sofisticado para un sistema que mapea cómo están conectados tus equipos, proyectos y datos. Este contexto es lo que, en teoría, ayuda a Rovo a entender tu negocio y darte respuestas relevantes.

Un vistazo a los informes y analíticas de Rovo AI integrados de Atlassian

Cuando activas una herramienta como Rovo, necesitas saber si alguien la está usando. Atlassian te ofrece un panel nativo para esto llamado "Rovo Insights", que proporciona a los administradores una visión general bastante básica de la adopción.

Se centra en dos métricas principales:

• Usuarios activos de Rovo: Este gráfico te muestra el número de personas únicas que han interactuado, probado o preguntado algo a Rovo durante un período de tiempo específico, como los últimos 28 días. Es una forma sencilla de ver si tu equipo le está dando una oportunidad.

• Solicitudes enviadas a Rovo: Esto es simplemente un recuento continuo de todas las preguntas o comandos que tu equipo le ha hecho a Rovo. Te da una idea del volumen general de interacciones en toda la empresa.

Este tipo de informes es importante, especialmente si piensas en cómo se vende Rovo. No es un complemento que se compra por separado; está incluido en los planes más caros de Atlassian. Si tu empresa tiene un plan Premium o Enterprise Cloud para Jira, Confluence o Jira Service Management, ya tienes Rovo.

Aunque un administrador puede desactivarlo, la realidad es que estás pagando por Rovo lo uses poco o mucho. Eso hace que determinar su valor sea aún más importante. Las analíticas integradas son un punto de partida, pero como estamos a punto de ver, realmente no cuentan toda la historia.

Las limitaciones de los informes y analíticas nativos de Rovo AI

El seguimiento del uso es un primer paso decente, pero es un poco como juzgar el éxito de un restaurante contando cuánta gente entra por la puerta. No te dice si les gustó la comida, si volverán o si el restaurante está ganando dinero. Las analíticas nativas de Rovo tienen un problema similar: se centran en la actividad, no en el rendimiento.

Estas son las principales limitaciones con las que probablemente te encontrarás:

1. Es todo un gran saco: Los paneles te dan una vista panorámica de toda tu organización. Puedes ver que la gente está usando Rovo, pero no puedes ver fácilmente quién. ¿A qué equipos les encanta? ¿Qué departamentos ni siquiera lo han probado? Sin ese detalle, es difícil ofrecer formación específica o averiguar dónde la herramienta está marcando realmente la diferencia.

2. No mide la calidad: Este es el punto clave. Rovo Insights puede decirte que alguien hizo una pregunta, pero no tiene idea de si la respuesta fue correcta, útil o siquiera completa. No hay métricas para las cosas que realmente cuentan en un contexto de soporte, como las tasas de resolución, la precisión o cómo afecta a la satisfacción del cliente. Básicamente, estás yendo a ciegas.

3. No hay un camino claro hacia el ROI: Claro, se hicieron mil solicitudes, pero ¿qué significa eso para el negocio? No puedes conectar fácilmente esos datos de uso con resultados reales como horas ahorradas, tickets desviados o menores costos de soporte. Esto hace que sea increíblemente difícil construir un caso de negocio y explicar por qué estás pagando por esos planes premium.

4. No puede detectar lagunas de conocimiento: Las analíticas son una calle de un solo sentido. Te muestran lo que tu equipo está preguntando, pero no señalan lo que Rovo no puede responder o dónde tu documentación es débil. No hay un ciclo de retroalimentación para ayudarte a mejorar tu base de conocimiento y hacer que la IA sea más inteligente.

• Lado izquierdo (Rovo): Iconos para "Usuarios activos" y "Solicitudes enviadas" con la etiqueta "Métricas de vanidad".

• Lado derecho (Analíticas accionables): Iconos para "Tasa de resolución", "Precisión", "Tiempo ahorrado" y "Lagunas de conocimiento encontradas" con la etiqueta "Métricas accionables".

• Flecha apuntando de izquierda a derecha con el texto "Pasando de la actividad al rendimiento". Título Alt: Infografía que compara las métricas de vanidad y las métricas accionables para los informes y analíticas de Rovo AI.

Texto Alt: Una infografía que muestra las limitaciones de los informes y analíticas básicos de Rovo AI (actividad) frente a los beneficios de las analíticas avanzadas (rendimiento).

Por qué los informes y analíticas accionables de Rovo AI importan más que las métricas de vanidad

La brecha entre los informes de Rovo y lo que los equipos de soporte realmente necesitan se reduce a una cosa: métricas de vanidad frente a métricas accionables.

Las métricas de vanidad, como el número de usos y los usuarios activos, pueden parecer impresionantes en una presentación, pero no te ayudan realmente a tomar decisiones inteligentes. Las métricas accionables son los números que cuentan una historia y te muestran qué hacer a continuación.

Para obtener un valor real de una herramienta de IA, necesitas información que te ayude a:

• Probar con confianza: Antes de dejar que una IA hable con tus clientes reales, deberías tener una idea muy clara de cómo se va a comportar. Necesitas una forma de probarla en problemas del mundo real para ver dónde brilla y dónde tropieza.

• Medir el impacto real: Necesitas saber exactamente cuántos problemas de los clientes están siendo manejados por completo por la IA sin que un humano intervenga. Esa es la única manera de calcular ahorros de costos reales y demostrar su valía.

• Mejorar con el tiempo: Tu IA debe ser un sistema de aprendizaje. Necesitas datos que te muestren dónde la IA está fallando o confundida, para que puedas volver y corregir las causas raíz en tu base de conocimiento.

Las analíticas de Rovo te dicen qué pasó, pero necesitas una plataforma más avanzada para llegar al ¿y qué?

Un mejor enfoque para los informes y analíticas de Rovo AI con eesel AI

Aquí es donde entran en escena herramientas creadas específicamente para la analítica de IA, como eesel AI. eesel AI está diseñada no solo para una automatización potente, sino también para ofrecerte las analíticas profundas y accionables necesarias para medir y mejorar el rendimiento de la IA desde el primer día. En lugar de la vista general y empaquetada de Rovo, eesel te ofrece una solución diseñada específicamente con informes que realmente puedes usar.

Ve más allá del uso con una simulación potente

Uno de los mayores quebraderos de cabeza al implementar una nueva IA es no saber cómo funcionará hasta que esté en vivo. Con eesel AI, puedes eliminar por completo esa incertidumbre. Su modo de simulación te permite probar tu configuración de IA en miles de tus propios tickets de soporte pasados antes de que la actives.

Esto te da una predicción clara y respaldada por datos de su rendimiento, incluyendo las tasas de resolución proyectadas y una estimación de tus ahorros de costos. Puedes ver exactamente cómo la IA habría manejado diferentes preguntas de los clientes, permitiéndote ajustar su comportamiento en un entorno seguro. Es un mundo completamente diferente al enfoque de Rovo, donde más o menos tienes que activar un interruptor y esperar que todo vaya bien.

Haz un seguimiento del rendimiento real y del ROI

El panel de analíticas de eesel AI está construido en torno a las métricas que realmente marcan la diferencia. En lugar de solo contar solicitudes, se centra en indicadores de rendimiento como:

• Tasa de resolución automatizada

• Resoluciones en un solo toque

• Tiempo ahorrado por los agentes

• Tendencias en los temas de las preguntas de los clientes

Estos datos te dan una línea directa para calcular tu retorno de la inversión. Puedes ver con precisión cuánto tiempo está recuperando tu equipo y cuántos tickets se están desviando, lo que te permite mostrar claramente el valor de tu inversión en IA a la dirección. Reemplaza los vagos gráficos de uso de Rovo con cifras concretas que reflejan un impacto real en el negocio.

Identifica y cierra lagunas de conocimiento automáticamente

Quizás la característica más útil es la capacidad de eesel AI para aprender de sus propios errores. La plataforma analiza las conversaciones que terminan con un agente humano para encontrar lagunas en tu base de conocimiento.

Pero no solo señala lo que falta, sino que te ayuda activamente a solucionarlo. eesel AI puede generar automáticamente borradores de artículos para tu centro de ayuda basándose en resoluciones exitosas de tickets anteriores. Esto convierte tu panel de analíticas en una herramienta para mejorar cada día. Tu IA y tu base de conocimiento mejoran juntas, creando un círculo virtuoso que simplemente no existe en los informes de Rovo.

Pasa del seguimiento del uso a la generación de resultados

Atlassian Rovo es una mirada interesante al futuro de la IA integrada, y su seguimiento básico del uso es un comienzo. Pero no proporciona la información procesable que los equipos necesitan para gestionar, optimizar y demostrar el valor de su estrategia de IA.

Las métricas como "usuarios activos" y "volumen de solicitudes" simplemente no son suficientes. Para obtener un valor real de la IA, tienes que medir el rendimiento, simular los resultados antes de lanzarte y usar los datos para mejorar constantemente tanto la IA como tus fuentes de conocimiento.

Plataformas como eesel AI están diseñadas desde cero para este nivel de control y visión. Ayudan a los equipos a ir más allá de simplemente usar la IA y empezar a generar resultados medibles con ella, convirtiendo una tecnología prometedora en un activo empresarial probado.

¿Listo para ver lo que los verdaderos informes y analíticas de Rovo AI pueden hacer?

Deja de adivinar y empieza a medir. Con eesel AI, puedes simular tu ROI potencial en minutos utilizando tus propios datos históricos. La configuración es de autoservicio y puedes ver exactamente cuántos tickets puedes automatizar antes incluso de ponerlo en marcha.

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