Seamos sinceros: para la mayoría de nosotros, el conocimiento de la empresa es un desastre. La única información que necesitas desesperadamente probablemente esté escondida en un ticket de Jira polvoriento, una página de Confluence que nadie ha tocado en años o un hilo de Slack de la Navidad pasada. Intentar atar cabos puede parecer imposible, obligándote a tomar decisiones basándote en la mitad de la historia.
Atlassian se dio cuenta de esto y creó una nueva función para su herramienta de IA, Rovo, llamada Rovo Deep Research. La idea es darte un investigador de IA que pueda examinar toda esa información dispersa y componer una imagen completa.
Pero, ¿es la solución para todos? En esta guía, analizaremos qué es realmente Rovo Deep Research. Veremos cómo funciona, para qué sirve y, lo que es más importante, dónde se queda corto, especialmente si lo comparas con herramientas de IA hechas para el vertiginoso mundo del soporte al cliente.
¿Qué es Rovo Deep Research?
Rovo Deep Research es una habilidad específica integrada en Rovo, el asistente de IA de Atlassian. No es el típico bot de preguntas y respuestas que te da una respuesta rápida de una sola frase. Es más como un analista de investigación de IA para todos los asuntos internos de tu empresa. Puedes lanzarle una pregunta amplia y abierta, y se pondrá a investigar por su cuenta, volviendo con un informe completo y detallado.
Su objetivo principal es elaborar un plan de investigación, buscar información en tus aplicaciones de Atlassian y otras conectadas, y luego presentar sus hallazgos de una manera que tenga sentido.
El resultado final no es solo un mensaje rápido en un chat. Obtienes un documento completo, como una página de Confluence, organizado con secciones, resúmenes y enlaces que apuntan a dónde encontró la información. Está diseñado para darte la imagen completa, no solo una pista.
Cómo funciona Rovo Deep Research: un vistazo por dentro
Entonces, ¿cómo convierte Rovo Deep Research una simple pregunta en un análisis completo? No se limita a hacer una búsqueda por palabras clave. Hay algo más sucediendo tras bastidores que implica razonamiento, planificación y unión de piezas.
Empezando con el Teamwork Graph
El núcleo de Rovo es algo que Atlassian llama el "Teamwork Graph". Piénsalo como un mapa de cómo se conecta todo en tus herramientas de Atlassian: personas, proyectos, documentos, lo que sea. Entiende que un proyecto específico de Jira está vinculado a una página particular de Confluence y sabe quién está trabajando en él.
Este grafo es lo que le da a Rovo su contexto. Así es como deduce que cuando preguntas sobre el "Proyecto Quimera", te refieres al lanzamiento de marketing interno, no a la bestia mítica. Esta estrecha integración con el mundo de Atlassian es su mayor ventaja, ya que le da a Rovo una comprensión sólida del funcionamiento interno de tu empresa.
Investigando por rondas
Cuando le haces a Rovo una pregunta complicada, no realiza una única gran búsqueda. Primero, descompone tu consulta en subpreguntas más pequeñas y manejables. Luego, comienza a buscar respuestas a estas preguntas simultáneamente en todas tus fuentes de datos conectadas.
Después de cada "ronda" de búsqueda, se detiene a revisar lo que ha encontrado. Descarta todo lo que no es relevante y determina qué información falta. Basándose en esas lagunas, planifica su siguiente oleada de búsquedas. Este proceso paso a paso le ayuda a ser más exhaustivo.
Cómo los modelos de IA escriben el informe
Rovo se apoya en conocidos modelos de IA como GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic para hacer el trabajo pesado de planificar la investigación y escribir el informe final.
Una vez que ha recopilado toda la información, Rovo la organiza en un esquema claro. A partir de ahí, escribe el informe completo, que generalmente incluye un resumen rápido, hallazgos clave y quizás algunas sugerencias. Una característica muy útil es que respalda cada punto importante con una cita que enlaza directamente a la fuente, ya sea un ticket de Jira o una página de Confluence. Esto facilita la verificación de los datos y genera un poco de confianza.
Dónde Rovo Deep Research realmente brilla
Dado que su principal habilidad es unir el conocimiento interno, Rovo Deep Research es más útil para tareas internas de gran alcance donde necesitas conectar muchos puntos.
Unificando el conocimiento del proyecto
Imagina que un gestor de proyectos necesita escribir un post-mortem para el lanzamiento de un gran producto. Normalmente, esto significa pasar días rebuscando en tickets de Jira, mensajes directos de Slack y notas de reuniones antiguas. En su lugar, podría preguntarle a Rovo: "¿Cuáles fueron los principales obstáculos, decisiones clave y resultados del Proyecto Fénix el último trimestre?" Rovo podría entonces recopilar toda esa información dispersa en un único informe organizado.
Acelerando la incorporación y la investigación
Un nuevo desarrollador que se une al equipo necesita ponerse al día con el sistema de "facturación". Podría pasar una semana leyendo densos documentos técnicos o molestando a los ingenieros senior. O bien, podría pedirle a Rovo que "cree un informe sobre la arquitectura, los problemas recientes y los principales contactos del servicio de facturación". Esto le proporciona un informe detallado en minutos, lo que puede reducir seriamente su curva de aprendizaje.
Encontrando información valiosa en los comentarios
Imagina un equipo de producto tratando de decidir qué construir a continuación. Quieren saber de qué se quejaron más los clientes en los últimos tres meses. Pueden preguntarle a Rovo: "Analiza los comentarios de los clientes de los tickets de Jira Service Management y los canales de soporte de Slack para encontrar los tres problemas recurrentes principales". El informe destacaría los temas comunes, dando al equipo un punto de partida basado en datos para su hoja de ruta.
Dónde Rovo Deep Research se queda corto
Rovo es definitivamente útil para la investigación interna, pero es importante saber para qué no fue diseñado. Esto es especialmente cierto si formas parte de un equipo de soporte al cliente.
Una herramienta para la investigación interna, no para la automatización de cara al cliente
El trabajo de Rovo es crear un informe para que lo lea una persona. Es un analista, no un agente de soporte. No habla con los clientes ni resuelve sus problemas en un centro de ayuda en vivo.
Para los equipos que necesitan responder automáticamente a las preguntas de los clientes en tiempo real, una herramienta de soporte de IA dedicada es una opción mucho mejor. Por ejemplo, un agente de IA de eesel AI se conecta directamente a centros de ayuda como Zendesk o Freshdesk. Puede dar respuestas instantáneas, realizar tareas y resolver tickets sin que un humano tenga que intervenir.
Confinado al mundo de Atlassian
Rovo obtiene su fuerza de estar tan estrechamente conectado al Teamwork Graph de Atlassian. Esto es genial si todo tu trabajo y conocimiento ya está en Jira y Confluence. Pero si la información de tu empresa está repartida en muchas herramientas diferentes, no será ni de lejos tan eficaz.
Los equipos que usan una mezcla de aplicaciones necesitan algo más flexible. Por eso existe una herramienta como eesel AI; ofrece más de 100 integraciones con un solo clic para conectarse al conocimiento donde sea que esté almacenado, ya sea en Google Docs, Notion, SharePoint o directamente en tu centro de ayuda.
Ofrece información, no acciones
Rovo es excelente para decirte "cuál" es la situación, pero ahí es donde se detiene. Todavía depende de una persona decidir "¿y ahora qué?". El informe es el último paso de su proceso, dejándote a ti el siguiente movimiento.
La automatización de soporte real cierra ese ciclo convirtiendo la información en acción. Un agente de IA de eesel AI puede hacer más que solo resumir un problema. Puedes configurarlo con acciones personalizadas para buscar el estado de un pedido en Shopify, cambiar un campo de ticket en Zendesk o enviar un problema al equipo correcto. Conecta los puntos entre saber sobre un problema y resolverlo de verdad.
Precios y disponibilidad de Atlassian Rovo Deep Research
Rovo Deep Research no es un producto independiente; forma parte del asistente de IA más grande, Rovo. Atlassian lo está poniendo gradualmente a disposición de sus clientes de la nube, comenzando con aquellos en los planes Premium y Enterprise.
La forma de pago se basa en "créditos de IA", que están incluidos en los planes mensuales. Atlassian no está aplicando límites estrictos en este momento, pero este tipo de modelo puede hacer que tus costos sean difíciles de predecir. Si tienes un mes con muchas solicitudes de investigación, podrías recibir una factura más alta de lo que esperabas.
Para los equipos que prefieren saber lo que van a pagar cada mes, otras estructuras de precios pueden tener más sentido. Por ejemplo, los precios de eesel AI se basan en un número fijo de interacciones de IA por mes, y no te cobran por cada ticket que se resuelve. Esto simplifica mucho la elaboración de presupuestos y te permite crecer sin preocuparte de que te penalicen por manejar un mayor volumen.
La conclusión sobre Rovo Deep Research: elegir la IA adecuada para el trabajo
Mira, Rovo Deep Research es una herramienta realmente potente para indagar en la información interna de tu empresa. Si tu equipo vive y respira el ecosistema de Atlassian, su habilidad para convertir datos dispersos en informes organizados puede ser de gran ayuda para la planificación, los cierres de proyectos y la investigación en general.
Pero si tu objetivo principal es automatizar el soporte al cliente, reducir tu número de tickets y hacer la vida de tus agentes más fácil, no es la herramienta adecuada. A fin de cuentas, Rovo te da informes, pero una verdadera plataforma de soporte con IA te da resoluciones.
Aquí es exactamente donde una herramienta creada específicamente para el soporte, como eesel AI, demuestra su valía. Fue creada desde el primer día para la automatización del soporte. Se conecta con cualquier centro de ayuda que uses, puede realizar tareas en los tickets y hasta tiene un modo de simulación para que puedas probar todo antes de lanzarlo.
¿Listo para pasar de los informes de Rovo Deep Research a las resoluciones?
Rovo Deep Research es excelente para obtener respuestas dentro de tu empresa, pero necesitas una herramienta diferente para actuar automáticamente sobre esas respuestas para tus clientes.
Si buscas automatizar tu proceso de soporte y dar a los clientes resoluciones instantáneas, podría ser el momento de ver lo que un agente de IA diseñado para el trabajo puede hacer. Puedes comenzar con eesel AI en unos pocos minutos y probarlo con el historial real de tickets de tu equipo.
Preguntas frecuentes
Rovo Deep Research actúa como un analista de investigación de IA que examina la información interna dispersa de la empresa. Su objetivo principal es investigar preguntas abiertas y recopilar informes detallados y organizados para proporcionar una imagen completa sobre un tema.
Aprovecha el "Teamwork Graph" de Atlassian para obtener contexto e investiga en múltiples rondas, descomponiendo las consultas en subpreguntas. Después de recopilar la información, utiliza modelos de IA como GPT-4 para organizar y escribir un informe completo con las fuentes citadas.
Rovo Deep Research sobresale en tareas que requieren la consolidación del conocimiento interno, como los análisis post-mortem de lanzamientos de proyectos, la aceleración de la incorporación de nuevos miembros del equipo o el análisis de comentarios internos para obtener ideas sobre productos. Ayuda a atar cabos entre diversos documentos y comunicaciones internas.
No, Rovo Deep Research está diseñado para la investigación interna y la generación de informes para revisión humana, no para la automatización directa de cara al cliente. No interactúa con los clientes ni resuelve problemas de soporte en tiempo real en un entorno de centro de ayuda.
Sí, Rovo Deep Research obtiene su fuerza de la estrecha integración con el Teamwork Graph de Atlassian. Aunque puede conectarse a otras aplicaciones, su eficacia es mayor cuando la mayor parte del conocimiento de tu empresa se encuentra en Jira y Confluence.
Rovo Deep Research se incluye como parte del asistente de IA más amplio, Rovo, disponible para los clientes de Atlassian Cloud Premium y Enterprise. El precio se basa en "créditos de IA", que se incluyen en los planes mensuales, lo que podría generar costos impredecibles si el uso varía significativamente.
Rovo Deep Research está diseñado para proporcionar informes detallados y perspectivas, diciéndote eficazmente "cuál" es la situación. Sin embargo, no automatiza acciones ni realiza tareas basadas en sus hallazgos; esos siguientes pasos quedan a cargo del usuario.
