Una guía sobre el razonamiento de Rovo Deep Research y sus alternativas

Seamos honestos, a todos nos ha pasado. Sabes que la respuesta que necesitas está flotando en algún lugar del universo digital de la empresa, pero ¿está en un hilo de Slack del martes pasado? ¿Una página de Confluence de hace seis meses? ¿O ese Google Doc que nadie ha tocado en un año? Intentar unir todas las piezas puede parecer que necesitas una licencia de detective solo para hacer tu trabajo.

Atlassian se suma a la competencia con Rovo, su asistente de IA para equipos empresariales. Una de sus habilidades más comentadas es "Deep Research" (Investigación Profunda), que actúa como un analista de investigación personal, escarbando en todos esos datos para crear informes detallados para ti.

¿Pero cómo conecta realmente toda la información? En esta guía, desvelaremos cómo funciona el razonamiento de Rovo Deep Research, descubriremos en qué es realmente bueno y veremos dónde podría no ser la opción adecuada, especialmente para equipos que necesitan hacer cosas, no solo leer sobre ellas.

¿Qué es Rovo Deep Research de Atlassian?

Rovo Deep Research es una habilidad especial integrada en Rovo Chat, el asistente de IA de Atlassian que aparece en todos sus productos. Su propósito principal es manejar preguntas amplias y abiertas como: "¿Cuál fue todo el feedback de los clientes para el Proyecto Fénix el trimestre pasado?" y luego entregar un informe pulido y estructurado.

Está diseñado para sentirse como en casa dentro del mundo de Atlassian, utilizando lo que la compañía llama el "Teamwork Graph" (Grafo de Trabajo en Equipo). Puedes pensar en este grafo como la chuleta interna de Rovo para tu empresa. Ayuda a la IA a entender el contexto de tus proyectos, tus equipos y toda la jerga interna que utilizas en herramientas como Jira y Confluence. Es el mapa que muestra cómo se conectan todas las piezas de tu trabajo.

No es una función de búsqueda cualquiera. Es un proceso completo que implica planificar, obtener información de un montón de lugares diferentes al mismo tiempo y luego unirlo todo en algo que realmente puedas usar.

Cómo funciona el razonamiento de Rovo Deep Research

El ingrediente secreto detrás de Rovo Deep Research es la forma paso a paso en que aborda tus preguntas, un proceso sobre el que Atlassian habla con una transparencia admirable. Si quieres hacerte una idea de las fortalezas y debilidades de la herramienta, necesitas entender este proceso. Este es el corazón del razonamiento de Rovo Deep Research.

El proceso de razonamiento multietapa de Rovo

Cuando le haces a Rovo una pregunta complicada, no se limita a "googlear" tus documentos internos. Crea un pequeño plan de acción para asegurarse de que la respuesta sea lo mejor posible.

1. Paso 1: Desglosa tu pregunta en un plan. Antes de hacer cualquier otra cosa, Rovo disecciona tu gran solicitud en tareas más pequeñas y manejables. Por ejemplo, si le pides que analice el feedback de los clientes, podría crear una lista de tareas como: "encontrar todos los tickets de feedback", "clasificar el feedback por temas" y "señalar las tres solicitudes de funciones principales". Esto se convierte en su hoja de ruta para toda la operación.

2. Paso 2: Busca en todas partes a la vez. En lugar de trabajar en su lista de tareas un elemento a la vez, Rovo busca todo en paralelo. Se sumerge en todas tus fuentes de datos conectadas simultáneamente, lo que le ayuda a recopilar una tonelada de información mucho más rápido que un enfoque lineal.

3. Paso 3: Se detiene, piensa y vuelve a intentarlo. Después de su búsqueda inicial, Rovo se toma un respiro para revisar lo que ha encontrado. Se deshace de todo lo que no es relevante y busca cualquier laguna evidente en la información. Si necesita más detalles sobre un punto específico, ejecutará otra búsqueda más específica. Este ir y venir es una parte clave de su "razonamiento" y le permite profundizar progresivamente hasta que se siente seguro de sus hallazgos.

4. Paso 4: Un agente especializado redacta el informe final. Una vez que toda la información está recopilada, un agente de IA diferente toma el relevo con una única tarea: la síntesis. Organiza los hallazgos en un esquema claro, escribe cada sección y añade citas que enlazan directamente con los documentos originales. Esta es una característica bastante útil, ya que te permite verificar fácilmente de dónde obtuvo la IA su información.

Rovo Deep Research: Características clave y casos de uso

La forma metódica de pensar de Rovo lo convierte en una excelente opción para ciertas tareas analíticas internas en las que necesitas conectar información de toda la empresa.

Capacidades principales

• Entiende vuestras bromas internas. Gracias a ese "Teamwork Graph", Rovo entiende el lenguaje único de tu empresa. Sabe que "Proyecto Quimera" es el nombre en clave interno para vuestro próximo gran lanzamiento, no una bestia mítica, lo que mantiene sus resultados relevantes.

• Muestra su trabajo. La confianza es un gran problema con la IA. Rovo ayuda citando sus fuentes para cada punto importante en sus informes. Puedes hacer clic en un enlace y llegar al ticket de Jira o la página de Confluence original, dándote la tranquilidad de que la IA no se está inventando los datos.

• Utiliza un equipo de modelos de IA. Atlassian no depende de un único modelo de lenguaje grande. Utiliza una mezcla de modelos de diferentes proveedores como OpenAI y Anthropic, asignando a cada uno la tarea en la que es mejor. Un modelo puede ser excelente para planificar, otro para razonar y un tercero para escribir. Usar la mejor herramienta para cada parte del trabajo ayuda a mejorar el informe final.

Ejemplos prácticos

• Poner al día a los nuevos empleados. Un nuevo ingeniero podría preguntar a Rovo: "Dame un resumen técnico completo del Proyecto Quimera". En cuestión de minutos, podría tener un único documento que resume la arquitectura, las épicas de desarrollo clave y toda la documentación importante.

• Mantener los proyectos encarrilados. Un gerente de producto podría preguntar: "¿Cuáles fueron las decisiones y obstáculos más importantes para el lanzamiento del tercer trimestre?". Rovo podría crear una cronología clara a partir de notas de reuniones dispersas, actualizaciones de estado y mensajes de Slack.

• Analizar a la competencia. Un estratega podría pedirle que "resuma cómo los competidores están usando la IA en sus herramientas". Rovo podría recopilar datos de fuentes de terceros conectadas y análisis internos para crear un práctico informe competitivo.

Limitaciones del razonamiento de Rovo Deep Research y una alternativa para equipos orientados a la acción

Rovo es claramente una herramienta inteligente para la investigación, pero fue diseñado con algunas limitaciones específicas en mente. Estas se vuelven bastante obvias si el objetivo de tu equipo es automatizar el trabajo, especialmente cuando involucra a los clientes.

Dónde se queda corto el razonamiento de Rovo Deep Research

• Es para investigar, no para resolver. El producto final del trabajo de Rovo es un informe. Es brillante para darte un resumen, pero no puede dar el siguiente paso. No puede resolver un ticket de soporte al cliente por sí solo, averiguar un problema de TI, o buscar el estado de un pedido y actualizarlo. Está diseñado para analizar cosas de forma pasiva, no para resolverlas activamente.

• Es un compromiso con el mundo de Atlassian. Para sacar el máximo provecho de Rovo, tu empresa realmente necesita estar totalmente metida en los productos de Atlassian. Extraer conocimiento de herramientas fuera de esa burbuja puede ser complicado y no tan efectivo. La configuración también tiene esa sensación clásica de software empresarial; no es algo que puedas encender y empezar a usar en una tarde.

• El precio es un poco un misterio. Rovo no es un producto que puedas comprar directamente. Viene incluido en los planes de primer nivel Premium y Enterprise Cloud de Atlassian. No hay un precio directo para un equipo que solo quiera probarlo, lo que lo convierte en una inversión bastante grande desde el primer día.

Una alternativa creada para la acción: eesel AI

Si tu objetivo principal es convertir todo ese conocimiento de la empresa en acciones automatizadas en lugar de solo informes, una herramienta como eesel AI fue creada desde cero para ese propósito exacto.

• Ponte en marcha en minutos, no en meses. Olvídate de las configuraciones empresariales largas y prolongadas. eesel AI es completamente de autoservicio. Puedes conectar tu help desk, ya sea Zendesk o Freshdesk, y todas tus otras fuentes de conocimiento con integraciones sencillas. Puedes tener un agente de IA funcionando en minutos.

• Conecta todo tu conocimiento, sin importar dónde se encuentre. Mientras que Rovo se siente más cómodo en el ecosistema de Atlassian, eesel AI se conecta al instante con las herramientas que tu equipo ya utiliza. Ya sea que tus respuestas se escondan en Google Docs, Notion, Slack, o tickets de soporte pasados, eesel AI lo reúne todo en un único cerebro para que su IA lo utilice.

• Automatiza flujos de trabajo, no te limites a escribir sobre ellos. Los agentes de eesel AI están diseñados para actuar. Una vez que encuentran una respuesta, pueden clasificar tickets, buscar información de pedidos en tiempo real desde una plataforma como Shopify, escalar problemas complicados a la persona adecuada y resolver los problemas de los clientes de principio a fin.

• Pruébalo primero y sabe por lo que estás pagando. eesel AI tiene un modo de simulación que te permite probar tu IA en miles de tus tickets pasados antes de que hable con un cliente real. Esto te da una idea sólida de cómo funcionará. Y a diferencia del precio incluido de Rovo, eesel AI tiene planes claros y flexibles sin tarifas ocultas por resolución.

Característica	Atlassian Rovo Deep Research	eesel AI
Objetivo principal	Crear informes de investigación detallados	Automatizar y resolver problemas de soporte
Acción principal	Aprende y resume información	Aprende y actúa (responde, etiqueta, escala)
Tiempo de configuración	Semanas a meses (Implementación empresarial)	Minutos a horas (Autoservicio)
Fuentes de conocimiento	Mejor con herramientas de Atlassian (Jira, Confluence)	Help desks, wikis, herramientas de chat (más de 100 integraciones)
Modelo de precios	Incluido en los planes de alto nivel de Atlassian	Planes mensuales/anuales transparentes y predecibles

Razonamiento de Rovo Deep Research: De la investigación profunda a la acción inmediata

El motor de razonamiento de Rovo Deep Research es una herramienta sólida y transparente para cualquier equipo que necesite hacer investigaciones internas complejas, especialmente si ya viven y respiran Atlassian. Su verdadero valor está en convertir datos desordenados en conocimiento limpio que puede guiar grandes decisiones.

Pero al final del día, es una herramienta para aprender, no una herramienta para hacer. Crea informes; no impulsa la automatización en el momento.

Para los equipos de soporte, TI y operaciones que necesitan cerrar la brecha entre encontrar información y usarla realmente, eesel AI es una opción mucho mejor. Está diseñado desde el principio para resolver problemas, no solo para informar sobre ellos. Convierte el conocimiento disperso de tu empresa en una herramienta para hacer las cosas ahora mismo.

¿Listo para convertir tu conocimiento disperso en resoluciones automatizadas? Regístrate para una prueba gratuita de eesel AI y descubre lo rápido que puedes automatizar tu soporte de primera línea.