Una guía práctica de las fuentes de conocimiento de Rovo (y una alternativa más sencilla)

Seamos realistas, la información de tu empresa probablemente sea un poco caótica. Tienes los planes de proyecto en Jira, la documentación en Confluence, archivos clave en Google Drive y conversaciones importantes enterradas en Slack. Encontrar una sola pieza de información puede parecer una búsqueda del tesoro sin mapa.

Atlassian está intentando resolver esto con Rovo, su nueva herramienta de IA que pretende ser un "compañero de equipo de IA" capaz de bucear en todo ese conocimiento disperso. La idea central se basa en las Rovo Knowledge Sources (fuentes de conocimiento de Rovo), que son las conexiones de datos que, en esencia, le dan su cerebro a la IA.

Pero, ¿qué tan bien funciona realmente y es la opción adecuada para tu equipo? Esta guía te ofrecerá una visión directa de qué son las Rovo Knowledge Sources, cómo funcionan, en qué se quedan cortas y cómo puedes construir una base de conocimientos para tus agentes de IA que realmente lo conecte todo.

¿Qué son las Rovo Knowledge Sources?

En pocas palabras, las Rovo Knowledge Sources son los conjuntos específicos de información a los que permites que un agente de Rovo acceda para que pueda darte respuestas precisas. Piénsalas como la sección autorizada de la biblioteca de la que tu IA tiene permiso para leer.

Atlassian lo divide en dos tipos: conocimiento por defecto y conocimiento personalizado.

• Conocimiento por defecto: El agente puede ver casi todo lo que el usuario que hace la pregunta puede ver. Esto suena flexible, pero también puede ser demasiado amplio, lo que lleva a respuestas bastante aleatorias o fuera de lugar.

• Conocimiento personalizado: Le dices específicamente al agente que solo use las fuentes que has seleccionado a mano. Esto te da mucho más control y ayuda a garantizar que las respuestas de la IA sean relevantes y fiables.

Rovo puede conectarse a un número decente de fuentes, lo cual es especialmente útil si ya utilizas muchos productos de Atlassian. Estas son algunas de las conexiones más comunes:

• Suite de Atlassian: Espacios de Confluence y proyectos de Jira.

• Aplicaciones de terceros: Google Drive, Microsoft SharePoint, Slack, Microsoft Teams, Figma, GitHub y Miro.

Estas conexiones son las que otorgan a los agentes de Rovo las "habilidades" para leer tu contenido, buscar información y obtener páginas o elementos de trabajo específicos.

Un vistazo a la interfaz de Rovo donde los usuarios pueden conectar varias fuentes de conocimiento.

Cómo conectar y gestionar las Rovo Knowledge Sources

Aquí es donde la parte "sencilla" del plan puede empezar a complicarse. Un administrador tiene que ir a la configuración de Rovo, elegir un conector y gestionar los permisos. Aunque esto suena bastante fácil en teoría, la realidad, especialmente con herramientas de terceros, puede ser un verdadero dolor de cabeza.

Tomemos como ejemplo la integración con Microsoft SharePoint. No es exactamente un proceso de un solo clic. Para que funcione, necesitas:

• Encontrar un administrador de Entra (lo que antes se llamaba administrador de Azure) solo para empezar.

• Crear un nuevo registro de aplicación en el portal de Microsoft.

• Configurar manualmente una larga lista de permisos de API específicos ("User.Read.All", "Files.Read.All", "Sites.Read.All", etc.) y luego otorgar el consentimiento del administrador para toda tu empresa.

• Crear y mantener un secreto de cliente, que es básicamente una contraseña para la aplicación que caduca. Si olvidas actualizarlo, la conexión se rompe.

• Si tienes una configuración más reciente de SharePoint, es posible que incluso necesites abrir una línea de comandos y ejecutar scripts de PowerShell.

Sinceramente, esto es un obstáculo técnico enorme. Requiere conocimientos especializados de TI y múltiples aprobaciones de administradores. Si eres un responsable de soporte que solo quiere conectar una carpeta de documentos de ayuda, es casi seguro que tendrás que abrir un ticket con el departamento de TI y ponerte a la cola.

Este nivel de configuración compleja puede detener un proyecto en seco. En contraste, las plataformas de IA modernas como eesel AI están diseñadas para que tu equipo pueda gestionarlas. Puedes conectar fuentes como Confluence y Google Docs con solo unos pocos clics desde un panel de control simple, sin necesidad de un ticket de TI. Esto permite a tu equipo empezar en minutos, no en semanas.

Características clave y casos de uso comunes de las Rovo Knowledge Sources

Entonces, una vez que has superado el proceso de configuración y has conectado tus fuentes de conocimiento, ¿qué pueden hacer realmente los agentes de Rovo? Están diseñados para ayudar con algunas tareas principales.

• Caso de uso 1: Preguntas y respuestas centralizadas. Un gestor de proyectos podría preguntar a Rovo Chat: "¿Cuáles fueron los puntos principales de la revisión del proyecto del tercer trimestre?" Rovo puede buscar en una carpeta de Google Drive conectada, encontrar la presentación correcta y ofrecer un resumen.

• Caso de uso 2: Flujos de trabajo automatizados en Atlassian. Se le podría decir a un agente que "Organice el backlog". Entonces, leería los requisitos del proyecto de una página de Confluence y crearía, etiquetaría y asignaría automáticamente nuevas incidencias en Jira.

• Caso de uso 3: Generación de contenido. Podrías pedirle a un agente de Rovo que "Redacte las notas de la versión para la nueva función". Podría extraer los detalles técnicos de Jira y el texto de marketing de una página de Confluence para darte un primer borrador.

Pero aquí está el truco: las capacidades de Rovo están muy centradas en el mundo de Atlassian. Es fantástico creando tickets de Jira y actualizando páginas de Confluence. Pero cuando se trata de realizar acciones reales en las herramientas que tus equipos de atención al cliente usan a diario, no es ni de lejos tan potente.

La herramienta de chat de Rovo respondiendo una pregunta extrayendo información de fuentes conectadas de Atlassian.

Rovo es ideal para tareas internas de Atlassian, pero ¿qué pasa si tu IA necesita buscar los detalles del pedido de un cliente en Shopify o reembolsar un pago? Aquí es donde necesitas un motor de flujos de trabajo más flexible. Herramientas como eesel AI admiten acciones de API personalizadas, lo que permite a tu agente de IA no solo leer información de cualquier fuente, sino también realizar acciones en cualquier sistema externo, desde tu servicio de ayuda hasta tu plataforma de comercio electrónico.

Característica	Atlassian Rovo	eesel AI
Acciones principales	Crear/editar incidencias de Jira, actualizar páginas de Confluence	Responder tickets, etiquetar/cerrar tickets, escalar a un agente
Acciones externas	Limitado a la recuperación de datos ("lectura")	Buscar datos de pedidos, procesar reembolsos, actualizar el CRM
Personalización	Basado en "habilidades" predefinidas	Acciones de API totalmente personalizadas a través de un editor sin código
Ideal para	Equipos profundamente integrados en el ecosistema de Atlassian	Equipos que necesitan automatización en servicios de ayuda y herramientas empresariales

Este modelo basado en créditos puede hacer que los costes sean difíciles de prever. Para los equipos que necesitan un gasto predecible, soluciones como eesel AI ofrecen planes claros de tarifa plana mensuales o anuales. Obtienes un número determinado de interacciones de IA sin cargos sorpresa, por lo que tu factura se mantiene igual incluso cuando el volumen de soporte aumenta.

Explicación de los precios de las Rovo Knowledge Sources

En primer lugar, no puedes simplemente comprar Rovo. Viene incluido en los planes más caros de Atlassian, Premium y Enterprise Cloud, para Jira, Confluence y Jira Service Management. Si tienes un plan Standard, no puedes obtenerlo.

Además de eso, utiliza un sistema de créditos de IA que puede ser difícil de predecir.

• Cada mensaje de Rovo Chat o interacción con un agente cuesta 10 créditos.

• Las consultas más complicadas de "Investigación Profunda" cuestan 100 créditos.

Tu empresa obtiene un conjunto mensual de créditos basado en la cantidad de usuarios que tengas:

• Plan Premium: 70 créditos por usuario al mes.

• Plan Enterprise: 150 créditos por usuario al mes.

Atlassian también ha dicho que planea introducir precios basados en el uso en el futuro. Esto significa que tu factura podría cambiar de un mes a otro dependiendo de cuánto use la IA tu equipo, lo que dificulta la elaboración de presupuestos.

Este modelo basado en créditos puede hacer que los costes sean difíciles de prever. Para los equipos que necesitan un gasto predecible, soluciones como eesel AI ofrecen planes claros de tarifa plana mensuales o anuales. Obtienes un número determinado de interacciones de IA sin cargos sorpresa, por lo que tu factura se mantiene igual incluso cuando el volumen de soporte aumenta.

Algunas cosas a considerar sobre el enfoque de las Rovo Knowledge Sources

Rovo es un gran paso para Atlassian, pero su enfoque tiene algunas limitaciones que vale la pena considerar antes de apostarlo todo.

1. Dependencia del ecosistema

Rovo está diseñado para atraerte más al mundo de Atlassian, no para ser una capa de IA neutral que se integre bien con todas tus herramientas. Si tu equipo pasa el día en un servicio de ayuda como Zendesk o Intercom, o si tu principal centro de comunicación es Slack, Rovo puede sentirse más como un complemento torpe que como una parte natural de tu flujo de trabajo.

2. Datos de entrenamiento limitados

Rovo es bueno aprendiendo de documentos estructurados como wikis y planes de proyecto. Pero piénsalo: las mejores y más útiles respuestas que da tu equipo no siempre están en un documento pulido. Están en las miles de conversaciones de soporte pasadas donde tus mejores agentes han resuelto problemas reales de los clientes. Rovo se pierde por completo esta mina de oro de conocimiento, por lo que no puede aprender automáticamente el tono de voz único de tu marca o las soluciones ingeniosas que tu equipo ha desarrollado a lo largo de los años.

3. Sin simulación libre de riesgo

Implementar un nuevo agente de IA sin saber cómo se va a desempeñar es una apuesta. Es como lanzar una nueva función sin ninguna prueba de control de calidad. Rovo no ofrece una forma de probar su rendimiento en miles de tus tickets pasados antes de que interactúe con un cliente real. No puedes obtener un pronóstico sólido de su tasa de resolución, ver qué tipo de preguntas podría responder incorrectamente o encontrar lagunas en su conocimiento de antemano.

Aquí es donde una plataforma de IA construida específicamente para el soporte tiene una clara ventaja. eesel AI está diseñada para resolver exactamente estos problemas:

• Es independiente de la plataforma: Se conecta directamente a tu servicio de ayuda y herramientas de chat actuales, por lo que funciona donde tu equipo ya está.

• Aprende de tickets pasados: La mayor diferencia es que eesel AI puede entrenarse con todos tus tickets de soporte históricos. Esto significa que aprende el contexto de tu negocio, el tono y las soluciones desde el principio.

• Ofrece una simulación potente: Antes de ponerlo en marcha, puedes ejecutar el agente de IA sobre miles de tus tickets pasados para ver exactamente cómo habría respondido. Esto te da una vista previa precisa y respaldada por datos de su rendimiento y de lo que puedes esperar.

Un informe de simulación de eesel AI que muestra análisis de rendimiento, una característica no disponible en Rovo.

Ve más allá de conectar documentos: crea una IA accionable

Mira, para los equipos que viven por y para Atlassian, las Rovo Knowledge Sources son una forma ingeniosa de conectar los puntos dentro de ese ecosistema. Es una herramienta prometedora para la gestión interna del conocimiento.

Sin embargo, la configuración puede ser una pesadilla técnica, te encierra aún más en el mundo de un solo proveedor y carece de las características clave de entrenamiento y prueba que necesitas para una automatización del soporte seria. El soporte impulsado por IA real no se trata solo de leer documentos, se trata de entender tu negocio, tomar medidas en todas tus herramientas y darte la confianza para activarlo.

Empieza con una IA que funciona en todas partes

eesel AI te ayuda a ponerte en marcha en minutos, no en meses. Se entrena con las conversaciones reales de tus clientes para proporcionar un soporte que suene como si viniera de tu equipo, y su modo de simulación te permite probar todo sin ningún riesgo.

¿Listo para construir un agente de IA que unifique todo tu conocimiento y funcione con las herramientas que ya tienes? Prueba eesel AI gratis y comprueba cómo funciona con tus propios datos.