Atlassian Rovo ya está incluido en todos los planes de pago de la nube. Se integra directamente en las herramientas que tu equipo ya utiliza, como Jira y Confluence, y está pensado para ser tu nuevo compañero de equipo de IA. Pero como quizá ya hayas descubierto, conseguir que te dé buenos resultados de forma consistente no es tan sencillo como hacer una pregunta.
El secreto está en el "prompting", que no es más que una forma elegante de referirse a cómo le pides las cosas a la IA. Esta guía te explicará las mejores prácticas para los prompts de Rovo que realmente funcionan. Cubriremos los conceptos básicos para chats sencillos y luego pasaremos a las instrucciones más detalladas necesarias para agentes de IA complejos. También hablaremos sin rodeos de algunos de los problemas más comunes a los que se enfrentan los equipos y de cómo crear flujos de trabajo de IA más fiables.
¿Qué es Atlassian Rovo?
Atlassian Rovo está diseñado para actuar como un compañero de IA que tiene un profundo conocimiento de los procesos y el conocimiento interno de tu empresa. Funciona de tres maneras principales:
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Rovo Search: Te ayuda a encontrar información dispersa en tus herramientas de Atlassian e incluso se conecta a otras aplicaciones como Slack, Google Drive y Microsoft SharePoint.
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Rovo Chat: Aquí es donde puedes conversar con la IA. Pídele que resuma una página larga de Confluence, que te ayude a generar ideas o que responda a una pregunta rápida.
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Agentes Rovo: Son como pequeños ayudantes virtuales que puedes crear para gestionar tareas repetitivas, como redactar notas de la versión u organizar tu backlog de Jira. Puedes crearlos con una herramienta sin código llamada Rovo Studio o, si necesitas algo más personalizado, los desarrolladores pueden utilizar la plataforma Atlassian Forge.
En esencia, Rovo intenta reunir todo el conocimiento de tu equipo en un solo lugar, especialmente para aquellos que viven y respiran el ecosistema de Atlassian.
Primeros pasos con las mejores prácticas para prompts de Rovo en chat y búsqueda
La base para que Rovo sea útil es bastante sencilla: una comunicación clara. No importa si buscas un documento o pides un resumen rápido, la calidad de tu prompt determinará la calidad de la respuesta que obtengas.
Sé claro, contextual y conversacional
Mi mejor consejo es que hables con Rovo menos como si estuvieras escribiendo en un motor de búsqueda y más como si estuvieras dando instrucciones a un nuevo miembro del equipo. Cuanto más específico seas, mejor será el resultado.
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Usa verbos de acción: Inicia tus prompts con verbos como "Crear", "Resumir", "Buscar" o "Listar". Esto le dice a Rovo exactamente lo que quieres que haga.
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Dale algo de contexto: En lugar de una pregunta vaga como "¿Cuál es el estado?", prueba algo más específico: "¿Cuál es el estado del proyecto 'Iniciativa de Seguridad Q4' en Jira?"
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Escribe como un humano: No necesitas llenar tus prompts de palabras clave. Simplemente haz tus preguntas de una manera natural y conversacional, como si estuvieras enviando un mensaje a un compañero.
Ajusta tus prompts sobre la marcha
Piensa en tu primer prompt como el comienzo de una conversación, no como el final. Si la primera respuesta no es exactamente lo que buscabas, simplemente refina tu petición con un poco más de detalle. Por ejemplo, si Rovo redacta un ticket de Jira para ti, podrías continuar con: "Vale, ahora añade los criterios de aceptación basándote en el informe técnico de esta página de Confluence".
El gran inconveniente del conocimiento basado en prompts
Aquí está el truco de depender de los prompts: ni siquiera un prompt perfectamente escrito puede arreglar una base de conocimiento desordenada. Rovo es tan bueno como la información a la que tiene acceso. Si tus espacios de Confluence están llenos de documentos obsoletos o tus archivos son un caos, Rovo simplemente te dará esas mismas respuestas desactualizadas y confusas.
Esto apunta a un problema con el que la mayoría de nosotros estamos familiarizados: mantener la documentación oficial perfectamente actualizada es una batalla interminable. A menudo, la información más actual y valiosa está enterrada en las conversaciones diarias que tienen lugar en los tickets de soporte o en los hilos de Slack. Por eso, algunas de las herramientas de IA más nuevas están diseñadas para aprender de algo más que los documentos oficiales. Por ejemplo, las plataformas que pueden entrenarse directamente con miles de las conversaciones pasadas de tu equipo pueden captar el tono de tu marca y encontrar las respuestas correctas sin que necesites escribir el prompt perfecto cada vez.
| Prompt vago | Prompt mejorado |
|---|---|
| "Planifica el proyecto" | "Redacta un plan de proyecto en Confluence para el 'Lanzamiento del nuevo sitio web'. Añade secciones para el cronograma, los principales interesados, los objetivos y los posibles riesgos. Asigna las tareas de 'Diseño' a Sarah." |
| "Resume la actualización" | "Resume las decisiones clave y los puntos de acción del hilo de comentarios en el ticket de JIRA PROJ-123." |
Mejores prácticas avanzadas para prompts de Rovo para agentes de IA y automatización
Una vez que superas el chat y la búsqueda básicos, puedes usar los Agentes Rovo para automatizar flujos de trabajo de varios pasos. Aquí es donde las cosas pueden complicarse mucho más y una sólida comprensión de las mejores prácticas para los prompts de Rovo se vuelve aún más importante.
Creación de agentes: Sin código vs. con un alto componente técnico
Atlassian te ofrece dos opciones para crear estos agentes:
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Rovo Studio: Es una herramienta sin código que permite que casi cualquiera pueda crear agentes para tareas sencillas y repetitivas.
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Atlassian Forge: Es una plataforma de desarrollo completa para crear agentes personalizados que se integran profundamente en tus sistemas. Requiere tener conocimientos de JavaScript, API y archivos de manifiesto.
Escribir instrucciones para los agentes Rovo
El "prompt de instrucciones" es el cerebro de tu agente. Es un conjunto de instrucciones básicas que define qué es el agente, cuáles son sus objetivos y cómo debe comportarse en diferentes escenarios. Un buen prompt de instrucciones podría ser algo así:
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Rol y objetivo: "Eres un 'Redactor de notas de la versión'. Tu trabajo principal es crear notas de la versión fáciles de leer a partir de las incidencias de Jira completadas."
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Proceso: "Cuando te activen, tienes que revisar todas las incidencias de Jira en el estado 'Listo para la versión'. Luego, agrúpalas por 'funcionalidad' y 'corrección de errores'."
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Reglas y lógica: "Si una incidencia no tiene un resumen claro, márcala para que la revise un humano. El resultado final debe ser una lista con viñetas en una nueva página de Confluence."
Un problema común: las cosas pueden volverse frágiles
Aunque el prompt de instrucciones le da al agente su lógica, todavía tienes que conectarlo a un activador de automatización en Jira o Confluence. Aquí es donde las cosas pueden volverse un poco inestables. Como han señalado algunos consultores como Atlas Bench, algunos equipos han visto cómo sus reglas de automatización se rompían simplemente porque no podían leer correctamente la respuesta del agente de IA.
Acabas con un sistema frágil en el que un pequeño cambio inesperado en la salida de la IA puede detener por completo un flujo de trabajo, obligándote a embarcarte en una búsqueda del tesoro técnica para averiguar qué salió mal. La raíz del problema es que el cerebro de la IA y el motor de automatización son dos cosas separadas, y la conexión entre ellas no siempre es estable.
Una alternativa más sólida: IA y flujos de trabajo integrados
En lugar de pelear con reglas de automatización específicas de la plataforma, un mejor enfoque es utilizar una herramienta donde la IA y el motor de flujo de trabajo estén construidos juntos desde cero. Tomemos eesel AI, por ejemplo. Te permite crear potentes automatizaciones directamente en su panel, sin necesidad de escribir código ni de lidiar con variables complicadas.
Puedes configurar reglas con solo unos pocos clics, como:
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"Solo responder a los tickets que mencionen 'restablecimiento de contraseña' o 'consulta de facturación'."
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"Si el cliente parece molesto, escala el ticket a un agente humano de inmediato."
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"Cuando alguien pregunte por el estado de un pedido, utiliza nuestra integración con Shopify para obtener los detalles y responderle directamente."
Este enfoque te da un control detallado en una interfaz sencilla, lo que resulta en un sistema en el que realmente puedes confiar.
Pruebas, confianza y lanzamiento
Así que has creado tu agente. La gran pregunta ahora es: ¿funcionará realmente cuando la gente real empiece a usarlo? Una respuesta de la IA incorrecta o poco útil puede ser frustrante y hacer que la gente pierda rápidamente la confianza en la herramienta.
La ruta de despliegue de Rovo
Para un Agente Rovo personalizado creado con Forge, el proceso de despliegue es bastante estándar para los desarrolladores: lo mueves a través de desarrollo, preproducción y, finalmente, a producción. Es un proceso familiar, pero puede ser lento. Para los agentes creados en Rovo Studio sin código, el camino está menos definido. Normalmente implica probarlo con un pequeño grupo de usuarios y cruzar los dedos.
El riesgo de pruebas insuficientes
Cuando no puedes probar tu IA en muchos escenarios del mundo real antes del lanzamiento, esencialmente estás volando a ciegas. No sabrás cómo manejará casos límite extraños o preguntas complicadas hasta que ya esté en funcionamiento e interactuando con tu equipo o clientes.
Generar confianza con simulaciones sin riesgo
Esta es un área en la que una plataforma de IA dedicada realmente destaca. Herramientas como eesel AI vienen con un Modo de Simulación. Antes de que tu agente de IA interactúe con un usuario real, puedes ejecutarlo en miles de tus tickets de soporte históricos o solicitudes internas.
El informe de simulación te da una idea clara de qué esperar:
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Te muestra exactamente cómo habría respondido la IA en cada uno de esos casos.
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Te da una previsión respaldada por datos de tu tasa de automatización esperada.
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Señala dónde tienes lagunas en tu base de conocimiento que necesitan ser cubiertas.
Esto te permite ajustar tus prompts, añadir más conocimiento y modificar tus flujos de trabajo con total confianza, para que puedas tener un lanzamiento sin problemas desde el primer día.
Precios de Rovo
La buena noticia es que Atlassian Rovo ya está incluido en todos los planes de pago de Atlassian Cloud: Standard, Premium y Enterprise. Aunque está disponible para todos los clientes de pago, existen diferentes límites de uso según el nivel en el que te encuentres.
Más allá de las mejores prácticas para prompts de Rovo con una plataforma de IA verdaderamente autoservicio
Dominar las mejores prácticas para los prompts de Rovo es imprescindible para cualquier equipo que quiera que la IA de Atlassian sea útil. Requiere un poco de reflexión, voluntad de iterar y, para las cosas realmente avanzadas, una buena cantidad de trabajo técnico.
Pero una herramienta de IA verdaderamente útil no debería poner toda la carga sobre ti para que escribas el prompt perfecto o depures reglas de automatización frágiles. La propia plataforma debe ser inteligente, flexible y fácil de gestionar.
eesel AI ofrece un camino mucho más sencillo. Nuestra plataforma aprende de las conversaciones que ya estás teniendo, tiene un motor de flujo de trabajo intuitivo que cualquier persona de tu equipo puede usar y te permite probar todo con simulaciones sin riesgo. Puedes tener un agente de IA listo para producción en funcionamiento en minutos, no en meses, y empezar a ver los beneficios casi de inmediato.
¿Listo para ver lo simple y potente que puede ser un agente de soporte de IA? Prueba eesel AI gratis o reserva una demo para saber más.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas fundamentales para los prompts de Rovo que debo tener en cuenta cuando empiezo a usar Atlassian Rovo?
Empieza por ser claro y conversacional. Usa verbos de acción como "Resumir" o "Buscar", proporciona suficiente contexto y habla con Rovo como lo harías con un nuevo miembro del equipo. Cuanto más específica sea tu petición, mejor será la respuesta inicial.
Si mis respuestas iniciales de Rovo no son del todo correctas, ¿cómo puedo iterar en mis prompts utilizando las mejores prácticas para obtener mejores resultados?
Considera tu primer prompt como el inicio de una conversación. Si la respuesta no es lo que necesitas, mejora tu petición añadiendo más detalles o especificando qué faltaba o era incorrecto en la respuesta anterior. Este enfoque iterativo ayuda a Rovo a acercarse al resultado deseado.
El blog menciona que Rovo es tan bueno como su base de conocimiento. ¿Cómo abordan las mejores prácticas para prompts de Rovo los problemas con información potencialmente desordenada o desactualizada?
Aunque las mejores prácticas para prompts de Rovo buscan la claridad, ni siquiera los prompts perfectos pueden compensar una base de conocimiento desorganizada o desactualizada. Rovo solo recuperará y procesará la información a la que tiene acceso, lo que significa que una buena gestión de datos es crucial para obtener respuestas precisas de la IA, independientemente de la calidad del prompt.
¿Hay consideraciones diferentes para las mejores prácticas de prompts de Rovo al crear Agentes Rovo en comparación con el uso del Chat o la Búsqueda?
Sí, al crear Agentes Rovo, necesitas un "prompt de instrucciones" que defina el rol, los objetivos, el proceso y las reglas específicas del agente. Esto es más complejo que los simples prompts de Chat o Búsqueda, y requiere un conjunto de instrucciones detallado y de varias partes para guiar los flujos de trabajo de varios pasos.
¿Qué mejores prácticas para prompts de Rovo pueden ayudarme a crear Agentes Rovo más robustos que no se rompan fácilmente?
Para los Agentes Rovo, céntrate en instrucciones muy estructuradas y explícitas, definiendo claramente cada paso y el resultado esperado. Sin embargo, debido a que los motores de IA y automatización de Rovo están separados, la fragilidad de los agentes puede seguir siendo un problema; se destacan las plataformas de IA integradas como una alternativa más estable.
¿Qué importancia tienen las pruebas y cuáles son las mejores prácticas recomendadas para los prompts de Rovo para garantizar que un agente funcione como se espera antes de su despliegue?
Las pruebas son fundamentales para generar confianza en tu agente de IA. Para los agentes personalizados de Forge, se aplica el ciclo de vida de desarrollo estándar, pero para Rovo Studio, el camino está menos definido. Lo ideal es probarlo con una amplia gama de escenarios del mundo real, algo que las plataformas de IA dedicadas suelen facilitar a través de modos de simulación.
Más allá de escribir buenos prompts, ¿cuál es el objetivo final de seguir las mejores prácticas para prompts de Rovo, y existen formas más sencillas de lograr resultados similares?
El objetivo final es hacer de Rovo un compañero de IA realmente útil que mejore la eficiencia del equipo y el acceso al conocimiento. Aunque las mejores prácticas para prompts de Rovo son esenciales, algunos equipos encuentran que las plataformas de IA integradas como eesel AI ofrecen un camino más sencillo y robusto con flujos de trabajo intuitivos y aprendizaje incorporado a partir de conversaciones existentes, reduciendo la dependencia de prompts perfectos.
