Um guia prático para as fontes de conhecimento do Rovo (e uma alternativa mais simples)

Vamos ser realistas, a informação da sua empresa provavelmente está uma grande confusão. Tem planos de projetos no Jira, documentação no Confluence, ficheiros importantes no Google Drive e conversas importantes enterradas no Slack. Encontrar uma única informação pode parecer uma caça ao tesouro sem mapa.

A Atlassian está a tentar resolver isto com o Rovo, a sua nova ferramenta de IA que pretende ser um "companheiro de equipa de IA" capaz de vasculhar todo esse conhecimento disperso. A ideia central assenta nas Fontes de Conhecimento Rovo, que são as ligações de dados que essencialmente dão cérebro à IA.

Mas será que funciona bem e é a escolha certa para a sua equipa? Este guia vai dar-lhe uma visão direta sobre o que são as Fontes de Conhecimento Rovo, como funcionam, onde falham e como pode construir uma base de conhecimento para os seus agentes de IA que realmente conecta tudo.

O que são as Fontes de Conhecimento Rovo?

Simplificando, as Fontes de Conhecimento Rovo são os conjuntos específicos de informação aos quais permite que um agente Rovo aceda para lhe dar respostas precisas. Pense nelas como a secção aprovada da biblioteca que a sua IA tem permissão para ler.

A Atlassian divide isto em dois tipos: conhecimento padrão e conhecimento personalizado.

• Conhecimento padrão: O agente pode ver quase tudo o que o utilizador que faz a pergunta pode ver. Isto parece flexível, mas também pode ser demasiado abrangente, levando a respostas bastante aleatórias ou despropositadas.

• Conhecimento personalizado: Diz especificamente ao agente para usar apenas fontes que selecionou a dedo. Isto dá-lhe muito mais controlo e ajuda a garantir que as respostas da IA são relevantes e confiáveis.

O Rovo pode ligar-se a um número razoável de fontes, o que é especialmente útil se já utiliza muitos produtos Atlassian. Aqui estão algumas das ligações comuns:

• Suite Atlassian: Espaços do Confluence e projetos do Jira.

• Aplicações de Terceiros: Google Drive, Microsoft SharePoint, Slack, Microsoft Teams, Figma, GitHub e Miro.

Estas ligações são o que dá aos agentes Rovo as "competências" para ler o seu conteúdo, procurar informação e obter páginas específicas ou itens de trabalho.

Uma visão da interface do Rovo onde os utilizadores podem conectar várias fontes de conhecimento.

Como conectar e gerir as Fontes de Conhecimento Rovo

É aqui que a parte "simples" do plano pode começar a complicar-se. Um administrador tem de ir às definições do Rovo, escolher um conector e gerir as permissões. Embora pareça fácil no papel, a realidade, particularmente com ferramentas de terceiros, pode ser uma verdadeira dor de cabeça.

Vejamos a integração com o Microsoft SharePoint como exemplo. Não é propriamente um processo de um clique. Para que funcione, precisa de:

• Encontrar um administrador Entra (o que antes se chamava administrador Azure) só para começar.

• Criar um novo registo de aplicação no portal da Microsoft.

• Configurar manualmente uma longa lista de permissões de API específicas ("User.Read.All", "Files.Read.All", "Sites.Read.All", e por aí adiante) e depois conceder consentimento de administrador para toda a sua empresa.

• Criar e manter um segredo de cliente, que é basicamente uma palavra-passe para a aplicação que expira. Se se esquecer de o atualizar, a ligação quebra-se.

• Se estiver numa configuração mais recente do SharePoint, pode até precisar de abrir uma linha de comandos e executar scripts PowerShell.

Honestamente, isto é um enorme obstáculo técnico. Exige conhecimento especializado de TI e múltiplas aprovações de administradores. Se for um líder de suporte que só quer conectar uma pasta de documentos de ajuda, é quase certo que terá de abrir um ticket com o TI e entrar na fila.

Este nível de configuração complexa pode parar um projeto. Em contraste, plataformas de IA modernas como a eesel AI são projetadas para que a sua equipa as possa gerir. Pode conectar fontes como o Confluence e o Google Docs em apenas alguns cliques a partir de um painel de controlo simples, sem necessidade de abrir um ticket de TI. Isto permite que a sua equipa comece a trabalhar em minutos, não em semanas.

Principais funcionalidades e casos de uso das Fontes de Conhecimento Rovo

Então, depois de navegar pelo processo de configuração e conectar as suas fontes de conhecimento, o que é que os agentes Rovo realmente podem fazer? Foram criados para ajudar com algumas tarefas principais.

• Caso de Uso 1: Perguntas e Respostas Centralizadas. Um gestor de projeto pode perguntar ao Rovo Chat, "Quais foram os pontos principais da revisão do projeto do terceiro trimestre?" O Rovo pode então pesquisar numa pasta conectada do Google Drive, encontrar a apresentação certa e apresentar um resumo.

• Caso de Uso 2: Fluxos de Trabalho Automatizados na Atlassian. Poderia ser dito a um agente para "Organizar o backlog." Ele leria então os requisitos do projeto de uma página do Confluence e criaria, rotularia e atribuiria automaticamente novos problemas no Jira.

• Caso de Uso 3: Geração de Conteúdo. Poderia pedir a um agente Rovo para "Elaborar as notas de lançamento para a nova funcionalidade." Ele poderia então extrair os detalhes técnicos do Jira e o texto de marketing de uma página do Confluence para lhe dar uma primeira versão.

Mas aqui está o senão: as capacidades do Rovo estão muito focadas no mundo Atlassian. É fantástico a criar tickets no Jira e a atualizar páginas do Confluence. Mas quando se trata de tomar ações reais nas ferramentas que as suas equipas de contacto com o cliente usam todos os dias, não é nem de perto tão forte.

A ferramenta de chat do Rovo a responder a uma pergunta, extraindo informação de fontes Atlassian conectadas.

O Rovo é ótimo para tarefas internas da Atlassian, mas e se a sua IA precisar de procurar os detalhes de um pedido de um cliente no Shopify ou reembolsar um pagamento? É aqui que precisa de um motor de fluxo de trabalho mais flexível. Ferramentas como a eesel AI suportam ações de API personalizadas, o que permite que o seu agente de IA não só leia informação de qualquer fonte, mas também tome medidas em qualquer sistema externo, desde o seu helpdesk até à sua plataforma de e-commerce.

Funcionalidade	Atlassian Rovo	eesel AI
Ações Principais	Criar/editar problemas no Jira, atualizar páginas do Confluence	Responder a tickets, etiquetar/fechar tickets, escalar para agente
Ações Externas	Limitado à recuperação de dados ("leitura")	Consultar dados de pedidos, processar reembolsos, atualizar CRM
Personalização	Baseado em "competências" pré-definidas	Ações de API totalmente personalizadas através de editor no-code
Ideal Para	Equipas profundamente integradas no ecossistema Atlassian	Equipas que necessitam de automação em helpdesks e ferramentas de negócio

Este modelo baseado em créditos pode tornar os custos difíceis de prever. Para equipas que precisam de despesas previsíveis, soluções como a eesel AI oferecem planos mensais ou anuais claros e de taxa fixa. Obtém um número definido de interações de IA sem taxas surpresa, para que a sua fatura permaneça a mesma, mesmo quando o volume de suporte aumenta.

Explicação dos preços das Fontes de Conhecimento Rovo

Primeiro, não pode simplesmente comprar o Rovo. Ele vem incluído nos planos mais caros Premium e Enterprise Cloud da Atlassian para Jira, Confluence e Jira Service Management. Se estiver num plano Standard, não o pode obter.

Além disso, utiliza um sistema de créditos de IA que pode ser difícil de prever.

• Cada mensagem do Rovo Chat ou interação do Agente custa 10 créditos.

• Consultas mais complicadas de "Pesquisa Profunda" custam 100 créditos.

A sua empresa recebe um conjunto mensal de créditos com base no número de utilizadores que tem:

• Plano Premium: 70 créditos por utilizador, por mês.

• Plano Enterprise: 150 créditos por utilizador, por mês.

A Atlassian também disse que planeia introduzir preços baseados no uso no futuro. Isto significa que a sua fatura poderá mudar de mês para mês, dependendo do quanto a sua equipa usa a IA, o que torna o orçamento difícil.

Este modelo baseado em créditos pode tornar os custos difíceis de prever. Para equipas que precisam de despesas previsíveis, soluções como a eesel AI oferecem planos mensais ou anuais claros e de taxa fixa. Obtém um número definido de interações de IA sem taxas surpresa, para que a sua fatura permaneça a mesma, mesmo quando o volume de suporte aumenta.

Alguns aspetos a considerar sobre a abordagem das Fontes de Conhecimento Rovo

O Rovo é um grande passo para a Atlassian, mas a sua abordagem tem algumas limitações que vale a pena ponderar antes de apostar tudo.

1. Dependência do ecossistema

O Rovo foi projetado para o puxar mais para dentro do mundo Atlassian, não para ser uma camada de IA neutra que funciona bem com todas as suas ferramentas. Se a sua equipa passa o dia num helpdesk como o Zendesk ou o Intercom, ou se o seu principal centro de comunicação é o Slack, o Rovo pode parecer mais um complemento desajeitado do que uma parte natural do seu fluxo de trabalho.

2. Dados de treino limitados

O Rovo é bom a aprender com documentos estruturados como wikis e planos de projeto. Mas pense nisto: as melhores e mais úteis respostas que a sua equipa dá nem sempre estão num documento polido. Estão nas milhares de conversas de suporte passadas, onde os seus melhores agentes resolveram problemas reais de clientes. O Rovo ignora completamente esta mina de ouro de conhecimento, pelo que não consegue aprender automaticamente o tom de voz único da sua marca ou as soluções inteligentes que a sua equipa desenvolveu ao longo dos anos.

3. Sem simulação sem riscos

Implementar um novo agente de IA sem saber como ele se vai comportar é uma aposta. É como lançar uma nova funcionalidade sem qualquer teste de QA. O Rovo não oferece uma forma de testar o seu desempenho em milhares dos seus tickets passados antes de interagir com um cliente real. Não consegue obter uma previsão sólida da sua taxa de resolução, ver que tipo de perguntas pode errar ou encontrar lacunas no seu conhecimento antecipadamente.

É aqui que uma plataforma de IA construída especificamente para suporte tem uma clara vantagem. A eesel AI foi projetada para resolver exatamente estes problemas:

• É agnóstica em relação à plataforma: Liga-se diretamente ao seu helpdesk e ferramentas de chat atuais, por isso funciona onde a sua equipa já está.

• Aprende com tickets passados: A maior diferença é que a eesel AI pode treinar com todos os seus tickets de suporte históricos. Isto significa que aprende o contexto do seu negócio, o tom e as soluções desde o início.

• Oferece simulação poderosa: Antes de entrar em produção, pode executar o agente de IA sobre milhares dos seus tickets passados para ver exatamente como ele teria respondido. Isto dá-lhe uma pré-visualização precisa e baseada em dados do seu desempenho e do que esperar.

Um relatório de simulação da eesel AI a mostrar análises de desempenho, uma funcionalidade indisponível no Rovo.

Vá além de conectar documentos: Crie uma IA acionável

Olhe, para equipas que vivem e respiram Atlassian, as Fontes de Conhecimento Rovo são uma forma interessante de ligar os pontos dentro desse ecossistema. É uma ferramenta promissora para a gestão interna de conhecimento.

No entanto, a configuração pode ser um pesadelo técnico, prende-o ainda mais ao mundo de um único fornecedor e faltam-lhe as funcionalidades chave de treino e teste de que precisa para uma automação de suporte séria. O verdadeiro suporte alimentado por IA não se trata apenas de ler documentos, trata-se de compreender o seu negócio, tomar medidas em todas as suas ferramentas e dar-lhe a confiança para o ativar.

Comece com uma IA que funciona em todo o lado

A eesel AI ajuda-o a começar a trabalhar em minutos, não em meses. Treina com as suas conversas reais com clientes para fornecer um suporte que soa como se viesse da sua equipa, e o seu modo de simulação permite-lhe testar tudo sem qualquer risco.

Pronto para construir um agente de IA que unifica todo o seu conhecimento e funciona com as ferramentas que já tem? Experimente a eesel AI gratuitamente e veja como se comporta com os seus próprios dados.