En su conferencia Team ’24 en Las Vegas, Atlassian lanzó hoy Rovo, su nuevo asistente de IA. Rovo puede tomar datos de herramientas de primera y tercera parte y hacer que sean fácilmente accesibles a través de una nueva herramienta de búsqueda alimentada por AI y otras integraciones en los productos de Atlassian. La parte más interesante, sin embargo, puede ser los nuevos Agentes de Rovo, que pueden ser utilizados para automatizar flujos de trabajo en herramientas como Jira y Confluence. Un aspecto ingenioso de estos agentes: cualquiera puede construirlos utilizando una interfaz de lenguaje natural. No se requiere programación.

“Nos gusta pensar en Rovo como un gran modelo de conocimiento para las organizaciones. Es un producto de descubrimiento de conocimiento para cada trabajador del conocimiento,” dijo Sherif Mansour, jefe de producto de Atlassian Intelligence de Atlassian, a TechCrunch. “Cuando observas lo que un trabajador del conocimiento tiene que hacer, pasan por este proceso de: Necesito encontrar un trabajo. Necesito aprender y entenderlo. Y luego tomo una acción. La mayoría de las personas que tienen algún tipo de trabajo de oficina pasan por ese ciclo. Creo que lo emocionante de Rovo es que finalmente estamos en el génesis de la IA generativa que ayuda a acelerar lo que podemos hacer en esa área para los equipos.”

La base para Rovo es el “gráfico de trabajo en equipo en la nube” de Atlassian, el mismo gráfico que forma la base de Atlassian Intelligence, el esfuerzo de hace un año de la compañía para llevar un compañero de IA a sus productos. Ese gráfico reúne datos de las propias herramientas de Atlassian y de una serie de herramientas SaaS de terceros. Y de alguna manera, es la proliferación de herramientas SaaS la que hace necesarias aplicaciones como Rovo, porque cada herramienta tiende a tener su propio silo de datos, lo que dificulta que los empleados encuentren la información que necesitan.

Rovo, dijo Mansour, gira en torno a tres pilares de trabajo en equipo: ayudar a los equipos a encontrar y conectarse con su trabajo, ayudar a esos equipos a aprender y luego ayudarles a tomar acción.

De alguna manera, la búsqueda empresarial es el fruto más accesible aquí, ya que Atlassian ya está agregando todos estos datos. Pero también es una herramienta que debería resultar inmediatamente útil para sus usuarios y evitar que tengan que cambiar constantemente de contexto para encontrar información. Algunas de las herramientas de terceros que son compatibles de forma nativa incluyen Google Drive, Microsoft SharePoint, Microsoft Teams, GitHub, Slack y Figma.

Las empresas, que a menudo tienen muchas herramientas personalizadas, también pueden construir sus propios conectores. Atlassian, por ejemplo, construyó un conector que trae su documentación interna de desarrolladores. Simplemente haciendo esa documentación disponible en Rovo, dijo Mansour, los desarrolladores ahorraron una o dos horas cada semana — un mayor ahorro de tiempo que el que esos mismos desarrolladores reportan al usar una herramienta de generación de código de IA.

Como destacó Mansour, el mayor desafío técnico — aparte de construir la infraestructura de IA para alimentar a Rovo — es construir todos estos conectores y asegurarse de que respeten los permisos de acceso establecidos por los equipos de TI y seguridad de una empresa. “Cuando buscas, obtienes un conjunto diferente de resultados que yo. Nos aseguramos de que sea personalizado para ti y respete tus permisos — y sólo [muestre] a lo que tienes acceso.”

No sería el 2024 si Rovo no también viniera como un servicio de chat. Dado que también tiene acceso a todos estos datos, es relativamente fácil utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) para alimentar a un gran modelo de lenguaje con él y hacer que el modelo proporcione respuestas personalizadas.

Incluso cuando se utiliza RAG, los grandes modelos de lenguaje aún son susceptibles a alucinaciones (aunque RAG reduce en gran medida las posibilidades de que el modelo se salga del guión). Para asegurarse de que los usuarios puedan confiar en los resultados, Rovo siempre cita sus fuentes, y la mayor parte del tiempo (con presentaciones y diseños de Figma, por ejemplo), incluso hay una vista previa interactiva.

Una característica interesante que Atlassian también incorporó en Rovo es su capacidad para detectar y explicar la jerga de la empresa. Incluso hay una extensión de Chrome para esto que automáticamente subrayará y explicará un término específico de la empresa mientras lees un documento de Google, por ejemplo. Esta característica está alimentada por el motor de búsqueda semántica de Rovo.

Compañeros de equipo virtuales

Una cosa es encontrar información. Otra es tomar acción sobre ella. Ahí es donde entran los Agentes de Rovo. De cierta manera, esta es una extensión de lo que la compañía hizo con Atlassian Intelligence. De hecho, la compañía describe a los Agentes de Rovo también como “compañeros de equipo virtuales.”

“Los Agentes de Rovo transformarán el trabajo en equipo con su capacidad de sintetizar grandes volúmenes de datos empresariales, desglosar tareas complejas, aprender mientras toman acción y asociarse con sus compañeros humanos para tomar decisiones críticas y complejas,” escribe Mansour en el anuncio de hoy. “Los Agentes no son simplemente una versión mejorada de los chatbots. Aportan conocimientos y habilidades especializadas a una amplia variedad de flujos de trabajo y procesos.”

Eso significa que pueden generar, revisar y editar contenido para uso de marketing, especificaciones de productos o problemas de Jira. Los usuarios también pueden construir agentes que respondan preguntas específicas o recomienden mejores prácticas. Pero, lo que es más importante, pueden automatizar tareas según cómo progrese un problema de Jira, por ejemplo, o ayudar a los usuarios a limpiar sus acumulaciones de Jira u organizar páginas de Confluence — todo con humanos en el ciclo.

“Tenemos una fuerte creencia de que el futuro del trabajo en equipo es los compañeros de trabajo trabajando junto a compañeros de equipo virtuales — agentes,” dijo Mansour. “Habrá muchos de ellos y estarás interactuando con ellos en tus flujos de trabajo diarios.”