Durante a conferência Team '24 em Las Vegas, a Atlassian lançou hoje o Rovo, seu novo assistente de IA. A Rovo pode coletar dados de ferramentas próprias e de terceiros e torná-los facilmente acessíveis por meio de uma nova ferramenta de pesquisa baseada em IA e outras integrações aos produtos da Atlassian. A parte mais interessante, porém, podem ser os novos Rovo Agents, que podem ser usados para automatizar fluxos de trabalho em ferramentas como Jira e Confluence. Um aspecto interessante desses agentes: qualquer um pode construí-los usando uma interface de linguagem natural. Nenhuma programação necessária.
“Gostamos de pensar na Rovo como um grande modelo de conhecimento para organizações. É um produto de descoberta de conhecimento para todos os trabalhadores do conhecimento”, disse Sherif Mansour, chefe de produto da Atlassian para Atlassian Intelligence, ao TechCrunch. “Quando você olha para o que um trabalhador do conhecimento tem que fazer, ele passa por esse processo: preciso encontrar um trabalho. Preciso aprender e entender isso. E então eu tomo uma atitude. A maioria das pessoas que têm algum tipo de trabalho administrativo passa por esse ciclo. Acho que o que é empolgante na Rovo é que finalmente estamos na gênese da aterrissagem generativa da IA, que ajuda a acelerar o que podemos fazer nessa área para as equipes.”
Equipe Atlassian `24 Las Vegas. Créditos da imagem: Atlassiano
A base do Rovo é o “gráfico de trabalho em equipe na nuvem” da Atlassian, o mesmo gráfico que forma a base do Inteligência Atlassiana, o esforço de um ano da empresa para trazer um companheiro de equipe de IA para seus produtos. Esse gráfico reúne dados dos próprios produtos da Atlassian e de diversas ferramentas SaaS de terceiros. E, de certa forma, é a proliferação de ferramentas SaaS que exige aplicativos como o Rovo, porque cada ferramenta tende a ter seu próprio silo de dados, tornando mais difícil para os funcionários encontrarem as informações de que precisam.
Créditos da imagem: Atlassiano
A Rovo, disse Mansour, gira em torno de três pilares do trabalho em equipe: ajudar as equipes a encontrar e se conectar com seu trabalho, ajudar essas equipes a aprender e então ajudá-las a agir.
De certa forma, a pesquisa corporativa é o fruto mais fácil aqui, uma vez que a Atlassian já está agregando todos esses dados. Mas também é uma ferramenta que deve ser imediatamente útil para seus usuários e evitar que eles tenham que mudar constantemente de contexto para encontrar informações. Algumas das ferramentas de terceiros com suporte imediato incluem Google Drive, Microsoft SharePoint, Microsoft Teams, GitHub, Slack e Figma.
As empresas, que geralmente possuem muitas ferramentas personalizadas, também podem criar seus próprios conectores. A própria Atlassian, por exemplo, construiu um conector que traz em sua documentação interna de desenvolvedor. Simplesmente disponibilizar essa documentação na Rovo, disse Mansour, economizou uma ou duas horas por semana para os desenvolvedores – uma economia de tempo maior do que a que esses mesmos desenvolvedores relatam ao usar uma ferramenta de geração de código de IA.
Como enfatizou Mansour, o maior desafio técnico – além de construir a infraestrutura de IA para alimentar a Rovo – é construir todos esses conectores e garantir que eles respeitem a permissão de acesso definida pelas equipes de TI e segurança de uma empresa. “Quando você pesquisa, você obtém um conjunto de resultados diferente da minha pesquisa. Garantimos que ele seja feito sob medida para você e respeite suas permissões — e somente [shows] aquilo a que você tem acesso.”
Créditos da imagem: Atlassiano
Não seria 2024 se o Rovo também não viesse como um serviço de chat. Como ele também tem acesso a todos esses dados, é uma tarefa relativamente fácil usar a geração aumentada de recuperação (RAG) para alimentar um grande modelo de linguagem com ele e fazer com que o modelo forneça respostas personalizadas.
Mesmo ao usar o RAG, grandes modelos de linguagem ainda são suscetíveis a alucinações (embora o RAG reduza muito as chances de o modelo sair do script). Para garantir que os usuários possam confiar nos resultados, a Rovo sempre cita suas fontes e, na maioria das vezes (com apresentações de slides e designs Figma, por exemplo), há até uma visualização interativa.
Um recurso interessante que o Atlassian também incorporou ao Rovo é sua capacidade de detectar e explicar o jargão da empresa. Existe até uma extensão do Chrome para isso que sublinha e explica automaticamente um determinado termo específico da empresa conforme você lê um Documento Google, por exemplo. Este recurso é alimentado pelo mecanismo de busca semântica da Rovo.
Companheiros de equipe virtuais
Uma coisa é encontrar informações. Outra é agir sobre isso. É aí que entram os Rovo Agents. De certa forma, isso é uma extensão do que a empresa fez com a Atlassian Intelligence. Na verdade, a empresa também descreve os Rovo Agents como “companheiros de equipe virtuais”.
“Os Rovo Agents transformarão o trabalho em equipe com sua capacidade de sintetizar grandes volumes de dados corporativos, decompor tarefas complexas, aprender enquanto agem e fazer parceria com seus colegas de equipe humanos para tomar decisões críticas e complexas”, escreve Mansour no anúncio de hoje. “Os agentes não são apenas uma versão aprimorada de chatbots. Eles trazem conhecimento e habilidades especializadas para uma ampla variedade de fluxos de trabalho e processos.”
Créditos da imagem: Atlassiano
Isso significa que eles podem gerar, revisar e editar conteúdo para uso de marketing, especificações de produtos ou problemas do Jira. Os usuários também podem criar agentes que respondam a perguntas específicas ou recomendem práticas recomendadas. Mas o mais importante é que eles podem automatizar tarefas com base no progresso de um problema do Jira, por exemplo, ou ajudar os usuários a limpar seus backlogs do Jira ou organizar páginas do Confluence – tudo isso com humanos informados.
“Acreditamos fortemente que o futuro do trabalho em equipe consiste em colegas de equipe trabalhando ao lado de colegas virtuais – agentes”, disse Mansour. “Haverá muitos deles e você interagirá com eles em seus fluxos de trabalho diários.”
