Durante sua conferência Team '24 em Las Vegas, a Atlassian lançou hoje o Rovo, seu novo assistente de IA. O Rovo pode extrair dados de ferramentas de primeira e terceira partes e torná-los facilmente acessíveis por meio de uma nova ferramenta de busca alimentada por IA e outras integrações nos produtos da Atlassian. A parte mais interessante, porém, pode ser os novos Agentes Rovo, que podem ser usados para automatizar fluxos de trabalho em ferramentas como Jira e Confluence. Um aspecto interessante desses agentes: qualquer pessoa pode construí-los usando uma interface de linguagem natural. Nenhuma programação é necessária.
"Gostamos de pensar no Rovo como um grande modelo de conhecimento para as organizações. É um produto de descoberta de conhecimento para cada trabalhador do conhecimento", disse Sherif Mansour, chefe de produto da Atlassian Intelligence da Atlassian, ao TechCrunch. "Quando você olha para o que um trabalhador do conhecimento tem que fazer, eles meio que passam por esse processo de: preciso encontrar um pedaço de trabalho. Preciso aprender e entender isso. E então eu tomo uma ação. A maioria das pessoas que tem algum tipo de trabalho de escritório passa por esse ciclo. Acho que o que é emocionante no Rovo é que finalmente estamos no início da IA generativa que acelera o que podemos fazer nessa área para equipes".
A base para o Rovo é o 'gráfico de trabalho em equipe na nuvem' da Atlassian, o mesmo gráfico que serve de base para a Atlassian Intelligence, o esforço de um ano da empresa de trazer um colega de equipe de IA para seus produtos. Esse gráfico reúne dados dos próprios produtos da Atlassian e de diversos aplicativos SaaS de terceiros. E de certa forma, é a proliferação de ferramentas SaaS que torna necessárias aplicações como o Rovo, pois cada ferramenta tende a ter seu próprio silo de dados, tornando mais difícil para os funcionários encontrar as informações de que precisam.
O Rovo, disse Mansour, gira em torno de três pilares do trabalho em equipe: ajudar equipes a encontrar e se conectar com seu trabalho, ajudar essas equipes a aprender e então ajudá-las a tomar ação.
De certa forma, a busca empresarial é o fruto mais baixo aqui, uma vez que a Atlassian já está agregando todos esses dados. Mas também é uma ferramenta que deve provar imediatamente útil para seus usuários e evitá-los de ter que mudar constantemente de contexto para encontrar informações. Alguns dos aplicativos de terceiros suportados por padrão incluem Google Drive, Microsoft SharePoint, Microsoft Teams, GitHub, Slack e Figma.
Empresas, que muitas vezes têm muitas ferramentas personalizadas, também podem construir seus próprios conectores. A própria Atlassian, por exemplo, construiu um conector que traz sua documentação interna para o Rovo. Apenas tornando essa documentação disponível no Rovo, disse Mansour, economizou aos desenvolvedores uma ou duas horas toda semana - uma economia de tempo maior do que a reportada pelos mesmos desenvolvedores ao usar uma ferramenta de geração de código de IA.
Como Mansour enfatizou, o maior desafio técnico - além de construir a infraestrutura de IA para alimentar o Rovo - é construir todos esses conectores e garantir que eles respeitem as permissões de acesso definidas pelas equipes de TI e segurança de uma empresa. "Quando você faz uma busca, obtém um conjunto diferente de resultados da minha busca. Garantimos que seja adaptado a você e respeite suas permissões - e apenas [mostre] o que você tem acesso.",
Não seria 2024 se o Rovo não viesse também como um serviço de chat. Uma vez que ele também tem acesso a todos esses dados, é uma tarefa relativamente fácil usar a geração de recuperação aprimorada (RAG) para alimentar um grande modelo de linguagem com ele e ter o modelo fornecer respostas personalizadas.
Mesmo ao usar o RAG, os grandes modelos de linguagem ainda são suscetíveis a alucinações (embora o RAG reduza drasticamente as chances de o modelo sair do roteiro). Para garantir que os usuários possam confiar nos resultados, o Rovo sempre cita suas fontes, e na maioria das vezes (com apresentações de slides e designs do Figma, por exemplo), há até uma visualização interativa.
Uma característica interessante que a Atlassian também incorporou ao Rovo é sua capacidade de detectar e explicar jargões da empresa. Há até mesmo uma extensão para o Chrome para isso que automaticamente sublinha e explica um termo específico da empresa enquanto você lê um Google Doc, por exemplo. Essa funcionalidade é alimentada pelo motor de busca semântica do Rovo.
Colegas de equipe virtuais
Uma coisa é encontrar informações. Outra é tomar ação sobre elas. É aí que entram os Agentes Rovo. De certa forma, isso é uma extensão do que a empresa fez com a Atlassian Intelligence. De fato, a empresa descreve os Agentes Rovo como "colegas de equipe virtuais", também.
"Os Agentes Rovo transformarão o trabalho em equipe com sua capacidade de sintetizar grandes volumes de dados empresariais, quebrar tarefas complexas, aprender enquanto tomam ação e colaborar com seus colegas 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 conhecimentos e habilidades especializados para uma ampla variedade de fluxos de trabalho e processos.",
Isso significa que eles podem gerar, revisar e editar conteúdo para uso em marketing, especificações de produtos ou problemas do Jira. Os usuários também podem construir agentes que respondem a perguntas específicas ou recomendam as melhores práticas. Mas, mais importante, eles podem automatizar tarefas com base no progresso de um problema do Jira, por exemplo, ou ajudar os usuários a limpar suas listas de pendências do Jira ou organizar páginas do Confluence - tudo com os humanos na linha de frente.
"Temos uma forte crença de que o futuro do trabalho em equipe é colegas de equipe trabalhando ao lado de colegas de equipe virtuais - agentes", disse Mansour. "Haverá muitos deles e você estará interagindo com eles em seus fluxos de trabalho do dia a dia."
