Während seiner Team ’24-Konferenz in Las Vegas stellte Atlassian heute Rovo vor, seinen neuen KI-Assistenten. Rovo kann Daten von Erst- und Drittanbieter-Tools übernehmen und sie über ein neues KI-gestütztes Suchtool und andere Integrationen in die Produkte von Atlassian leicht zugänglich machen. Der interessanteste Teil dürften jedoch die neuen Rovo Agents sein, mit denen sich Arbeitsabläufe in Tools wie Jira und Confluence automatisieren lassen. Ein raffinierter Aspekt dieser Agenten: Jeder kann sie mithilfe einer Schnittstelle in natürlicher Sprache erstellen. Keine Programmierung erforderlich.
„Wir betrachten Rovo gerne als ein großes Wissensmodell für Organisationen. Es ist ein Wissensentdeckungsprodukt für jeden Wissensarbeiter“, sagte Sherif Mansour, Atlassians Produktleiter für Atlassian Intelligence, gegenüber Tech. „Wenn man sich anschaut, was ein Wissensarbeiter zu tun hat, durchläuft er sozusagen diesen Prozess: Ich muss eine Arbeit finden. Ich muss es lernen und verstehen. Und dann ergreife ich eine Aktion. Die meisten Leute, die einen Schreibtischjob haben, durchlaufen diese Schleife. Ich denke, das Spannende an Rovo ist, dass wir endlich an der Entstehungsgeschichte der generativen KI angelangt sind, die uns dabei hilft, schneller zu machen, was wir in diesem Bereich für Teams tun können.“
Atlassian-Team `24 Las Vegas
Die Grundlage für Rovo ist der „Cloud-Teamwork-Graph“ von Atlassian, derselbe Graph, der auch die Grundlage von bildet Atlassian Intelligence, der jahrelange Versuch des Unternehmens, einen KI-Teamkollegen für seine Produkte zu gewinnen. Dieses Diagramm vereint Daten aus Atlassians eigenen Produkten und einer Reihe von SaaS-Tools von Drittanbietern. Und in gewisser Weise ist es die Verbreitung von SaaS-Tools, die Anwendungen wie Rovo erforderlich macht, da jedes Tool tendenziell über ein eigenes Datensilo verfügt, wodurch es für Mitarbeiter schwieriger wird, die benötigten Informationen zu finden.
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Rovo, sagte Mansour, dreht sich um drei Säulen der Teamarbeit: Teams dabei zu helfen, ihre Arbeit zu finden und mit ihr in Kontakt zu treten, diesen Teams beim Lernen zu helfen und ihnen dann zu helfen, Maßnahmen zu ergreifen.
In gewisser Weise ist die Unternehmenssuche hier das „Low-Hanging Fruit“, da Atlassian bereits alle diese Daten aggregiert. Aber es ist auch ein Tool, das sich für seine Benutzer sofort als nützlich erweisen sollte und es ihnen erspart, ständig den Kontext wechseln zu müssen, um Informationen zu finden. Zu den Tools von Drittanbietern, die standardmäßig unterstützt werden, gehören Google Drive, Microsoft SharePoint, Microsoft Teams, GitHub, Slack und Figma.
Unternehmen, die häufig über zahlreiche benutzerdefinierte Tools verfügen, können auch ihre eigenen Konnektoren erstellen. Atlassian selbst hat beispielsweise einen Connector entwickelt, der die interne Entwicklerdokumentation einbindet. Allein die Bereitstellung dieser Dokumentation in Rovo, so Mansour, habe den Entwicklern jede Woche eine oder zwei Stunden gespart – eine höhere Zeitersparnis, als dieselben Entwickler durch die Verwendung eines KI-Codegenerierungstools berichten.
Wie Mansour betonte, besteht die größte technische Herausforderung – abgesehen vom Aufbau der KI-Infrastruktur für den Betrieb von Rovo – darin, alle diese Konnektoren zu bauen und sicherzustellen, dass sie die von den IT- und Sicherheitsteams eines Unternehmens festgelegten Zugriffsberechtigungen respektieren. „Bei der Suche erhalten Sie andere Ergebnisse als bei meiner Suche. Wir stellen sicher, dass es auf Sie zugeschnitten ist und Ihre Berechtigungen respektiert – und zwar ausschließlich [shows] worauf Sie Zugriff haben.“
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Es wäre nicht das Jahr 2024, wenn Rovo nicht auch als Chat-Dienst angeboten würde. Da es auch Zugriff auf alle diese Daten hat, ist es eine relativ einfache Aufgabe, mithilfe der Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein großes Sprachmodell damit zu füttern und das Modell benutzerdefinierte Antworten liefern zu lassen.
Selbst bei Verwendung von RAG sind große Sprachmodelle immer noch anfällig für Halluzinationen (obwohl RAG die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell vom Skript abweicht, erheblich verringert). Um sicherzustellen, dass Benutzer den Ergebnissen vertrauen können, gibt Rovo immer seine Quellen an und meistens (z. B. bei Diashows und Figma-Designs) gibt es sogar eine interaktive Vorschau.
Eine interessante Funktion, die Atlassian auch in Rovo integriert hat, ist die Fähigkeit, Unternehmensjargon zu erkennen und zu erklären. Dafür gibt es sogar eine Chrome-Erweiterung, die beispielsweise beim Lesen eines Google-Dokuments automatisch einen bestimmten unternehmensspezifischen Begriff unterstreicht und erklärt. Diese Funktion wird von der semantischen Suchmaschine von Rovo unterstützt.
Virtuelle Teamkollegen
Es ist eine Sache, Informationen zu finden. Es ist eine andere Sache, dagegen vorzugehen. Hier kommt Rovo Agents ins Spiel. In gewisser Weise ist dies eine Erweiterung dessen, was das Unternehmen mit Atlassian Intelligence gemacht hat. Tatsächlich beschreibt das Unternehmen Rovo Agents auch als „virtuelle Teamkollegen“.
„Rovo-Agenten werden die Teamarbeit mit ihrer Fähigkeit, große Mengen an Unternehmensdaten zu synthetisieren, komplexe Aufgaben aufzuschlüsseln, zu lernen, während sie Maßnahmen ergreifen, und mit ihren menschlichen Teamkollegen zusammenarbeiten, um kritische und komplexe Entscheidungen zu treffen, verändern“, schreibt Mansour in der heutigen Ankündigung. „Agenten sind nicht nur eine aufgemotzte Version von Chatbots. Sie bringen Fachwissen und Fähigkeiten in eine Vielzahl von Arbeitsabläufen und Prozessen ein.“
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Das bedeutet, dass sie Inhalte für Marketingzwecke, Produktspezifikationen oder Jira-Probleme erstellen, überprüfen und bearbeiten können. Benutzer können auch Agenten erstellen, die bestimmte Fragen beantworten oder Best Practices empfehlen. Aber was noch wichtiger ist: Sie können Aufgaben beispielsweise basierend auf dem Fortschritt eines Jira-Vorgangs automatisieren oder Benutzern dabei helfen, ihre Jira-Backlogs zu bereinigen oder Confluence-Seiten zu organisieren – und das alles mit menschlicher Einbindung.
„Wir sind fest davon überzeugt, dass die Zukunft der Teamarbeit darin besteht, dass Teamkollegen mit virtuellen Teamkollegen – Agenten – zusammenarbeiten“, sagte Mansour. „Es wird viele davon geben und Sie werden in Ihren täglichen Arbeitsabläufen mit ihnen interagieren.“