Le aziende che introducono Atlassian Rovo, l’AI nativa dell’ecosistema Atlassian, si fanno presto la stessa domanda: sta funzionando davvero? In questo articolo vediamo come Rovo entra nei flussi di lavoro, qual è l’errore più comune nell’adozione dell’AI e quali sono le tre metriche da usare per misurarne l’efficacia. Temi, questi, affrontati anche nella nuova puntata di Pit Stop con Simone Zoli, Atlassian Consultant di Sourcesense.
Rovo è il modulo di intelligenza artificiale integrato nativamente nell'ecosistema Atlassian Cloud, utilizzabile all'interno di applicazioni come Jira e Confluence. Per un quadro completo su funzionalità, differenze con Atlassian Intelligence, prezzi e licenze, leggi l’approfondimento cos'è Atlassian Rovo e come funziona.
Le funzioni principali di Rovo sono tre: ricerca, chat e agenti. In maniera diversa permettono ai team di risparmiare tempo e lavorare più velocemente. Vediamo perché!
La ricerca permette di trovare subito informazioni distribuite in tutta l'azienda: documenti, contenuti, dati sparsi sull'intera knowledge base. Oltre ai prodotti Atlassian, Rovo può interrogare anche fonti esterne come Google Drive e SharePoint, aggregare i risultati e presentarli già contestualizzati. Il vantaggio è non dover più saltare da un'applicazione all'altra per ricomporre a mano informazioni presenti in silos diversi.
La chat è il sistema conversazionale con cui si interagisce con Rovo per chiedere di cercare documenti, aggregare dati e mettere in relazione informazioni che arrivano da fonti diverse, ricevendole già elaborate. È il livello che rende l'AI accessibile a chiunque, senza bisogno di competenze tecniche per "dialogare" con il sistema.
Gli agenti sono colleghi virtuali a cui delegare le attività ripetitive, così che le persone possano concentrarsi sul lavoro “a più alto valore”. Qualche esempio emerso nel Pit Stop: un agente può occuparsi del triage dei ticket in Jira, smistandoli e assegnandoli in base allo storico delle richieste già gestite; oppure redigere release notes e meeting notes una volta chiusa una sprint. Non a caso, negli scenari di service management Rovo analizza i ticket e individua i pattern ricorrenti per suggerire azioni. È lo stesso motore AI che Atlassian ha reso trasversale a tutte le Collection.
Qui arriviamo al punto che, per esperienza sul campo, fa la differenza tra un'adozione riuscita e non. L'errore più comune è pensare che sia lo strumento a venire prima. Non è così: Rovo fa la differenza solo quando viene inserito in modo corretto e strategico dentro un flusso di lavoro che si conosce a fondo. Prima di attivare qualsiasi funzione, serve una "fotografia" del modo di lavorare: dove sono i colli di bottiglia, dove si perdono le informazioni, quali sono le necessità ricorrenti di ogni team.
Per valutare il reale impatto dell'intelligenza artificiale non è sufficiente misurare il numero di funzionalità introdotte o il tasso di utilizzo. Il valore emerge quando l'AI genera risultati per l'organizzazione. Tre metriche consentono di valutarne l'efficacia in modo completo: velocità, ottimizzazione dei costi e sviluppo di nuove capacità operative.
La prima metrica riguarda il tempo risparmiato nelle attività quotidiane. L'automazione delle operazioni ripetitive e l'accesso immediato alle informazioni riducono il tempo necessario per svolgere attività che prima richiedevano ricerche manuali su più sistemi e applicazioni.
La seconda metrica misura la riduzione del lavoro manuale. Automatizzare parti dei flussi operativi — dal triage dei ticket alla generazione delle note di riunione — libera tempo che può essere dedicato ad attività a maggiore valore aggiunto, trasformando il guadagno di efficienza in un'ottimizzazione concreta delle risorse.
La metrica più strategica riguarda ciò che l'organizzazione è in grado di fare grazie all'AI. Non si tratta solo di svolgere più rapidamente attività già esistenti, ma di rendere possibili processi, analisi o servizi che in precedenza risultavano troppo onerosi in termini di tempo, competenze o costi. La misurazione dell'efficacia dell'AI non è solo quantitativa. Accanto agli indicatori di performance esiste una dimensione qualitativa spesso sottovalutata: il valore recuperato riducendo il tempo perso nella ricerca delle informazioni, eliminando i silos informativi e rendendo più fluida la collaborazione tra i team. È proprio in questo spazio che, nella maggior parte dei casi, si concentra il ritorno più significativo dell'investimento.
Se stai valutando Rovo, il primo passo è
mappare i processi attualmente in uso per identificare colli di bottiglia, dispersioni di informazioni e comunicazioni non strutturate. È questa fotografia iniziale quantitativa e qualitativa che consente di introdurre l'AI in modo efficace e sempre più granulare. L'intelligenza artificiale deve essere un boost per l'azienda, non una condizione imposta disorganizzata.
Rovo è il modulo di intelligenza artificiale integrato nativamente in Atlassian Cloud. Funziona dentro strumenti come Jira e Confluence e offre tre capacità principali: ricerca aziendale unificata, chat conversazionale e agenti AI che automatizzano attività ripetitive.
Rovo opera all'interno dell'ecosistema Atlassian Cloud, a partire da Jira e Confluence. Disponibilità, piani e prezzi dipendono dalla configurazione: trovi il dettaglio su prezzi e licenze nella nostra guida completa a Rovo.
Attività ripetitive ad esempio il triage e lo smistamento dei ticket in Jira in base allo storico, o la redazione di release notes e meeting notes a fine sprint. Gli agenti liberano tempo per il lavoro a più alto valore aggiunto.
Con tre metriche: velocità (tempo risparmiato), costi (attività manuale ridotta) e nuove capacità (ciò che i team riescono a fare e prima non potevano). Va affiancata una lettura qualitativa della qualità di lavoro recuperata.
Dalla mappatura dei processi: individua colli di bottiglia e punti in cui si perdono informazioni, poi introduci l'AI dove elimina un problema reale. Lo strumento non viene prima del processo.
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