Las Vegas’taki Team ’24 konferansı sırasında Atlassian bugün yeni yapay zeka asistanı Rovo’yu tanıttı. Rovo, birinci ve üçüncü taraf araçlardan veri alabilir ve yapay zeka destekli yeni bir arama aracı ve Atlassian ürünlerine yapılan diğer entegrasyonlar aracılığıyla bu verilere kolayca erişilmesini sağlayabilir. Ancak en ilginç kısım Jira ve Confluence gibi araçlardaki iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılabilen yeni Rovo Agent’lar olabilir. Bu aracıların güzel bir yönü: Herkes bunları doğal dil arayüzünü kullanarak oluşturabilir. Hiçbir programlama gerekmez.
“Rovo’yu kuruluşlar için geniş bir bilgi modeli olarak düşünmek istiyoruz. Atlassian’ın Atlassian Intelligence ürün sorumlusu Şerif Mansour, TechCrunch’a şöyle konuştu: “Bu, her bilgi çalışanı için bir bilgi keşif ürünüdür.” “Bir bilgi çalışanının ne yapması gerektiğine baktığınızda, bir nevi şu süreçten geçiyorlar: Bir iş bulmam gerekiyor. Bunu öğrenmem ve anlamam lazım. Daha sonra harekete geçiyorum. Bir tür masa başı işi olan çoğu insan bu döngüden geçer. Bence Rovo’nun heyecan verici yanı, ekipler için o alanda yapabileceklerimizi hızlandırmaya yardımcı olan üretken yapay zekanın doğuşuna nihayet ulaşmış olmamız.”
![](https://tkms-de-fra-teknomers.teknomers.com/wp-content/uploads/2024/05/Atlassian-yeni-yapay-zeka-ekip-arkadasi-Rovoyu-piyasaya-suruyor.jpg)
Atlassian Takımı ’24 Las Vegas. Resim Kredisi: Atlassian
Rovo’nun temeli, Atlassian’ın “bulut ekip çalışması grafiği”dir; bu, Rovo’nun temelini oluşturan grafiğin aynısıdır. Atlassian İstihbaratı, şirketin bir yıldır ürünlerine yapay zekalı bir ekip arkadaşı katma çabası. Bu grafik, Atlassian’ın kendi ürünlerinden ve bir dizi üçüncü taraf SaaS aracından elde edilen verileri bir araya getiriyor. Ve bir bakıma, Rovo gibi uygulamaları gerektiren SaaS araçlarının çoğalmasıdır, çünkü her araç kendi veri silosuna sahip olma eğilimindedir ve bu da çalışanların ihtiyaç duydukları bilgiyi bulmasını zorlaştırır.
![](https://tkms-de-fra-teknomers.teknomers.com/wp-content/uploads/2024/05/Atlassian-yeni-yapay-zeka-ekip-arkadasi-Rovoyu-piyasaya-suruyor.webp.gif)
Resim Kredisi: Atlassian
Mansour, Rovo’nun ekip çalışmasının üç temel direği etrafında döndüğünü söyledi: ekiplerin işlerini bulmasına ve onlarla bağlantı kurmasına yardımcı olmak, bu ekiplerin öğrenmesine yardımcı olmak ve ardından harekete geçmelerine yardımcı olmak.
Atlassian zaten tüm bu verileri bir araya getirdiğinden, bir bakıma kurumsal arama burada en önemli sonuçtur. Ancak aynı zamanda kullanıcıları için anında faydalı olması ve onları bilgi bulmak için sürekli bağlam değiştirmek zorunda kalmalarını engellemesi gereken bir araçtır. Kutudan çıktığı haliyle desteklenen üçüncü taraf araçlardan bazıları Google Drive, Microsoft SharePoint, Microsoft Teams, GitHub, Slack ve Figma’dır.
Çoğu zaman çok sayıda özel araca sahip olan işletmeler, kendi bağlayıcılarını da oluşturabilirler. Örneğin Atlassian’ın kendisi, dahili geliştirici belgelerini getiren bir bağlayıcı oluşturdu. Mansour, bu dokümantasyonun Rovo’da kullanıma sunulmasının geliştiricilere haftada bir veya iki saat tasarruf sağladığını söyledi; bu, aynı geliştiricilerin bir yapay zeka kod oluşturma aracı kullanarak bildirdiklerinden daha yüksek bir zaman tasarrufu.
Mansour’un vurguladığı gibi, Rovo’ya güç sağlamak için yapay zeka altyapısını oluşturmanın yanı sıra en büyük teknik zorluk, tüm bu konektörleri oluşturmak ve bunların bir şirketin BT ve güvenlik ekipleri tarafından belirlenen erişim iznine uymasını sağlamaktır. “Arama yaptığınızda benim aramamdan farklı sonuçlar elde ediyorsunuz. Size özel olduğundan ve izinlerinize saygı duyduğundan emin oluyoruz – ve yalnızca [shows] neye erişimin var?”
![](https://tkms-de-fra-teknomers.teknomers.com/wp-content/uploads/2024/05/1714630499_66_Atlassian-yeni-yapay-zeka-ekip-arkadasi-Rovoyu-piyasaya-suruyor.webp.gif)
Resim Kredisi: Atlassian
Rovo aynı zamanda sohbet servisi olarak da gelmeseydi 2024 olmazdı. Aynı zamanda tüm bu verilere erişimi olduğundan, büyük bir dil modelini onunla beslemek ve modelin özelleştirilmiş yanıtlar vermesini sağlamak için almayla artırılmış nesil (RAG) kullanmak nispeten kolay bir iştir.
RAG kullanırken bile, büyük dil modelleri halüsinasyonlara karşı hassastır (ancak RAG, modelin senaryodan çıkma olasılığını büyük ölçüde azaltır). Kullanıcıların sonuçlara güvenebilmesini sağlamak için Rovo her zaman kaynaklarını belirtir ve çoğu zaman (örneğin slayt gösterileri ve Figma tasarımlarında) etkileşimli bir önizleme bile vardır.
Atlassian’ın Rovo’ya dahil ettiği ilginç özelliklerden biri de şirket jargonunu tespit etme ve açıklama yeteneğidir. Hatta bunun için, örneğin bir Google Dokümanını okurken şirkete özel belirli bir terimin altını otomatik olarak çizip açıklayan bir Chrome uzantısı bile var. Bu özellik Rovo’nun semantik arama motoru tarafından desteklenmektedir.
Sanal takım arkadaşları
Bilgi bulmak bir şeydir. Bunun önlemini almak başka bir şey. Rovo Agent’ların devreye girdiği yer burası. Bir bakıma bu, şirketin Atlassian Intelligence ile yaptıklarının bir uzantısı. Aslında şirket, Rovo Agent’ları da “sanal takım arkadaşları” olarak tanımlıyor.
Mansour bugünkü duyuruda şöyle yazıyor: “Rovo Agent’lar, büyük hacimli kurumsal verileri sentezleme, karmaşık görevleri parçalara ayırma, eyleme geçerken öğrenme ve kritik ve karmaşık kararlar almak için insan ekip arkadaşlarıyla ortaklık kurma becerileriyle ekip çalışmasını dönüştürecek.” “Ajanlar sohbet robotlarının geliştirilmiş versiyonlarından ibaret değil. Çok çeşitli iş akışlarına ve süreçlere özel bilgi ve beceriler getiriyorlar.”
![](https://tkms-de-fra-teknomers.teknomers.com/wp-content/uploads/2024/05/1714630500_948_Atlassian-yeni-yapay-zeka-ekip-arkadasi-Rovoyu-piyasaya-suruyor.webp.gif)
Resim Kredisi: Atlassian
Bu, pazarlama kullanımı, ürün özellikleri veya Jira sorunları için içerik oluşturabilecekleri, inceleyebilecekleri ve düzenleyebilecekleri anlamına gelir. Kullanıcılar ayrıca belirli soruları yanıtlayan veya en iyi uygulamaları öneren aracılar da oluşturabilir. Ancak daha da önemlisi, örneğin bir Jira sorununun ne zaman ilerlediğine bağlı olarak görevleri otomatikleştirebilir veya kullanıcıların Jira biriktirme listelerini temizlemelerine veya Confluence sayfalarını düzenlemelerine yardımcı olabilirler; bunların tümünü de döngüde insanlar varken yapabilirler.
Mansour, “Takım çalışmasının geleceğinin, sanal takım arkadaşlarıyla yani ajanlarla birlikte çalışan takım arkadaşları olduğuna dair güçlü bir inancımız var” dedi. “Onlardan çok sayıda olacak ve günlük iş akışlarınızda onlarla etkileşime gireceksiniz.”