Rovo AI: come usare agenti e ricerca in Jira e Confluence

Atlassian Rovo, con l’esperienza Rovo AI, aiuta il team a ritrovare la decisione alla base di un’attività Jira, ricavare una risposta utile dalle conoscenze in Confluence e affidare a un agente le operazioni ripetitive. Per chi usa già entrambe le applicazioni, il punto di partenza più solido è un passaggio di consegne ricorrente: raccogliere le fonti, preparare una bozza dell’aggiornamento e farla verificare al responsabile.

A novembre 2026, la distinzione utile è questa: Search trova, Chat spiega, Agents svolge un compito definito e Studio permette di costruire agenti e workflow. Rovo AI comprende l’intera esperienza, non soltanto il pannello della chat.

Atlassian descrive così la disponibilità: «Rovo è incluso in determinati piani Cloud Enterprise, Premium e Standard, oltre che in Teamwork Collection». Funzionalità e disponibilità di Rovo.

Rovo AI in Jira e Confluence: a cosa servono i singoli componenti?

Rovo porta ricerca, conversazione e attività ripetibili negli strumenti che il team usa già. Si può immaginare come una biblioteca aziendale con un bibliotecario, assistenti specializzati e un laboratorio per configurarli.

Search, Chat e Agents usano le informazioni accessibili collegate all’organizzazione. Questo non significa che tutti i dipendenti abbiano la stessa visibilità sulle conoscenze aziendali. Panoramica di Rovo.

Anche Chat può eseguire azioni, fra cui creare un’attività Jira o pubblicare una pagina Confluence. Un agente rende riutilizzabili un ruolo specifico e le relative istruzioni: la possibilità di agire non è riservata agli agenti. Azioni e conferme in Chat.

Studio è ora un’applicazione autonoma per la creazione. Il suo ambiente comprende agenti, flussi di automazione e applicazioni no-code. Si apre dal selettore delle applicazioni. Atlassian chiama Teamwork Graph il contesto alla base di queste esperienze: le connessioni fra persone, lavoro e contenuti. È come l’insieme dei rimandi nel catalogo di una biblioteca, che collega una decisione al progetto e alle persone coinvolte. Funzionalità attuali di Studio.

Nel lavoro quotidiano conviene partire da una domanda precisa. Su un’attività Jira, per esempio: «Spiega l’obiettivo di questa attività e individua le domande ancora senza risposta». Su una proposta Confluence: «Esamina questa pagina in base ai criteri decisionali collegati e indica dove mancano riscontri». Includi i link pertinenti e il periodo di riferimento. Chat può usare il contenuto che stai consultando e il contesto che aggiungi esplicitamente. Contesto e opzioni di prompting in Chat.

Il vantaggio operativo è una preparazione più breve. Di solito il responsabile di un rilascio raccoglie le attività, ritrova le decisioni, ne verifica la coerenza e scrive un aggiornamento. Un workflow Rovo utile produce una prima bozza con le fonti che il responsabile dovrà confrontare e verificare. Misura il tempo totale, controlli e correzioni inclusi: la sola velocità di generazione non equivale a un risparmio.

Connettori per applicazioni esterne: come arrivano i dati?

Collegare un’applicazione non significa necessariamente che Rovo ne abbia indicizzato l’intero spazio di lavoro. Atlassian li chiama ora connettori Teamwork Graph e distingue tre modalità di accesso.

I connettori Synced e Direct richiedono la configurazione da parte di un amministratore. Quelli Smart Link no. Alcuni connettori sincronizzati supportati possono usare permessi sincronizzati senza richiedere a ogni persona un accesso separato; altri richiedono l’autenticazione individuale. Tipi di connettore e requisiti.

Fra le fonti esterne utili ci sono i documenti in Google Drive o Microsoft SharePoint, le conversazioni in Slack e i repository in GitHub. Anche i progetti Figma e le lavagne FigJam compaiono nel catalogo Smart Link. Prima di promettere una certa copertura, verifica i tipi di contenuto supportati da ogni connettore.

Nel catalogo c’è un’altra distinzione: i connettori Included possono fornire strumenti predefiniti che gli utenti eseguono autenticandosi, mentre quelli Added vengono configurati da un amministratore per un recupero o un’indicizzazione più ampi. La presenza di uno strumento incluso non dimostra che tutti i contenuti dell’applicazione siano ricercabili. Connettori supportati e percorsi di configurazione.

Nella prima settimana, collega il repository che contiene un’informazione necessaria ancora mancante. Aggiungere tutti i connettori disponibili rende più difficile individuare le cause dei problemi. La stessa disciplina nel progetto pilota vale per le iniziative più ampie di ricerca aziendale con l’AI.

Come creare il primo agente Rovo nella prima settimana

Parti da un agente Release Brief, incaricato di preparare una bozza di aggiornamento interno a partire da un perimetro Jira definito e dalle corrispondenti pagine decisionali in Confluence. Il responsabile del rilascio può verificarne facilmente il risultato.

Se esiste già un agente adatto, prova prima quello. Apri il menu degli agenti in Chat o la libreria degli agenti in Studio, esaminane i dettagli e avvia una conversazione. Per usare gli agenti Rovo non è necessario crearne uno personalizzato. Come consultare gli agenti disponibili.

Per un progetto pilota personalizzato, segui questo programma di cinque giorni:

1. Lunedì: scegli il compito e il responsabile. Individua un rilascio, le pagine di riferimento e la persona che approverà il riepilogo. Chiedi all’amministratore di controllare l’accesso a Rovo, il requisito del dominio aziendale verificato e il tuo permesso di creare agenti in Studio. Annota quanto tempo richiede il processo di preparazione attuale.
2. Martedì: crea l’agente. Apri App switcher → Studio → Agents → Create sotto Rovo agent. Descrivine il ruolo, definisci nome, istruzioni e spunti per avviare le conversazioni, quindi seleziona Next. Controlla conoscenze, strumenti e impostazioni di ragionamento. Il percorso guidato termina con Create; la configurazione manuale con Activate. Istruzioni per creare un agente.
3. Mercoledì: prova un compito che produca soltanto bozze. Fornisci il perimetro Jira e i riferimenti Confluence. Inizia senza strumenti di scrittura. Chiedi di indicare lavoro completato, impedimenti irrisolti, decisioni e riscontri mancanti. Prova un rilascio ordinario, documenti in conflitto e una domanda a cui le fonti non possono rispondere.
4. Giovedì: verifica accessi e revisione. Fai provare l’agente agli utenti previsti, con livelli di accesso diversi. Controlla ogni fonte collegata. Considera la selezione delle conoscenze e il prompt come indicazioni sul compito; per controllare l’accesso effettivo usa i permessi dell’account e dei contenuti.
5. Venerdì: decidi se mantenerlo. Confronta il tempo di preparazione e revisione con quello iniziale. Mantieni l’agente se il responsabile riesce a verificare il riepilogo e il lavoro complessivo diminuisce. Aggiungi una sola azione di scrittura necessaria soltanto dopo aver superato questa prova.

Un’istruzione iniziale da adattare:

Prepara una bozza di riepilogo interno del rilascio usando il perimetro Jira e i link Confluence che ti fornisco. Separa lavoro completato, impedimenti aperti, decisioni e domande senza risposta. Collega la fonte di ogni affermazione fattuale. Segnala esplicitamente i riscontri mancanti o in conflitto. Non dedurre che un’attività sia conclusa da un commento ottimista. Restituisci una bozza da verificare; non pubblicare e non modificare le attività.

Questa istruzione propone un workflow, ma non garantisce che il modello rispetti ogni regola. Eliminare gli strumenti di scrittura superflui e controllare il risultato rende il progetto pilota utile.

Scegli con attenzione l’account dell’agente. Con User's account, un agente interattivo eredita l’identità della persona che lo usa. Con Agent's account, usa i permessi assegnati alla propria identità. Nelle automazioni, l’opzione basata sull’account utente usa i permessi di chi ha creato l’automazione. Per la maggior parte dei compiti automatizzati, Atlassian consiglia l’account dell’agente, così da poter limitare maggiormente l’accesso. Identità degli agenti e regole di accesso.

Un tool è una singola azione, per esempio creare una pagina. Una skill fornisce istruzioni riutilizzabili per un compito composto da più passaggi. Né un’istruzione ingegnosa né un nome d’effetto stabiliscono quali accessi debba avere l’agente.

Quando il progetto pilota funziona, Studio può collegare un agente a un evento tramite Triggers → Add automation trigger, oppure tramite l’azione Use agent di un flusso di automazione. I flussi attuali degli agenti personalizzati possono eseguire azioni direttamente, senza chiedere conferma a ogni passaggio. I controlli amministrativi o dell’utente possono bloccare queste scritture; in quel caso, le azioni successive dell’automazione usano il testo restituito dall’agente. Anche gli agenti predefiniti richiedono azioni successive negli esempi di flusso documentati. Comportamento attuale degli agenti nelle automazioni.

Sei workflow da provare, in ordine di utilità pratica

I candidati migliori hanno un input ricorrente, un risultato riconoscibile e qualcuno in grado di giudicarne la correttezza. Quelli che seguono sono impieghi proposti, non risparmi misurati.

La mia prima scelta è il riepilogo di rilascio. Coinvolge entrambe le applicazioni, si ripete spesso e produce un documento che il responsabile sa già come verificare. Riordinare le conoscenze dell’intera organizzazione richiede criteri di successo molto più esigenti.

Controlli amministrativi e sui dati prima di estendere l’uso

I controlli principali governano aspetti diversi: chi può usare l’AI, chi può creare, a cosa può accedere un agente, dove vengono conservati i dati e come vengono usati quelli conferiti.

L’accesso all’AI non è un elenco di esclusione dei dati. In Atlassian Administration, usa AI and Rovo → Access per gestire l’accesso alle applicazioni. Bloccare un’applicazione ne disabilita le funzionalità AI, ma se l’AI rimane attiva in un’altra applicazione del sito, Rovo può continuare a usare i dati accessibili nell’intero sito. I permessi delle fonti restano essenziali. Controlli di accesso a Rovo.

Verifica i permessi di creazione in Studio. Gli amministratori dell’applicazione Studio possono usare Settings → Studio settings → Agents per consentire la creazione di agenti a tutti gli utenti, a gruppi selezionati o soltanto agli amministratori di Studio. L’opzione dei gruppi selezionati supporta fino a dieci gruppi. Permessi di creazione in Studio. Nelle organizzazioni migrate, verifica anche i ruoli Studio ereditati da Jira, Confluence e Jira Service Management: gli amministratori di Studio ricevono pieni diritti di creazione. Cosa cambia con l’applicazione Studio autonoma.

Distingui l’addestramento dei fornitori dal conferimento di dati ad Atlassian. Atlassian dichiara che i fornitori esterni dei modelli non conservano input e output dei clienti e non li usano per addestrare i propri servizi. L’elaborazione predefinita può comunque inviare dati a quei fornitori. Le organizzazioni Cloud Enterprise idonee possono richiedere l’uso esclusivo di modelli ospitati da Atlassian. La ricerca senza AI rimane disponibile anche quando le funzionalità AI sono disabilitate. AI Trust Center di Atlassian.

Rovo conserva i prompt e le risposte di Chat nella cronologia delle conversazioni per 30 giorni. Cronologia e conservazione delle chat.

Atlassian ha una propria politica di conferimento dei dati. Può usare metadati aggregati e deidentificati, comprese espressioni e tematiche comuni estratte dalle conversazioni Rovo, per migliorare le esperienze; i metadati conferiti possono essere usati per il fine-tuning di modelli aperti all’interno di Atlassian. La politica è cambiata il 17 agosto 2026. FAQ sul conferimento dei dati.

Controlla Administration → Security → Data contribution. Il piano attivo di livello più alto nell’organizzazione, incluse le prove, determina le impostazioni predefinite:

Accordi specifici di conformità possono prevedere impostazioni predefinite diverse. Controlla quelle effettive dell’organizzazione: l’assenza di addestramento da parte di terzi non esaurisce la questione. Impostazioni predefinite e controlli disponibili per il conferimento.

Verifica separatamente residenza ed elaborazione dei dati. Rovo supporta la conservazione regionale dei dati che rientrano nel perimetro previsto, fra cui log delle sessioni di chat, configurazione degli agenti, segnalibri e contenuti acquisiti da terze parti. Il codice sorgente e la configurazione delle applicazioni create in Studio con Forge, la piattaforma di sviluppo di Atlassian, sono esclusi da quel perimetro. Il luogo di conservazione non garantisce che ogni richiesta AI venga elaborata lì. Perimetro della residenza dei dati di Rovo e Studio.

Due progetti utili da sviluppare attorno a Rovo

L’opportunità consiste in un workflow affidabile per il team, con fonti mantenute e una valutazione dei risultati. Non serve un altro assistente generico. Queste sono idee di implementazione per un team interno o uno specialista che lavora con clienti Atlassian.

Implementare il riepilogo di rilascio: l’opzione più solida. Un responsabile delle operazioni di ingegneria potrebbe finanziare un agente riutilizzabile, un modello di output concordato, una revisione da parte del responsabile e un registro delle correzioni. La versione minima utile copre un solo processo di rilascio e produce soltanto bozze. La rilevazione DataForSEO del 5 novembre 2026 stima 1,300 ricerche mensili su Google negli Stati Uniti per “jira automation”. È un segnale di interesse per l’attività più ampia, non la prova che qualcuno comprerà questo specifico agente. Il limite: Rovo fornisce già i componenti necessari. Il valore deve derivare dall’adattamento al processo del cliente e dall’affidabilità continuativa del risultato.

Un pacchetto di conoscenze per l’onboarding, mantenuto nel tempo. Un responsabile IT o della formazione interna potrebbe finanziare una selezione curata di fonti Confluence, un agente dedicato a un ruolo e un insieme di domande di prova tratte da quelle che i nuovi arrivati pongono davvero. La versione minima copre un team e inoltra le domande senza risposta a un responsabile delle conoscenze designato. La stessa rilevazione DataForSEO stima 2,900 ricerche mensili negli Stati Uniti per “knowledge management”, un segnale relativo a una categoria ampia. Il limite: il lavoro consiste soprattutto nell’assegnare responsabilità sui documenti e mantenerli aggiornati. Un agente che consulta pagine contraddittorie si limita a dare a quelle contraddizioni un’interfaccia conversazionale.

Domande frequenti su Rovo

Come si apre Rovo in Jira?

Seleziona Ask Rovo vicino all’avatar del profilo oppure il pulsante Rovo in basso a destra. Nelle interfacce di modifica supportate sono disponibili anche /ai o /rovo. Se la funzionalità non è disponibile, chiedi all’amministratore di controllare l’accesso.

Atlassian Rovo è un MCP?

Rovo è l’esperienza AI nel suo insieme. Atlassian MCP Server è un’interfaccia di connessione che permette ai client AI esterni di lavorare con i dati Atlassian. MCP significa Model Context Protocol. Per usare Rovo all’interno di Jira o Confluence non è necessario configurare quella connessione. Panoramica di Atlassian MCP Server.

Rovo funziona con Jira o Confluence Data Center?

Esistono connettori Data Center, ma l’esperienza completa Rovo AI richiede un abbonamento Cloud idoneo. Collegare le conoscenze di Data Center non trasforma Rovo in un servizio ospitato localmente. Requisiti di accesso per Data Center.

Quali agenti Rovo conviene provare?

Un agente che prepara riepiloghi di rilascio, un assistente per la revisione del backlog e un revisore di proposte sono punti di partenza sensati. Scegli il caso con fonti accessibili e un responsabile capace di valutare il risultato. Un compito ricorrente e circoscritto è più facile da valutare di un assistente da cui ci si aspetta una risposta a tutto.

Limiti concreti e primo passo da fare lunedì

Rovo non risolve le contraddizioni nella documentazione, non decide di quali fonti debba fidarsi l’azienda e non rende autorevole un’affermazione generata. Considera il suo output una bozza, anche quando il tono è sicuro. Una risposta limitata dagli accessi di una persona può inoltre omettere informazioni che un collega considera essenziali.

Le azioni hanno limiti concreti. La documentazione attuale di Atlassian indica 20 attività per ogni azione Jira in blocco e specifica che lo strumento Edit page aggiunge contenuti in fondo a una pagina Confluence. Non dare per scontato che possa riscrivere con precisione qualsiasi sezione. Nella chat interattiva con un agente, gli strumenti con effetti rilevanti chiedono conferma; un flusso automatizzato segue modalità di esecuzione diverse. Strumenti degli agenti, conferme e limiti.

Anche i piani che includono Rovo prevedono quote di utilizzo. Prima di estendere un progetto pilota riuscito, monitora i crediti Rovo condivisi dell’organizzazione e la capacità di indicizzazione dei connettori. Come funzionano i crediti Rovo. La presenza di un connettore, inoltre, non dimostra che ogni file sia disponibile per rispondere a una domanda.

Il passo da fare lunedì: il responsabile del rilascio e l’amministratore Atlassian scelgono un passaggio di consegne reale, ne verificano fonti e accessi, poi creano un agente Release Brief che produca soltanto bozze. Va mantenuto solo se il risultato, una volta verificato, riduce il lavoro complessivo. Se nessuno risponde della qualità delle fonti o può rivedere il risultato, occorre risolvere prima questo problema.

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