خلال مؤتمر Team '24 في لاس فيجاس، أطلقت Atlassian اليوم Rovo، مساعدها الذكاء الاصطناعي الجديد. يمكن لـ Rovo أن يأخذ البيانات من الأدوات من الطرف الأول والثالث ويجعلها متاحة بسهولة من خلال أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكاملات أخرى في منتجات Atlassian. الجزء الأكثر إثارة للاهتمام، على الرغم من ذلك، قد يكون الوكلاء الجدد Rovo، التي يمكن استخدامها لتلقيم سير العمل في أدوات مثل جيرا وكونفلوينس. جانب واحد لهؤلاء الوكلاء: يمكن لأي شخص بناؤهم باستخدام واجهة لغوية طبيعية. لا يلزم أي برمجة.
"نحن نحب أن نفكر في Rovo كنموذج للمعرفة الكبيرة للمنظمات. إنه منتج لاكتشاف المعرفة لكل عامل معرفات "، قال شريف منصور، رئيس المنتج لشركة Atlassian Intelligence في Atlassian، لمجلة TechCrunch. "عندما تنظر إلى ما يجب على عامل معرفات القيام به، يمرون بنوع من هذه العملية: يجب علي أن أعثر على قطعة عمل. يجب عليّ أن أتعلم وأفهمها. ثم أتخذ إجراء. أغلب الناس الذين لديهم نوع ما من الوظيفة المكتبية يمرون بهذا الحلقة. أعتقد أن ما يثير الإثارة بشأن Rovo هو أننا في نهاية المطاف في عصر الذكاء الاصطناعي الذي يساعد على تعزيز ما يمكننا القيام به في هذا المجال للفرق."
الأساس لـ Rovo هو "رسم العمل السحابي" الخاص بـ Atlassian، نفس الرسم الذي يشكل أساس Atlassian Intelligence، الجهد الذي بدأته الشركة منذ عام لجلب زميل الذكاء الاصطناعي إلى منتجاتها. هذا الرسم يجمع بين البيانات من منتجات Atlassian الخاصة وعدد من أدوات SaaS الطرف الثالث. وبطريقة ما، فإن انتشار أدوات SaaS هو ما يستدعي تطبيقات مثل Rovo، لأن كل أداة تميل إلى أن تكون لديها حاوية بيانات خاصة بها، مما يجعل من الصعب على موظفي العثور على المعلومات التي يحتاجونها.
يدور Rovo، بحسب منصور، حول ثلاثة أركان للعمل الجماعي: مساعدة الفرق على العثور على عملها والاتصال به، ومساعدة تلك الفرق على التعلم ثم مساعدتها على اتخاذ إجراء.
في نوع ما، فإن البحث في المؤسسات هو الفاكهة المنخفضة السقوط هنا. نظرًا لأن Atlassian بالفعل تجمع بين جميع هذه البيانات. لكنه أيضًا أداة يجب أن تثبت المنفعة على الفور لمستخدميها وتمنعهم من الاضطرار دائمًا إلى تبديل سياق العثور على المعلومات. تدعم بعض الأدوات من الطرف الثالث التي تدعمها بشكل فوري مشتركة جوجل درايف وميكروسوفت شيربوينت وميكروسوفت تيمز وجيثب وسلاك وفيجما.
يمكن أن تقوم الشركات، التي غالبًا ما تمتلك الكثير من الأدوات المخصصة، بإنشاء موصلات خاصة بها. بنفسها، بنى Atlassian، على سبيل المثال، موصلًا يجلب وثائق مطورها الداخلية. ببساطة جعل هذه الوثائق متاحة في Rovo، قال منصور، أنقذ المطورين ساعة أو ساعتين كل أسبوع - توفير وقت أعلى من التوفير الزمني الذي يقوله نفس المطورين أنهم يحصلون عليه من استخدام أداة إنشاء كود AI.
كما أكد منصور، فإن التحدي الأكبر تقنيًا - بجانب بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي تعمل Rovo - هو بناء جميع هذه الموصلات وضمان احترامها لمجموعة أذونات الوصول التي يحددها فريق تكنولوجيا المعلومات والأمان في الشركة. "عند البحث، تحصل على مجموعة نتائج مختلفة مما يحدث في بحثي. نحن نتأكد من أنه مصمم لك ويحترم أذوناتك - ويظهر فقط ما لديك إمكانية الوصول إليه".
لن تكون 2024 إذا لم يأتي Rovo أيضًا كخدمة دردشة. نظرًا لأنه لديه أيضًا وصول إلى كل هذه البيانات، فإنه مهمة سهلة نسبيًا استخدام الجيل بالاسترجاع المعزز (RAG) لإطعام نموذج لغوي كبير بذلك وليتيح للنموذج تقديم إجابات مخصصة.
حتى عند استخدام RAG، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة عرضة للهلوسة (على الرغم من أن RAG يقلل بشكل كبير من احتمالية إنحراف النموذج عن البرنامج). لضمان أن يستطيع المستخدمون الثقة في النتائج، يذكر Rovo دائما مصادره، وغالبًا ما (مع عروض الشرائح وتصميمات Figma، على سبيل المثال)، يكون هناك حتى معاينة تفاعلية.
ميزة جذابة بنى Atlassian أيضًا في Rovo قدرتها على اكتشاف المصطلحات المتخصصة للشركة وشرحها. حتى يوجد حتى تمديد Chrome لهذا الذي سيعلم ويشرح تلقائيًا مصطلح معين خاص بالشركة أثناء قراءتك لمستند جوجل، على سبيل المثال. تعمل هذه الميزة بواسطة محرك البحث الدلالي لـ Rovo".
زملاء افتراضيين
إن العثور على المعلومات هو شيء، واتخاذ إجراء عليه هو شيء آخر. هذا هو المكان الذي تأتي فيه وكلاء Rovo. بطريقة ما، هذا هو امتداد لما فعلته الشركة مع Atlassian Intelligence. في الواقع، تصف الشركة وكلاء Rovo بأنهم "زملاء افتراضيون" أيضا".
"سيقوم وكلاء Rovo بتحويل العمل الجماعي بقدرتهم على توليد مجموعات كبيرة من البيانات المؤسسية، وتفكيك المهام المعقدة، والتعلم أثناء تنفيذ الإجراءات، والشراكة مع زملاءهم البشريين لاتخاذ قرارات حرجة ومعقدة"، يكتب منصور في الإعلان اليوم. "الوكلاء ليسوا فقط نسخة محسنة من روبوتات المحادثة. إنها تجلب المعرفة والمهارات المتخصصة لمجموعة متنوعة واسعة من سير العمل والعمليات".
هذا يعني أنها يمكن أن تولد وتراجع وتعدل المحتوى للاستخدام في التسويق أو مواصفات المنتج أو مشاكل جيرا. يمكن للمستخدمين أيضًا بناء وكلاء يجيبون على أسئلة محددة أو يوصون بأفضل الممارسات. ولكن الأهم من ذلك، يمكنهم أيضًا تلقيم المهام استنادًا إلى تقدم مشكلة جيرا، على سبيل المثال، أو مساعدة المستخدمين في تنظيف قوائم مشكلات جيرا الخلفية أو تنظيم صفحات Confluence - كل ذلك مع وجود بشر في الحلقة".
"نحن نعتقد بشدة أن مستقبل العمل الجماعي هو زملاء يعملون جنبًا إلى جنب مع الزملاء الافتراضيين - الوكلاء"، قال منصور. "سيكون هناك العديد منهم وستتفاعل معهم في سياق عملياتك اليومية".
