Curso de Atlassian Rovo para Empresas — Gestión y colaboración

Revisar disponibilidad de Rovo en suscripciones cloud de pago y diferencias entre capacidades base y opciones avanzadas.

Identificar qué usuarios necesitan acceso según rol, caso de uso, volumen de consultas y retorno esperado.

Diferenciar adopción para todos los usuarios frente a pilotos controlados por departamento, equipo o función.

Estimar valor por perfil: agentes de soporte, product owners, administradores, developers, managers, RRHH, operaciones y dirección.

Preparar business cases con ahorro de tiempo, reducción de tickets repetitivos, mejora de búsqueda y menor dependencia de expertos.

Evaluar impacto de licencias en clientes con muchos usuarios pasivos, usuarios externos, clientes JSM o equipos distribuidos.

Diseñar estrategia gradual: descubrimiento, piloto, expansión funcional, expansión por equipos y gobierno recurrente.

Identificar quick wins que justifiquen inversión sin requerir rediseñar todo el ecosistema Atlassian.

Preparar mensajes de venta consultiva basados en problemas reales del cliente.

Crear una plantilla de propuesta de servicio profesional para implantación de Rovo.

Evaluar madurez de Jira: estructura de proyectos, workflows, campos, componentes, incidencias, permisos y calidad de datos.

Evaluar madurez de Confluence: espacios, páginas, permisos, etiquetas, plantillas, duplicados, propietarios y actualización.

Revisar Jira Service Management: portal, request types, bases de conocimiento, colas, SLAs, aprobaciones y categorización.

Analizar dispersión de conocimiento entre Atlassian, Google Drive, SharePoint, Slack, Teams, GitHub, Figma y otros SaaS.

Medir volumen de información, calidad documental, obsolescencia, duplicidades y existencia de fuentes de verdad.

Identificar perfiles que sufren más la fricción de búsqueda: soporte, onboarding, managers, consultores, PMO o equipos técnicos.

Detectar permisos excesivos, espacios públicos innecesarios, páginas sensibles mal protegidas y grupos mal mantenidos.

Crear un mapa de procesos candidatos a Rovo: soporte, incidentes, documentación, reuniones, decisiones, onboarding y proyectos.

Evaluar readiness de seguridad, compliance, admins, owners de contenido y sponsors de negocio.

Entregar diagnóstico con madurez, riesgos, quick wins, dependencias, esfuerzo y hoja de ruta recomendada.

Comprender Teamwork Graph como capa que conecta personas, contenido, trabajo, aplicaciones y conocimiento empresarial.

Analizar cómo Rovo aprovecha datos de Atlassian y fuentes conectadas para devolver respuestas contextualizadas.

Diferenciar contenido Atlassian nativo, contenido externo indexado, Smart Links y datos accesibles en tiempo de uso.

Revisar cómo las relaciones entre issues, páginas, proyectos, personas, decisiones y documentos enriquecen la experiencia.

Identificar dependencias de permisos, conectores, calidad de metadatos y estructura de información.

Diseñar un modelo de conocimiento donde cada fuente tenga propietario, finalidad, sensibilidad y ciclo de vida.

Evitar conectar fuentes externas sin saber qué problema resuelven y qué datos expondrán en búsquedas.

Documentar qué contenido debe ser consultable por Rovo y qué contenido debe aislarse o excluirse.

Preparar un inventario de fuentes de conocimiento internas y externas para cada cliente.

Crear una estrategia de conexión progresiva basada en valor, riesgo y facilidad de gobierno.

Localizar opciones de administración de Rovo desde la administración de organización y sitio.

Gestionar activación de IA y disponibilidad de Rovo en aplicaciones Atlassian compatibles.

Controlar acceso a Rovo por usuarios, grupos, productos, sitios o aplicaciones según capacidades disponibles.

Administrar opciones como búsqueda web, bookmarks, prueba con sandbox y acceso a funciones avanzadas.

Definir quién puede probar Rovo, quién puede crear agentes y quién puede administrar conectores.

Revisar relación entre organization admin, site admin, product admin, space admin, project admin y Studio admin.

Documentar configuración inicial antes de activar Rovo en entornos de cliente.

Crear checklist de administración previa: dominio verificado, productos cloud, permisos, grupos y política de IA.

Separar decisiones técnicas, funcionales, legales y de negocio en la activación inicial.

Preparar un procedimiento de rollback o desactivación si el piloto no cumple criterios de seguridad o valor.

Revisar permisos existentes antes de permitir que Rovo indexe o use conocimiento del cliente.

Entender que Rovo no debe utilizarse para compensar una mala arquitectura de permisos.

Auditar espacios de Confluence con acceso demasiado amplio, páginas sensibles y contenido heredado.

Auditar proyectos Jira con roles genéricos, grupos obsoletos, permisos globales y visibilidad excesiva.

Revisar usuarios externos, clientes JSM, colaboradores, partners y grupos sincronizados desde identidad corporativa.

Diseñar grupos específicos para acceso a Rovo, creación de agentes, administración de Studio y conectores.

Crear matrices de exposición: fuente, tipo de dato, permisos actuales, riesgo, owner y recomendación.

Evitar conectar SharePoint, Drive, Teams o Slack antes de revisar permisos en origen.

Documentar criterios de “need to know” y “least privilege” aplicados a Rovo.

Preparar un informe de riesgos de exposición antes del piloto.

Configurar y probar Rovo Search como punto de acceso a conocimiento Atlassian y fuentes conectadas.

Analizar diferencias entre búsqueda tradicional, búsqueda semántica, resultados personalizados y respuestas asistidas.

Añadir o editar bookmarks de búsqueda para guiar a usuarios hacia fuentes verificadas y contenido crítico.

Diseñar estrategia de contenido canónico para que Rovo priorice documentación oficial frente a páginas obsoletas.

Probar búsquedas reales de soporte, onboarding, proyecto, política interna, decisión técnica o procedimiento.

Identificar resultados ruidosos causados por duplicados, nombres ambiguos, etiquetas inconsistentes o permisos mal diseñados.

Crear patrones de búsqueda recomendados para usuarios avanzados.

Medir calidad de búsqueda con tareas reales, tiempo hasta encontrar respuesta y satisfacción de usuario.

Preparar acciones de mejora sobre Confluence, Jira y fuentes externas a partir de resultados deficientes.

Diseñar un proceso de revisión mensual de búsquedas frecuentes sin respuesta útil.

Usar Rovo Chat para consultar conocimiento, resumir información, preparar decisiones y explorar contexto de trabajo.

Diferenciar preguntas simples, consultas de investigación, análisis de incidencias y tareas de síntesis.

Crear prompts útiles para administradores Atlassian: revisar configuración, explicar workflows, resumir incidencias o analizar documentación.

Preparar prompts para soporte: resolver dudas frecuentes, localizar artículos KB y resumir tickets relacionados.

Preparar prompts para managers: estado de iniciativas, riesgos, decisiones pendientes y preparación de reuniones.

Enseñar a usuarios a pedir fuentes, contrastar respuestas y no aceptar resultados sin revisión.

Identificar respuestas incompletas por falta de permisos, mala documentación, fuentes no conectadas o prompts ambiguos.

Diseñar guías de uso por perfil: agente de soporte, product owner, manager, admin, consultor y usuario final.

Medir uso de Chat con foco en valor, no solo número de consultas.

Crear una política de “respuestas asistidas, decisiones humanas” para evitar dependencia ciega.

Comprender los agentes como compañeros IA configurables para colaborar y mover trabajo hacia delante.

Diseñar agentes con propósito concreto, audiencia clara, alcance limitado y criterio de éxito medible.

Evitar agentes genéricos que intentan responder a todo y terminan generando ruido.

Definir identidad, descripción, instrucciones, conversation starters, conocimiento, herramientas y límites de actuación.

Distinguir agente de soporte, agente de documentación, agente de análisis, agente de reuniones y agente operativo.

Establecer responsabilidades humanas: owner, editor, reviewer, manager, aprobador y equipo de soporte.

Diseñar agentes por departamento: ITSM, producto, PMO, legal, RRHH, operaciones, ventas, ingeniería o finanzas.

Aplicar principios de diseño: menos herramientas, instrucciones explícitas, fuentes verificadas y resultados revisables.

Crear una ficha de agente con objetivo, entradas, salidas, permisos, riesgos, métricas y ciclo de vida.

Realizar laboratorio de diseño de tres agentes para casos de cliente reales.

Redactar instrucciones que definan propósito, límites, estilo, procedimientos y respuestas esperadas.

Crear instrucciones separadas por objetivos, tareas, reglas, fuentes preferidas, exclusiones y escalado humano.

Definir qué debe hacer el agente cuando no tiene suficiente información o detecta contenido contradictorio.

Indicar tono profesional, nivel de detalle, formato de salida y tipo de referencias esperadas.

Evitar instrucciones vagas como “ayuda al equipo” o “responde lo mejor posible”.

Incluir políticas de seguridad: no revelar datos sensibles, no inventar decisiones y pedir validación cuando corresponda.

Crear conversation starters que ayuden al usuario a entender para qué sirve el agente.

Probar instrucciones con casos buenos, casos ambiguos y casos de abuso.

Iterar instrucciones a partir de respuestas reales y feedback de usuarios.

Versionar instrucciones cuando el agente se considera parte del modelo operativo del cliente.

Seleccionar fuentes de conocimiento relevantes para cada agente: espacios, páginas, proyectos, documentación o conectores.

Diseñar subagentes cuando una tarea requiere especialización o separación de responsabilidades.

Elegir herramientas de agente con criterio de mínimo necesario para reducir riesgos y ruido.

Evitar añadir demasiadas herramientas a un agente sin caso de uso concreto.

Configurar agentes que consulten conocimiento, analicen contenido o actúen dentro de flujos controlados.

Diferenciar fuentes verificadas, fuentes auxiliares y fuentes experimentales.

Revisar cómo los permisos del usuario afectan a lo que el agente puede mostrar.

Diseñar pruebas de regresión de agente tras cambiar fuentes, instrucciones o herramientas.

Documentar limitaciones conocidas del agente para usuarios y administradores.

Crear un catálogo de agentes con owner, finalidad, fuentes, herramientas, permisos y estado.

Utilizar Studio como espacio para crear, editar, gobernar y localizar agentes y automatizaciones.

Configurar quién puede crear en Studio para evitar proliferación de agentes, apps y automatizaciones sin control.

Diseñar un modelo de permisos para Studio basado en grupos, administradores y usuarios clave.

Crear agentes desde Chat o desde Studio según el nivel de control necesario.

Editar agentes existentes y duplicar agentes para adaptarlos a casos específicos.

Gestionar directorios de agentes para que usuarios encuentren asistentes aprobados y no versiones obsoletas.

Diferenciar agentes experimentales, agentes piloto, agentes aprobados y agentes retirados.

Crear naming convention para agentes por departamento, función, criticidad y entorno.

Revisar ownership, mantenimiento, uso y métricas de agentes desde una perspectiva de plataforma.

Preparar un playbook de gobierno de Studio para clientes enterprise.

Integrar agentes en reglas de automatización cuando aportan una acción secundaria controlada.

Crear triggers desde Studio o desde automatización de Jira, JSM y Confluence.

Diseñar automatizaciones donde el agente analiza, resume, clasifica o propone, sin tomar decisiones irreversibles.

Usar respuestas de agente en flujos con smart values cuando se necesita reutilizar el resultado.

Evitar automatizaciones opacas que cambian issues, páginas o estados sin revisión humana.

Configurar acciones de bajo riesgo: resumen de ticket, propuesta de etiqueta, borrador de respuesta o clasificación preliminar.

Configurar acciones de riesgo medio con aprobación: escalado, comentario interno, creación de subtareas o actualización de campos.

Definir límites claros para acciones prohibidas: cierre automático, borrado, cambios masivos o decisiones sensibles.

Medir impacto de automatizaciones por tiempo ahorrado, errores reducidos y satisfacción del equipo.

Crear laboratorio de automatización de incidencias JSM con agente de análisis y revisión humana.

Aplicar Rovo a proyectos de desarrollo, gestión de producto, discovery, priorización y seguimiento de trabajo.

Usar Rovo para resumir issues, épicas, iniciativas, comentarios, blockers y decisiones de producto.

Crear agentes para product owners que ayuden a preparar refinamiento, sprint planning o revisión de roadmap.

Analizar incidencias relacionadas, duplicados, dependencias y riesgos a partir de información de Jira.

Mejorar documentación de requisitos usando Rovo como asistente de revisión y claridad.

Preparar prompts para identificar historias ambiguas, criterios de aceptación incompletos y dependencias no documentadas.

Usar Rovo para preparar reuniones de producto con resumen de estado, decisiones pendientes y puntos críticos.

Evitar que Rovo reemplace análisis funcional, priorización de negocio o decisión de roadmap.

Conectar Jira Product Discovery con conocimiento de Confluence y fuentes externas cuando el cliente lo necesita.

Diseñar caso de uso de Rovo para PMO, producto y equipos ágiles.

Reorganizar espacios de Confluence para que Rovo encuentre contenido fiable, actualizado y bien clasificado.

Definir fuentes de verdad, páginas canónicas, owners, fechas de revisión y ciclo de vida documental.

Usar plantillas, etiquetas, jerarquías, títulos claros y convenciones para mejorar recuperación de información.

Detectar duplicados, páginas obsoletas, contenido huérfano, anexos sin contexto y espacios sin owner.

Diseñar Company Hub como punto de entrada a conocimiento verificado cuando el cliente lo requiere.

Crear agentes que revisen documentación, resuman páginas, sugieran mejoras o detecten contradicciones.

Preparar bases de conocimiento JSM conectadas a Confluence para soporte interno o externo.

Evitar que Rovo responda con información antigua por falta de gobierno documental.

Crear auditoría de espacios Confluence antes de activar casos de uso intensivos de búsqueda.

Diseñar un roadmap de saneamiento documental para mejorar calidad de respuestas de Rovo.

Aplicar Rovo a soporte, incidentes, service requests, knowledge base, triage y reducción de consultas repetitivas.

Diseñar agentes de soporte interno para ayudar a agentes humanos con resúmenes, causas probables y artículos relacionados.

Usar Rovo para clasificar tickets, sugerir categorías, detectar duplicados y preparar respuestas borrador.

Conectar Rovo con bases de conocimiento de Confluence y portales JSM.

Diferenciar Rovo Agents de Virtual Service Agents específicos de Jira Service Management.

Diseñar casos de uso para onboarding, soporte IT, soporte HR, facilities, legal ops y service desks internos.

Revisar límites de automatización en tickets con datos personales, incidentes de seguridad o información contractual.

Crear indicadores: reducción de tiempo de triage, artículos reutilizados, consultas repetidas y satisfacción del agente.

Preparar workflow de validación humana antes de respuestas externas al cliente.

Diseñar laboratorio de agente de triage para un service desk interno.

Evaluar conectores para Google Drive, SharePoint, Microsoft Teams, Slack, GitHub, Figma, Miro y otras herramientas SaaS.

Analizar qué sistema conviene conectar según problema, volumen de conocimiento, permisos, owner y criticidad.

Comprender restricciones por sitio, workspace, reautorización, desconexión y mantenimiento de conectores.

Revisar permisos en origen antes de conectar una fuente externa a Teamwork Graph.

Diferenciar conectores administrados por admin y experiencias basadas en Smart Links u otros mecanismos.

Diseñar plan de conexión por fases: bajo riesgo, alto valor, revisión de permisos, piloto y expansión.

Documentar datos indexados, limitaciones, owners, frecuencia de revisión y procedimiento de desconexión.

Evaluar impacto de conectores en resultados de búsqueda, Chat, agentes y experiencia de usuario.

Evitar conectar herramientas con contenido duplicado, obsoleto o sin gobierno.

Crear matriz de decisión de conectores por cliente y caso de uso.

Analizar uso de Rovo en herramientas de colaboración como Slack o Microsoft Teams cuando el cliente las utiliza.

Diseñar experiencias donde usuarios consultan conocimiento sin abandonar su flujo de trabajo diario.

Revisar permisos, service accounts, canales, grupos, espacios y alcance de lo visible en experiencias conversacionales.

Preparar casos de uso: resumen de incidencias, consulta de KB, preparación de reuniones y coordinación de soporte.

Evitar exponer información sensible en canales amplios por respuestas mal dirigidas o permisos mal entendidos.

Definir cuándo una respuesta debe publicarse en canal, enviarse en privado o escalarse a un ticket.

Crear guías de uso para equipos que trabajan principalmente en chat.

Diseñar pruebas con canales piloto antes de extender a toda la organización.

Medir valor por reducción de preguntas repetitivas y rapidez de acceso a conocimiento.

Documentar límites, responsables y procedimiento de soporte.

Evaluar Rovo Desktop para usuarios que necesitan acceso dedicado a chat, agentes y tareas.

Evaluar extensión de navegador para búsquedas rápidas desde el flujo de trabajo habitual.

Diferenciar uso en producto Atlassian, escritorio, navegador, móvil y herramientas conectadas.

Diseñar recomendaciones por perfil: administradores, soporte, managers, usuarios de negocio y consultores.

Preparar guías de instalación, activación y soporte para Rovo Desktop o extensión cuando proceda.

Revisar beta, disponibilidad, compatibilidad y políticas internas antes de despliegue masivo.

Evitar desplegar nuevas experiencias sin formación mínima y criterios de uso.

Crear material de onboarding para usuarios finales con ejemplos concretos.

Medir adopción por canal y fricción reportada.

Decidir qué experiencias deben formar parte del piloto y cuáles se reservan para fases posteriores.

Diferenciar Rovo general de Rovo Dev para evitar confusión en propuestas y conversaciones con clientes.

Explicar cuándo Rovo ayuda con conocimiento, agentes y colaboración, y cuándo Rovo Dev se orienta a ciclo de desarrollo.

Identificar dependencias con Bitbucket, GitHub, Jira, PRs, code reviews, CLI, IDE y agentes de desarrollo.

Decidir si un cliente necesita una línea separada de servicio para Rovo Dev.

Evitar mezclar gobierno de agentes corporativos con gobierno de agentes que modifican código o revisan repositorios.

Revisar permisos, repositorios, datos técnicos y seguridad adicional en escenarios Rovo Dev.

Crear casos puente: product owner, Jira issues, documentación técnica, decisiones de arquitectura y repositorios conectados.

Preparar una matriz de alcance entre Rovo, Rovo Dev, Atlassian Intelligence y automatizaciones clásicas.

Documentar límites de responsabilidad entre consultoría Atlassian funcional y consultoría DevEx.

Diseñar recomendaciones de adopción cuando el cliente pregunta por IA en desarrollo y colaboración.

Analizar riesgos de Rovo relacionados con exposición de conocimiento, conectores, respuestas incorrectas y automatización.

Aplicar principios de mínimo privilegio, permisos en origen, grupos controlados y revisión periódica.

Revisar datos personales, información contractual, seguridad, finanzas, legal, RRHH y documentación sensible.

Definir políticas de prompts, datos que no deben compartirse y usos no autorizados.

Evaluar riesgos de respuestas alucinadas, contenido obsoleto, fuentes contradictorias o exceso de confianza.

Diseñar controles de revisión humana para decisiones relevantes, tickets sensibles o acciones automatizadas.

Documentar configuración de seguridad como parte de la entrega consultiva.

Preparar matriz de riesgos con impacto, probabilidad, control y owner.

Crear pautas de cumplimiento para clientes con regulación, auditoría o exigencias de trazabilidad.

Diseñar proceso de revisión periódica de agentes, conectores, permisos y resultados.

Evaluar respuestas de Rovo con preguntas reales, fuentes esperadas, precisión, completitud y utilidad.

Crear batería de pruebas por caso de uso: soporte, onboarding, documentación, reuniones, producto y administración.

Comparar respuestas antes y después de mejorar contenido, permisos, etiquetas o fuentes.

Medir precisión percibida, tiempo ahorrado, reducción de consultas y satisfacción de usuarios.

Detectar respuestas pobres causadas por documentación obsoleta, fuentes duplicadas o instrucciones débiles.

Ajustar agentes mediante cambios de instrucciones, conocimiento, herramientas, starters y límites.

Crear proceso de feedback de usuarios sobre agentes y búsquedas.

Establecer criterios de publicación: experimental, piloto, aprobado, en revisión o retirado.

Documentar mejoras realizadas y resultados observados.

Diseñar revisión trimestral de calidad de Rovo para clientes con uso intensivo.

Diseñar caso de uso para IT: triage de incidencias, KB, cambios, assets, problemas recurrentes y soporte interno.

Diseñar caso de uso para producto: resúmenes de discovery, requisitos, feedback, roadmap y decisiones.

Diseñar caso de uso para PMO: estado de iniciativas, riesgos, dependencias, decisiones y reporting.

Diseñar caso de uso para RRHH: onboarding, políticas internas, FAQs, documentación y solicitudes recurrentes.

Diseñar caso de uso para legal: búsqueda de plantillas, políticas, contratos tipo y procedimientos internos.

Diseñar caso de uso para ventas: documentación comercial, playbooks, propuestas, preguntas frecuentes y conocimiento de clientes.

Diseñar caso de uso para ingeniería: documentación técnica, decisiones, incidencias, postmortems y runbooks.

Diseñar caso de uso para consultoras: entrega de proyectos, bases de conocimiento, soporte a clientes y reutilización de activos.

Adaptar casos de uso a banca, sanidad, sector público, industria, tecnología y servicios profesionales.

Priorizar casos por valor, riesgo, esfuerzo, calidad de datos y sponsor disponible.

Diseñar workshop inicial con stakeholders de IT, negocio, soporte, seguridad, conocimiento y administración Atlassian.

Recoger pain points: búsqueda lenta, documentación duplicada, soporte repetitivo, onboarding deficiente o baja trazabilidad.

Seleccionar quick wins que puedan probarse en pocas semanas con riesgo controlado.

Definir piloto con usuarios, fuentes, agentes, conectores, métricas, formación y criterios de éxito.

Preparar entregables: diagnóstico, mapa de conocimiento, matriz de permisos, backlog de casos y plan de adopción.

Evitar pilotos demasiado amplios que mezclan demasiadas fuentes, usuarios y objetivos.

Diseñar comunicación interna para explicar alcance, límites y responsabilidad humana.

Crear plan de soporte durante piloto con canal de dudas, feedback y revisión semanal.

Medir resultados de piloto y decidir si pivotar, ampliar, pausar o rediseñar.

Preparar informe ejecutivo de resultados y propuesta de escalado.

Crear modelo operativo de Rovo con owners de plataforma, agentes, conectores, seguridad y contenido.

Definir procesos de alta, modificación, revisión y retirada de agentes.

Definir procesos de alta, reautorización, desconexión y auditoría de conectores.

Mantener catálogo de agentes aprobados, experimentales, obsoletos y retirados.

Establecer revisiones periódicas de permisos, calidad documental, uso, incidencias y feedback.

Crear soporte N1/N2 para usuarios, admins y owners de agentes.

Documentar FAQs, guías de uso, normas de prompts, límites y ejemplos por rol.

Diseñar KPIs operativos: uso, satisfacción, ahorro estimado, respuestas útiles, agentes activos y tickets reducidos.

Gestionar backlog de mejora continua con priorización por valor y riesgo.

Preparar comité ligero de gobierno con Atlassian admins, seguridad, knowledge owners y negocio.

Diseñar formación para administradores, consultores, agentes de soporte, managers, usuarios finales y owners de contenido.

Crear materiales de adopción con casos reales del cliente, no ejemplos genéricos.

Preparar sesiones prácticas por perfil: buscar, preguntar, validar, usar agentes y reportar feedback.

Explicar límites de Rovo para evitar expectativas de respuesta perfecta o automatización total.

Crear champions internos por departamento para recoger dudas y detectar mejoras.

Diseñar campañas de adopción basadas en quick wins y beneficios concretos.

Medir adopción por uso real, tareas resueltas, satisfacción y reducción de fricción.

Evitar imponer Rovo como “nueva herramienta obligatoria” sin explicar valor.

Preparar guías visuales para búsquedas, prompts, agentes y buenas prácticas.

Crear plan de comunicación para lanzamiento, piloto, expansión y revisión de resultados.

Diseñar ofertas de servicio: diagnóstico Rovo, piloto Rovo, gobierno de agentes, conectores, saneamiento Confluence y soporte continuo.

Crear paquetes comerciales por madurez: evaluación, quick wins, implantación, formación, gobierno y mejora continua.

Preparar argumentario para clientes con problemas de conocimiento disperso, soporte saturado o baja adopción de Confluence.

Cuantificar valor con tiempo ahorrado, reducción de tickets repetitivos, menor onboarding y mayor reutilización de conocimiento.

Identificar objeciones: seguridad, coste, calidad de respuestas, IA inmadura, documentación mala o resistencia interna.

Responder objeciones con pilotos controlados, permisos, métricas, revisión humana y roadmap gradual.

Crear demos realistas usando datos de ejemplo o sandbox, no promesas basadas en escenarios ideales.

Diseñar entregables profesionales: matriz de casos, mapa de fuentes, catálogo de agentes, plan de gobierno y cuadro de mando.

Evitar vender Rovo como producto aislado sin servicios de limpieza, permisos y adopción.

Preparar propuesta final alineada con objetivos de negocio y situación Atlassian del cliente.

Diagnosticar respuestas incompletas por permisos insuficientes, fuentes no conectadas o contenido no indexado.

Revisar problemas de conectores por autorización, workspace incorrecto, permisos en origen o desconexión.

Investigar agentes que responden mal por instrucciones ambiguas, demasiadas herramientas o fuentes contradictorias.

Analizar automatizaciones con agentes que no se ejecutan, no devuelven respuesta útil o generan salidas inconsistentes.

Revisar fallos de adopción por falta de formación, casos de uso poco claros o expectativas irreales.

Corregir ruido en búsqueda mediante saneamiento documental, bookmarks, etiquetas, owners y eliminación de duplicados.

Gestionar incidencias de seguridad por permisos mal configurados o contenido sensible expuesto previamente.

Preparar runbooks de soporte para Rovo Search, Chat, Agents, Studio, conectores y automatizaciones.

Escalar a Atlassian Support con contexto, configuración, permisos, sitio, usuario, fuente, agente y pasos reproducibles.

Documentar incidencias recurrentes para mejorar configuración, formación y gobierno.

Realizar diagnóstico de madurez Rovo para un cliente simulado con Jira, Confluence, JSM y fuentes externas.

Crear inventario de productos Atlassian, espacios, proyectos, bases de conocimiento, permisos, usuarios y fuentes externas.

Identificar problemas reales: conocimiento disperso, documentación obsoleta, soporte repetitivo, onboarding lento y baja trazabilidad.

Diseñar matriz de casos de uso priorizada por valor, riesgo, esfuerzo, calidad de datos y sponsor.

Proponer estrategia de licenciamiento, acceso por grupos, perfiles piloto y hoja de ruta gradual.

Auditar permisos críticos en Confluence, Jira, JSM y fuentes externas antes de activar casos de uso.

Diseñar arquitectura documental preparada para Rovo con páginas canónicas, owners, etiquetas, Company Hub y reglas de revisión.

Configurar estrategia de Rovo Search con bookmarks, fuentes preferidas y criterios de contenido verificado.

Diseñar tres agentes Rovo: soporte JSM, product owner y documentación corporativa.

Redactar instrucciones completas para cada agente, incluyendo tono, límites, fuentes, escalado y formato de respuesta.

Definir herramientas, subagentes, knowledge sources, permisos y owners para cada agente.

Crear una automatización con Rovo Agent para resumir, clasificar o proponer acciones sobre tickets o páginas.

Diseñar plan de conectores para SharePoint, Google Drive, Slack, Teams, GitHub, Figma o Miro según el caso.

Crear matriz de riesgos de seguridad, privacidad, permisos, respuestas erróneas, automatización y cumplimiento.

Definir KPIs de adopción: uso, ahorro estimado, consultas resueltas, tickets reducidos, satisfacción y calidad de respuestas.

Preparar plan de formación para admins, owners de agentes, soporte, managers y usuarios finales.

Crear modelo operativo postimplantación con catálogo de agentes, revisión de conectores, soporte, gobierno y mejora continua.

Presentar propuesta consultiva completa defendiendo valor, riesgos, configuración, roadmap, costes, gobierno y próximos pasos.