Atlassian Rovo로 엔터프라이즈의 지식을 활용하세요

Atlassian Intelligence 기반의 최신 인간-AI 협업 기능을 확인해 보세요

생성형 AI는 모든 팀이 잠재력을 발휘하도록 하는 데 매우 중요한 역할을 하며, 이렇게 혁신적인 기술을 사용해 팀의 업무 방식을 개선할 수 있게 되어 매우 기쁜 마음입니다. 1년 전 Atlassian은 팀이 AI로 생산성을 높일 수 있도록 Atlassian Intelligence를 출시했습니다.

출시 이후로 Atlassian은 엔터프라이즈 검색과 지식 발견이라는 매우 복잡한 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하는 데 관심을 기울였으며, Atlassian의 목표는 여러분이 조직 전반에서 Atlassian과 타사의 데이터를 통해 실행 가능한 인사이트를 확보하고 지식에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 생성형 AI의 시대에 모든 팀원은 초능력과 같은 AI의 힘을 활용할 자격이 있으며, Atlassian은 그러한 기능을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

Gartner의 최근 설문 조사(r)에 따르면 "디지털 근로자의 47%가 업무를 효과적으로 수행하는 데 필요한 정보나 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있다."고 합니다. 대기업(직원 수 2,000명 이상)이 사용하는 앱이 평균 230여 개에 달한다는 점을 고려하면 놀라운 사실이 아니라고 할 수 있습니다. 방대한 규모의 엔터프라이즈 데이터로 인해 귀중한 지식은 정보 사일로에 고립되며, 이는 시간이 지날수록 더 많은 비용을 초래하게 됩니다. 이때 여러 도구를 전환하지 않고도 필요한 정보를 정확하게 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 업무와의 관련성을 파악하고 그에 따른 조치를 취할 수 있는 심플한 솔루션이 있다면 어떨까요?

Atlassian Rovo를 소개합니다

Rovo는 Atlassian Intelligence 기반의 신제품으로, 사용자가 정보를 즉시 행동으로 옮길 수 있도록 지원하며, 다양한 내부 도구에 분산되어 있는 정보를 신속하게 검색 및 학습 정보에 기반해 행동할 수 있도록 합니다.

• 검색: 데이터, 도구, 플랫폼(타사 앱부터 자체 개발 시스템까지) 전반에서 정보를 검색하고 Atlassian 환경 내에서 맥락에 맞고 관련성이 있는 검색 결과를 확인할 수 있습니다.
  

• 학습: 심층 데이터 탐색을 위한 AI 기반 인사이트, 지식 카드, AI 채팅을 통해 회사의 데이터를 더욱 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
  

• 행동: 워크플로에 전문 에이전트를 추가해 시간이 많이 소요되는 작업을 처리하고, 프로젝트를 완료하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

하지만 AI의 유용성은 AI가 활용하는 데이터에 좌우됩니다. Atlassian은 지난 20여 년 동안 일반적인 패턴, 비생산적인 패턴, 조직 구조, 커뮤니케이션 라인 등 팀의 업무 방식을 이해하는 것에 집중해 왔으며, 이러한 모든 지식은 '팀워크 그래프'라고 하는 독점적인 공통 데이터 모델에 입력되었습니다. 팀워크 그래프는 Rovo와 다른 AI 기능을 특별하게 만드는 비밀이며, 사용자가 연동하기로 선택한 Atlassian 도구와 기타 SaaS 앱에서 데이터를 가져와 조직의 목표, 지식, 팀, 업무를 포괄적으로 파악할 수 있도록 합니다. 또한 팀워크 그래프는 새로운 도구가 연동되고 새로운 팀 작업과 프로젝트 이벤트가 발생할 때마다 연결성을 강화하고 지식을 확장해 점점 더 관련성 높은 결과를 제공하게 됩니다.

AI 기반 검색으로 더욱 신속하게 답변을 검색하세요

Rovo Search는 데이터의 저장 위치나 형식에 관계없이 가장 맥락에 적합하고 관련성이 높은 결과를 표시하며, 팀이 찾는 항목을 이해하고 엔터프라이즈 시스템 전반에서 종합적인 인사이트를 제공합니다.

프로젝트가 계획대로 진행되고 있는지 확인하고 싶으신가요? Rovo는 Jira 이슈, Google Drive에 저장되어 있는 수많은 파일, 잊고 있던 Sharepoint 문서 등 모든 Atlassian 콘텐츠뿐만 아니라 사용자가 선택한 타사 콘텐츠까지 검색하고 몇 초 만에 유용한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 Atlassian은 Search가 재무 팀이나 인사 팀을 위해 개발된 애플리케이션 등 사내 커스텀 애플리케이션에 쿼리를 전송해 모든 팀이나 업계에 관련성 높은 답변을 제공할 수 있도록 개발을 진행하고 있습니다.

Atlassian Experience 내에서 선택한 모든 SaaS 앱과 커스텀 데이터 소스 전반의 모든 항목을 검색할 수 있습니다

Rovo Search의 작동 방식은 다음과 같습니다.

• 모든 콘텐츠 전반의 실행 가능한 검색 결과: 프로젝트 성공을 위한 전문 지식을 보유하고 있는 팀원을 파악하거나 관련 주제를 파악해 프로젝트에 대해 더욱 깊이 이해할 수 있습니다. 팀은 검색을 통해 방대한 양의 복잡한 데이터에서 필요한 정확한 정보를 신속하게 찾을 수 있으며, 필요한 경우 Rovo Search는 Google Drive, Microsoft Sharepoint, Microsoft Teams, GitHub, Slack, Figma 등의 인기 도구에서 정보를 끌어와 더욱 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다.
  

• 산업별 전문 앱과 커스텀 제작 앱도 연동 가능: Rovo의 API는 니치 앱과 자체 개발 앱을 연동할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 커스텀 데이터베이스를 보유하고 있는 제조업체와 생물 정보를 추적하는 제약업체도 기능을 사용할 수 있습니다.
  

• 엔터프라이즈급 액세스 권한: 개인화되고 문맥에 맞는 검색 결과가 제공됩니다. 액세스 권한은 엄격히 준수되므로 직원은 허용된 정보만을 확인할 수 있으며, 제한된 데이터는 비공개로 유지됩니다. 또한 관리자는 검색 커넥터와 데이터 액세스의 활성화 여부를 완전히 컨트롤할 수 있습니다.

회사 고유의 데이터에서 정확하고 심도 있는 답변을 받으세요

팀은 회사의 지식, 인원, 프로세스, 목표 등을 이해하는 Rovo를 통해 혁신적인 방식으로 엔터프라이즈 정보를 활용할 수 있습니다. Rovo는 팀이 정보를 검색하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 정보를 더욱 깊이 이해할 수 있도록 인터랙티브 학습 기능도 지원합니다.

Rovo Chat 등의 인터랙티브 도구로 회사의 지식을 깊이 있게 이해할 수 있습니다

이제 해당 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

• 즉각적인 최신 인사이트: 지식 카드는 조직의 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 프로젝트, 목표, 신규 팀원 등에 대한 특정 정보에 대해 맥락에 맞는 요약을 제공합니다. 팀은 작업 중에 즉각적으로 답변을 받을 수 있으며, Atlassian 팀워크 그래프에 더 많은 데이터가 추가됨에 따라 지식 카드는 더욱 스마트해집니다.

프로젝트에 참여 중인 팀을 확인할 수 있습니다	회사 약어의 의미를 확인할 수 있습니다	중요 마일스톤, 워크 백 플랜 등에 대한 답변을 받을 수 있습니다

• 대화형 채팅: 팀은 Rovo Chat을 통해 인터랙티브 대화에 참여해 필요한 답변을 받을 때까지 질문하고, 새로운 아이디어를 창출하고, 유용한 피드백을 수집하고, 작업 중 이슈를 해결할 수 있습니다. 채팅은 회사의 데이터를 기반으로 하며 팀이 기능을 계속 사용함에 따라 더욱 스마트해집니다.

Rovo Chat은 팀이 인터랙티브 대화를 통해 중요한 인사이트를 발견할 수 있도록 지원합니다

• AI 기반 학습: Rovo는 질문에 답변 시 관련 주제와 후속 질문을 표시하며, 팀은 자세한 내용을 파악하는 데 이를 활용할 수 있습니다. 또한 Rovo는 전문 용어를 쉽게 이해하는 데 매우 유용합니다. 기능을 내부적으로 처음 출시했을 때 해당 기능을 테스트한 Atlassian 직원의 4분의 3 이상이 Rovo가 익숙하지 않은 약어와 용어를 이해하는 데 도움이 되었다고 답변했습니다.

회사의 전문 용어의 의미를 명확히 하고, 모든 회사 기술 정보 전반의 고유 약어를 이해할 수 있습니다

가상 팀원으로 워크플로를 강화하세요

Rovo Agents는 방대한 엔터프라이즈 데이터를 종합하고, 복잡한 작업을 세분화하고, 작업을 수행하면서 학습을 진행하고, 인간 팀원과 협력해 중요하고 복잡한 결정을 내리는 능력을 통해 팀워크를 혁신하게 될 것입니다. 에이전트는 단순히 챗봇을 변형한 버전이 아니며, 다양한 워크플로와 프로세스에 전문 지식과 기술을 제공할 능력이 있습니다. 에이전트가 가능한 작업은 다음과 같습니다.

• 마케팅 및 PR 커뮤니케이션, 제품 사양, 목표 설명 등을 위한 콘텐츠 생성·검토·상세화
  

• 신규 요청에 대한 디자인 생성, Jira 이슈 진행 시 조치 또는 콘텐츠 생성 후 검토 등의 작업 자동화 및 간소화
  

• 질문 답변, 모범 사례 추천, Jira 사양에 UX 조사 통합, 서비스 체크리스트 생성 또는 커스텀 지식 기반 기여
  

• 신입 사원 온보딩, 팀 내 감사 문화 구축, 팀 협업 촉진 지원
  

• Jira 백로그 정리, Confluence 페이지 정리 또는 서식 사양에 따른 콘텐츠 조정 등 많은 시간이 소요되는 작업 간소화
  

에이전트는 인간 팀원과 협업해 복잡한 문제를 해결하고 업무를 진행하는 가상 팀원입니다(위 사진은 Comms Crafter 에이전트입니다)

에이전트는 회사의 지식에 맞게 조정되고 추가적인 지시에 따라 행동하며 항상 인간 팀원에게 최신 정보를 제공합니다. 에이전트의 작동 방식은 다음과 같습니다.

• 책무성을 고려: 관리자는 조직에 대해 에이전트 활성화 여부를 컨트롤할 수 있습니다. 인간 에이전트, 가상 에이전트 또는 인간 및 가상 에이전트와 작업하는지에 상관없이 에이전트가 워크플로를 진행하면서 상황을 보고하므로 관리자가 주도권을 유지할 수 있습니다.

• 필요할 때 언제 어디서나 사용 가능: 에이전트는 팀의 워크플로 내에 존재하며, 이슈 생성이나 댓글 작성 등의 특정 트리거 또는 반복적인 시간에 따라 조치를 취하도록 구성할 수 있습니다.
  

• 손쉬운 생성과 높은 유연성: Rovo에는 기본적으로 20여 개의 에이전트가 포함될 것으로 예상되며, 조직은 Atlassian의 노코드 텍스트 인터페이스 또는 확장성 플랫폼 Forge를 사용해 맞춤형 에이전트를 생성할 수도 있습니다. 또한 팀은 Atlassian Marketplace에서 다양한 에이전트를 살펴볼 수 있을 것이며, 이미 다수의 에이전트가 인기 공급업체에 의해 개발되고 있습니다.
  

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Atlassian은 AI가 이전과는 다른 방식으로 팀워크를 발휘하도록 하는 잠재력을 지니고 있다고 믿고 있으며, 고객 및 파트너와 협력해 우리 모두가 공유하는 가치에 따라 팀워크의 미래를 함께 만들어 나가기 위해 최선을 다하고 있습니다. 책임감 있는 기술에 대한 Atlassian의 접근법은 여기에서 자세히 확인할 수 있습니다.

Atlassian Intelligence의 AI 기반 기능에 대해서는 이미 설명해 드렸습니다(해당 기능은 계속해서 개선 중입니다). Rovo는 맥락 정보, 대화형 AI, 에이전트를 워크플로에 통합해 인간과 AI의 협업을 한 차원 더 끌어올리고 있습니다.

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