Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
La scaling enterprise IT con l’intelligenza artificiale agentica entra in una nuova fase grazie ad Atlassian. Durante la chiusura di DevSparks Bengaluru 2026, Nitish Jha, Head of Engineering dell’azienda, ha presentato Rovo Service, l’agente AI integrato direttamente in Jira Service Management capace di gestire i ticket IT dall’apertura fino alla risoluzione finale.
La soluzione nasce per affrontare uno dei problemi più comuni nelle grandi organizzazioni: la gestione di migliaia di richieste ripetitive che rallentano i team tecnici. Secondo Atlassian, infatti, circa il 60% dei ticket dei service desk riguarda attività ricorrenti, mentre molti altri richiedono escalation o lunghi tempi di attesa.
Rovo Service non è un chatbot, ma un agente autonomo
Nitish Jha ha chiarito fin da subito la differenza tra Rovo Service e un tradizionale assistente conversazionale. “Non sto parlando di un chatbot”, ha spiegato durante l’evento, sottolineando come il sistema sia progettato per agire in autonomia e non limitarsi a fornire suggerimenti.
L’agente AI è integrato direttamente in Jira Service Management e può prendere in carico un ticket, comprenderne il contenuto, elaborare un piano operativo e portare avanti le attività necessarie fino alla chiusura. L’obiettivo è eliminare i passaggi manuali più ripetitivi e rendere più efficiente l’intero ciclo di assistenza.
Il funzionamento si basa su una struttura composta da più livelli. Quando arriva una richiesta, un supervisor agent analizza il problema e individua le competenze necessarie per risolverlo. Successivamente entra in gioco un sistema di comprensione della richiesta, capace di interpretare ciò che l’utente necessita realmente, andando oltre il semplice testo inserito nel ticket.
L’intelligenza artificiale utilizza conoscenza aziendale e contesto operativo
Uno degli elementi centrali di Rovo Service è la capacità di combinare diverse fonti di informazioni interne. L’agente utilizza sia conoscenze strutturate, come documenti aziendali, procedure operative e policy, sia informazioni non strutturate provenienti dai ticket storici.
Questa combinazione permette al sistema di sfruttare una sorta di memoria organizzativa, spesso presente soltanto nell’esperienza dei dipendenti più esperti. A supportare il processo interviene anche il Teamwork Graph di Atlassian, una mappa che collega persone, team, codice, documentazione e servizi aziendali.
Grazie a questo livello di contesto, l’agente non si limita a seguire istruzioni predefinite, ma può ragionare sulle relazioni presenti all’interno dell’organizzazione e costruire piani più efficaci.
Controlli, sicurezza e supervisione umana prima dell’automazione
Prima che un’attività venga eseguita, ogni piano elaborato da Rovo Service deve superare un controllo di qualità. Atlassian definisce questa fase come una sorta di code review per gli agenti AI, perché verifica il rispetto delle policy aziendali, l’utilizzo corretto degli strumenti e la coerenza con il problema iniziale.
Il sistema utilizza inoltre due livelli indipendenti di valutazione. Da una parte opera un classificatore basato su criteri deterministici, dall’altra un modello linguistico analizza lo stesso piano. Solo quando entrambi raggiungono un livello elevato di affidabilità l’azione procede automaticamente.
In caso contrario, il ticket viene trasferito a un operatore umano, che può modificare o approvare il piano prima dell’esecuzione. Ogni intervento umano viene poi utilizzato per migliorare il sistema, trasformando Rovo Service in una tecnologia capace di apprendere nel tempo.
La sfida più grande resta l’adozione nelle imprese
Secondo Atlassian, sviluppare l’agente AI rappresenta soltanto una parte della sfida. Le aziende devono infatti affrontare temi complessi come sicurezza dei dati, governance, responsabilità in caso di errore e integrazione con infrastrutture IT eterogenee.
Uno degli aspetti più delicati riguarda il rapporto tra AI e lavoratori. Nitish Jha ha evidenziato come l’adozione rallenti quando gli strumenti vengono introdotti “contro” i team invece che insieme ai professionisti. Per questo motivo Rovo Service viene presentato come un moltiplicatore delle capacità umane, non come un sostituto degli operatori.
Atlassian ha definito anche un percorso graduale verso l’autonomia completa: inizialmente l’agente osserva e prepara suggerimenti, poi assiste gli operatori, successivamente lavora sotto supervisione fino ad arrivare alla delega completa, intervenendo autonomamente quando la fiducia nel risultato è elevata.
L’obiettivo finale è quello che l’azienda definisce “servizio invisibile”: un sistema in cui i dipendenti non percepiscono l’intervento dell’intelligenza artificiale, ma semplicemente notano che i problemi vengono risolti più rapidamente.
Fonte: YourStory
