La inteligencia artificial en el entorno corporativo avanza hacia modelos más autónomos y contextualizados, y Atlassian ha elegido Anaheim, en Los Ángeles, para escenificar ese cambio.
En el marco de Team ’26, celebrado a escasos metros de Disneyland, la compañía ha presentado una batería de innovaciones centradas en Rovo y en la expansión del Teamwork Graph, su motor de contexto. Desde este enclave, donde se han citado más de 30.000 desarrolladores, ejecutivos y partners del ecosistema tecnológico, Atlassian ha puesto el foco en un concepto claro: la próxima fase de la IA empresarial no depende únicamente de los modelos, sino del contexto que estos pueden interpretar y utilizar para actuar.
De asistente a ejecución agéntica
El eje principal de esta edición gira en torno a la gran evolución de Rovo, su plataforma de IA generativa que deja atrás su papel como asistente para dar paso a un sistema capaz de ejecutar tareas complejas mediante agentes de inteligencia artificial, convirtiéndose así en una herramienta de IA agentica. Esta transición permite a los equipos delegar procesos completos, desde la planificación hasta la entrega final.
En este sentido, la funcionalidad Max en Rovo Chat introduce un modo de razonamiento que divide solicitudes en múltiples pasos, accede a datos distribuidos en herramientas como Jira o Confluence y completa flujos de trabajo de forma autónoma. Según la compañía, este avance permite pasar de una IA que responde a una IA que actúa.
Asimismo, según los datos de la propia Atlassian, la adopción de Rovo, que ya usan el 75% de las empresas de la lista Forunte 500, presenta un fuerte crecimiento y es que más del 90% de los clientes enterprsie en la nube ya utiliza la plataforma, mientras que las automatizaciones agénticas han crecido siete veces en los últimos seis meses. Además, en el último mes se registraron más de 14 millones de acciones asistidas por Rovo, lo que confirma su integración en el día a día de las organizaciones.
Ejemplo de este buen rendimiento es precisamente el que ha mostrado Mercedes-Benz, presentes en Team ’26 mediante su Chief Software Officer, Magnus Östberg, quien ha explicado que la compañía utiliza agentes de Rovo para gestionar los informes de errores de sus flotas de prueba y gracias a ello han observado una mejora del 90% en calidad de los informes, lo que se traduce en una mejora de la calidad general del producto y la ingeniería, al eliminar los problemas duplicados y permitir que los equipos se centren en los errores reales.
A nivel de seguridad, Atlassian ha respondido al despliegue de agentes autónomos con herramientas que permiten gestionar el uso de la IA a nivel organizativo, con paneles de control, políticas de acceso y registros de actividad, ofreciendo visibilidad sobre el comportamiento de los agentes y permiten a las empresas mantener el control sobre sus datos y procesos.
Teamwork Graph, el contexto como ventaja competitiva
Para materializar la evolución de Rovo, Atlassian apuesta por Teamwork Graph, una capa de contexto que conecta personas, proyectos, documentos y decisiones, y que ya supera los 150.000 millones de conexiones, funcionando como un mapa dinámico del trabajo empresarial.
La compañía sostiene que el principal límite de la IA actual reside en la fragmentación de los datos. En consecuencia, los agentes carecen de la información necesaria para operar con precisión, pero con la integración de Teamwork Graph se aborda este problema al integrar relaciones, historial y propiedad de cada elemento dentro de la organización.
Los resultados, según Atlassian, muestran importantes mejoras y es que cuando un agente tiene un gráfico de trabajo en equipo como capa de contexto, en lugar de tener que buscar cada producto uno por uno, se logra una mejora del 44% en las respuestas, y además de lograr un mejor resultado se consigue de fomra más eficiente ya que los agentes utilizan un 48% menos de tokens, sin sacrificar la velocidad, lo que permite una mejor gestión financiera.
Otro de los anuncios destacados en Team ’26 es la apertura del Teamwork Graph a herramientas externas. En concreto, Atlassian ha presentado nuevas interfaces como el Teamwork Graph CLI y capacidades basadas en MCP que permiten integrar este contexto en cualquier agente o aplicación. De este modo, los desarrolladores podrán acceder a más de 300 comandos para consultar y operar sobre los datos del sistema, lo que facilita la creación de flujos automatizados en múltiples entornos. Además, cualquier asistente compatible con MCP puede utilizar el Teamwork Graph como fuente de contexto, lo que amplía el alcance de la IA más allá del ecosistema propio de Atlassian y refuerza la tendencia hacia entornos abiertos en los que los agentes operan de manera transversal y coordinada.
Rovo Studio y el acceso sin código
En paralelo, Atlassian ha anunciado la disponibilidad general de Rovo Studio, un entorno sin código que permite crear agentes, automatizaciones y aplicaciones personalizadas, para facilitar la definición de flujos de trabajo basados en eventos reales y su ejecución dentro de la organización.
Asimismo, incorpora capacidades de gobernanza como control de roles, aprobaciones y seguimiento de actividad, lo que garantiza un uso controlado de la IA en entornos empresariales, para extender el uso de la IA más allá de los perfiles técnicos, de modo que cualquier equipo pueda diseñar soluciones adaptadas a sus necesidades.
Con ello, el gigante australiano apunta hacia un modelo en el que la inteligencia artificial se integra en el núcleo de la actividad empresarial, apostando por lo que han denominado una organización nativa en IA en la que los humanos toman decisiones clave y los agentes ejecutan el trabajo operativo.
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