Cultura de experimentação impulsiona uso de agentes de IA na Atlassian

Aumentar o uso de inteligência artificial agêntica vai além de ter ferramentas de ponta. É preciso contar com um guia claro, contexto adequado e uma cultura que incentive a experimentação. Isso tudo ajuda a liberar o verdadeiro potencial da IA. Na Transform 2025, evento da VentureBeat, Anu Bharadwaj, presidente da Atlassian, compartilhou como a empresa permite que seus colaboradores criem muitos agentes personalizados. Esses agentes resolvem desafios reais do dia a dia, e a Atlassian cultiva uma cultura de curiosidade e entusiasmo.

“A gente ouve muito sobre mandatos de IA que vêm de cima para baixo”, disse Bharadwaj. “Mandatos assim são ótimos para causar um impacto grande, mas e depois? Para quem? Agentes precisam de constante adaptação e iteração. Mandatos podem encorajar o uso inicial, mas as pessoas precisam aplicar a IA em seu próprio contexto e ajustar com o tempo para extrair o valor máximo.” Isso mostra que é fundamental ter uma cultura de experimentação, onde os pequenos tropeços são vistos como degraus para crescimentos futuros. Casos de uso de alto impacto surgem desse ambiente.

Criando um Ambiente Seguro para a IA

O Rovo Studio, plataforma da Atlassian para construção de agentes de IA, funciona como um verdadeiro laboratório para que as equipes da empresa possam desenvolver seus próprios agentes. É um espaço onde a inovação é incentivada e o aprendizado é contínuo. Esse tipo de ambiente é crucial para que a tecnologia seja incorporada de forma orgânica.

“Como líderes, é importante criarmos um ambiente psicologicamente seguro”, explicou Bharadwaj. “Na Atlassian, sempre fomos muito abertos. ‘Empresa aberta, sem rodeios’ é um dos nossos valores. Então, focamos em criar essa abertura e um ambiente onde os colaboradores podem testar coisas diferentes, e se falhar, tudo bem. Não tem problema, porque você aprendeu algo importante sobre como usar IA no seu contexto específico. É muito útil ser explícito e transparente sobre isso, encorajando a busca por soluções de inteligência artificial que realmente funcionem.

Além da liberdade de experimentação, é essencial equilibrar essa abertura com algumas salvaguardas. Isso inclui garantir que os colaboradores estejam logados ao usar as ferramentas, que os agentes de IA respeitem as permissões de acesso e que entendam o controle baseado em funções. Desse modo, as respostas e ações da IA são sempre baseadas no que cada usuário tem acesso. Isso ajuda a evitar vulnerabilidades, conforme estudos recentes sobre segurança em modelos de IA.

Essa combinação de liberdade e segurança permite que as equipes inovem sem medo, sabendo que há um sistema para proteger a informação. É um modelo que incentiva o crescimento e a adaptação contínua da IA aos diferentes cenários de trabalho, contribuindo para uma expansão do uso de IA nas operações.

Scaling Agentic AI: Colaboração entre Equipes e Agentes

“Quando pensamos em agentes, pensamos em como humanos e agentes trabalham juntos”, destacou Bharadwaj. “Como é o trabalho em equipe em um grupo composto por pessoas e agentes? E como isso evolui com o tempo? O que podemos fazer para apoiar essa dinâmica? Por isso, todas as nossas equipes usam e criam seus próprios agentes Rovo.”

A Atlassian acredita que, quando esse tipo de trabalho em equipe se torna comum, todo o sistema operacional da empresa se transforma. A verdadeira magia acontece quando várias pessoas trabalham juntas com múltiplos agentes, não apenas um. Essa sinergia eleva a produtividade e a eficiência em todo o ambiente de trabalho.

Hoje, muitos agentes são feitos para uso individual, mas os padrões de interação estão mudando rapidamente. O modelo de conversa não será o padrão principal no futuro, segundo Bharadwaj. Em vez disso, surgirão múltiplos padrões de interação que impulsionarão a colaboração em grupo, onde humanos e agentes de IA podem interagir de formas mais complexas e eficientes.

“Fundamentalmente, o que é trabalho em equipe?”, ela questionou à plateia. “É uma colaboração com múltiplos participantes — vários agentes e vários humanos trabalhando juntos para um objetivo comum.” Essa visão de futuro mostra um ambiente de trabalho mais integrado e dinâmico, impulsionado pela IA.

Tornando a Experimentação de Agentes Acessível

O Rovo Studio da Atlassian foi feito para que a construção de agentes de IA seja acessível a pessoas de todos os níveis de habilidade, incluindo opções sem código. Isso significa que mesmo quem não tem conhecimento técnico avançado pode criar e personalizar suas ferramentas, democratizando o acesso à inteligência artificial.

Um cliente do setor de construção, por exemplo, criou um conjunto de agentes que reduziu o tempo de criação de seu cronograma em 75%. Já a gigante editora HarperCollins desenvolveu agentes que diminuíram em quatro vezes o trabalho manual em seus departamentos. Esses exemplos mostram como a ferramenta se adapta a diversas necessidades.

Ao combinar o Rovo Studio com a plataforma para desenvolvedores Forge, as equipes técnicas conseguem um controle avançado. Elas podem personalizar seus fluxos de trabalho de IA de forma mais profunda. Isso inclui definir o contexto, especificar fontes de conhecimento, moldar padrões de interação e muito mais. Assim, podem criar agentes de IA altamente especializados.

Ao mesmo tempo, equipes não-técnicas também precisam personalizar e testar as soluções. Por isso, a Atlassian construiu recursos no Rovo Studio que permitem aos usuários usar linguagem natural para fazer suas personalizações. “Isso será o grande divisor de águas, porque, fundamentalmente, a transformação agêntica não pode se restringir aos cenários de geração de código que vemos hoje”, disse Bharadwaj. “Ela precisa permear toda a equipe.”

Desenvolvedores gastam apenas 10% do seu tempo codificando. Os 90% restantes são dedicados a trabalhar com o resto da equipe, resolver problemas de clientes e corrigir falhas em produção. A Atlassian está criando uma plataforma para construir agentes de IA para cada uma dessas funções, acelerando todo o ciclo de trabalho.

Construindo a Ponte para o Futuro do Trabalho

Ao contrário das mudanças anteriores para o mundo móvel ou para a nuvem, que envolveram principalmente transformações tecnológicas e de mercado, a transformação da IA representa uma mudança fundamental na forma como trabalhamos. Bharadwaj acredita que o mais importante é ser aberto e compartilhar como a IA está sendo usada para modificar as tarefas diárias, criando um fluxo de informações e aprendizado contínuo.

“Como exemplo, compartilho vídeos Loom de novas ferramentas que experimentei, coisas de que gostei, coisas de que não gostei, e situações em que pensei: ‘Ah, isso seria útil se tivesse o contexto certo’”, acrescentou. Essa constante troca de ideias e a demonstração prática, para que os colaboradores vejam e experimentem todos os dias, são extremamente importantes. É assim que a Atlassian está ajudando a equipe a se adaptar e a impulsionar a IA como um componente essencial em suas rotinas.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.