반년 전 처음 선보인 Rovo를 시작으로, 이 기능은 회사가 ‘AI 팀원(AI teammate)’이라 부르는 제품입니다. Rovo는 더 스마트한 검색 기능과 채팅 기반의 AI 도구를 결합하고, Jira나 Confluence 같은 도구 내에서 사용자가 워크플로우의 일부를 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트를 갖추고 있습니다. 지난 바르셀로나에서 열린 Team ’24 Europe 이벤트에서 회사는 마침내 Rovo의 일반 출시(general availability)를 발표했습니다. 또한 Atlassian은 Rovo와 마찬가지로 자사의 Atlassian Intelligence 플랫폼에 속하는 여러 추가 AI 기능들을 함께 공개했습니다.
Rovo의 핵심은 Rovo Search 기능입니다. 이 기능은 Jira와 Confluence 같은 핵심 Atlassian 도구의 데이터를 결합할 뿐만 아니라, 기업들이 다양한 제3자 SaaS 도구들을 연결할 수 있도록 지원합니다. Atlassian Intelligence 제품군을 총괄하는 Jamil Valliani은 Search 기능이 향후 몇 달 안에 약 80개의 커넥터를 지원할 것이라고 전했습니다. 현재는 Slack, Figma, Google Drive, GitHub 같은 서비스의 데이터를 가져오는 것을 지원하며, 궁극적으로는 Atlassian 고객들이 사용하는 모든 주요 SaaS 애플리케이션을 지원하는 것이 목표입니다.
사용자는 이 기능을 통해 데이터를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, Rovo Chat을 이용하여 데이터에 대한 질문을 할 수도 있습니다. 이제 새로운 Rovo 브라우저 확장 프로그램 덕분에 웹상의 어떤 사이트에서도 이 채팅 경험을 활용할 수 있게 되었습니다.
Valliani은 Rovo Search에 대해 추가로 언급했습니다. 회사는 이제 팀 그래프(team graph)의 데이터를 기반으로 검색 결과를 순위 매길 때 소셜 신호(social signals)를 고려한다는 점입니다. 이를 통해 사용자가 일반적으로 누구와 협업하는지 파악할 수 있습니다.
이러한 핵심 기능들 외에, Atlassian이 Rovo를 처음 시연했을 때 가장 큰 기대를 모은 부분은 바로 지능형 지원(intelligent assistance) 개념이 Atlassian 생태계에서 완벽하게 구현되는 지점입니다. 이 기능이 제공하는 가치는 에이전트들이 직원들의 일상적이고 반복적인 작업을 처리하여, 직원들이 더 중요하고 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다. 현재는 초안 작성 도구, 버그 리포트 도우미, OKR 생성기, 번역기, 퀴즈 진행자 등 약 20여 개의 에이전트를 활용할 수 있습니다.
하지만 여기서 진정한 강력함은 직원들이 자신만의 에이전트를 구축할 수 있다는 점입니다. Valliani은 "우리는 회사 전반의 직원들에게 무엇이 가능한지 영감을 주고 싶습니다"라고 강조했습니다.
시간이 흐르면서 Atlassian은 이 에이전트와 에이전트 기능을 자체 마켓플레이스에 더 많이 도입할 계획이며, 이미 Appfire, Usertesting, Onward, Zapier 등과 파트너십을 맺고 일부 기능을 강조하고 있습니다.
물론 모든 기업 구성원이 Atlassian 제품을 사용하는 것은 아니기에, Rovo나 Rovo Search 같은 제품의 도달 범위가 제한될 수 있습니다. 게다가 유사하게 포괄적인 AI 기반 서비스를 제공하려는 경쟁사들이 많은 상황에서 Atlassian에게는 영업 측면에서 어려움이 있을 수 있습니다. 하지만 회사는 수요일 발표에서 이를 극복하기 위해 Rovo를 추가 비용 없이 비(非)Atlassian 사용자들에게도 사용할 수 있게 할 것이라고 밝혔습니다.
개발자를 위한 Atlassian Intelligence
Rovo가 현재 Atlassian Intelligence의 가장 눈에 띄는 부분일 수 있지만, 이번 출시와 함께 회사는 프로그래밍 작업에 직접적으로 관여하지 않는 시간 소모적인 업무에 개발자와 프로젝트 관리자 모두에게 도움을 줄 수 있는 여러 추가 기능을 선보입니다.
이제 새로운 AI 에이전트는 개발자가 작성한 작업 설명과 조직 내부의 요구 사항 및 추가 컨텍스트를 기반으로 Jira 내에서 코드 계획, 코드 추천, 그리고 풀 리퀘스트(pull request)를 자동으로 생성할 수 있게 됩니다.
Valliani은 "개발자가 아침에 출근하면, 업무 시간의 절반을 '이 기능이 충돌했다'거나 '이 설정을 수정해야 한다'와 같은 문제 해결에 사용합니다. 이 모든 것이 다음 기능을 실제로 구축하거나 더 복잡한 작업을 수행하는 데 걸림돌이 됩니다"라고 설명했습니다. Atlassian은 Jira와 Confluence를 활용해 개발자의 회사 내부 상황과 맥락을 확보함으로써 이슈를 파악하고, 개발자가 이를 수정하며, 나아가 이상적으로는 문제를 예방하도록 돕고 있습니다.
"저희의 AutoDev 에이전트는 도움을 줄 수 있는 이슈를 찾아내고, 도움이 될 수 있다고 판단되면 스스로 개입하여 ‘안녕하세요, AutoDev입니다. 제가 이것을 처리해 드릴게요’라고 안내합니다."
물론 이 에이전트는 자율적으로 행동하지 않으며, 항상 인간 개입(human in the loop)을 유지하고 자신이 정확히 어떤 작업을 계획하고 있는지 명확하게 보여줍니다.
또 다른 새로운 도구는 코드 관리 도구와 무관하게, 코드를 자동 분석하여 개선이 필요한 영역에 대한 권장 사항을 제공함으로써 풀 리퀘스트 검토(pull request reviews)의 속도를 높여줄 것입니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/10/09/atlassians-rovo-ai-is-now-generally-available