Decadis auf der RovoCon Amsterdam 2026

Zusammenarbeit in Bewegung: Rovo hält Einzug ins Atlassian Ökosystem

Mit RovoCon hat Atlassian ein neues Format geschaffen: eine Hands-on AI‑Eventreihe, bei der es nicht nur um Visionen geht, sondern um konkrete, umsetzbare Lösungen. In Amsterdam kamen rund 100 Teilnehmende – Atlassian, Partner, Power User, Admins und Community Champions – zusammen, um gemeinsam an AI‑Use-Cases zu arbeiten.

Für uns bei Decadis stand im Fokus, Rovo nicht nur „auszuprobieren“, sondern strukturiert kennenzulernen: Welche Möglichkeiten bietet die Plattform heute wirklich? Und vor allem: Wie lässt sich das sinnvoll in unsere Atlassian-Implementierungen übertragen – von Jira und Confluence bis hin zu komplexeren Projekt- und Dev‑Setups?

‍Offizielle Eventseite: https://ace.atlassian.com/events/details/atlassian-amsterdam-presents-rovocon-amsterdam/

Rovo for Everyone – AI als echter Teamkollege

Der Tag startete mit „Rovo for Everyone: Your new AI teammate“. In dieser Session wurden die zentralen Bausteine von Rovo vorgestellt:

• Org Memory & Rovo Search für kontextbezogene Antworten aus der eigenen Wissensbasis
• Rovo Chat für Recherche, Content‑Erstellung und z. B. das automatische Erstellen von E‑Mail‑ oder Nachrichtentexten
• Rovo Studio zum Bau von Agents, inklusive Zugriff auf externe Webseiten und Integrationen
• ‍Rovo‑Funktionen in Confluence und Jira, u. a. Audio Summaries für Confluence sowie Unterstützung rund um Meeting Notes und Aufgaben
• Erste Einblicke in Rovo Agents – von out‑of‑the‑box Agents bis hin zu individuell konfigurierten Lösungen

Besonders spannend für uns war, wie eng Atlassian den AI‑Kontext mit den bestehenden Produkten verknüpft: Rovo ist nicht nur ein separater Chat, sondern sitzt direkt in Jira, Confluence und Slack – immer mit dem passenden Projekt‑, Issue‑ oder Page‑Kontext im Rücken.

AI wird so von einem „Tool nebenbei“ zu einem echten Teammitglied im Arbeitsfluss.

Vom Use Case zum AI‑Agent – strukturierte Agenten-Erstellung

Im Workshop „From idea to AI Agent: Build your custom Rovo Agent“ wurde es konkret. In mehreren Breakout-Gruppen wurden reale Use Cases durchgespielt und Agents entworfen – von der Idee über das Szenario bis hin zum prompt‑basierten Verhalten.

Ein zentrales Learning für uns: AI‑Agents erstellt man nicht „aus dem Bauch heraus“, sondern strukturiert:

• Klarer Use Case: Welches Problem löst der Agent konkret? Für wen? In welchem Prozessschritt?
• Szenarien: In welchen typischen Situationen wird er verwendet? Welche Inputs und Outputs sind vorgesehen?
• Verhalten & Tonalität: Wie soll der Agent reagieren, wie viel Kontext erfragen, wie streng oder flexibel soll er antworten?
• Kontext‑Einstellungen: Welche Quellen darf er nutzen (Org Memory, Confluence, Jira, externe Seiten), und wo ziehen wir bewusst Grenzen?

Dieses strukturierte Vorgehen hilft dabei, Agents zu entwerfen, die im Alltag wirklich Mehrwert liefern – und nicht nur als kurzfristiges Experiment enden.

Für unsere Arbeit im Consulting bedeutet das: Wir können Kunden künftig nicht nur „AI zeigen“, sondern gezielt Agents designen, die in bestehende Prozesse eingebettet sind.

Rovo Dev – Developer Experience neu gedacht

Am Nachmittag lag der Fokus auf der Entwicklung: „Build, Automate, Accelerate: Level up your Developer Experience with Rovo Dev“. Der Rovo Dev Agent begleitet den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) – von Planung und Priorisierung über Coding und Reviews bis hin zu Deployment und Incident‑Handling.

Besonders spannend für uns war das Zusammenspiel aus:

• Atlassian-Kontext – Issues, Teams, Confluence-Seiten, historische Incidents
• und der konkreten Implementierung über den Rovo Dev Agent

Aus AI wird damit nicht nur ein smarter Textgenerator, sondern ein echter Entwicklungs-Assistent, der:

• den jeweiligen Kontext im Atlassian‑Setup versteht,
• diesen Kontext in den Entwicklungsprozess hineinträgt und
• so hilft, Entscheidungen und Code‑Änderungen fundierter zu treffen.

Für uns ist klar: Rovo Dev ist ein Thema, das wir in Zukunft noch deutlich tiefer über praktische Anwendung kennenlernen wollen. Es ist ein starkes Signal, wie sich Developer Experience im Atlassian‑Umfeld weiterentwickelt.

AI, Teamwork und das DACI‑Framework

Ein weiterer inhaltlicher Schwerpunkt der RovoCon lag auf der Frage, wie man AI sinnvoll einführt, statt nur Tools bereitzustellen. In der Session „AI won’t save you, but teamwork might“ spielte das DACI‑Framework (Driver, Approver, Contributors, Informed) aus dem Atlassian Team Playbook - Build strong teams with Plays | Atlassian eine zentrale Rolle.

Gerade bei der Einführung von Rovo und beim Hochskalieren der Anzahl von Agents ist es entscheidend, Rollen und Entscheidungswege klar zu definieren:

• Wer treibt ein AI‑Thema?
• Wer entscheidet final?
• Wer bringt inhaltlich Input ein?
• Wer sollte informiert bleiben?

In der anschließenden Roundtable‑Session „How I AI: Everyday AI in Action“ gaben Atlassian, Partner, Community Champions und Power User Einblicke in ihren tatsächlichen Alltag mit Rovo:

Wie führt man Rovo in bestehende Teams ein? Welche Best Practices gibt es bereits? Und wo liegen typische Stolpersteine?

Unser Fazit aus Amsterdam: RovoCon Amsterdam war für uns ein idealer Rahmen, um Rovo strukturiert kennenzulernen. Klar ist: An einem Tag kratzt man bei einem so mächtigen Tool nur an der Oberfläche – aber wir gehen mit einem deutlich schärferen Bild davon nach Hause, was heute schon möglich ist.

Vor allem Rovo Dev und der strukturierte Bau von AI‑Agents haben uns beeindruckt. In den kommenden Monaten werden wir die Augen offenhalten für sinnvolle Einsatzszenarien bei unseren Kunden und in unseren eigenen Projekten – jetzt mit einem deutlich besseren Verständnis dafür, wie Mensch und AI im Atlassian‑Umfeld gemeinsam Mehrwert schaffen können.

RovoCon hat gezeigt:

‍AI ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus– einem klaren Anwendungsfall,– gut strukturierten Agents– und einem starken Atlassian‑Kontext im Hintergrund.

Darauf freuen wir uns, in Zukunft weiter aufzubauen.

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