Teamwork Collection com Rovo: trabalho conectado com IA e governança

Romildo Burguez • January 7, 2026

Se você perguntar a líderes de tecnologia o que mais atrasa a entrega, quase ninguém vai dizer “falta de ferramenta”. O gargalo costuma ser invisível: dependências que ninguém enxerga, decisões que se perdem, ruído entre áreas e status que não representa a realidade. Em 2026, a virada é tratar trabalho como um sistema conectado, com IA no fluxo — e com governança desde o primeiro dia. É exatamente isso que o Teamwork Collection (com Rovo) coloca no centro. 


Nesse post, vamos mostrar como fazer com que seus projetos estejam conectados e “larguem na frente”. 


Continue a leitura para saber mais. 


Largar na frente em 2026 significa operar um sistema, não só usar apps 


Existe uma diferença grande entre “ter Jira e Confluence” e operar um sistema de trabalho


No primeiro cenário, cada área usa do seu jeito. O Jira vira um lugar onde parte do trabalho existe; o Confluence vira um repositório sem padrão; e o contexto continua morando em pessoas. 


No segundo cenário, o trabalho segue uma trilha previsível: contexto → decisão → execução → aprendizado. E a empresa consegue responder rápido perguntas que definem resultado: 


  • O que estamos tentando alcançar (e o que ficou fora)? 
  • O que já foi decidido e por quê? 
  • Qual é o status real do que importa? 
  • Quais dependências e bloqueios existem agora? 
  • O que mudou desde a última atualização? 


Teamwork Collection tenta resolver exatamente esse tipo de fricção ao reunir Jira, Confluence, Loom e Rovo Agents como uma experiência conectada, alinhada ao System of Work


Rovo na prática: quando a IA deixa de ser “assistente solto” e entra no fluxo do trabalho 


Para muita gente, IA ainda é “me ajude a escrever”, “resuma isso”, “me dê ideias”. Útil — mas ainda fora do coração da operação. 


O salto em 2026 é quando a IA passa a atuar com contexto real do trabalho e ajuda a movimentar as coisas: encontrar informação certa, resumir mudanças, gerar estrutura, sugerir próximos passos e apoiar decisões com base no que já está em Jira/Confluence (e em apps conectados). 


Na visão oficial, o Rovo se organiza em Search, Chat e Agents


  • Search para encontrar conhecimento em apps Atlassian e também em ferramentas conectadas; 
  • Chat para explorar e interagir com esse contexto; 
  • Agents como “colegas de IA” configuráveis, focados em avançar trabalho. 


E o ponto mais importante para times maduros é o conceito de Rovo Agents: agentes acessíveis no chat, em automações e até durante a edição no Confluence/Jira via atalhos como /Rovo e /ai. 


O ganho que quase ninguém mede (mas todo mundo sente): redução do “trabalho invisível” — tempo procurando contexto, montando update, repetindo decisão, reexplicando histórico e fazendo handoff. 


Um modelo simples que organiza o trabalho: Loom → Confluence → Jira (com IA) 


Se você quiser um mapa mental para começar sem transformar isso em “projeto infinito”, pense em três perguntas: 


  1. Onde o contexto nasce? 
  2. Onde a decisão fica registrada? 
  3. Onde a execução é rastreada? 


Um caminho que funciona bem, especialmente em empresas com operação crítica (muitas áreas, handoffs, integrações frágeis, auditoria), é: 


Loom para contexto rápido e claro 


Use vídeo curto para registrar “o que aconteceu, por que importa e o que precisamos decidir”. Isso reduz o vai-e-volta e diminui reunião só para alinhamento. 


Confluence para decisão e racional 


Consolide o “por quê”: critérios, riscos, alternativas, trade-offs e próximos passos. Isso evita que a empresa “redescubra” decisões a cada trimestre. 


Jira para execução e rastreio 


Traga as decisões para o plano de ação: responsáveis, dependências, fluxo, prazos e status confiável. 


Quando esse padrão existe, a IA deixa de “parecer mágica” e vira infraestrutura de velocidade: ela encontra a decisão certa, resume o que mudou, sugere estrutura e ajuda a criar itens no Jira sem quebrar o fluxo — porque existe trilha e existe contexto. 


O erro que mais atrapalha: colocar IA em cima de bagunça 


Aqui vai uma verdade desconfortável, mas útil: IA não substitui organização. Ela amplifica o que já existe. 


Se o Confluence é um amontoado de páginas duplicadas e sem dono; se o Jira tem campos e status que ninguém respeita; se ninguém sabe “onde as coisas moram”… a IA até ajuda pontualmente, mas não vira vantagem competitiva. 


Para Rovo funcionar como acelerador (e não como um “atalho que vira ruído”), você precisa do mínimo viável de governança do trabalho: 


  • Tipos de página com propósito claro (decisão, runbook, plano, retrospectiva) 
  • Estrutura simples de espaços e templates (poucos, mas consistentes) 
  • Trabalho no Jira representando a realidade (e não “o que alguém quer que pareça”) 


Governança: segurança deixa de ser freio e vira base de escala 


Em ambientes críticos, a pergunta não é “vamos usar IA?”. É “como vamos usar IA com confiança?”. 


Guard Detect é apresentado pela Atlassian como um sistema de detecção inteligente que monitora atividade suspeita e possíveis dados sensíveis, alertando sobre eventos críticos e mudanças de configuração. 


E, na operação, a proposta é ajudar times a detectar, investigar e responder a atividade suspeita e dados potencialmente sensíveis em apps como Jira e Confluence, com tipos de detecção (atividade e conteúdo) e critérios de alerta. 


Um padrão comum de falha (que você quer evitar em 2026) é: 


  1. um time adota rápido “por conta própria” 
  2. aparece risco / auditoria / incidente 
  3. alguém bloqueia tudo 
  4. a adoção vira guerra interna 


A alternativa madura é: permitir com regras. Não é “proibir por medo” nem “liberar sem controle”. 


Quando o ecossistema abre: o que muda com o Atlassian Rovo MCP Server 


A grande implicação para 2026 é que a IA não fica presa a um único “mundo”. Empresas querem usar diferentes ferramentas e modelos — mas sem perder o contexto real onde o trabalho acontece. 


Atlassian Rovo MCP Server é descrito como uma ponte em nuvem entre seu site Atlassian Cloud e ferramentas externas compatíveis, permitindo interações com dados de Jira/Confluence/Compass em tempo real, usando OAuth 2.1 e respeitando os controles de acesso existentes. 


A própria documentação lista clientes suportados (incluindo ChatGPT, Claude, Gemini e outros) e também destaca controles como permitir/bloquear ferramentas e a convivência com controles corporativos como IP allowlisting


Tradução prática: dá para conectar IA externa ao contexto vivo — sem depender de “gambiarra” — desde que a empresa trate isso como produto de plataforma: permissões, trilha de auditoria, política e operação. 


Plano prático em 30, 60 e 90 dias 


Em 30 dias: corte o trabalho invisível 


  • Escolha uma área piloto (produto, engenharia, operações, suporte). 
  • Liste as 5 perguntas que mais viram reunião e ruído. 
  • Organize Confluence/Jira para que essas respostas existam (mesmo que simples). 
  • Use Rovo (Search/Chat) para achar e resumir rápido o contexto. 


Em 60 dias: padronize “contexto → decisão → execução” 


  • Defina o padrão Loom → Confluence → Jira. 
  • Crie 2–3 templates (decisão, runbook, plano). 
  • Estabeleça “o que vai para onde” e treine o time por exemplos reais. 


Em 90 dias: governe para escalar 


  • Revise permissões e onde vivem dados sensíveis. 
  • Defina um fluxo simples de resposta a alertas e riscos. 
  • Se fizer sentido, avalie Guard Detect e as detecções para sua realidade. 
  • Para organizações mais maduras, pilote MCP com escopo controlado e política clara. 


Perguntas frequentes sobre Teamwork Collection e Rovo 


O que é Teamwork Collection, na prática? 


É uma oferta conectada que reúne apps (como Jira, Confluence e Loom) e agentes (Rovo) para apoiar a forma como o trabalho flui “da ideação à entrega”, alinhada ao System of Work. 


Rovo substitui Jira e Confluence? 


Não. A lógica é o oposto: Rovo acelera busca, entendimento e ação sobre o trabalho que já existe nas ferramentas — especialmente quando há padrão mínimo de organização. 


Dá para usar agentes com segurança? 


O caminho mais sólido é combinar governança do trabalho (padrão, donos, permissões) com camadas de segurança e detecção (como Guard Detect) e operação de resposta a alertas. 


Conectar IA externa (ex.: ChatGPT) ao Jira/Confluence é viável? 


O MCP Server foi desenhado justamente como ponte com controles (OAuth 2.1, respeito a permissões e políticas como allowlisting), mas deve ser tratado como iniciativa de plataforma: escopo, regras, validação e monitoramento. 


Conclusão 


Se você quer começar 2026 na frente, a frase é simples: 


Pare de “usar ferramentas” e comece a operar um sistema de trabalho conectado — com IA integrada ao fluxo e governança desde o primeiro dia. 


Teamwork Collection consolida a ideia de trabalho conectado entre Jira, Confluence, Loom e Rovo Agents. O Rovo torna IA algo “no fluxo” (Search, Chat e Agents), não um assistente isolado. E a base de segurança (com Guard Detect, quando aplicável) é o que transforma adoção em escala — especialmente para empresas no Brasil e na América Latina que precisam equilibrar velocidade, compliance e operação crítica. 


Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post!  


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No Brasil, esse tema ficou ainda mais sério porque 2026 tende a ser a primeira eleição geral vivendo, na prática, o impacto do regramento recente do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) sobre uso de IA em propaganda, que inclui proibição de deepfakes e exigência de aviso de transparência quando houver conteúdo fabricado ou manipulado . A seguir, vamos olhar para os dois lados com calma — e, principalmente, trazer ideias úteis para o dia a dia de quem só quer atravessar o período eleitoral sem cair em armadilhas e sem viver em estado de alerta permanente. O que muda de verdade quando a IA entra nas eleições? Quando se fala em IA nas eleições , muita gente imagina apenas vídeos falsos de candidatos dizendo coisas absurdas. Isso existe, mas é só a ponta do iceberg. O impacto maior vem de quatro mudanças simples: Velocidade: produzir conteúdo persuasivo (texto, imagem, áudio) vira tarefa de minutos. Escala: uma equipe pequena consegue publicar como se fosse uma equipe enorme. Personalização: mensagens podem ser adaptadas para “conversar” com públicos diferentes. Ambiguidade: fica mais difícil ter certeza do que é real, do que é editado, do que é encenado e do que é inventado. Isso mexe com um recurso valioso da vida pública: confiança . E confiança não é um detalhe; é o chão onde debate, imprensa, instituições e eleitor caminham. Onde a IA pode ser um recurso valioso nas eleições Vamos começar pelo lado bom — porque ele existe e pode ser muito prático. Acessibilidade e inclusão: política em linguagem mais humana Uma eleição tem muita informação difícil: regras, propostas, comparações, dados. A IA pode ajudar a traduzir isso para linguagem simples, produzir versões em Libras, gerar legendas melhores, resumir planos extensos, adaptar conteúdo para pessoas com baixa visão ou baixa familiaridade digital. Não é “enfeite”. É dar acesso para mais gente participar do debate, com menos barreira. Atendimento ao cidadão: respostas rápidas sem “jogo de empurra” Em período eleitoral, dúvidas operacionais explodem: como regularizar título, local de votação, horários, o que pode ou não pode. Assistentes virtuais bem construídos podem reduzir gargalos e melhorar o serviço — desde que sejam transparentes e responsáveis. Combate a golpes e fraudes com apoio da IA A IA também é usada para defesa: identificar padrões de abuso, priorizar denúncias, achar comportamentos coordenados e reduzir o tempo entre “surgiu um boato” e “alguém percebeu que explodiu”. Autoridades eleitorais vêm reforçando cooperações e iniciativas com esse objetivo, especialmente no combate a deepfakes e desinformação eleitoral. Educação política: comparar propostas sem se perder Existe um uso que pode ser muito saudável: ferramentas que organizam informações públicas e ajudam a comparar propostas sem transformar tudo em torcida. O desafio aqui é governança: quem alimenta a ferramenta, com quais fontes, com quais limites e com qual transparência . Onde a IA vira ameaça nas eleições (e por que isso vai além das fake news) A desinformação é antiga. O que a IA faz é mudar o “tamanho do estrago” e o “tempo de reação”. Deepfakes: quando o vídeo “prova” algo que nunca aconteceu Deepfake é, em termos simples, uma mídia sintética (vídeo, áudio ou imagem) que imita uma pessoa de forma convincente. Ele pode ser usado como arma emocional: chocar, revoltar, humilhar, “cravar” uma mentira com aparência de evidência. Por isso, o TSE passou a tratar deepfake como prática proibida na propaganda eleitoral. Golpes com voz: o “ouvi com meus próprios ouvidos” Um risco ainda subestimado é a voz sintética . Golpes por telefone e áudio em aplicativos se tornam mais críveis quando a voz “parece” de alguém conhecido. Nos EUA, a FCC reconheceu chamadas com voz gerada por IA como “artificiais” para fins de combate a robocalls e fraudes. Produção em massa: muito conteúdo, pouca responsabilidade Mesmo sem deepfake , a IA permite a criação industrial de textos, memes, comentários e páginas que parecem espontâneos. Muitas vezes, o objetivo não é convencer — é confundir , cansar e desmobilizar . O risco mais perigoso: “se tudo pode ser falso, nada importa” Quando todo mundo sabe que a IA pode criar manipulações convincentes, surge uma desculpa pronta para negar fatos reais. Esse fenômeno é conhecido como liar’s dividend : a dúvida permanente vira ferramenta de quem quer escapar de responsabilidade. Regras e transparência: como o mundo tenta organizar o caos No Brasil, a diretriz é clara: é permitido usar IA, desde que haja transparência , e é proibido o uso de deepfakes na propaganda eleitoral. A eleição de 2026 será o primeiro grande teste prático desse conjunto de regras. No cenário internacional, a União Europeia colocou em vigor o AI Act , que estabelece obrigações graduais para usos considerados de alto risco. Mesmo fora da Europa, isso importa: plataformas e produtos globais tendem a adotar padrões mais restritivos de forma ampla. Como lidar com eleições e IA no dia a dia Troque “certeza instantânea” por confiança construída Conteúdos eleitorais exploram emoção. Se algo gerar urgência, raiva ou medo, trate isso como sinal de alerta , não como prova. Três perguntas antes de compartilhar Quem está dizendo isso? Onde mais isso apareceu? O que eu perco se esperar 10 minutos? Reconheça o padrão da manipulação moderna recortes sem contexto prints sem link áudios sem origem pedidos explícitos de compartilhamento A IA acelera esse pacote. Em organizações, prepare o plano de resposta Mais importante do que “postar rápido” é saber como responder quando algo der errado : canal oficial, triagem, tempo de reação e cuidado para não amplificar boatos.  Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo: Inteligência Artificial e BI: O Futuro da Análise de Dados Eleições 2024: O papel do BI na apuração de votos em tempo real Tudo o que você precisa saber sobre o futuro dos Agentes de IA está aqui Conclusão: a eleição mais importante acontece dentro da sua atenção A Inteligência Artificial pode tornar a política mais acessível, mais compreensível e mais eficiente. Mas também pode acelerar boatos, corroer confiança e alimentar cinismo. O impacto final da IA nas eleições não será definido só pela tecnologia, mas por regras, incentivos, responsabilidade institucional — e pequenos hábitos individuais. No fim, a melhor defesa não é dominar tecnologia. É algo mais simples: quando algo te fizer reagir rápido demais, pare um pouco — porque é exatamente aí que a manipulação costuma ganhar força. Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post! 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