Elevate 2026: todas las novedades y claves del evento anual de monday

Elevate es la conferencia anual de monday.com sobre IA para el trabajo. La edición 2026 se realizó el 28 y 29 de octubre en el Javits Center de Nueva York, con más de 6.000 asistentes y más de 200 sesiones, entre keynotes, demos, casos de clientes y talleres. Una edición regional se celebrará en Londres el 24 de noviembre.

La tesis central fue directa: la IA solo rinde cuando personas, agentes, datos y contexto conviven en el mismo lugar. Según sus fundadores, la conversación con los clientes cambió: ya no preguntan qué puede hacer la tecnología, sino cómo obtener un retorno medible.

El dato de partida explica el giro. Deloitte, citado por monday.com antes del evento, estima que apenas el 30% de las empresas rediseña sus procesos alrededor de la IA. En el keynote, Daniel Lereya, director de Producto y Tecnología, mencionó un artículo de Gartner según el cual solo el 13% de los CIO identifica un resultado material de su inversión.

Por eso el evento habló menos de capacidades aisladas y más de adopción. De ese enfoque salen cuatro aprendizajes.

Aprendizaje 1: la IA necesita contexto compartido

Qué se presentó. monday.com posicionó su AI workspace como un espacio común para personas y agentes. Reúne cuatro piezas: Sidekick (asistente personal), Agents (agentes que ejecutan trabajo), Vibe (creación de aplicaciones con lenguaje natural) y Notetaker (reuniones convertidas en acciones).

Qué problema aborda. El uso individual de IA genera trabajo aislado, datos sin gobierno y costos difíciles de seguir. Si cada persona trabaja con su propia herramienta, debe volver a explicar su rol, su equipo y sus datos en cada solicitud.

Cómo llevarlo a tu equipo. Antes de automatizar, revisa dónde vive la información de ese proceso:

• ¿Las decisiones quedan en tableros o en correos y reuniones?
• ¿Los datos están actualizados y tienen un responsable?
• ¿Qué sistemas externos necesita conocer el agente?

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Aprendizaje 2: los agentes ya funcionan como parte del equipo

Qué se presentó. Los agentes entran a la plataforma como usuarios: se les asigna trabajo, se los menciona, participan en flujos y reciben feedback. Además, es posible incorporar agentes externos, como Claude o ChatGPT, bajo las mismas reglas de permisos.

Qué problema aborda. Muchas empresas prueban IA, pero no logran integrarla en un proceso completo. Los casos premiados en los Done Awards muestran cómo se ve esa integración:

• Clearwater (servicios financieros). Conectó 20 agentes que llevan una venta cerrada hasta la incorporación del cliente. Una oportunidad cerrada el viernes por la tarde tiene su plan de proyecto listo el lunes a primera hora. La empresa reporta más de 500 proyectos activos y más de 10.000 horas anuales devueltas al equipo.
• The Universal Group (RR. HH.). Sus agentes atendieron más de 500 consultas de nómina en tres meses. La revisión humana se concentra ahora en los casos sensibles.
• monday.com como "Customer Zero". La compañía detuvo su operación habitual durante una semana para que sus empleados crearan agentes. Surgieron más de 3.500, y alrededor de 2.000 siguen en funcionamiento.

Este último dato también es una advertencia útil: no todo lo que se crea permanece. Conviene medir cuántos agentes siguen resolviendo un problema real, no cuántos se lanzaron.

Cómo llevarlo a tu equipo. Para elegir un primer caso, los fundadores propusieron tres preguntas:

1. ¿Qué nunca tuviste tiempo de hacer?
2. ¿Qué nunca tuviste personal para hacer?
3. ¿Qué parecía imposible, como revisar cada factura cada hora?

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Aprendizaje 3: la gobernanza pasa a ser parte del diseño

Qué se presentó. Lereya llamó a la confianza la principal funcionalidad de la plataforma y la apoyó en tres decisiones:

• Lista de acceso permitido: el agente solo llega a lo que se le autoriza de forma explícita.
• Persona en el circuito por defecto: el agente avanza y una persona aprueba el siguiente paso.
• Control del gasto: los administradores ven quién usa créditos y dónde, y pueden fijar límites.

Qué problema aborda. Un agente con demasiado acceso multiplica el riesgo de error. Además, monday.com avanza hacia un modelo híbrido de asientos y consumo, con un fondo común de créditos para Vibe, agentes y flujos con IA. Sin seguimiento, el costo puede crecer sin que nadie lo note.

La lección de fondo es clara: una instrucción escrita no equivale a un control. Si una aprobación es crítica, debe formar parte de la estructura del flujo.

Aprendizaje 4: el principal cuello de botella es la implementación

Qué se presentó. El anuncio más claro del evento fue monday Frontier, una organización que combina servicios gestionados e ingenieros de despliegue. Trabaja junto al equipo del cliente en cuatro etapas: identificar el caso de uso, diseñar la solución, construirla y hacerla evolucionar.

Qué problema aborda. Eran Zinman, cofundador y codirector ejecutivo, resumió la dificultad en el cambio de negocio: la tecnología está disponible, pero rediseñar procesos y conseguir retorno exige experiencia.

Cómo llevarlo a tu equipo. Frontier se orienta a empresas medianas y grandes; para las más pequeñas, monday.com prevé apoyarse más en sus partners. 

Sea cual sea tu tamaño, la pregunta útil es la misma: ¿quién será responsable del caso de uso, del cambio y de los resultados? Si nadie tiene esa respuesta, la herramienta difícilmente resolverá el problema.

Conclusión: qué evaluar antes de llevarlo a tu operación

Elevate 2026 dejó menos promesas sobre lo que la IA podría hacer y más señales sobre lo que hace falta para que funcione. Los resultados presentados son prometedores, pero son cifras declaradas por clientes y por monday.com, no auditorías independientes.

Antes de invertir, evalúa cinco puntos:

1. Contexto: ¿el proceso tiene datos confiables y actualizados?
2. Control: ¿están definidos los permisos y las aprobaciones humanas?
3. Costo: ¿cuánto cuesta cada flujo completado correctamente, incluido el retrabajo?
4. Disponibilidad: ¿la función está activa en tu plan, producto y país?
5. Responsables: ¿quién mide los resultados y gestiona el cambio?

La mejor forma de empezar sigue siendo acotada: un proceso, un costo identificado y una métrica clara. A partir de ahí, la autonomía del agente puede crecer junto con la evidencia.