Durante años, monday.com fue sinónimo de gestión del trabajo: tableros, tareas, responsables y fechas para organizar lo que hacen los equipos. En 2026, la empresa dio un paso más y se redefinió como AI Work Platform, una plataforma donde personas y agentes de IA trabajan juntos.
Sus propios fundadores lo describieron como el cambio más grande en la historia de la compañía. No se trata de sumar funciones de IA a un producto existente: monday.com reconstruyó partes centrales de la plataforma alrededor de los agentes.
El motivo es lo que la empresa llama la brecha de ejecución. Según el informe State of AI in the Enterprise 2026 de Deloitte, el acceso de los trabajadores a herramientas de IA creció un 50 % interanual. Sin embargo, solo el 25 % de las organizaciones llevó a producción el 40 % o más de sus pilotos, y apenas el 34 % usa la IA para transformar su negocio en profundidad.
La apuesta de monday.com es cerrar esa brecha llevando la IA al lugar donde ya ocurre el trabajo. Con más de 250.000 clientes, el cambio no es menor: redefine para qué sirve la plataforma. Ya no solo ayuda a gestionar el trabajo; también lo ejecuta.
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El lema que resume el nuevo posicionamiento es “tú lideras, los agentes ejecutan”. Detrás hay una idea concreta: personas y agentes trabajan en la misma plataforma, no en herramientas separadas.
Eso implica que comparten:
Este último punto es central. Un agente no tiene acceso libre a todo: ve y hace lo que se le permite, igual que un integrante del equipo.
Otra implicancia del posicionamiento es que cualquier integrante del equipo puede configurar, poner en marcha y dirigir agentes sin conocimientos técnicos. La IA deja de ser un proyecto exclusivo de TI y pasa a formar parte de cómo cada área organiza su trabajo.
La consecuencia práctica es que el rol de las personas cambia. En lugar de ejecutar cada paso, definen qué hay que lograr, supervisan cómo se hace e intervienen cuando algo se sale de lo previsto.
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Para entender el modelo, conviene distinguir tres formas de trabajo que suelen confundirse.
Tú preguntas y la IA responde o sugiere. Por ejemplo, le pides que resuma el estado de un tablero o que redacte un mensaje para un cliente. La decisión y la acción siguen en tus manos.
Si pasa X, se hace Y. Por ejemplo: cuando el estado de una tarea cambia a “Listo”, se notifica al responsable del siguiente paso. Son confiables y predecibles, pero no interpretan: solo siguen la regla.
Le das un objetivo y el agente decide los pasos para cumplirlo. Por ejemplo: “clasifica las solicitudes que llegan, asígnalas al equipo correcto y marca las urgentes”. El agente lee cada solicitud, la interpreta y actúa.
| Asistencia de IA | Automatización por reglas | Agente | |
|---|---|---|---|
| Quién inicia | La persona | Un evento | Un objetivo asignado |
| Interpreta información | Sí | No | Sí |
| Ejecuta acciones | No, sugiere | Sí, una acción fija | Sí, varios pasos |
| Ideal para | Consultas y borradores | Tareas repetitivas y estables | Tareas variables con criterio |
Las tres conviven. Un buen proceso combina reglas para lo predecible, agentes para lo que requiere interpretación y personas para decidir.
Que los agentes ejecuten no significa que las personas desaparezcan del proceso. Su trabajo se concentra en cinco funciones:
En la práctica, se parece a incorporar a un nuevo integrante al equipo: al principio se le asignan tareas acotadas y se revisa todo lo que hace. A medida que demuestra que entiende el criterio, gana autonomía. La responsabilidad final sobre el resultado sigue siendo de las personas.
En los tres casos, el agente ahorra el trabajo repetitivo y la persona se concentra en las decisiones que requieren criterio.
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El modelo funciona bien cuando se cumplen tres condiciones.
Un agente no puede ejecutar un proceso que nadie sabe explicar. Si cada persona lo hace distinto, primero hay que acordar cómo se hace: pasos, criterios y qué cuenta como terminado.
Los agentes trabajan con la información de la plataforma. Si los estados, fechas y responsables no están al día, el agente decidirá sobre datos equivocados. La calidad del resultado depende de la calidad de lo que hay en los tableros.
Cada agente necesita una persona responsable que defina su objetivo, revise su trabajo y atienda las excepciones. Sin ese dueño, nadie detecta a tiempo cuando algo falla.
No conviene empezar por el proceso más importante, sino por el más adecuado para aprender. Un buen primer candidato cumple estos criterios:
Clasificar solicitudes internas o preparar reportes de estado suelen ser buenos puntos de partida. Con los primeros resultados, es más fácil decidir qué delegar después.
El nuevo posicionamiento de monday.com como AI Work Platform propone un cambio en la forma de trabajar: la plataforma no solo organiza el trabajo, también lo ejecuta, con agentes que operan junto a las personas, sobre los mismos datos y dentro de los mismos permisos.
“Tú lideras, los agentes ejecutan” resume bien la división de roles. Las personas definen objetivos, aportan contexto, revisan resultados y resuelven excepciones. Los agentes se ocupan de las tareas delegables. Para que funcione, hacen falta procesos claros, datos actualizados y responsables definidos. Y la mejor forma de empezar es con un proceso acotado, medible y de bajo riesgo.