monday AI Agents im Überblick: Use Cases für verschiedene Abteilungen
Von Projektmanagement bis Sales: Welche Agents es gibt, welche Aufgaben sie übernehmen und wie Unternehmen den Einsatz sicher gestalten.
KI ist in monday.com kein praktisches Add-on mehr, sondern ab sofort nativ in alle Bereiche der Plattform integriert. monday AI Agents agieren direkt in den Workflows, also dort, wo bereits in monday.com Projekte, Tickets, Leads, Kampagnen und interne Prozesse gesteuert werden. Die KI analysiert Informationen, bereitet Aufgaben vor, erkennt Risiken, sortiert Anfragen und bringt nächste Schritte schneller auf den Weg.
Als monday Gold-Partner unterstützt MicroNova Unternehmen dabei, den Einsatz strukturiert zu gestalten – von der Analyse bestehender Workflows über die Auswahl geeigneter Agenten bis zur Umsetzung passender monday.com-Lösungen.
Was sind monday AI Agents?
monday AI Agents sind KI-gestützte digitale Agenten, die innerhalb von monday.com Aufgaben übernehmen können. Sie sind ready-made oder individuell erstellbar und arbeiten direkt in bestehenden Workflows.
Anders als einfache KI-Assistenten können AI Agents nicht nur einzelne Texte erstellen oder Informationen zusammenfassen, sondern Arbeitsschritte aktiv übernehmen: zum Beispiel Anfragen sortieren, Projektstände auswerten, Leads vorbereiten, Tickets priorisieren oder nächste Schritte in einem Workflow anstoßen. Je nach Einsatzbereich können sie auch umfassendere Aufgaben unterstützen – etwa Kampagnen planen, erste Konzepte und Texte vorbereiten, E-Mails erstellen, Termineinladungen versenden oder Informationen automatisch an die passenden Personen weiterleiten.
Der Vorteil liegt darin, dass AI Agents nicht losgelöst von der täglichen Arbeit eingesetzt werden. Sie nutzen den Kontext aus monday.com – also Boards, Status, Aufgaben, Zuständigkeiten und vorhandene Informationen – und unterstützen Teams direkt im laufenden Prozess.
Wie monday AI Agents und klassische Automatisierungen zusammenspielen
Klassische monday.com-Automatisierungen bleiben ein wichtiger Bestandteil effizienter Workflows. Sie übernehmen klare, regelbasierte Abläufe: Wenn ein Status geändert wird, wird eine Benachrichtigung verschickt. Wenn ein Datum erreicht ist, wird eine Erinnerung ausgelöst. Wenn ein neues Element erstellt wird, startet ein definierter Prozess.
monday AI Agents erweitern diese Logik um Kontext. Sie können Informationen interpretieren, Inhalte zusammenfassen, Prioritäten ableiten und passende nächste Schritte vorbereiten oder ausführen. Dafür wird ein AI Agent einmalig eingerichtet: Über klare Anweisungen wird definiert, welche Rolle er übernimmt, welches Ziel er verfolgt, welche Aufgaben zu seinem Bereich gehören und auf welche Informationen oder Tools er zugreifen darf – zum Beispiel monday.com-Boards, Outlook-E-Mails oder Websuche. Die AI kann diese Grundlage anschließend mit relevanten Informationen anreichern und im festgelegten Rahmen arbeiten. Entscheidend ist dabei nicht, jeden einzelnen Arbeitsschritt vorzugeben, sondern das Ziel, die verfügbaren Fähigkeiten und die erlaubten Datenquellen sauber zu definieren.
Es geht also nicht um ein Entweder-oder. Der größte Nutzen entsteht im Zusammenspiel: Automatisierungen sorgen für stabile Prozesslogik. AI Agents ergänzen sie dort, wo Inhalte verstanden, bewertet und in nächste Schritte übersetzt werden müssen.
Beispiele:
- Ticket-Inhalt verstehen und priorisieren
- Meeting zusammenfassen und Aufgaben ableiten
- Lead-Qualität bewerten
- Projektrisiken erkennen
- Anbieterinformationen zusammenführen
- Feedback-Stimmung einschätzen
Dadurch wird KI nicht nur punktuell genutzt, sondern Teil des laufenden Workflows.
Der Mehrwert entsteht durch das richtige Zusammenspiel aus Automatisierungen und KI-Agenten
Klassische Automatisierungen sind kleine, klar definierte Helfer: Wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt, wird eine festgelegte Aktion ausgelöst. Dafür braucht es eine vorgegebene Struktur und eindeutige Regeln.
AI Agents arbeiten anders. Sie orientieren sich nicht nur an festen Wenn-dann-Abläufen, sondern an einem Ziel. Der Agent erkennt den Kontext, leitet daraus passende Aufgaben ab und kann diese innerhalb des definierten Rahmens eigenständig übernehmen. Dadurch können AI Agents in manchen Prozessen einzelne Automatisierungen ergänzen – oder mehrere regelbasierte Schritte teilweise ersetzen.
In der Praxis entsteht der größte Nutzen dort, wo beides sinnvoll eingesetzt wird: Automatisierungen sichern einfache, wiederkehrende Abläufe. AI Agents übernehmen Aufgaben, bei denen Informationen verstanden, bewertet und flexibel weiterverarbeitet werden müssen.
monday AI Agents für verschiedene Teams und Abteilungen
monday bietet vorkonfigurierte Agents für typische Aufgaben sowie individuell erstellbare Agents für eigene Workflows. Sie unterstützen Teams dort, wo Prozesse klar strukturiert sind – etwa im Projektmanagement, Marketing, Sales, Service, HR, Operations oder in Produktteams.
Der Blick auf konkrete Arbeitsbereiche zeigt am besten, welche Aufgaben sich besonders eignen: zum Beispiel Risikoanalysen, Ticket-Zuweisungen, Lead-Bewertungen, Meeting-Zusammenfassungen oder Anbieterrecherchen.
monday AI Agents im Projektmanagement
Im Projektmanagement helfen monday AI Agents dabei, Projekte transparenter zu steuern, Risiken früher zu erkennen und Ressourcen gezielter einzusetzen. Sie unterstützen Teams dort, wo Projektarbeit oft ins Stocken gerät: bei Statusübersichten, Abhängigkeiten, Reporting, Ressourcenplanung und der Koordination über mehrere Projekte hinweg.
monday work management ist bereits darauf ausgelegt, Projekte, Aufgaben und Ressourcen an einem zentralen Ort zu verwalten, zu automatisieren und Transparenz über gemeinsame Ziele zu schaffen. AI Agents ergänzen diese Struktur, indem sie Projektdaten aktiv auswerten und Hinweise für nächste Schritte liefern.
Beispiele für Projektmanagement-Agents
- PMO Agent: unterstützt beim Überblick über Projektportfolios, Status, Prioritäten und offene Entscheidungen.
- Risk Analyzer: erkennt mögliche Risiken bei Zeitplänen, Abhängigkeiten oder Workload und macht früh sichtbar, wo Handlungsbedarf entsteht.
- Reporting Manager: bereitet Projektberichte, Statusupdates und relevante Kennzahlen auf.
- Resource Optimizer: hilft dabei, Auslastung, Kapazitäten und Aufgabenverteilung besser im Blick zu behalten.
- Dependency Resolver: erkennt Abhängigkeiten zwischen Aufgaben oder Projekten und unterstützt dabei, Blockaden schneller zu lösen.
KI im Projektmanagement mit monday AI Agents gezielt nutzen
monday work management bietet bereits die Grundlage, um Projekte, Aufgaben, Ressourcen und Ziele zentral zu steuern. AI Agents wie der PMO Agent, Reporting Manager oder Resource Optimizer erweitern diese Arbeitsweise, indem sie Projektdaten auswerten, Risiken früher sichtbar machen und Statusinformationen schneller aufbereiten. Ergänzend helfen Agents wie der Meeting Summarizer dabei, Besprechungen in konkrete nächste Schritte zu übersetzen, oder der Sentiment Detector, kritische Signale in Feedback, Updates oder Kommunikation frühzeitig zu erkennen.
So erhalten Projektteams mehr Transparenz über laufende Vorhaben, Engpässe, Abhängigkeiten und mögliche Spannungen – ohne Informationen manuell aus verschiedenen Boards zusammensuchen zu müssen.
monday AI Agents im Marketing
Marketingteams arbeiten heute mit vielen parallelen Kampagnen, Kanälen, Zielgruppen, Assets und Performance-Daten. Dabei entsteht viel operative Arbeit: Inhalte müssen erstellt, Kampagnen koordiniert, Seiten optimiert und Ergebnisse laufend bewertet werden. monday AI Agents unterstützen an dieser Stelle, indem sie wiederkehrende Aufgaben vorbereiten, strukturieren und schneller in die Umsetzung bringen.
Beispiele für Marketing-Agents
- Content Creator: unterstützt bei der Erstellung von Content, der zu Marke, Zielgruppe und Kampagnenziel passt.
- Campaign Manager: hilft dabei, Kampagnen zu planen, Aufgaben zu koordinieren und den Fortschritt im Blick zu behalten.
- Competitive Analyst: wertet Wettbewerbsinformationen aus und bereitet relevante Erkenntnisse für Kampagnen, Positionierung oder Messaging auf.
- Page Optimizer: unterstützt bei der Optimierung von Landingpages, zum Beispiel mit Blick auf Inhalte, Struktur oder Kampagnenziel.
- RSVP Manager: koordiniert Einladungen, Rückmeldungen und Teilnehmerstatus für Events oder Kampagnenaktionen.
- Vendor Researcher: recherchiert und strukturiert Anbieterinformationen, zum Beispiel für Agenturen, Tools, Druckdienstleister oder Event-Partner.
- Asset Generator: erstellt Visuals passend zu Messaging und kreativen Vorgaben.
- CI Compliance Check: prüft Grafiken, Kampagnenmaterialien oder andere Assets anhand definierter Markenregeln – etwa Logo-Platzierung, Farbwelt, Bildsprache oder Layout-Vorgaben. Der Agent gibt Feedback oder kann Entwürfe automatisch zur Überarbeitung zurückgeben, wenn zentrale CI-Anforderungen nicht erfüllt sind.
Marketingprozesse mit monday AI Agents schneller umsetzen
monday CRM deckt bereits Marketingfunktionen wie Lead-Management, Kampagnenmanagement, Massenmailings, Landing Page Management, Social-Media-Integration und Marketing ROI Analytics ab. AI Agents erweitern diese Prozesse, indem sie Informationen vorbereiten, Aufgaben anstoßen und Kampagnenarbeit beschleunigen.
Mit monday AI Agents wie dem Campaing Manager, Asset Generator oder Vendor Researcher können Marketingteams Kampagnen schneller vorbereiten, Inhalte effizienter erstellen und operative Abstimmungen reduzieren. Gleichzeitig werden Markt-, Wettbewerbs- und Feedbackinformationen besser nutzbar – damit mehr Zeit für Strategie, kreative Entscheidungen und die Auswertung der Ergebnisse bleibt.
monday AI Agents im Sales
Sales-Teams arbeiten mit Leads, Kontakten, Gesprächen, Angeboten, Follow-ups und der Pflege von Kundenbeziehungen. Dabei entsteht viel Arbeit rund um Vorbereitung, Recherche, Nachbereitung und Pipeline-Steuerung. monday AI Agents unterstützen Vertriebsteams genau an diesen Stellen: Sie bereiten Gespräche vor, strukturieren relevante Informationen und helfen dabei, Chancen gezielter weiterzuentwickeln.
Beispiele für Sales-Agents
- Discovery Call Prep: bereitet Vertriebsgespräche vor, indem relevante Informationen zu Unternehmen, Kontaktpersonen, Bedarf und bisherigen Interaktionen zusammengestellt werden.
- Competitive Analyses: unterstützt bei der Wettbewerbsanalyse und bereitet Informationen auf, die im Gespräch oder für die Positionierung eines Angebots relevant sein können.
- Prospect Nurturing: hilft dabei, potenzielle Kundinnen und Kunden über passende nächste Schritte, Inhalte oder Follow-ups weiterzuentwickeln.
- Pipeline Meeting Prep: bereitet Pipeline-Meetings vor, indem Deal-Status, offene Aufgaben, Risiken und nächste Schritte übersichtlich zusammengefasst werden.
- Renewal Generator: unterstützt bei Verlängerungen, indem relevante Kundendaten, Vertragsinformationen, Nutzungssignale oder nächste Schritte für Renewal-Prozesse vorbereitet werden.
Ergänzend kann der Meeting Summarizer Gespräche auswerten, Follow-ups festhalten und Aufgaben ableiten. Der Sentiment Detector hilft dabei, Stimmungen oder kritische Signale in E-Mails, Feedback oder Gesprächsnotizen früher zu erkennen.
Sales-Prozesse mit monday AI Agents gezielter steuern
monday CRM bildet die Grundlage für zentrale Vertriebsprozesse – von Lead- und Deal-Management über Kontaktmanagement und E-Mail-Kommunikation bis zu Automatisierungen, Integrationen und Dashboards. Die AI-Agent-Beispiele von monday setzen auf genau solchen Arbeitsabläufen auf: Sie helfen dabei, Kontakte vorzubereiten, Leads einzuordnen und nächste Schritte schneller anzustoßen.
Agents enterstützen Sales-Teams, so dass diese weniger Zeit mit Recherche, Vorbereitung und administrativer Nacharbeit verbringen müssen. Relevante Informationen liegen schneller vor, Pipeline-Meetings werden strukturierter und Follow-ups lassen sich gezielter vorbereiten. Das schafft mehr Raum für gute Gespräche, passende Angebote und langfristige Kundenbeziehungen.
monday AI Agents in Operations
Operations-Teams sorgen dafür, dass interne Abläufe zuverlässig funktionieren – von Einkauf und Lieferantenmanagement über Büroorganisation bis hin zu Ausgaben, Services und wiederkehrenden Anfragen. Genau hier können monday AI Agents unterstützen: Sie helfen dabei, operative Aufgaben zu strukturieren, Informationen schneller verfügbar zu machen und Prozesse sauber weiterzuführen.
Beispiele für Operations-Agents
- Purchasing Assistant: unterstützt bei Einkaufsprozessen, indem Anforderungen gesammelt, Informationen vorbereitet und nächste Schritte im Beschaffungsprozess angestoßen werden.
- Vendor Management: hilft dabei, Lieferanteninformationen zu organisieren, offene Punkte nachzuverfolgen und relevante Details für Entscheidungen bereitzustellen.
- Expense & Reimbursement: unterstützt bei Ausgaben- und Erstattungsprozessen, zum Beispiel durch strukturierte Erfassung, Prüfung und Weiterleitung relevanter Informationen.
- Office Logistics: hilft bei organisatorischen Aufgaben rund um Büroausstattung, interne Abläufe, Raumplanung oder wiederkehrende Office-Anfragen.
- Workplace Services: unterstützt interne Serviceprozesse, indem Anfragen aufgenommen, eingeordnet und an die passenden Zuständigen weitergegeben werden.
- Lead Scorer: bewertet eingehende Leads oder Anfragen nach Relevanz, Priorität und Potenzial, damit sie schneller weiterbearbeitet werden können.
- Ticket Assignment: ordnet Anfragen oder Tickets anhand von Thema, Dringlichkeit und benötigter Expertise den passenden Zuständigen zu.
- Risk Analyzer: erkennt mögliche Risiken in operativen Abläufen, etwa bei Zeitplänen, Abhängigkeiten, Ressourcen oder offenen Aufgaben.
Operations mit monday AI Agents effizienter steuern
monday AI Agents unterstützen Operations-Teams dabei, wiederkehrende Abläufe besser zu strukturieren und operative Vorgänge schneller weiterzuführen. Sie helfen zum Beispiel dabei, Anfragen zu priorisieren, Aufgaben passend zuzuweisen, Risiken früher zu erkennen und mehrsprachige Informationen sauber einzuordnen.
So können Operations-Teams Routineaufgaben schneller erledigen und behalten laufende Vorgänge besser im Blick. Einkaufsanfragen, Lieferantenthemen, Erstattungen oder interne Services lassen sich strukturierter steuern, ohne dass jedes Detail manuell nachverfolgt werden muss. Dadurch bleibt mehr Zeit für Prozessverbesserung, Planung und Aufgaben, die persönliche Abstimmung erfordern.
monday AI Agents in IT und Service
IT- und Service-Teams bearbeiten täglich viele Anfragen, Störungen und interne Support-Themen. Dabei zählt vor allem, Anliegen schnell einzuordnen, die richtigen Informationen bereitzustellen und Service-Level zuverlässig einzuhalten. monday AI Agents unterstützen genau diese Abläufe: Sie helfen bei der Aufnahme und Bewertung von Anfragen, erkennen Vorfälle früher und sorgen dafür, dass Wissen im Support besser nutzbar wird.
Beispiele für IT- und Service-Agents
- Intake & Triage: nimmt eingehende Anfragen auf, ordnet sie nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit ein und bringt sie schneller in den richtigen Bearbeitungsprozess.
- Incident Detection: erkennt mögliche Störungen oder kritische Vorfälle frühzeitig und hilft dabei, passende Maßnahmen anzustoßen.
- Knowledge Management: unterstützt dabei, vorhandenes Wissen zu strukturieren, relevante Informationen bereitzustellen und Wissenslücken sichtbar zu machen.
- Article Writer: erstellt Entwürfe für Wissensdatenbank-Artikel, zum Beispiel aus wiederkehrenden Tickets oder häufigen Support-Fragen.
- SLA Monitor: überwacht Service-Level, erkennt gefährdete Fristen und weist rechtzeitig auf Handlungsbedarf hin.
- Risk Analyzer: erkennt mögliche Risiken in Support- oder IT-Prozessen, etwa bei Verzögerungen, Abhängigkeiten oder kritischen Vorgängen.
- Ticket Assignment: ordnet Tickets anhand von Thema, Dringlichkeit und benötigter Expertise den passenden Zuständigen zu.
IT-Service mit monday AI Agents schneller und transparenter machen
monday service bietet bereits eine Grundlage für Anfragenmanagement, Helpdesk-Service, Support-Automatisierung, Ticketverwaltung, Wissensdatenbank und SLA-Konfiguration. AI Agents erweitern diese Prozesse, indem sie Anfragen schneller einordnen, relevantes Wissen nutzbar machen und kritische Vorgänge frühzeitig sichtbar machen.
So können IT- und Service-Teams Anfragen schneller bearbeiten, wiederkehrende Fragen besser dokumentieren und Service-Level zuverlässiger einhalten. Gleichzeitig entsteht eine Wissensbasis, die mit jedem Vorgang hilfreicher wird – weil häufige Themen, fehlende Informationen und passende Lösungen schneller erkannt werden.
monday AI Agents in HR
HR-Teams begleiten viele Schritte vom ersten Kontakt bis zur finalen Entscheidung: passende Kandidatinnen und Kandidaten finden, Lebensläufe prüfen, Gespräche koordinieren, Feedback einholen und den gesamten Recruiting-Prozess sauber steuern. Genau hier können monday AI Agents unterstützen: Sie reduzieren organisatorische Arbeit, strukturieren Informationen und helfen dabei, schneller zu fundierten Entscheidungen zu kommen.
Beispiele für HR-Agents
- Candidate Sourcer: unterstützt bei der Suche nach passenden Kandidatinnen und Kandidaten auf Basis definierter Anforderungen.
- Resume Screener: prüft Lebensläufe vor und hebt relevante Qualifikationen, Erfahrungen oder mögliche Rückfragen hervor.
- Interview Scheduler: koordiniert Interviewtermine und reduziert den Abstimmungsaufwand zwischen HR, Fachabteilungen und Kandidatinnen oder Kandidaten.
- Hiring Coordinator: unterstützt den Recruiting-Prozess, indem nächste Schritte, Zuständigkeiten und offene Aufgaben im Blick bleiben.
- Feedback Manager: sammelt Rückmeldungen aus Interviews, strukturiert die Ergebnisse und macht Entscheidungsgrundlagen schneller verfügbar.
- Reference Collector: plant Referenzgespräche mit früheren Arbeitgebern oder Kontaktpersonen, erfasst deren Feedback, fasst die Gespräche zusammen und bündelt wichtige Informationen für die Bewertung von Kandidatinnen und Kandidaten.
Recruiting mit monday AI Agents strukturierter organisieren
monday AI Agents unterstützen HR-Teams dabei, den Recruiting-Prozess klarer zu steuern – von der Suche nach passenden Kandidatinnen und Kandidaten über die Vorauswahl bis zur Terminabstimmung und Feedback-Sammlung. So werden Informationen schneller verfügbar, Abstimmungen einfacher und Entscheidungen besser vorbereitet. Gleichzeitig bleibt die persönliche Bewertung beim HR-Team und den Fachabteilungen.
Das Ergebnis: weniger organisatorischer Aufwand, mehr Transparenz im Bewerbungsprozess und mehr Zeit für eine gute Candidate Experience.
monday AI Agents in der Produktentwicklung
Produktteams arbeiten mit vielen Signalen: Kundenfeedback, Marktinformationen, Roadmaps, Anforderungen, Bugs, Releases und strategischen Zielen. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen richtig einzuordnen und daraus klare Prioritäten abzuleiten. monday AI Agents unterstützen genau dabei: Sie bündeln Feedback, bereiten Spezifikationen vor, verfolgen Ziele und helfen, Produktentscheidungen schneller auf eine belastbare Grundlage zu stellen.
Beispiele für Produkt-Agents
- Feedback Synthesizer: bündelt Feedback aus unterschiedlichen Quellen und macht wiederkehrende Themen, Wünsche oder Probleme sichtbar.
- Spec Writer: unterstützt beim Erstellen von Produktspezifikationen, indem Anforderungen, Kontext und nächste Schritte strukturiert aufbereitet werden.
- Release Communicator: bereitet Informationen zu Releases verständlich auf und unterstützt bei der Kommunikation an interne Teams oder Kundinnen und Kunden.
- OKR Tracker: verfolgt Ziele und Fortschritte und hilft dabei, Abweichungen oder Handlungsbedarf frühzeitig zu erkennen.
- Bug Prioritizer: bewertet Bugs nach Relevanz, Dringlichkeit und Auswirkung, damit Teams schneller entscheiden können, was zuerst bearbeitet werden sollte.
Produktentwicklung mit monday AI Agents datenbasierter steuern
monday AI Agents unterstützen Produktteams dabei, Feedback, Anforderungen, Bugs, Releases und Ziele besser miteinander zu verbinden. Sie bereiten Informationen so auf, dass Prioritäten klarer werden, Spezifikationen schneller entstehen und nächste Schritte für Entwicklung, Kommunikation oder Release-Planung leichter ableitbar sind.
So können Produktteams fundiertere Entscheidungen treffen, Abstimmungen mit Engineering, Support und Management vereinfachen und schneller erkennen, welche Themen wirklich relevant sind. Die fachliche Bewertung bleibt beim Team – AI Agents sorgen dafür, dass die passende Entscheidungsgrundlage früher vorliegt.
Sie erkennen erste Einsatzmöglichkeiten in Ihrem Team?
Gemeinsam prüfen wir, welche Agents für Ihre Prozesse geeignet sind und wie ein sinnvoller Einstieg aussehen kann.
So starten Unternehmen mit monday AI Agents
Der Einstieg in monday AI Agents sollte nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit dem Prozess. Entscheidend ist, welche Aufgabe unterstützt werden soll, welche Daten dafür benötigt werden und welche Rolle Menschen im Workflow behalten.
Prozesse identifizieren
Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme: Wo entstehen regelmäßig manuelle Aufgaben? Wo werden Informationen wiederholt geprüft, sortiert oder zusammengefasst? Wo verzögern Abstimmungen den Prozess? Bei welchen Aufgaben fragen Sie sich regelmäßig, warum Sie diese noch selbst machen müssen?
Geeignete Startpunkte sind zum Beispiel:
- Ticket-Triage im Service
- Lead-Vorbereitung im Sales
- Projektstatus im Projektmanagement
- Kampagnenkoordination im Marketing
- interne Anfragen in Operations oder HR
- Feedback-Auswertung im Produktmanagement
Datenbasis prüfen
AI Agents arbeiten auf Basis vorhandener Informationen. Deshalb sollten Boards, Spalten, Statuswerte, Zuständigkeiten und Berechtigungen vorab sauber geprüft werden.
Wichtige Fragen sind daher:
- Sind die relevanten Informationen zentral verfügbar?
- Sind Statuswerte eindeutig?
- Gibt es klare Zuständigkeiten?
- Sind Boards logisch aufgebaut?
- Welche Daten dürfen genutzt werden?
- Welche Informationen fehlen regelmäßig?
Rollen und Freigaben definieren
Auch wenn AI Agents Aufgaben unterstützen, braucht es klare Verantwortlichkeiten. Unternehmen sollten festlegen, welche Aktionen ein Agent eigenständig ausführen darf und wo eine Freigabe durch ein Team-Mitglied erforderlich ist.
Beispiele:
- Ticket kategorisieren: automatisch möglich
- Ticket schließen: nur nach Prüfung
- Lead vorbereiten: automatisch möglich
- Angebot versenden: durch Sales-Team
- Projekt-Risiko markieren: automatisch möglich
- Budgetänderung anstoßen: nur nach Freigabe
Mit einem klaren Use Case starten
Für den Einstieg empfiehlt sich ein klar abgegrenzter Anwendungsfall. So lassen sich Nutzen, Akzeptanz und Qualität besser bewerten. Danach können weitere Prozesse ergänzt werden.
Ein sinnvoller Start-Use-Case erfüllt meist drei Bedingungen:
- Er kommt regelmäßig vor.
- Er basiert auf vorhandenen Daten.
- Er hat klare Regeln für nächste Schritte.
Sie möchten monday AI Agents strukturiert einführen?
MicroNova unterstützt Sie dabei, Prozesse, Datenbasis, Rollen und Freigaben sauber vorzubereiten.
Governance, Sicherheit und Kontrolle bei monday AI Agents
Der erfolgreiche Einsatz von monday AI Agents hängt nicht nur von Funktionen ab. Ebenso wichtig sind Governance, Rechte und Kontrolle.
Unternehmen sollten vor dem Einsatz festlegen, wer AI Agents erstellen darf, welche Daten genutzt werden können und welche Aktionen eine Freigabe benötigen. So entsteht ein sicherer Rahmen für KI-gestützte Workflows.
Wichtige Governance-Fragen
- Wer darf AI Agents einrichten?
- Welche Boards und Workspaces dürfen genutzt werden?
- Welche Daten darf ein Agent auswerten?
- Welche Aktionen darf ein Agent ausführen?
- Wann ist eine menschliche Freigabe nötig?
- Wie wird die Nutzung überwacht?
- Wie werden Kosten und Credits kontrolliert?
- Wer prüft die Qualität der Ergebnisse?
Warum Governance so wichtig ist
AI Agents sollen Teams entlasten, nicht neue Unsicherheit schaffen. Klare Regeln helfen dabei, Vertrauen aufzubauen und den Einsatz nachvollziehbar zu gestalten. Gerade bei sensiblen Daten, Kundeninformationen oder geschäftskritischen Prozessen ist ein sauberer Rahmen entscheidend.
Was kosten monday AI Agents?
Die Kosten für monday AI Agents sollten allgemein als nutzungsabhängiges Modell betrachtet werden. Entscheidend ist, welche AI-Funktionen genutzt werden, wie häufig Agents Aktionen ausführen und wie komplex die jeweiligen Aufgaben sind.
Für Unternehmen ist daher weniger eine einzelne Preiszahl relevant, sondern eine realistische Einschätzung des geplanten Einsatzes:
- Welche Prozesse sollen unterstützt werden?
- Wie häufig laufen diese Prozesse?
- Welche Aufgaben übernimmt der Agent?
- Wo entsteht messbarer Zeitgewinn?
- Welche Teams arbeiten damit?
- Wie wird die Nutzung kontrolliert?
Kosten sinnvoll bewerten
Wie viele AI Credits benötigt werden, hängt stark davon ab, welche Aufgaben monday AI Agents übernehmen sollen und wie häufig sie zum Einsatz kommen. Deshalb ist es sinnvoll, zunächst gemeinsam auf die bestehenden Workflows zu schauen: Wo entstehen im Alltag die größten Aufwände? Welche Prozesse kosten regelmäßig Zeit? Wo bleiben Anfragen, Abstimmungen oder Entscheidungen häufig liegen?
Aus diesen Schmerzpunkten lassen sich die Kernprozesse ableiten, auf die sich der Einstieg konzentrieren sollte. So wird der Einsatz von AI Agents nicht beliebig geplant, sondern an den Bereichen ausgerichtet, in denen der größte Nutzen zu erwarten ist.
MicroNova unterstützt Sie dabei, diese Einsatzbereiche zu bewerten, passende Use Cases zu priorisieren und den voraussichtlichen Aufwand realistisch einzuordnen.
Häufige Fragen zu monday AI Agents
Was sind monday AI Agents?
monday AI Agents sind KI-gestützte digitale Agenten, die innerhalb von monday.com Aufgaben unterstützen oder ausführen können. Sie arbeiten im Kontext bestehender Boards, Prozesse und Informationen.
Was ist der Unterschied zwischen monday AI Agents und Automatisierungen?
Automatisierungen folgen klaren Regeln. AI Agents können zusätzlich Informationen interpretieren, Inhalte zusammenfassen und passende nächste Schritte ableiten. Beide Funktionen ergänzen sich in modernen Workflows.
Ersetzen monday AI Agents bestehende Automatisierungen?
Nein. Klassische Automatisierungen bleiben wichtig für klare Prozesslogik. AI Agents ergänzen sie dort, wo Kontext, Bewertung oder flexible Reaktion erforderlich sind.
Für welche Teams eignen sich monday AI Agents?
monday AI Agents eignen sich unter anderem für Projektmanagement, Marketing, Operations, IT, Service, HR, Produktteams und Sales. Besonders hilfreich sind sie bei wiederkehrenden Aufgaben, Anfragen, Statusupdates, Priorisierungen und Koordinationsprozessen.
Können monday AI Agents eigenständig Aufgaben ausführen?
Ja, innerhalb definierter Regeln und Berechtigungen können AI Agents Aufgaben unterstützen oder ausführen. Unternehmen sollten vorher festlegen, welche Aktionen automatisch möglich sind und wo eine Freigabe erforderlich bleibt.
Wie starten Unternehmen am besten mit monday AI Agents?
Der Einstieg gelingt am besten über einen klar abgegrenzten Use Case. Geeignet sind Prozesse, die regelmäßig auftreten, auf vorhandenen Daten basieren und klare nächste Schritte haben.
Welche Rolle spielt MicroNova bei der Einführung?
MicroNova unterstützt als monday Gold-Partner bei der Analyse, Konzeption und Implementierung passender monday.com-Workflows. Dazu gehören die Auswahl geeigneter Use Cases, die Einrichtung von Boards, Automatisierungen, Rollen, Rechten und KI-gestützten Prozessen.
monday AI Agents mit MicroNova effektiv in Workflows einbinden
Als monday Gold-Partner unterstützt MicroNova Unternehmen dabei, monday.com passend zu den eigenen Anforderungen einzurichten und weiterzuentwickeln. Mit monday AI Agents kommt ein weiterer wichtiger Baustein hinzu: KI wird direkt in bestehende Workflows eingebunden.
MicroNova unterstützt unter anderem bei:
- Analyse bestehender monday.com-Prozesse
- Auswahl geeigneter Use Cases für AI Agents
- Abgrenzung von Automatisierungen und AI Agents
- Konzeption von Rollen, Rechten und Freigaben
- Aufbau sauberer Board- und Datenstrukturen
- Implementierung KI-gestützter Workflows
- Schulung von Anwenderinnen und Anwendern
- Optimierung nach den ersten Praxiserfahrungen
So entsteht kein isoliertes KI-Projekt, sondern die optimale Weiterentwicklung der bestehenden Arbeitsweise.
Fazit: monday AI Agents machen KI zum Teil der täglichen Arbeit
monday AI Agents zeigen, wohin sich monday.com entwickelt: weg von einer reinen Plattform zur Organisation von Arbeit, hin zu einer Umgebung, in der Teams und KI gemeinsam Prozesse voranbringen.
Für Unternehmen bedeutet das: KI wird dort wirksam, wo Arbeit ohnehin stattfindet – in Projekten, Kampagnen, Tickets, Leads, Freigaben, Produktprozessen und internen Abläufen.
Entscheidend ist ein strukturierter Einstieg. Wer geeignete Prozesse auswählt, Daten sauber vorbereitet und Verantwortlichkeiten klar definiert, kann monday AI Agents gezielt in bestehende Workflows integrieren.
Sie möchten wissen, wie monday AI Agents Ihre bestehenden Prozesse unterstützen können?
Unsere Consultants beraten Sie gerne persönlich und zeigen Ihnen, wie Sie KI-gestützte Workflows mit monday.com sinnvoll einsetzen.
