monday AI bündelt die KI-Funktionen der monday.com Plattform — monday magic als AI-gestützte Produktivitäts-Ebene in Boards, Docs und Automationen, und monday sidekick als konversationellen Agenten, der Aktionen innerhalb von monday ausführt. Als zertifizierter monday.com Partner begleiten wir Unternehmen bei Use-Case-Auswahl, Implementierung, Governance und Skalierung von monday AI.
Diese Seite gibt Ihnen den Überblick: was monday AI leistet, wo es den größten Hebel in Work Management, CRM, Service, Dev und Campaigns liefert, welche Leistungen wir rund um AI-Use-Cases anbieten und wie wir DSGVO- und EU-AI-Act-Anforderungen von Anfang an mitdenken.
monday AI ist cross-funktional angelegt: dieselben AI-Bausteine stehen in monday work management, monday CRM, monday service, monday dev und monday campaigns zur Verfügung — was einmal entworfen ist, lässt sich im gesamten Unternehmen wiederverwenden.
Was ist monday AI?
monday AI ist die KI-Ebene der monday.com Plattform. Anders als externe AI-Assistenten wie ChatGPT oder Copilot im Browser-Tab ist monday AI direkt in die Arbeitsobjekte integriert — Boards, Items, Spalten, Docs, Automationen, Dashboards. Die KI kennt damit den Kontext: wer ist zuständig, welcher Status, welche Daten stehen in benachbarten Spalten, welche Historie hat das Item.
Die Funktions-Oberfläche gliedert sich in zwei Markenbausteine:
- monday magic — AI-Funktionen, die als Bausteine in Boards und Docs eingesetzt werden: AI-Spalten, die Inhalte generieren, klassifizieren, zusammenfassen, übersetzen oder extrahieren; AI-Doc-Assistenten, die Texte entwerfen und umschreiben; AI-Automationen, die bei Trigger-Ereignissen KI-Aktionen ausführen (z. B. Ticket-Kategorie bestimmen, Zusammenfassung schreiben, Follow-up-Entwurf erzeugen).
- monday sidekick — der konversationelle AI-Agent. Statt Klick-Navigation geben Nutzer Anweisungen in natürlicher Sprache: Boards anlegen, Items aktualisieren, Auswertungen abrufen, Inhalte generieren, Routine-Schritte anstoßen. sidekick fungiert als zentraler Einstiegspunkt für Teammitglieder, die nicht jeden monday-Klickpfad kennen müssen.
Beide Bausteine laufen auf derselben AI-Engine und teilen Governance, Berechtigungen und Datenresidenz. Konfiguriert wird einmal, genutzt wird in jedem monday-Produkt.
Im Vergleich zu alternativen AI-Oberflächen positioniert sich monday AI unterschiedlich:
- Gegenüber generischen AI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Copilot im Browser-Tab hat monday AI direkten Zugriff auf Board-Kontext und kann Aktionen ausführen — nicht nur Text erzeugen. Kein Copy-Paste zwischen Tool und AI-Fenster.
- Gegenüber in-Produkt-AI in anderen Work-Management- und CRM-Plattformen (z. B. Asana Intelligence, ClickUp AI, HubSpot Breeze, Salesforce Einstein/Agentforce) ist monday AI produktübergreifend angelegt: dasselbe AI-Setup deckt Projekt-, Vertriebs-, Service- und Dev-Workflows ab, statt je einen isolierten AI-Silo pro Tool.
- Gegenüber eigenentwickelten AI-Workflows auf Basis von OpenAI-API, LangChain oder ähnlichem ist monday AI deutlich schneller einsatzbereit — auf Kosten einer niedrigeren Tiefen-Customization. Für die meisten Business-Use-Cases ist das der richtige Trade-off.
Wo monday AI den größten Hebel liefert
Sechs Anwendungsfelder zeigen, wo monday AI produktübergreifend Mehrwert liefern kann — nicht nur in einem Silo:
- Status-Zusammenfassungen in monday work management. AI fasst Projekt-Updates, Sprint-Status oder Backlogs zusammen und generiert Reports für Steering-Boards — Projektleitungen sparen den manuellen Schreib-Aufwand.
- Lead-Scoring und Follow-up-Drafts in monday CRM. AI-Spalten klassifizieren eingehende Leads nach Fit und Intent; sidekick entwirft personalisierte Follow-up-Mails auf Basis der Deal-Historie.
- AI Service Workforce in monday service. Ein Team aus AI-Agenten löst wiederkehrende Anfragen autonom, schlägt Antworten und Kontext für Service-Reps vor und routet komplexere Fälle an die richtige Person — basierend auf Knowledge-Base, Ticket-Historie, Guardrails und Workflow-Logik. Jede AI-Aktion ist sichtbar, nachvollziehbar und auditierbar.
- AI über den gesamten Dev-Lifecycle in monday dev. AI fasst Updates zusammen, generiert Tickets, entwirft Acceptance-Kriterien, routet Arbeit, prognostiziert Risiken, unterstützt Sprint-Planung und treibt AI-Agenten an, die Aufgaben end-to-end im Workflow erledigen.
- AI Campaign Builder in monday campaigns. Aus einem Brief entsteht ein vollständiges Kampagnen-Setup — Channels, Asset-Briefings, Approval-Stufen — als Ausgangspunkt für Creative- und MarOps-Teams.
- Cross-funktionale Doc-Arbeit. In monday Docs entwirft, fasst zusammen und übersetzt AI Inhalte; der Doc-Assistent kennt verlinkte Boards und kann Item-Daten direkt einbinden.
Jeder dieser Use Cases lässt sich als eigenständiger erster AI-Release umsetzen — ohne dass die gesamte Plattform umgebaut werden muss. Beginnen Sie dort, wo der manuelle Aufwand heute am schmerzhaftesten ist.
Funktionen und Features
monday AI stellt sechs Funktionsgruppen bereit, die in jedem monday-Produkt eingesetzt werden können. Die wichtigsten Bausteine im Überblick:
AI-Spalten (monday magic Columns)
- Generate — erzeugt Texte auf Basis von Prompts und Nachbar-Spalten-Inhalten (z. B. Produktbeschreibungen, Follow-up-Entwürfe, Kunden-Antworten).
- Summarize — fasst längere Inhalte (Kommentare, verlinkte Docs, Ticket-Verläufe) in 2–3 Sätzen zusammen.
- Classify / Categorize — ordnet Items in vordefinierte Kategorien ein (Lead-Stage, Ticket-Kategorie, Risiko-Level, Content-Typ).
- Sentiment — analysiert Stimmung in Feedback, Kundenkommentaren, Review-Texten oder Ticket-Beschreibungen.
- Translate — übersetzt Inhalte zwischen Sprachen, vor allem für Multi-Country-Teams relevant.
- Extract — zieht strukturierte Daten aus unstrukturierten Inhalten (z. B. Budget-Angaben aus E-Mail-Text, Ansprechpartner aus Lead-Beschreibungen).
AI-Automationen
- Trigger-AI-Action-Recipes — bei Ereignissen (Item erstellt, Status geändert, Kommentar eingefügt) führt monday AI konfigurierbare Aktionen aus: Kategorie setzen, Zusammenfassung schreiben, Benachrichtigung entwerfen, nächsten Schritt vorschlagen.
- AI als Step in Multi-Step-Automationen — AI-Aktionen lassen sich mit klassischen no-code-Automationen verketten: AI klassifiziert → automatische Routing-Regel greift.
AI in monday Docs
- Auto-Formulieren, Umschreiben, Zusammenfassen, Übersetzen — direkt im Dokument per Slash-Command oder Sidepanel.
- Board-Kontext-Einbindung — der Doc-Assistent kennt verlinkte Boards und kann Item-Daten, Status-Werte und Zuständigkeiten direkt in generierte Texte einfließen lassen.
monday sidekick (konversationeller Agent)
- Natürlich-sprachliche Befehle — „Zeige mir alle offenen Deals über 50.000 € mit Close-Datum im nächsten Monat“, „Erstelle eine Sprint-Status-Zusammenfassung für das Engineering-Team“, „Schreibe ein Follow-up an den Account XY“.
- Aktions-Ausführung — sidekick kann Items erstellen, Felder aktualisieren, Kommentare schreiben, Benachrichtigungen schicken — nicht nur Informationen abrufen.
- Einstiegspunkt für Gelegenheits-Nutzer — Teammitglieder, die nicht jeden Klickpfad in monday kennen müssen, arbeiten über sidekick; Power-User nutzen weiterhin die klassische UI.
Cross-Produkt-AI
- Einheitliche AI-Setup-Ebene — ein Prompt- oder AI-Spalten-Design ist in Work Management, CRM, Service, Dev und Campaigns wiederverwendbar.
- Produktübergreifende Workflows — AI-Aktionen, die Boards aus mehreren Produkten kombinieren (z. B. Closed-Won-Deal aus CRM triggert AI-generierten Onboarding-Projektplan in Work Management).
Governance und Sicherheit
- Berechtigungen — granulare Kontrolle, welche Rollen AI-Aktionen auslösen dürfen; welche Boards für AI-Zugriff freigegeben sind.
- Audit-Logs — jede AI-Aktion ist nachvollziehbar protokolliert (Auslöser, Prompt, Modell, Zeitpunkt).
- Datenresidenz — EU-Regionen für monday-Daten verfügbar; Prompts und AI-Responses werden nicht für Modell-Training außerhalb Ihrer Umgebung verwendet.
- Modell-Auswahl — monday setzt etablierte Foundation-Modelle ein; Details zu Anbietern, Regionen und Aufbewahrung sind Teil der monday-Compliance-Dokumentation und werden im Discovery-Schritt mit dem Kunden abgestimmt.
- Enterprise-Grade-Basis — SOC 2, ISO 27001, DSGVO-konform (für die monday-Plattform-Ebene); AVV-Abschluss Standard.
Unsere Leistungen für monday AI
Wir begleiten monday-AI-Projekte in sechs aufeinander aufbauenden Schritten. Je nach Reifegrad und Use-Case-Komplexität kombinieren wir die Leistungen modular:
- AI-Use-Case-Discovery. Wir identifizieren, wo AI in Ihren Prozessen tatsächlich Zeit spart — und wo sie nur Noise erzeugt. Ergebnis: priorisierte Backlog von 5–10 AI-Use-Cases mit geschätztem Aufwand und Business-Hebel, geclustert nach monday-Produkt.
- Prompt-Engineering und AI-Spalten-Design. Konkrete Prompts, Fallback-Regeln, Eingabe- und Output-Formate für AI-Spalten; iteratives Testen und Tuning gegen reale Board-Daten; Dokumentation als Prompt-Library für Wiederverwendung.
- AI-Workflow-Implementierung (cross-tool). Umsetzung der priorisierten Use Cases — als AI-Spalten, AI-Automationen, sidekick-Szenarien und, wenn nötig, tool-übergreifend über Make.com, Zapier oder die monday GraphQL-API mit Microsoft 365, Salesforce, HubSpot oder eigenen Datenquellen verbunden.
- Governance- und Compliance-Setup. DSGVO-Check für generative AI (AVV, Prompt-Daten, personenbezogene Daten), EU-AI-Act-Einordnung der Use Cases, Berechtigungs- und Audit-Konzept, Transparenz-Hinweise an Endnutzer. Wir arbeiten eng mit Ihrem Datenschutz und Ihrer IT-Security zusammen.
- Enablement und Change-Management. Schulungen für Endnutzer, Power-User und Admins; Aufbau eines AI-Betriebsmodells (wer darf Prompts ändern, wer reviewt AI-Output, wie wird Feedback zurückgespielt); Kommunikation gegen AI-Skepsis und unrealistische Erwartungen.
- Monitoring und Iteration. Messung von AI-Nutzung, Output-Qualität und Einsparungen; regelmäßige Prompt-Reviews; Erweiterung um neue Use Cases, sobald der Kern trägt.
Der Ansatz ist iterativ: erste produktive AI-Use-Cases in drei bis fünf Wochen, weitere Erweiterungen nach Bedarf. AI-Projekte werden nicht als Big-Bang aufgesetzt — wir lernen mit Ihrem Team am konkreten Einsatz.
Warum antegma als Partner für monday AI
Iterative Methodik
Erste produktive AI-Use-Cases in drei bis fünf Wochen. Skalierung folgt erst, wenn die ersten Cases bewiesen sind — AI-Projekte ohne messbaren Impact werden eingestellt, nicht breit ausgerollt.
Präsenz vor Ort
Beratung und Implementierung in Deutsch und Englisch, mit Teams in München und St. Georgen. Datenverarbeitung im EU-Raum, eine Zeitzone, ein juristischer Rahmen — relevant für generative AI und personenbezogene Prompts.
DSGVO- und EU-AI-Act-Readiness
Wir kennen die Anforderungen aus DSGVO, AVV-Abschluss und EU-AI-Act-Einordnung. Governance-, Transparenz- und Audit-Konzepte entstehen parallel zur Implementierung, nicht nachträglich.
Cross-Produkt-Architektur
monday AI ist erst stark, wenn die Use Cases cross-funktional angelegt sind. Wir denken AI-Setups über Work Management, CRM, Service, Dev und Campaigns hinweg — gemeinsame Prompt-Library statt isolierte AI-Silos.
AI-Implementierungs-Erfahrung
Wir haben Enterprise-AI-Use-Cases in Marketing-, Operations- und IT-Kontexten umgesetzt — von strukturiertem Prompt-Engineering über AI-Workflow-Automatisierung bis zur Governance. Die Erfahrung bringen wir in monday AI ein.
Zertifizierter monday.com Partner
antegma ist offiziell als monday.com Partner zertifiziert. AI-Setup-Empfehlungen, Governance-Muster und Integrations-Entscheidungen entsprechen dem aktuellen Plattform-Stand.
Bereit, monday AI produktiv zu nutzen?
Wenn Sie monday AI einführen, konkrete AI-Use-Cases priorisieren oder eine Governance für generative AI in monday aufbauen möchten, beginnen wir mit einem Erstgespräch. Ergebnis: ein priorisiertes Use-Case-Backlog, eine realistische Aufwands- und Impact-Schätzung sowie eine klare Einordnung der DSGVO- und EU-AI-Act-Anforderungen für Ihre Fälle.
Sie möchten monday und die AI-Funktionen vorab selbst ausprobieren? Starten Sie kostenlos über unseren Partner-Link.
Bei Vertragsabschluss über den Partner-Link erhält antegma eine Vermittlungsprovision von monday.com. Für Sie entstehen keine zusätzlichen Kosten.
Häufige Fragen zu monday AI
Was ist monday AI?
monday AI ist die in die monday.com Plattform integrierte KI-Ebene. Sie besteht aus monday magic (AI-Spalten, AI-Automationen, AI-Funktionen in Docs) und monday sidekick (konversationeller AI-Agent, der Aktionen in monday ausführt). Beide Bausteine arbeiten kontextbezogen mit Board-Daten und sind in allen fünf monday-Produkten — Work Management, CRM, Service, Dev, Campaigns — nutzbar.
Was ist der Unterschied zwischen monday magic und monday sidekick?
monday magic sind AI-Bausteine, die in Boards und Docs verbaut werden: AI-Spalten, die Inhalte generieren, klassifizieren oder zusammenfassen; AI-Automationen, die bei Trigger-Ereignissen AI-Aktionen auslösen; AI-Funktionen in Docs. monday sidekick ist dagegen der konversationelle Agent: Nutzer schreiben in natürlicher Sprache, was sie tun möchten (Boards abfragen, Items aktualisieren, Inhalte generieren), sidekick führt die Aktion aus. magic ist Infrastruktur, sidekick ist Interface — beide greifen auf dieselbe AI-Engine und dieselben Governance-Regeln zu.
Wann ist monday AI die richtige Wahl gegenüber ChatGPT, Copilot oder Notion AI?
Generische AI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Copilot sind stark, wenn es um offene Recherche, Schreib-Hilfe oder One-off-Analysen geht. Sie haben aber keinen Kontext Ihrer monday-Boards, Deals, Tickets oder Sprints — und können dort keine Aktionen ausführen. monday AI ist die bessere Wahl, wenn AI direkt in Arbeitsobjekte eingreifen soll (Items aktualisieren, Zusammenfassungen an Boards hängen, Follow-ups entwerfen) und wenn dieselben AI-Muster produktübergreifend in CRM, Service und Dev wiederverwendet werden sollen. In vielen Organisationen ergänzen sich beide Ebenen — wir beraten, welche Use Cases wo besser aufgehoben sind.
Welche Modelle stecken hinter monday AI? Wo werden Prompts und Daten verarbeitet?
monday AI setzt etablierte Foundation-Modelle ein (u. a. OpenAI-basierte Modelle; den genauen aktuellen Stand dokumentiert monday im Trust Center). Prompts und AI-Responses werden innerhalb der monday-Infrastruktur verarbeitet und nicht für das Training öffentlicher Modelle verwendet. EU-Datenresidenz-Optionen sind verfügbar. Im Discovery-Schritt prüfen wir gemeinsam mit Ihrem Datenschutz, welche Konfiguration für Ihren Anwendungsfall und Ihre AVV-Anforderungen erforderlich ist.
Wie integriert sich monday AI mit unserem bestehenden Stack?
monday AI-Workflows lassen sich über die monday GraphQL-API, native Integrationen (Microsoft 365, Salesforce, HubSpot, Slack, DocuSign, Jira, Zendesk und andere) sowie über Automatisierungs-Plattformen wie Make.com und Zapier mit bestehenden Systemen verbinden. Typische Muster: AI liest CRM-Daten aus Salesforce/HubSpot ein, erzeugt in monday strukturierte Outputs (z. B. Onboarding-Projekte), und spielt Ergebnisse zurück. Die Architektur entwerfen wir im Discovery-Schritt entlang Ihrer bestehenden Tools und Datenquellen.
Welche monday-AI-Use-Cases lohnen sich als Einstieg?
Am meisten Mehrwert liefern zu Beginn meist: Status-Zusammenfassungen (Projekt- oder Sprint-Reports aus Board-Inhalten), Klassifizierung (Leads, Tickets, Bugs) und Entwurfs-Funktionen (Follow-up-Mails, Ticket-Antworten, Content-Varianten). Diese Use Cases haben hohen manuellen Aufwand, klare Input-Output-Muster und sind gut messbar — ideal zum Lernen, was AI in Ihrem Kontext leistet. Komplexere Workflows (Cross-Tool-Automatisierung, vollständige sidekick-Agenten-Szenarien) kommen in späteren Releases, sobald das Team AI-Vertrauen aufgebaut hat.
Wie lange dauert eine monday-AI-Use-Case-Implementierung?
Ein erster produktiver AI-Use-Case — etwa eine AI-Spalte für Ticket-Klassifizierung oder eine AI-Automation für Status-Zusammenfassungen — ist typischerweise in drei bis fünf Wochen implementiert und in Betrieb. Größere Szenarien (mehrere AI-Spalten über mehrere Boards, sidekick-Konfiguration für ein gesamtes Team, tool-übergreifende AI-Workflows mit Make.com oder GraphQL-API) brauchen entsprechend länger. Entscheidend ist ein früher messbarer Kern — an ihm lernt das Team, und gegen ihn werden weitere Use Cases priorisiert.
Was kostet monday AI?
monday lizenziert AI-Funktionen als Add-on zur monday-Plattform — die genauen Konditionen richten sich nach User-Tier (Pro, Enterprise) und AI-Credits-Paket. Aktuelle Listenpreise findest du auf monday.com/pricing. Im Rahmen unserer Beratung hilft antegma, das passende Tier zu wählen, AI-Credit-Verbrauch realistisch zu kalkulieren und — wo sinnvoll — über den Partner-Kanal zu lizenzieren.
Ist monday AI EU-AI-Act-konform? Worauf müssen wir achten?
Der EU AI Act unterscheidet Use Cases nach Risiko — die meisten typischen monday-AI-Szenarien (Zusammenfassen, Klassifizieren, Texte entwerfen) fallen in den „minimalen“ oder „begrenzten“ Risikobereich und erfordern primär Transparenz-Hinweise an Endnutzer sowie saubere Dokumentation. Hochrisiko-Use-Cases (z. B. AI-gestützte Personalentscheidungen) sollten nicht auf generischen AI-Funktionen laufen. Wir kategorisieren Ihre geplanten Use Cases im Discovery-Schritt entlang des AI-Act und setzen die erforderlichen Transparenz-, Dokumentations- und Governance-Mechanismen auf — in Abstimmung mit Ihrem Datenschutz und Ihrer Compliance.
Wie verhindern wir AI-Halluzinationen oder falsche AI-Aktionen in monday?
Drei Hebel kombinieren wir: (1) Human-in-the-Loop-Design — AI entwirft, der Mensch reviewt und veröffentlicht (besonders bei Kundenkommunikation, personenbezogenen Entscheidungen und finanziellen Aktionen). (2) Engere Prompts und Guard-Rails — AI wird auf klar abgegrenzte Aufgaben zugeschnitten, statt offene „Tu-Irgendwas“-Prompts zu verwenden. (3) Audit-Logs und Monitoring — jede AI-Aktion ist nachvollziehbar, Fehlerquoten werden gemessen und fließen in Prompt-Iteration und Guard-Rail-Anpassungen zurück. Governance wird von Anfang an mitimplementiert, nicht nachträglich.