AI Workflows w monday.com: buduj procesy mądrzej, automatyzuj od A do Z

Część 1 z 8: Produkty AI w monday.com

Sposób, w jaki pracujemy, zmienił się nie do poznania. Najpierw przenosiliśmy manualne procesy do cyfrowego świata. Potem zaczęliśmy automatyzować powtarzalne zadania. Teraz wchodzimy w erę pracy wspieranej przez AI — gdzie procesy nie tylko wykonują kolejne kroki, ale realizują złożone, wieloetapowe operacje od początku do końca, wykorzystując przetwarzanie tekstu przez AI i inteligentne reguły przekierowań.

To kluczowy element transformacji monday.com — z platformy do zarządzania pracą (Work OS) w platformę pracy opartą na sztucznej inteligencji (AI Work Platform). W samym centrum tej zmiany stoją AI Workflows: autonomiczne procesy, które łączą klasyczną automatyzację z przetwarzaniem tekstu przez AI i możliwościami agentów AI.

Co tak naprawdę robią AI Workflows

Kluczowa różnica w porównaniu z tradycyjną automatyzacją

AI Workflows to autonomiczne procesy, które działają w ramach całego środowiska monday.com i podejmują trafne decyzje na podstawie aktualnego kontekstu.

Tradycyjna automatyzacja mówi: „Kiedy status zmieni się na ‘Zaakceptowane przez klienta’, przenieś element na tablicę Realizacja.”

AI Workflows pozwalają określić: „Kiedy klient zatwierdzi projekt, przeanalizuj zakres zlecenia, sprawdź, który zespół realizacyjny ma odpowiednie kompetencje i dostępność, przypisz pracę do właściwej tablicy, wygeneruj brief projektowy na podstawie ustaleń sprzedażowych i powiadom interesariuszy z kontekstem dopasowanym do ich roli.”

Skąd określenie „autonomiczne”

Kluczem jest inteligencja wbudowana w cały przebieg procesu. AI Workflows rozumieją dane, które przetwarzają, interpretują kontekst i niuanse oraz podejmują decyzje w oparciu o wcześniej skonfigurowane instrukcje i logikę.

Nie chodzi więc tylko o oszczędność czasu przy realizacji zadań. Chodzi o wyeliminowanie konieczności ludzkiej interwencji w rutynowych scenariuszach.

Jakie problemy biznesowe rozwiązują AI Workflows

1. Ręczne zadania rozrzucone po wielu systemach

Marketing otrzymuje lead. Ktoś ręcznie sprawdza, czy jest odpowiednio zakwalifikowany. Inna osoba przekierowuje go do właściwego handlowca. Jeszcze ktoś inny tworzy rekord w CRM. W końcu ktoś uruchamia onboarding. Każdy z tych kroków wymaga ludzkiej uwagi, co generuje opóźnienia i wąskie gardła.

2. Ludzkie wąskie gardła, które spowalniają wszystko

Kiedy Maria jest jedyną osobą, która wie, które projekty trafiają do którego zespołu, staje się krytycznym ogniwem procesu. Każdy projekt czeka na jej decyzję.

AI Workflows eliminują ten problem, przenoszone logikę decyzyjną do systemu — dzięki temu praca sama trafia tam, gdzie powinna, na podstawie inteligentnej analizy.

3. Brak spójności przy dużej skali

Kiedy ludzie podejmują te same decyzje setki razy, jakość się różni. Jeden członek zespołu może interpretować „pilne” zupełnie inaczej niż drugi. AI Workflows za każdym razem stosują tę samą logikę, co oznacza mniej błędów, ustandaryzowane postępowanie, przewidywalne wyniki i procesy, które łatwo skalować.

4. Ograniczenia tradycyjnej automatyzacji

Tradycyjna automatyzacja świetnie radzi sobie z prostymi sekwencjami. Ale złożone procesy z wieloma punktami decyzyjnymi, obsługą wyjątków i kontekstowym przekierowywaniem wymagają albo rozbudowanej ręcznej konfiguracji, albo stałego nadzoru ludzkiego, albo tworzenia własnego kodu.

AI Workflows obsługują tę złożoność natywnie — poprzez konfigurowalne bloki AI, logikę warunkową i integrację z agentami AI.

Gdzie AI Workflows dają najwięcej wartości

Inteligentne przekierowywanie na dużą skalę — kiedy setki zgłoszeń, zamówień czy zapytań wymagają trafnej dystrybucji według złożoności, pilności lub specjalizacji.

Wieloetapowe akceptacje — kiedy dokumenty, zapytania czy treści muszą przejść przez złożone ścieżki zatwierdzenia z logiką warunkową.

Przekazywanie pracy między zespołami — kiedy praca przechodzi z jednego zespołu do drugiego i kluczowy kontekst musi przenosić się automatycznie.

Procesy adaptacyjne — kiedy przebieg pracy musi dostosować swoje działanie na podstawie danych o wynikach lub zmieniających się warunków.

Jak działają AI Workflows

Cztery kluczowe elementy

1. Wyzwalacze, które uruchamiają proces

Procesy startują na podstawie konkretnych zdarzeń: zmiany statusu, wypełnienia formularza, harmonogramu czasowego lub zdarzenia z połączonego systemu zewnętrznego.

2. Podejmowanie decyzji przez AI

I tu robi się naprawdę ciekawie. Po uruchomieniu workflow może odczytać i zinterpretować tekst, przeanalizować sentyment i pilność sprawy, wyciągnąć konkretne informacje z treści, przekierować na podstawie warunków i klasyfikacji, a także obsłużyć wyjątki przez skonfigurowane ścieżki decyzyjne.

Przykład? Workflow odczytuje zapytanie klienta, określa sentyment i pilność, rozpoznaje temat i automatycznie przekierowuje do odpowiedniego specjalisty.

3. Działania na wielu tablicach

Na podstawie podjętych decyzji workflow wykonuje konkretne kroki: tworzy elementy na różnych tablicach, uzupełnia pola wygenerowanymi treściami, wysyła spersonalizowane powiadomienia, uruchamia integracje z narzędziami zewnętrznymi i wywołuje inne workflow jako podprocesy.

4. Wizualny kreator workflow

Interfejs udostępnia wizualną reprezentację całej logiki. Widzisz wyzwalacze, warunki, bloki AI i akcje — co pozwala zrozumieć złożone procesy na pierwszy rzut oka. To kluczowe zarówno dla ładu organizacyjnego, jak i dla rozwiązywania problemów.

Integracja z ekosystemem AI

AI Workflows nie działają w oderwaniu. Korzystają z pozostałych elementów ekosystemu AI w monday.com: monday sidekick wspiera tworzenie workflow z pomocą AI, kolumny AI wzbogacają dane, aplikacje monday vibe dodają niestandardową funkcjonalność, a agenci AI (którzy wkrótce dojdą do platformy) będą obsługiwać wyspecjalizowane zadania. Każda z tych możliwości wzmacnia pozostałe, tworząc efekt kumulacji wartości.

Przykłady zastosowań

Uruchomienie projektu między zespołami

Wyzwanie: Start projektu wymaga godzin koordynacji między różnymi zespołami.

Workflow analizuje zakres projektu na podstawie danych z akceptacji, tworzy tablice w odpowiednich przestrzeniach roboczych, generuje listy zadań dopasowane do typu projektu, przypisuje członków zespołu według skonfigurowanych ról i dostępności, tworzy wydarzenia w kalendarzu przez połączone systemy i wysyła spersonalizowane briefy do każdego interesariusza.

Efekt: To, co zajmowało godziny koordynacji, można skrócić do minut.

Automatyzacja onboardingu klienta

Wyzwanie: Nowi klienci czekają, aż zespoły ręcznie skonfigurują konta i procesy.

Workflow tworzy rekordy klienta w odpowiednich systemach, generuje dokumentację onboardingową dostosowaną do zakupionych usług, planuje punkty kontaktu według segmentu klienta, inteligentnie przypisuje opiekunów i uruchamia procesy rozliczeniowe.

Efekt: Płynne doświadczenie klienta od pierwszego dnia.

Procesy akceptacji treści

Wyzwanie: Zespoły marketingowe balansują między szybkością działania a procedurami zatwierdzania.

Workflow kieruje treści do odpowiednich osób zatwierdzających na podstawie typu materiału i wytycznych, śledzi pętle feedbacku i zarządza poprawkami, koordynuje finalne zatwierdzenia z działem prawnym i compliance, a po akceptacji automatycznie publikuje treści w odpowiednich kanałach.

Efekt: Szybsza realizacja bez omijania procedur.

Przekazanie ze sprzedaży do realizacji

Wyzwanie: Kluczowy kontekst ginie, kiedy transakcja przechodzi z działu sprzedaży do zespołu realizacji.

Workflow automatycznie przechwytuje cały kontekst sprzedażowy, tłumaczy warunki handlowe na wymagania realizacyjne, tworzy struktury projektowe dopasowane do oferty i powiadamia zespół realizacyjny inteligentnymi briefami. Nic nie umyka.

Efekt: Płynne przejścia, zadowoleni klienci.

O czym pamiętać przed wdrożeniem

Dokumentacja procesów

Zanim zaczniesz budować AI Workflows, musisz dobrze rozumieć swoje obecne procesy: kto za co odpowiada, kiedy zachodzą poszczególne działania, dlaczego podejmowane są określone decyzje i jakie występują warianty oraz wyjątki. Im lepsza dokumentacja procesu, tym skuteczniejsze będą Twoje AI Workflows.

Przygotowanie struktury tablic

Przed wdrożeniem warto zadbać o logiczną strukturę tablic, spójne typy kolumn, jasne konwencje nazewnictwa i ustandaryzowane formaty danych. Nie potrzebujesz perfekcji — ale odrobina porządku procentuje.

Planowanie integracji

Warto odpowiedzieć sobie na kilka pytań: które systemy zewnętrzne muszą się połączyć? Jakie dane przepływają między systemami? Czy integracje są już wdrożone i przetestowane? Jakie uprawnienia i uwierzytelnienia są wymagane?

Szkolenie zespołu

Różne osoby potrzebują różnej wiedzy. Właściciele procesów muszą rozumieć, jak działają workflow. Administratorzy — jak monitorować ich wydajność. Zaawansowani użytkownicy — jak je optymalizować. A końcowi użytkownicy — kiedy spodziewać się automatycznych działań.

Zacznij od prostych rzeczy, potem skaluj

Sprawdzone podejście wygląda tak: wybierz jeden dobrze znany proces o dużej liczbie powtórzeń, zbuduj dla niego AI Workflow, ucz się z pierwszego wdrożenia, udoskonalaj na podstawie feedbacku od użytkowników, a następnie rozszerzaj na bardziej złożone scenariusze. Takie iteracyjne podejście buduje kompetencje w organizacji i jednocześnie przynosi szybkie rezultaty.

Jak może pomóc CXLABS

monday.com ułatwia tworzenie AI Workflows — opisujesz językiem naturalnym, czego potrzebujesz, a system generuje działający workflow w kilka sekund. Przy prostych procesach to zupełnie wystarczy.

Wartość CXLABS zaczyna się tam, gdzie trzeba przekształcić te automatycznie wygenerowane workflow w duże, profesjonalne rozwiązania klasy enterprise. Jako Silver Partner monday.com specjalizujący się w automatyzacji procesów z wykorzystaniem AI, pomagamy organizacjom rozbudować proste punkty wyjścia w solidne, międzyzespołowe procesy obejmujące wiele tablic, zespołów i integracji.

Co dalej w tej serii

AI Workflows to fundamentalna zmiana — przejście od zarządzania pracą do jej orkiestracji. W miarę jak monday.com rozwija swoje możliwości AI, te workflow będą obsługiwać coraz bardziej złożone scenariusze z coraz większą inteligencją.

W następnej części: przyjrzymy się AI Blocks — czyli elementom składowym, które napędzają AI Workflows i które można wykorzystać w automatyzacjach, kolumnach i kreatorze workflow. Zrozumienie AI Blocks pogłębi Twoją wiedzę o tym, jak wykorzystać AI w całym środowisku monday.com.

Chcesz przekształcić swoje procesy biznesowe z pomocą AI Workflows? Skontaktuj się z CXLABS — pomożemy Ci wdrożyć inteligentną automatyzację, która przynosi realne wyniki.

O tej serii

To część 1 naszej 8-częściowej serii poświęconej produktom AI w monday.com. Rozkładamy na czynniki pierwsze każdą funkcjonalność AI, żebyś mógł/mogła zrozumieć, jak działa i jak może pomóc Twojej firmie.

Pozostałe artykuły w serii:

Część 1: AI Workflows (właśnie to czytasz)
Część 2: AI Blocks,
Część 3: Product Power-ups (wkrótce)
Część 4: monday sidekick (wkrótce)
Część 5: monday vibe (wkrótce)
Część 6: AI Notetaker (wkrótce)
Część 7: MCP (wkrótce)
Część 8: monday agents (wkrótce)