monday.com lleva agentes de IA a producción en Amazon Bedrock: +50% de PR por ingeniero

monday.com ha llevado a producción sus agentes agentic AI Teammates en la plataforma Amazon Bedrock y ha dado a conocer sus métricas internas de funcionamiento: nueve de cada diez desarrolladores de la compañía usan herramientas de IA para escribir código cada mes, y la producción de pull requests por ingeniero ha aumentado más de una vez y media.

¿Qué cifras ha mostrado monday.com?

monday.com aporta métricas de su propia analítica de producción, y todas apuntan a una adopción masiva de la IA en el desarrollo, no a un piloto. Hace seis meses, aproximadamente la mitad de los ingenieros usaba herramientas de IA para código de forma regular; ahora son 9 de cada 10.

• Nueve de cada diez desarrolladores («Builders») usan herramientas de IA para código cada mes, frente a aproximadamente la mitad hace seis meses
• La producción de pull requests por ingeniero ha crecido más de un 50%
• Los agentes funcionan sobre Amazon Bedrock, el servicio gestionado de AWS para ejecutar y orquestar grandes modelos de lenguaje
• Todas las cifras proceden de datos internos de producción de monday.com, no de una encuesta ni de un informe de marketing

Según el AWS Machine Learning Blog, monday.com es una de las pocas organizaciones de ingeniería que mantienen IA agentic en producción a esta escala, y no como una demo.

¿Cómo integraron los agentes en un código de 10 años?

La principal dificultad de ingeniería no estaba en los agentes en sí, sino en encajarlos en una base de código de unos diez años. Los proyectos de esta edad acumulan patrones heredados, convenciones no estándar y dependencias en las que las herramientas de IA de propósito general tropiezan.

monday.com lo describe como «retrofits»: adaptaciones que hicieron que la arquitectura existente fuera apta para el trabajo de los agentes. Incluyen contexto sobre la base de código, límites de seguridad e integraciones; sin ellos, el modelo genera código formalmente correcto, pero inútil para este proyecto. La compañía atribuye a estas adaptaciones, y no a la elección de un modelo concreto, el hecho de que la solución funcione a escala.

¿Qué es el confidence-scored merge?

El confidence-scored merge es la técnica con la que monday.com acorta la distancia hasta la autonomía total de los agentes. El sistema asigna una puntuación de confianza a cada cambio propuesto y, según esa puntuación, decide si fusiona el código automáticamente o lo envía a revisión humana.

Es un compromiso entre velocidad y control: los cambios rutinarios y predecibles, con alta confianza, pasan sin intervención humana, mientras que todo lo dudoso permanece bajo control manual. Es la última frontera que separa a un asistente que escribe código bajo supervisión de un agente en el que se confía para hacer merge por su cuenta.

Cada cifra de este artículo procede de los datos internos de producción de monday, según el blog de AWS

Machine Learning.

Qué significa

El caso de monday.com es un ejemplo poco habitual de agentic AI en desarrollo medida con métricas de producción y no con promesas: porcentaje de usuarios, producción de PR, proporción de merges automáticos. Para los equipos con grandes proyectos heredados, la conclusión es sencilla: el cuello de botella no es el modelo, sino la infraestructura que lo rodea: el contexto, los límites de seguridad y las reglas del merge automático.

Preguntas frecuentes

¿Qué es AI Teammates?

AI Teammates es el agentic AI de monday.com, construido sobre Amazon Bedrock. A diferencia de un asistente que se limita a sugerir, estos agentes ejecutan tareas de desarrollo y llevan los cambios hasta el pull request, y parte de las modificaciones se fusionan automáticamente según la puntuación de confianza.

¿En qué plataforma funcionan los agentes de IA de monday.com?

Los agentes de monday.com funcionan en Amazon Bedrock, el servicio gestionado de AWS para ejecutar y orquestar grandes modelos de lenguaje. En él la compañía mantiene agentes en producción a escala de toda la organización de ingeniería.