OpenAI ha introdotto in ChatGPT Work un nuovo Data agent progettato per collegarsi alle fonti di dati approvate dalle aziende, analizzare l’andamento delle metriche di business e generare dashboard interattive condivisibili. Il sistema è pensato per permettere ai dipendenti di affrontare direttamente domande operative come individuare le cause di un rallentamento delle vendite, capire in quali aree stanno aumentando i costi o identificare i problemi che possono mettere a rischio il rinnovo dei clienti principali, senza dover scrivere query o utilizzare separatamente strumenti specialistici di business intelligence. L’analisi viene gestita all’interno di una singola conversazione, nella quale l’utente può formulare la richiesta iniziale, approfondire i risultati, modificare le ipotesi e chiedere ulteriori verifiche mantenendo il contesto dell’indagine.
Data agent può connettersi a sorgenti aziendali come Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB e Snowflake, oltre a utilizzare file e documenti conservati in Google Drive e SharePoint. Il sistema non si limita a interrogare i dati grezzi, ma può utilizzare il contesto specifico dell’organizzazione, comprese terminologia interna, definizioni delle metriche, calcoli personalizzati e relazioni tra le diverse sorgenti. Queste informazioni possono essere recuperate da semantic layer e altre fonti considerate attendibili dall’azienda, tra cui Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon e dashboard di business intelligence già esistenti, consentendo al modello di interpretare i dati secondo le convenzioni utilizzate realmente all’interno dell’organizzazione anziché applicare definizioni generiche.
La gestione degli accessi rimane sotto il controllo degli amministratori aziendali, che possono stabilire quali connessioni rendere disponibili e quali ruoli siano autorizzati a utilizzarle. Le interrogazioni eseguite dal Data agent rispettano le autorizzazioni già associate agli account collegati e possono applicare restrizioni a livello di tabella, riga e colonna, mantenendo quindi i criteri di sicurezza definiti nei sistemi di origine. Il modello di governance comprende inoltre controlli degli accessi basati sui ruoli, citazioni delle fonti utilizzate e procedure di revisione degli output generati. Tra le aziende coinvolte nelle integrazioni figurano AWS, ClickHouse, Databricks, Snowflake e MongoDB; nel caso di MongoDB Atlas, l’agente può accedere ai dati mentre vengono aggiornati in tempo reale, mentre l’integrazione con Snowflake mantiene i controlli di accesso già configurati per i singoli utenti.
Una volta completata l’analisi, i risultati possono essere trasformati direttamente in dashboard interattive dotate di visualizzazioni incorporate, modificabili, aggiornabili e condivisibili con altri membri dell’organizzazione. Le aziende possono fornire anche proprie linee guida grafiche in modo che l’aspetto delle dashboard rispetti l’identità visiva interna. Tra gli esempi mostrati da OpenAI figura una dashboard dedicata all’adozione di un prodotto software fittizio denominato Acme Cloud, relativa al periodo compreso tra il 2 giugno e il 21 agosto 2026 e organizzata attorno a parametri come installazioni, attivazione, utilizzo e retention. La dashboard viene generata partendo da una richiesta in linguaggio naturale che chiede di seguire il percorso degli utenti dall’installazione e dal primo utilizzo fino all’attività continuativa, identificando contemporaneamente i punti nei quali i clienti incontrano maggiori difficoltà.
Data agent non è limitato alle dashboard generate direttamente in ChatGPT Work, perché può anche costruire e utilizzare dashboard attraverso piattaforme di business intelligence già presenti nelle aziende, tra cui Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau e ThoughtSpot. L’integrazione con Power BI consente, ad esempio, di creare dashboard descrivendo in linguaggio naturale le domande aziendali che si desidera analizzare, senza dover costruire manualmente ogni visualizzazione. OpenAI ha sviluppato queste funzionalità insieme ai fornitori delle principali piattaforme BI, includendo nel progetto integrazioni con Tableau, Microsoft, Sigma e ThoughtSpot per mantenere i flussi di analisi all’interno degli ambienti già utilizzati dalle organizzazioni.
Le capacità del sistema comprendono anche le attività successive all’analisi. ChatGPT Work può proporre le azioni da intraprendere in base ai risultati, individuare le persone o i gruppi che dovrebbero essere coinvolti, distribuire le conclusioni attraverso Slack o posta elettronica ed eseguire operazioni tramite strumenti collegati quando l’utente ne autorizza esplicitamente l’esecuzione. Il Data agent viene quindi utilizzato non soltanto come interfaccia conversazionale per interrogare database e produrre grafici, ma come componente di un flusso operativo che può passare dall’individuazione di un’anomalia alla verifica delle cause, alla produzione di una dashboard e infine alla condivisione o all’esecuzione di un’azione conseguente.
OpenAI utilizza già internamente questa tecnologia su larga scala: quasi tutto il team di prodotto e oltre due terzi dell’organizzazione go-to-market impiegano data agent in ChatGPT Work. L’adozione è stata accompagnata dalla costruzione di un’infrastruttura interna nella quale il team dedicato ai dati ha definito una terminologia aziendale condivisa, impostato le regole di accesso e introdotto protezioni specifiche per le informazioni sensibili, fornendo al sistema una base comune per interpretare le metriche utilizzate dai diversi reparti.
Il Data agent è inoltre già utilizzato da organizzazioni partecipanti al programma Alpha, tra cui NTT DATA, Thermo Fisher e ServiceTitan. I primi impieghi riguardano analisi delle vendite e della spesa, individuazione di errori nei report, valutazione delle opportunità commerciali e decisioni sull’allocazione del personale. NTT DATA ha indicato in particolare che costi di licenza, competenze tecniche richieste e lavoro necessario per creare e mantenere le dashboard avevano precedentemente limitato la possibilità di estendere questi strumenti a tutta l’organizzazione; con Data agent, anche dipendenti non tecnici, in particolare nelle funzioni commerciali e aziendali, possono invece costruire e aggiornare autonomamente dashboard utilizzando richieste formulate in linguaggio naturale.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)