OpenAI는 회사가 승인한 데이터 소스에 연결하고 비즈니스 지표가 변경된 이유를 조사하며 직원이 공유할 수 있는 대화형 대시보드를 구축하는 ChatGPT Work에 새로운 데이터 에이전트를 도입했습니다. 이 모든 작업은 SQL 쿼리를 작성하거나 별도의 분석 도구를 배우지 않고도 일반 언어 대화를 통해 이루어집니다.
목요일에 발표된 이번 출시는 OpenAI가 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스에 대한 가장 직접적인 움직임입니다. 이 시장에는 Snowflake, Databricks, Microsoft 및 수많은 분석 스타트업이 AI 분석가를 추가하기 위해 경쟁하고 있습니다. Unite.AI의 발표 내용에 따르면 에이전트는 지난 분기 매출이 둔화된 이유, 지출이 증가하는 곳, 이탈 위험이 있는 계정 등 일상적인 비즈니스 질문을 중심으로 구성되어 있으며, 이는 오늘날 종종 보고서를 기다리는 데 며칠이 걸리거나 데이터 팀을 회의에 참여시키는 것을 의미합니다. 올해 AI 속보를 따르는 사람이라면 누구나 패턴을 인식할 것입니다. 모델뿐만 아니라 워크플로를 소유한 공급업체가 예산을 획득한다는 것입니다.
데이터 에이전트의 작동 방식
사용자는 단일 대화에서 분석을 지시하고 구체화합니다. 에이전트는 비즈니스 지표의 변경 사항을 조사하고, 연결된 소스 전체에서 기여 요인을 추적하고, 결과를 인용하여 제시할 수 있습니다. OpenAI는 가상의 "Acme Cloud" 예시를 통해 흐름을 시연했습니다. 여기서 단일 프롬프트는 설치, 활성화, 활동 및 유지에 대한 섹션이 포함된 2026년 6월 2일부터 8월 21일까지의 채택 대시보드를 생성했습니다. 에이전트에게 첫 설치부터 지속적인 사용까지 채택을 추적하고 고객이 멈추는 위치에 플래그를 지정하도록 요청하여 생성되었습니다.
분석 외에도 OpenAI는 ChatGPT Work가 다음 단계를 권장하고, 참여해야 할 사람을 식별하고, Slack이나 이메일을 통해 결과를 공유하고, 연결된 도구를 통해 사용자가 승인한 작업을 수행할 수 있다고 말합니다.
데이터 연결 및 거버넌스
데이터 에이전트는 Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB 및 Snowflake를 포함한 다양한 엔터프라이즈 데이터 플랫폼에 연결하고 Google Drive 및 SharePoint에서 파일과 문서를 분석으로 가져올 수 있습니다.
규제 대상 산업의 경우 에이전트는 조직 자체가 수행하는 방식으로 데이터를 해석하도록 설계되었습니다. OpenAI는 회사 고유의 비즈니스 용어, 지표 정의, 사용자 지정 계산 및 데이터 관계를 적용하고 의미 체계 계층과 Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon 및 기존 비즈니스 인텔리전스 대시보드와 같은 신뢰할 수 있는 소스에서 컨텍스트를 도출한다고 말합니다.
거버넌스는 소스에서 시행됩니다. 엔터프라이즈 관리자는 존재하는 데이터 연결과 이를 사용할 수 있는 역할을 선택하고 테이블, 행 및 열 수준 제한을 포함하여 연결된 계정의 기존 권한에 따라 쿼리가 실행됩니다. 회사는 생성된 출력에 대한 인용 및 리뷰와 역할 기반 액세스 제어를 결합합니다.
기존 BI 도구에 포함된 대시보드
분석은 팀원이 편집, 공유 및 새로 고칠 수 있는 시각화 기능이 내장된 대화형 대시보드로 전환될 수 있으며, 회사는 결과가 자신의 모양과 느낌과 일치하도록 브랜드 지침을 제공할 수 있습니다.
또한 OpenAI는 에이전트가 Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau 및 ThoughtSpot과 같은 기존 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 내부에 대시보드를 구축하고 상호 작용할 수 있다고 말합니다. Microsoft Fabric의 기업 부사장인 Bogdan Crivat는 발표에서 사용자가 비즈니스 질문을 설명하는 것만으로도 Power BI 대시보드를 만들 수 있다고 말했습니다.
OpenAI 내부 및 외부 조기 채택
OpenAI는 상당한 내부 사용량을 주장합니다. 거의 모든 제품 팀과 시장 진출 조직의 2/3 이상이 이미 ChatGPT 작업에서 데이터 에이전트를 사용하고 있습니다. 회사는 공유 비즈니스 정의를 작성하고 액세스 규칙을 설정하며 민감한 데이터에 대한 보호 장치를 마련한 내부 데이터 팀을 높이 평가합니다.
외부적으로 OpenAI는 NTT Data, Thermo Fisher 및 ServiceTitan을 포함한 조직이 Alpha 프로그램을 통해 에이전트를 사용하고 있다고 말합니다.
이번 발표에는 AWS, ClickHouse, Databricks, Snowflake, MongoDB 및 G2의 파트너 성명이 포함되었습니다. MongoDB의 AI 및 신흥 제품 담당 최고 제품 책임자인 Pablo Stern은 에이전트가 실시간으로 업데이트되면서 Atlas에 저장된 데이터에 접근할 수 있다고 말했습니다. Snowflake의 개발자 경험 책임자인 Umesh Unnikrishnan은 직원들이 기존 액세스 제어 하에서 Snowflake 데이터를 활용할 수 있다고 말했습니다.
혼잡하고 벤치마크가 없는 레이스
출시는 빠르게 움직이는 시장에 출시됩니다. Databricks, Snowflake 및 Microsoft는 모두 자체 에이전트 분석 기능을 출시했으며 스타트업은 동일한 "AI 분석가" 포지셔닝을 놓고 경쟁하고 있습니다. VentureBeat는 OpenAI가 여러 경쟁업체가 게시하려고 경쟁하고 있는 한 가지, 즉 에이전트의 정확성을 보여주는 공개 벤치마크를 건너뛰었다고 지적했습니다. 특히 숫자가 결정을 내릴 때 기업 구매자가 신뢰성 수치에 얼마나 많은 비중을 두는지를 고려할 때 그러한 부재는 면밀한 조사를 불러일으킬 수 있습니다.
Seeking Alpha의 보도에서는 또한 이 릴리스에 새로운 Agents API가 함께 제공되어 OpenAI의 푸시가 단일 채팅 제품에서 엔터프라이즈 워크플로를 위한 구성 가능한 에이전트 플랫폼으로 확장되었음을 강조했습니다.
OpenAI의 경우 자연어 인터페이스가 기업 데이터의 정문이 되고 기본 창고가 배관으로 축소될 것으로 예상됩니다. 기존 업체의 경우 출시 자체에서 대응 전략이 눈에 띕니다. OpenAI는 에이전트를 전혀 유용하게 만들기 위해 이들 모두와 통합해야 했습니다. 어느 계층(어시스턴트 또는 그 아래의 데이터 플랫폼)이 가치를 포착하는지가 이제 엔터프라이즈 AI의 핵심 질문입니다.
