OpenAI đã giới thiệu một tác nhân Dữ liệu mới trong ChatGPT Work, một tác nhân mà công ty cho biết sẽ kết nối với các nguồn dữ liệu đã được phê duyệt của công ty, điều tra lý do tại sao các số liệu kinh doanh thay đổi và xây dựng bảng điều khiển tương tác mà nhân viên có thể chia sẻ — tất cả thông qua cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ đơn giản mà không cần viết truy vấn SQL hoặc học một công cụ phân tích riêng.
Sự ra mắt, được công bố hôm thứ Năm, là bước đi trực tiếp nhất của OpenAI vào lĩnh vực kinh doanh thông minh doanh nghiệp, một thị trường nơi Snowflake, Databricks, Microsoft và một làn sóng các công ty khởi nghiệp phân tích đang chạy đua để bổ sung các nhà phân tích AI của riêng họ. Theo phạm vi đưa tin của Unite.AI về thông báo, đại lý này xoay quanh các câu hỏi kinh doanh hàng ngày - tại sao doanh số bán hàng chậm lại trong quý trước, chi tiêu đang tăng lên ở đâu, tài khoản nào có nguy cơ bị xáo trộn - mà ngày nay thường có nghĩa là phải chờ nhiều ngày để báo cáo hoặc kéo nhóm dữ liệu vào một cuộc họp. Bất kỳ ai theo dõi tin nóng về AI năm nay sẽ nhận ra mô hình: các nhà cung cấp sở hữu quy trình làm việc, không chỉ mô hình, sẽ giành được ngân sách.
Tác nhân dữ liệu hoạt động như thế nào
Người dùng chỉ đạo và tinh chỉnh một phân tích trong một cuộc trò chuyện. Tác nhân có thể điều tra những gì đã thay đổi trong chỉ số kinh doanh, theo dõi các yếu tố góp phần trên các nguồn được kết nối và trình bày các phát hiện của mình kèm theo các trích dẫn. OpenAI đã minh họa quy trình này bằng một ví dụ hư cấu về "Acme Cloud", trong đó một lời nhắc duy nhất tạo ra một bảng thông tin áp dụng từ ngày 2 tháng 6 đến ngày 21 tháng 8 năm 2026, với các phần dành cho lượt cài đặt, kích hoạt, hoạt động và tỷ lệ giữ chân — được tạo bằng cách yêu cầu đại lý theo dõi việc áp dụng từ lần cài đặt đầu tiên cho đến quá trình sử dụng liên tục và gắn cờ những nơi khách hàng gặp khó khăn.
Ngoài phân tích, OpenAI cho biết ChatGPT Work có thể đề xuất các bước tiếp theo, xác định ai cần tham gia, chia sẻ kết quả thông qua Slack hoặc email và thực hiện các hành động được người dùng phê duyệt thông qua các công cụ được kết nối.
Kết nối dữ liệu và quản trị
Tác nhân dữ liệu kết nối với một danh sách dài các nền tảng dữ liệu doanh nghiệp, bao gồm Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB và Snowflake, đồng thời có thể kéo các tệp và tài liệu từ Google Drive và SharePoint vào bản phân tích.
Điều quan trọng đối với các ngành được quản lý là tác nhân được thiết kế để diễn giải dữ liệu theo cách mà chính tổ chức đó thực hiện. OpenAI cho biết họ áp dụng các thuật ngữ kinh doanh, định nghĩa số liệu, tính toán tùy chỉnh và mối quan hệ dữ liệu của riêng công ty, vẽ bối cảnh từ các lớp ngữ nghĩa và các nguồn đáng tin cậy như Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon và bảng điều khiển thông minh kinh doanh hiện có.
Quản trị được thực thi tại nguồn. Quản trị viên doanh nghiệp chọn kết nối dữ liệu nào tồn tại và vai trò nào có thể sử dụng chúng, đồng thời truy vấn chạy theo các quyền hiện có của tài khoản được kết nối, bao gồm các hạn chế ở cấp độ bảng, hàng và cột. Công ty kết hợp kiểm soát truy cập dựa trên vai trò với các trích dẫn và đánh giá cho kết quả đầu ra được tạo.
Bảng điều khiển tồn tại trong các công cụ BI hiện có
Một bản phân tích có thể được chuyển thành một bảng điều khiển tương tác với các hình ảnh trực quan tích hợp mà các thành viên trong nhóm có thể chỉnh sửa, chia sẻ và làm mới, đồng thời các công ty có thể cung cấp các nguyên tắc về thương hiệu để kết quả đầu ra phù hợp với giao diện của họ.
OpenAI cũng cho biết tác nhân có thể xây dựng và tương tác với bảng điều khiển bên trong các nền tảng trí tuệ kinh doanh hiện có - Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau và ThoughtSpot. Bogdan Crivat, phó chủ tịch tập đoàn của Microsoft Fabric, cho biết trong thông báo rằng người dùng có thể tạo bảng thông tin Power BI chỉ bằng cách mô tả các câu hỏi kinh doanh của họ.
Áp dụng sớm trong và ngoài OpenAI
OpenAI tuyên bố mức độ sử dụng nội bộ đáng kể: gần như toàn bộ nhóm sản phẩm của họ và hơn 2/3 tổ chức tiếp cận thị trường của họ đã sử dụng các tác nhân dữ liệu trong ChatGPT Work. Công ty ghi nhận nhóm dữ liệu nội bộ đã tạo ra các định nghĩa kinh doanh chung, đặt quy tắc truy cập và đặt các biện pháp bảo vệ xung quanh dữ liệu nhạy cảm.
Về bên ngoài, OpenAI cho biết các tổ chức bao gồm NTT Data, Thermo Fisher và ServiceTitan đang sử dụng tác nhân này thông qua chương trình Alpha của mình.
Thông báo đưa ra các tuyên bố của đối tác từ AWS, ClickHouse, Databricks, Snowflake, MongoDB và G2. Pablo Stern, giám đốc sản phẩm AI và các sản phẩm mới nổi của MongoDB, cho biết tác nhân này có thể tiếp cận dữ liệu được lưu trữ trong Atlas khi nó cập nhật theo thời gian thực. Umesh Unnikrishnan, người đứng đầu bộ phận trải nghiệm nhà phát triển của Snowflake, cho biết nhân viên có thể rút ra dữ liệu Snowflake dưới sự kiểm soát truy cập hiện có của họ.
Cuộc đua đông đúc, không có điểm chuẩn
Sự ra mắt diễn ra trong một thị trường đang chuyển động nhanh chóng. Databricks, Snowflake và Microsoft đều đã cung cấp các tính năng phân tích tác nhân của riêng họ và các công ty khởi nghiệp đang cạnh tranh để giành được vị trí "nhà phân tích AI" tương tự. VentureBeat lưu ý rằng OpenAI đã bỏ qua một điều mà một số đối thủ đang chạy đua để xuất bản: một tiêu chuẩn công khai thể hiện tính chính xác của tác nhân. Sự vắng mặt đó có thể thu hút sự giám sát kỹ lưỡng, đặc biệt là trong bối cảnh người mua doanh nghiệp đặt nặng bao nhiêu vào các số liệu về độ tin cậy khi các con số thúc đẩy các quyết định.
Báo cáo từ Seeking Alpha cũng nhấn mạnh rằng bản phát hành đi kèm với API Đại lý mới, mở rộng sự thúc đẩy của OpenAI từ một sản phẩm trò chuyện duy nhất sang nền tảng gồm các tác nhân có thể kết hợp cho quy trình làm việc của doanh nghiệp.
Đối với OpenAI, đặt cược là giao diện ngôn ngữ tự nhiên sẽ trở thành cửa trước cho dữ liệu doanh nghiệp, với kho cơ bản được giảm xuống thành hệ thống ống nước. Đối với những công ty đương nhiệm, chiến lược phản công có thể nhìn thấy ngay trong lần ra mắt: OpenAI phải tích hợp với tất cả chúng để làm cho tác nhân của nó trở nên hữu ích. Lớp nào nắm bắt được giá trị – trợ lý hay nền tảng dữ liệu bên dưới nó – hiện là câu hỏi trọng tâm trong AI doanh nghiệp.
