KI SpotlightNewsOpenAI bringt Data-Plugin für ChatGPT Business
Analyse von Geschäftsdaten, Dashboards und zentrale Steuerung für Administratoren
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- OpenAI führt ein Data-Plugin/Data-Agent für ChatGPT Business (Work und Codex) ein, mit dem Nutzer Geschäftsdaten analysieren, interaktive Dashboards und Reports erstellen und Follow-up-Fragen stellen können.
- Workspace-Administratoren können die Installation des Data-Plugins über Workspace-Einstellungen > Plugins verwalten und den Zugriff nach Rolle oder Gruppe steuern.
- Das Data-Plugin kann mit verschiedenen Datenquellen verbunden werden, darunter Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake sowie Dateien aus Google Drive und SharePoint.
- Das Data-Plugin nutzt die Geschäftsterminologie, Metrikdefinitionen und benutzerdefinierten Berechnungen des Unternehmens aus semantischen Schichten und vertrauenswürdigen Quellen wie Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon und BI-Dashboards.
- OpenAI betont, dass Unternehmensdaten standardmäßig nicht zum Training von Modellen verwendet werden, Daten verschlüsselt sind (AES-256 at rest, TLS 1.2+ in transit) und Kunden mit Enterprise Key Management eigene Schlüssel kontrollieren können.
- Die Funktion zielt darauf ab, Datenanalyse für Nicht-Spezialisten zugänglich zu machen, ohne Abfragesprachen oder neue Tools lernen zu müssen.
OpenAI bringt Data-Plugin für ChatGPT Business
OpenAI hat für ChatGPT Business ein neues Data-Plugin eingeführt, das in ChatGPT Work und Codex die Analyse verbundener Geschäftsdaten ermöglicht. Nutzer können Geschäftsfragen stellen, Veränderungen untersuchen oder interaktive Dashboards und Berichte erstellen. Die Analyse lässt sich per Follow-up-Fragen im selben Gespräch verfeinern. Das Plugin greift auf die Geschäftsterminologie, Metrikdefinitionen und benutzerdefinierten Berechnungen des Unternehmens zurück, die aus semantischen Schichten und vertrauenswürdigen Quellen wie Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon und BI-Dashboards stammen. Als Datenquellen nennt OpenAI unter anderem Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB und Snowflake sowie Dateien aus Google Drive und SharePoint. Die Funktion zielt darauf ab, Datenanalyse auch für Nicht-Spezialisten zugänglich zu machen, ohne Abfragesprachen oder neue Tools lernen zu müssen.
Das System nutzt semantische Schichten, um die Geschäftsterminologie zu interpretieren und Anfragen in Abfragen zu übersetzen. Ergebnisse werden als interaktive Dashboards aufbereitet, die sich bearbeiten, teilen und aktualisieren lassen. Folgefragen im selben Gespräch verfeinern die Analyse schrittweise – etwa um Evidenz zu prüfen oder die Darstellung anzupassen. Beispiel: Ein Vertriebsteam fragt, warum der Umsatz gesunken ist, welche Konten von Kündigung bedroht sind und wo Handlungsbedarf besteht, ohne auf einen Bericht zu warten.
Bei der Bezeichnung gibt es einen Widerspruch: Die OpenAI-Hilfeseite spricht von einem „Data plugin“, die Ankündigung von einem „Data agent“. Ob es sich um eine interne Umbenennung oder zwei getrennte Komponenten handelt, ist unklar.
Sicherheit und zentrale Steuerung für Administratoren
OpenAI garantiert, dass Unternehmensdaten standardmäßig nicht zum Modelltraining verwendet werden. Die Verschlüsselung erfolgt mit AES-256 bei gespeicherten Daten und TLS 1.2 oder höher bei der Übertragung. Enterprise Key Management erlaubt Kunden, eigene Schlüssel zu kontrollieren.
Die zentrale Steuerung erfolgt über Workspace-Einstellungen > Plugins. Administratoren können dort die Installationsrichtlinie für das Data-Plugin festlegen und Zugriffsrechte rollen- oder gruppenbasiert zuweisen. Nach der Freigabe ist das Plugin für berechtigte Mitglieder über @Data verfügbar. Datenquellen-Plugins und Apps erfordern gegebenenfalls eine separate Einrichtung; bestehende Kontoberechtigungen und Workspace-Zugriffskontrollen bleiben wirksam.
