OpenAI-მ ChatGPT Work-ისთვის ახალი ინსტრუმენტი გამოუშვა. ChatGPT Data აგენტი კომპანიის მონაცემებს უკავშირდება, არკვევს, რა შეიცვალა, და შედეგებს ინტერაქტიულ დაშბორდებად აწყობს. ამისთვის საკმარისია კითხვის დასმა – მოთხოვნების (query) წერა ან ახალი ანალიტიკური პროგრამის ათვისება საჭირო არ არის.
ყველა კომპანიაში ჩნდება კითხვები, რომლებზეც პასუხი მონაცემებშია: რატომ შენელდა გაყიდვები, სად იზრდება ხარჯები, რა საფრთხე ემუქრება მსხვილ კლიენტებთან კონტრაქტების განახლებას. ასეთ დროს ჩვეულებრივ ანგარიშს ელოდები ან ანალიზს სხვას სთხოვ. OpenAI-ს მიზანია, თანამშრომლებმა ამ კითხვებზე პასუხი თავად მოძებნონ.
სარჩევი
რას აკეთებს ChatGPT Data აგენტი
ChatGPT Data აგენტი ChatGPT Work-ს პლაგინის სახით ემატება. მას უკავშირებ მონაცემთა წყაროებს და იმ კონტექსტს, რომელსაც კომპანია ისედაც იყენებს, შემდეგ კი უბრალოდ საუბარს იწყებ.
მთელი ანალიზი ერთ ჩატში მიმდინარეობს. შეგიძლია მიმართულება მისცე, შედეგი დააზუსტო, დამატებითი კითხვები დასვა და ნახო, რას ეყრდნობა თითოეული დასკვნა.
რომელ მონაცემთა წყაროებს უკავშირდება
OpenAI-ს ცნობით, აგენტი კომპანიის მიერ ნებადართულ წყაროებთან მუშაობს. მათ შორისაა:
ეს სრული სია არ არის. გარდა ამისა, ანალიზში შეიძლება Google Drive-სა და SharePoint-ში შენახული ფაილებისა და დოკუმენტების ჩართვაც.
კომპანიის ტერმინები და მეტრიკები
მონაცემების წაკითხვისას აგენტი ითვალისწინებს ორგანიზაციაში მიღებულ ბიზნეს-ტერმინებს, მეტრიკების განსაზღვრებებს, საკუთარ ფორმულებსა და მონაცემებს შორის კავშირებს. ამ ინფორმაციას ის სემანტიკური ფენებიდან და სანდო წყაროებიდან იღებს: Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon და BI დაშბორდები.
მარტივად რომ ვთქვათ, თუ კომპანიაში უკვე შეთანხმებულია, რას ნიშნავს “აქტიური მომხმარებელი” ან როგორ ითვლება შემოსავალი, აგენტიც იმავე განსაზღვრებით იმუშავებს.
წვდომა და უფლებები
Enterprise ადმინისტრატორები თავად წყვეტენ, რომელი კავშირები იყოს ხელმისაწვდომი და რომელ როლებს შეეძლებათ მათი გამოყენება. აგენტი მონაცემებს მხოლოდ იმ უფლებების ფარგლებში ითხოვს, რაც დაკავშირებულ ანგარიშს უკვე აქვს – ცხრილის, სტრიქონისა და სვეტის დონის შეზღუდვების ჩათვლით.
ანალიზიდან დაშბორდამდე და მოქმედებამდე
ანალიზის შედეგებისგან აგენტი ინტერაქტიულ დაშბორდს აწყობს ჩაშენებული ვიზუალიზაციებით. გუნდს შეუძლია მისი რედაქტირება, გაზიარება და მონაცემების განახლება. თუ აგენტს ბრენდბუქს მისცემ, შედეგს კომპანიის სტილში გააფორმებს.
შემდეგ შეგიძლია ჰკითხო, რა ნაბიჯების გადადგმაა საჭირო და ვინ უნდა ჩაერთოს. დასკვნების გაზიარება შესაძლებელია Slack-ით ან ელფოსტით, ხოლო შენ მიერ დამტკიცებულ მოქმედებებს აგენტი დაკავშირებული ინსტრუმენტების მეშვეობით შეასრულებს.
მუშაობა ნაცნობ BI ინსტრუმენტებში
ChatGPT Data აგენტს დაშბორდების შექმნა და მათთან მუშაობა შეუძლია Omni-ში, Oracle BI-ში, Power BI-ში, Sigma-ში, Tableau-სა და ThoughtSpot-ში. დავალებას ჩვეულებრივი ენით აძლევ, შედეგი კი იმ ინსტრუმენტში ჩნდება, რომლითაც გუნდი ისედაც სარგებლობს.
როგორ იყენებს ამას თავად OpenAI
OpenAI ამბობს, რომ Data აგენტის შესაძლებლობებს კომპანიის შიგნით ფართოდ იყენებს. პროდუქტის გუნდში თითქმის ყველა, ხოლო GTM (go-to-market) ორგანიზაციაში ორ მესამედზე მეტი თანამშრომელი კომპანიის მონაცემებს ChatGPT Work-ის აგენტებით თავად აანალიზებს.
ეს მონაცემთა გუნდის წინასწარი სამუშაოს დამსახურებაა: მან შექმნა ერთიანი ბიზნეს-განსაზღვრებები, დაადგინა წვდომის წესები და სენსიტიური მონაცემების დაცვის მექანიზმები აამოქმედა.
ვინ იყენებს უკვე ChatGPT Work-ის ახალ აგენტს
აგენტს უკვე ცდიან OpenAI-ს Alpha პროგრამის მონაწილეები, მათ შორის NTT DATA და Thermo Fisher Scientific. ისინი მას იყენებენ გაყიდვებისა და ხარჯების გასაანალიზებლად, ანგარიშებში შეცდომების აღმოსაჩენად და იმის გადასაწყვეტად, რომელ შესაძლებლობებზე გააკეთონ აქცენტი და როგორ გადაანაწილონ ადამიანური რესურსი.
კომპანიებმა რამდენიმე კონკრეტული შედეგიც გააზიარეს:
- NTT DATA: დაშბორდების შექმნა და განახლება ბევრმა ისეთმა თანამშრომელმა დაიწყო, ვინც ინჟინერი არ არის – განსაკუთრებით გაყიდვებსა და კორპორატიულ განყოფილებებში.
- ServiceTitan: აგენტით შექმნილმა დაშბორდმა აჩვენა, რომ კომპანიის AI ასისტენტ Atlas-ის მომხმარებლები კამპანიებს დაახლოებით სამჯერ უფრო ხშირად უშვებენ, ვიდრე ისინი, ვინც მას არ იყენებს.
- micro1: ოპერაციების გუნდმა ნახევარ საათში ხელახლა ააწყო ეფექტიანობის მონიტორინგის დაშბორდები და ძველ ვერსიებში შეცდომებიც აღმოაჩინა.
- Doeren Mayhew: ორ დღეში მარკეტინგისა და ფინანსების გუნდები უკვე ქმნიდნენ ინტერაქტიულ დაშბორდებს, თითოეული ოფისის საჭიროებაზე მორგებულს.
- CookUnity: Growth გუნდმა მაღალი სეზონის კონვერსიის დაშბორდი შექმნა, შედეგები შიდა ანგარიშებით გადაამოწმა და მომხმარებლების მოზიდვის სეზონური ხარჯების დაგეგმვას ნაკლები დრო დასჭირდა.
როგორ ჩავრთოთ ChatGPT Data აგენტი
ChatGPT Work-ის Plugins დირექტორიაში აგენტს Data ჰქვია. ადმინისტრატორებს შეუძლიათ ის გუნდისთვის ხელმისაწვდომი გახადონ ან პირდაპირ დააყენონ Workspace settings > Plugins განყოფილებიდან. იქვე შეიძლება მონაცემთა წყაროების პლაგინების, მაგალითად Databricks-ისა და Snowflake-ის, ჩართვა და კონფიგურაცია, ასევე იმის განსაზღვრა, ვის ექნება მათზე წვდომა.
თუ Data ჯერ დაყენებული არ გაქვს:
- მოძებნე ის Plugins დირექტორიაში ან გახსენი პირდაპირ ბმული და დააჭირე Install plugin;
- დაასრულე ანგარიშების დაკავშირება, თუ ამას მოითხოვს;
- დაიწყე საუბარი @Data-ით და დასვი შენი კითხვა.
რა დავალებები შეიძლება მისცე
OpenAI რამდენიმე სანიმუშო მოთხოვნასაც გვთავაზობს. მაგალითად, შეგიძლია სთხოვო, გაარკვიოს, რატომ შეიცვალა გასულ კვირას ყოველკვირეული აქტიური მომხმარებლების რაოდენობა, შეადაროს წინა პერიოდებს და გირჩიოს, რა შეამოწმო შემდეგ.
სხვა მაგალითებია ახალი პროდუქტისთვის KPI-ების სისტემის შემუშავება და თვის მაჩვენებლების ხელმძღვანელობისთვის გასაგებ ანგარიშად გადაკეთება.
რას ნიშნავს ეს კომპანიებისთვის
ChatGPT Data აგენტი მონაცემთა გუნდს არ ანაცვლებს. მისი შედეგი დიდწილად იმაზეა დამოკიდებული, რამდენად მოწესრიგებულია კომპანიაში განსაზღვრებები, წვდომის წესები და მონაცემთა წყაროები – ამას OpenAI-ს საკუთარი გამოცდილებაც აჩვენებს.
იქ, სადაც ეს საფუძველი უკვე არსებობს, ChatGPT Work-ის ახალი აგენტი ანალიზს ხელმისაწვდომს ხდის მათთვის, ვისაც კითხვები აქვს – გაყიდვებში, ფინანსებში, ოპერაციებსა თუ მენეჯმენტში.
სხვა თემები
ChatGPT Computer History – მოდელის ახალი ფუნქცია
GPT-Live: OpenAI-ის ხმოვანი მოდელი ChatGPT-ში
GPT-5.6 Sol, Terra და Luna: OpenAI-ის ახალი მოდელები