OpenAI hat am 10. September 2026 im offiziellen Beitrag „Now everyone can put data to work“ den Data agent für ChatGPT Work vorgestellt. Er verbindet sich mit freigegebenen Unternehmensdaten, untersucht Kennzahlenänderungen, erstellt bearbeitbare interaktive Dashboards und kann Erkenntnisse nach Zustimmung des Nutzers über E-Mail, Slack oder andere angebundene Werkzeuge in Aktionen überführen.
Die Neuerung verändert den Zugang zur Unternehmensanalyse. Fachanwender können in einem Gespräch Fragen stellen, Belege prüfen, die Analyse verfeinern und ein Dashboard anpassen, statt auf eine Abfrage oder einen festen Bericht des Analyseteams zu warten.
Datenanbindung geht über Datei-Uploads hinaus
OpenAI nennt Amazon Redshift, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake und Datadog. Auch Dateien aus Google Drive und SharePoint lassen sich einbeziehen. Der Data agent nutzt Kennzahlendefinitionen, eigene Berechnungen und Datenbeziehungen der Organisation sowie semantischen Kontext aus dbt, Databricks Genie Ontology, Snowflake Horizon, GitHub und bestehenden BI-Dashboards.
Damit analysiert er nicht nur eine isolierte CSV-Datei. Bei Fragen zu sinkenden Umsätzen, steigenden Kosten oder Verlängerungsrisiken kann er Zusammenhängen in den Daten folgen und die Untersuchung über ein statisches Diagramm hinausführen.
Berechtigungen entscheiden über den produktiven Einsatz
Die Anbindung des Data agent erteilt keinen uneingeschränkten Datenbankzugriff. Administratoren legen Verbindungen und Rollen fest; Abfragen beachten weiterhin die Tabellen-, Zeilen- und Spaltenrechte des verbundenen Kontos. Fehlen einheitliche Kennzahlendefinitionen, entstehen widersprüchliche Antworten lediglich schneller.
Vor dem Einsatz sollten Teams Datenverantwortliche, Berechnungslogik, sensible Felder und Veröffentlichungsrechte klären. Finanz-, Personal- und Kundendaten sollten zunächst mit minimalen Rechten und verbindlicher menschlicher Prüfung genutzt werden.
BI-Werkzeuge bekommen eine dialogbasierte Oberfläche
OpenAI nennt außerdem Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau und ThoughtSpot. Der Data agent kann Dashboards per natürlicher Sprache erstellen oder bearbeiten; Teams können Ergebnisse weiterhin ändern, teilen und aktualisieren. Semantische Ebenen, Rechte und Audit-Funktionen bestehender BI-Systeme werden dadurch wichtiger, nicht überflüssig.
Am meisten profitieren zunächst Vertriebs-, Betriebs-, Produkt- und Finanzteams mit verlässlichem Data Warehouse und gemeinsamen Kennzahlen, deren Analyseanfragen sich stauen. Unternehmen mit ungeordneten Daten oder unklaren Zugriffsregeln sollten erst die Grundlage bereinigen, bevor ein Agent Maßnahmen empfiehlt.
