OpenAI는 2026년 9월 10일 공식 발표 ‘Now everyone can put data to work’를 통해 ChatGPT Work의 Data agent를 공개했다. 기업이 승인한 데이터 소스에 연결해 지표 변화를 조사하고, 편집 가능한 대화형 대시보드를 만들며, 사용자가 승인하면 이메일·Slack·기타 연결 도구를 통해 분석 결과를 후속 조치로 이어갈 수 있다.
이번 업데이트가 바꾸는 것은 기업 분석의 진입점이다. 현업 사용자는 한 대화 안에서 질문하고, 근거를 확인하고, 추가 분석을 요청하며 대시보드를 조정할 수 있다. 분석가가 쿼리나 고정 보고서를 만들 때까지 기다리는 일이 줄어든다.
데이터 연결은 파일 업로드에 머물지 않는다
OpenAI가 밝힌 연결 대상에는 Amazon Redshift, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake, Datadog이 포함된다. Google Drive와 SharePoint 파일도 분석에 넣을 수 있다. Data agent는 조직의 지표 정의, 사용자 지정 계산, 데이터 관계를 활용하고 dbt, Databricks Genie Ontology, Snowflake Horizon, GitHub, 기존 BI 대시보드 등의 의미 정보를 참고한다.
따라서 고립된 CSV 하나를 읽는 도구와는 다르다. 매출 둔화, 비용 증가, 고객 갱신 위험 같은 질문에서 관련 데이터 관계를 따라 조사를 이어가며 정적인 차트에서 멈추지 않을 수 있다.
권한 설계가 실제 업무 도입 가능성을 결정한다
Data agent를 연결해도 데이터베이스 전체 권한이 자동으로 생기지 않는다. 관리자가 사용할 연결과 역할을 정하고, 쿼리에는 연결 계정의 테이블·행·열 단위 제한이 그대로 적용된다. 지표 정의가 통일되지 않았다면 Agent는 충돌하는 답을 더 빨리 만들 뿐이다.
도입 전에 데이터 소유자, 지표 계산 방식, 민감 필드, 결과 게시 권한을 정리해야 한다. 재무·인사·고객 데이터는 최소 권한으로 시험하고 사람의 검토를 필수로 두는 편이 안전하다.
BI 도구는 대체되지 않고 대화형 진입점을 얻는다
OpenAI는 Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau, ThoughtSpot과의 연동도 제시했다. Data agent는 자연어로 대시보드를 만들거나 다룰 수 있고, 팀은 결과를 편집·공유·새로 고칠 수 있다. 기존 BI의 의미 계층, 권한, 감사 기능은 사라지는 것이 아니라 더 중요해진다.
신뢰할 수 있는 데이터 웨어하우스와 공통 지표를 갖췄지만 분석 요청이 밀린 영업·운영·제품·재무 팀이 먼저 효과를 볼 가능성이 크다. 데이터가 어지럽거나 권한이 불명확한 조직은 Agent에게 행동을 제안하게 하기 전에 기반부터 정비해야 한다.
