OpenAI, ChatGPT Work에 데이터 에이전트 도입해 기업 데이터 분석

OpenAI는 2026년 9월 10일, ChatGPT Work에 새로운 데이터 에이전트를 도입했습니다. 이 플러그인은 승인된 기업 데이터 소스에 연결하고, 비즈니스 지표의 변화를 조사하며, 직원들이 공유할 수 있는 인터랙티브 대시보드를 구축한다고 회사는 밝혔습니다.

회사 측은 이 에이전트를 매출 감소 이유, 지출 증가 영역, 대형 계정의 갱신을 위협하는 문제 등 일상적인 비즈니스 질문에 맞추어 설명했습니다. OpenAI에 따르면 이러한 질문에 대한 답변은 종종 보고서를 기다리거나 다른 사람에게 분석을 의뢰해야 했지만, 사용자는 쿼리를 작성하거나 별도의 분석 도구를 배울 필요 없이 하나의 대화 안에서 분석을 지시하고 다듬을 수 있다고 합니다.

데이터 연결 및 비즈니스 컨텍스트

데이터 에이전트는 Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake 등 승인된 데이터 소스에 연결하며, Google Drive와 SharePoint의 파일 및 문서를 분석에 가져올 수 있습니다.

OpenAI는 이 데이터를 해석하기 위해 에이전트가 조직 고유의 비즈니스 용어, 지표 정의, 맞춤 계산 및 데이터 관계를 적용한다고 설명했습니다. 이러한 컨텍스트는 Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon, 기존 비즈니스 인텔리전스 대시보드와 같은 의미 계층 및 신뢰할 수 있는 소스에서 제공됩니다.

기업 관리자는 사용 가능한 데이터 연결과 이를 사용할 수 있는 역할을 선택하며, 쿼리는 테이블, 행, 열 수준의 제한을 포함한 연결된 계정의 기존 권한을 적용합니다. OpenAI의 데이터 팀용 제품 페이지는 역할 기반 접근 제어와 생성된 출력에 대한 인용 및 검토를 결합한 동일한 거버넌스 모델을 설명합니다.

이번 발표에는 AWS, ClickHouse, Databricks, Snowflake, MongoDB, G2 등 파트너들의 자체 통합에 대한 언급도 포함되었습니다. MongoDB의 AI 및 신흥 제품 담당 최고 제품 책임자 Pablo Stern은 에이전트가 Atlas에 저장된 데이터를 실시간으로 업데이트되는 대로 접근할 수 있다고 말했으며, Snowflake의 개발자 경험 책임자 Umesh Unnikrishnan은 직원들이 기존 접근 제어 하에서 Snowflake 데이터를 활용할 수 있다고 전했습니다.

대시보드, BI 도구 및 후속 조치

분석 결과는 팀원이 편집·공유·새로 고침할 수 있는 내장 시각화가 포함된 인터랙티브 대시보드로 전환될 수 있으며, 사용자는 브랜드 가이드라인을 제공하여 출력물이 조직의 디자인과 일치하도록 할 수 있습니다. 발표에서는 가상의 “Acme Cloud” 제품에 대한 채택 대시보드 예시를 보여주는데, 2026년 6월 2일부터 8월 21일까지의 설치, 활성화, 활동, 유지율 섹션을 포함하며, 에이전트에게 설치와 최초 사용부터 지속적인 활동까지의 채택을 추적하고 고객이 어디서 막히는지를 식별하도록 요청한 프롬프트에서 생성되었습니다.

OpenAI는 에이전트가 Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau, ThoughtSpot 내부에서도 대시보드를 구축하고 상호 작용할 수 있다고 밝혔으며, 발표에는 Tableau, Microsoft, Sigma, ThoughtSpot의 통합 관련 발언도 포함되었습니다. Microsoft Fabric의 기업 부사장 Bogdan Crivat는 사용자가 비즈니스 질문을 설명함으로써 Power BI 대시보드를 만들 수 있다고 말했습니다.

분석 및 대시보드 외에도 OpenAI는 ChatGPT Work가 다음 단계를 추천하고, 참여가 필요한 사람을 식별하며, Slack이나 이메일을 통해 결과를 공유하고, 연결된 도구를 통해 사용자가 승인한 작업을 수행할 수 있다고 밝혔습니다.

OpenAI 내부 및 알파 고객의 채택

OpenAI는 자사 제품 팀 거의 전체와 마케팅 조직의 3분의 2 이상이 이미 ChatGPT Work에서 데이터 에이전트를 사용하고 있다고 밝혔으며, 이러한 채택은 공유 비즈니스 정의를 만들고 접근 규칙을 설정하며 민감한 데이터에 대한 보호 장치를 마련한 내부 데이터 팀 덕분이라고 설명했습니다.

외부적으로는 OpenAI가 알파 프로그램에 참여한 NTT Data, Thermo Fisher, ServiceTitan 등 조직이 에이전트를 사용해 매출 및 지출을 분석하고, 보고 오류를 포착하며, 어떤 기회를 추구하고 어떻게 인력을 배치할지 결정하고 있다고 밝혔습니다. NTT DATA Group 글로벌 AI 오피스 책임자 Yuji Shono는 라이선스 비용, 노력, 기술 전문성이 대시보드 확대를 어렵게 만들었지만, 에이전트를 통해 “특히 영업 및 기업 부서의 비엔지니어들이 일반 언어만으로 자체 대시보드를 만들고 업데이트할 수 있게 되었다”고 OpenAI 발표에 인용했습니다.

ServiceTitan의 Agent OS 및 적용 AI 엔지니어링 부사장 Ankur Bhatt는 팀이 에이전트를 사용해 Atlas(회사 AI 보조)의 사용자가 비사용자보다 약 3배 빠른 속도로 캠페인을 시작한다는 대시보드를 구축했으며, 이 결과가 온보딩을 간소화하는 데 도움이 된다고 말했습니다. 발표에 언급된 다른 알파 고객으로는 Zipline, Empower, Piston, Doeren Mayhew, CookUnity, Turing, micro1, Unit8이 있습니다. Zipline 공동 창업자 Ryan Oksenhorn은 초기 테스트에서 발견된 인사이트가 회사 최고의 인력이 몇 시간씩 파고들어야 찾을 수 있었을 것이라고 전했으며, micro1 전략 프로젝트 책임자 Carlos Arroyo는 운영 팀이 원본 대시보드의 오류를 잡아내면서 성과 추적 대시보드를 30분 만에 재구성했다고 밝혔습니다.

가용성 및 시작 방법

데이터 에이전트는 ChatGPT Work의 플러그인 디렉터리에서 “Data”로 표시됩니다. 관리자는 워크스페이스 설정을 통해 플러그인을 설치하거나 팀에 제공할 수 있으며, 여기서 Databricks와 Snowflake와 같은 데이터 소스 플러그인을 활성화·구성하고 사용자를 관리할 수 있습니다. 개별 사용자는 디렉터리에서 플러그인을 설치하고 필요한 계정 연결 절차를 완료한 뒤 @Data와 대화를 시작합니다.

OpenAI는 에이전트를 위한 예시 프롬프트를 공개했으며, 여기에는 주간 활성 사용자 변동 원인 진단, 주요 지표·드라이버·가드레일·목표·데이터 검증 요구사항을 포함한 KPI 프레임워크 설계, 그리고 한 달간의 지표를 실제 수치·비교·드라이버·주의사항·추천 조치가 포함된 리더십용 업데이트로 전환하는 내용이 포함됩니다.

OpenAI는 또한 2026년 9월 10일 오전 9:30 PT에 데이터 팀이 ChatGPT Work를 활용해 데이터와 비즈니스 컨텍스트를 명확한 다음 단계로 전환하는 방법에 대한 웨비나를 예정했습니다.