Databricks detaliază trei căi de adoptare a instrumentelor OpenAI în companii

Pe 13 noiembrie 2026, Databricks a publicat o prezentare generală a adoptării în mediul enterprise, în care descrie trei moduri de a folosi instrumentele OpenAI împreună cu datele guvernate ale unei companii: analize în ChatGPT prin Genie, implementări Codex controlate centralizat și agenți personalizați găzduiți ca aplicații Databricks.

Ghidul se bazează pe un parteneriat multianual anunțat la 25 septembrie 2025. Comunicatul inițial evalua parteneriatul la 100 de milioane de dolari și preciza că modelele OpenAI native vor fi disponibile pentru peste 20.000 de clienți Databricks, indiferent de serviciul cloud folosit. Greg Brockman, cofondator și președinte al OpenAI, a descris astfel situația în care AI nu are acces la datele companiei: „e ca și cum ai angaja pe cineva cu 20 de doctorate și nu l-ai invita niciodată la o ședință.”

În cadrul arhitecturii comune, OpenAI furnizează modelele GPT, ChatGPT, Codex și SDK-ul Agents. Databricks contribuie cu platforma lakehouse, care stochează datele guvernate ale companiei, precum și cu definițiile de business, regulile de acces, direcționarea solicitărilor către modele și infrastructura aplicațiilor. Genie Ontology adaugă context specific companiei.

Genie aplică definițiile companiei în ChatGPT

Această opțiune se adresează angajaților care au nevoie de cifre, dar nu scriu interogări SQL pentru baze de date. Prin pluginul Databricks Genie, utilizatorii ChatGPT pot pune întrebări în limbaj natural; Genie identifică datele relevante, aplică definițiile aprobate ale indicatorilor, execută interogarea în Databricks și returnează grafice sau diagrame. Genie Ontology înregistrează indicatorii, definițiile de business și relațiile dintre datele companiei, astfel încât un indicator precum veniturile să respecte definiția proprie a companiei.

Accesul rămâne limitat la datele pe care utilizatorul are deja permisiunea să le vadă, iar fiecare răspuns include un link către sursele sale din Databricks. ChatGPT Work poate și să recomande pașii următori și persoanele care ar trebui implicate, să distribuie rezultatele prin Slack sau e-mail și să efectueze acțiuni aprobate de utilizator prin instrumentele conectate.

Pagina pluginului OpenAI prezintă și generarea de interogări SQL, rezumate ale tablourilor de bord sau ale rezultatelor din Genie și pregătirea concluziilor pentru echipe. Disponibilitatea depinde de plugin, de planul de abonament și de setările spațiului de lucru, iar unele conexiuni necesită configurarea sau aprobarea unui administrator.

Unity Gateway centralizează guvernanța Codex

Pentru echipele de inginerie, Codex trimite solicitările prin Unity Gateway, în loc să contacteze direct OpenAI. Dezvoltatorii își păstrează fluxul de lucru existent și se autentifică folosind acreditările Databricks, în timp ce cheia API OpenAI rămâne în gateway. Fiecare solicitare este înregistrată, iar liderii echipelor de inginerie pot stabili bugete pentru echipe, pot verifica cheltuielile fiecărei echipe și pot alege modelul GPT care gestionează fiecare sarcină.

Configurarea recomandată instalează instrumentul în linie de comandă Unity Gateway și rulează ug codex. Documentația de configurare Databricks prezintă și configurarea manuală, precum și rularea Codex pe infrastructura de calcul Databricks. Abonamentele eligibile ChatGPT Go, Plus, Pro și Enterprise se pot conecta printr-un serviciu de furnizare a modelelor configurat de un administrator, iar solicitările sunt facturate în cadrul abonamentului ChatGPT. Unity Gateway este disponibil în general; instrumentele SQL, sandbox și căutare pe web documentate, precum și competențele Unity Gateway, sunt încă în versiune beta.

Agenții personalizați folosesc date guvernate și controale comune

A treia opțiune vizează agenți personalizați pentru procese de business care folosesc date supuse unor reguli stricte de securitate și guvernanță. Databricks Model Serving rulează modelele OpenAI lângă aceste date guvernate, iar când Databricks găzduiește modelul nu este necesară o cheie API externă. Echipele pot crea și evalua agenți în Agent Bricks sau pot folosi SDK-ul OpenAI Agents, apoi pot implementa rezultatul ca aplicație Databricks.

Șablonul oficial de aplicație furnizează un API REST conversațional, o interfață interactivă de chat și cod pentru evaluarea MLflow. MLflow AgentServer gestionează direcționarea solicitărilor, înregistrarea și tratarea erorilor, cu funcții integrate de urmărire și observabilitate. O ResponsesAgent interfață asigură compatibilitatea cu instrumentele Databricks de evaluare și implementare, iar Model Context Protocol conectează agentul la instrumente și surse de date.

În toate aceste scenarii, Unity Catalog gestionează permisiunile, Unity Gateway se ocupă de direcționarea solicitărilor și de controlul costurilor, iar Lakebase oferă spațiu de stocare Postgres gestionat pentru memoria și starea agenților. Databricks intenționează să publice articole ulterioare despre arhitectură, configurare și experiențele clienților pentru fiecare scenariu.

Această arhitectură comună oferă interogărilor de business, solicitărilor de programare și agenților personalizați un cadru unic pentru gestionarea permisiunilor și controlul costurilor, transformând guvernanța într-o bază comună pe măsură ce utilizarea OpenAI se extinde în întreaga companie.