A OpenAI apresentou em 10 de setembro de 2026 o novo Data agent no ChatGPT Work, recurso que conecta as bases corporativas de uma empresa a uma conversa em linguagem natural e devolve respostas, painéis interativos e recomendações de ação. A proposta é encurtar o caminho até a informação: em vez de esperar por um relatório ou pedir a outra pessoa que rode a análise, o próprio funcionário pergunta por que as vendas desaceleraram, onde os gastos estão subindo ou quais problemas ameaçam a renovação dos maiores contratos. Tudo sem escrever consultas nem aprender uma nova ferramenta de analytics.
Como o agente chega aos dados
O agente se conecta a fontes de dados aprovadas pela organização, entre elas Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB e Snowflake. Arquivos e documentos do Google Drive e do SharePoint também podem ser trazidos para dentro da análise. Para interpretar esse material, ele usa os termos de negócio da própria empresa, definições de métricas, cálculos personalizados e relações entre dados — contexto que vem de camadas semânticas e fontes confiáveis como Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon e painéis de BI.
A governança fica com os administradores corporativos, que definem quais conexões ficam disponíveis e quais papéis podem usar cada uma. As consultas obedecem às permissões já existentes na conta conectada, incluindo restrições de tabela, linha e coluna.
O que dizem os fornecedores de dados
A divulgação veio acompanhada de declarações de parceiros. Naresh Chainani, diretor de engenharia da AWS, afirma que a conexão direta com o Amazon Redshift torna a exploração de dados tão simples quanto fazer uma pergunta. Ryadh Dahimene, diretor de gestão de produtos da ClickHouse, diz que a integração coloca analytics em tempo real diante de todos os usuários de negócio. Ken Wong, diretor sênior de produto da Databricks, lembra que milhares de organizações já usam o Genie para obter respostas confiáveis sobre dados corporativos e celebra a parceria com a OpenAI.
Umesh Unnikrishnan, chefe de experiências para desenvolvedores da Snowflake, destaca que os funcionários podem acessar dados e controles de acesso para investigar questões de negócio, enquanto os modelos da OpenAI levam inteligência a experiências como Snowflake CoCo e CoWork. Pablo Stern, chief product officer de IA e produtos emergentes da MongoDB, ressalta que os dados no Atlas são atualizados em tempo real, o que dispensa relatórios montados com os números do dia anterior. Rowan Trollope, CEO da Redis, afirma que a integração permite ir além da consulta e agir sobre os dados em tempo real. Godard Abel, CEO e cofundador da G2, aponta o uso de dados verificados de reviews, sinais de intenção de compra e inteligência de mercado.
Da pergunta ao painel
Depois da primeira resposta, o usuário pode fazer perguntas de acompanhamento, revisar as evidências por trás de cada achado e transformar a análise em um painel interativo com visualizações. A equipe pode editar, compartilhar e atualizar o painel conforme necessário, e diretrizes de marca podem ser informadas para ajustar os resultados à identidade visual da organização.
Um dos exemplos citados é acompanhar a jornada do cliente — instalação, primeiro uso, atividade contínua e retenção — para descobrir onde as pessoas travam e onde há espaço para melhorar a adoção. O material traz até o prompt sugerido: criar um painel que acompanhe a adoção do produto, da instalação ao uso recorrente, e ajude a localizar os pontos de dificuldade.
O agente também constrói e interage com painéis em Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau e ThoughtSpot, sempre em linguagem natural e dentro das ferramentas que o time já utiliza. Southard Jones, EVP e chief product officer da Tableau, diz que a integração leva semântica de negócio confiável para onde os funcionários já trabalham e permite publicar novas visões diretamente no Tableau. Bogdan Crivat, vice-presidente corporativo do Microsoft Fabric, destaca que a novidade cria mais uma opção para montar painéis do Power BI descrevendo perguntas de negócio. Hassen Karaa, SVP de produto da Sigma, lembra que os clientes usam a plataforma para previsões de receita e planejamento operacional com métricas governadas. Bhargav Addala, SVP de gestão de produtos da ThoughtSpot, afirma que equipes conseguem montar analytics em minutos com linguagem natural, enquanto desenvolvedores entregam aplicações embarcadas a partir de um único prompt.
Por que isso importa
O lançamento desloca a análise de dados para o ambiente conversacional em que boa parte das equipes já passa o dia, e transforma a camada semântica da empresa em peça central: sem definições de métricas e relacionamentos bem cuidados, as respostas perdem confiabilidade. Ao mesmo tempo, a lista de integrações sugere uma estratégia de sobreposição, e não de substituição, das ferramentas de BI que já estão instaladas. Para os administradores, o desafio é de governança, já que o agente herda permissões de tabela, linha e coluna das contas conectadas. A OpenAI também afirma que é possível pedir ao ChatGPT Work recomendações de próximos passos e ideias a partir do que foi analisado, fechando o ciclo entre diagnóstico e ação.
Fontes e links
- OpenAI
- Página de soluções de dados da OpenAI
- Lançamentos de produto da OpenAI
- Hassen Karaa, SVP de produto da Sigma
