OpenAI hat am 10. September den Data Agent für ChatGPT Work freigegeben. Es ist ein Plugin, Administratoren installieren es über die Workspace-Einstellungen, ab dann fragen Leute ihre Firmendaten in normalen Sätzen ab und bekommen interaktive Dashboards zurück.
Angeschlossen werden Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Databricks, MongoDB, ClickHouse und weitere. Raus geht es an Tableau, Power BI, Sigma und ThoughtSpot. Die BI-Werkzeuge, für die deine Firma schon zahlt, bleiben also im Spiel.
Der wichtige Satz steht weiter hinten
Zwei Punkte machen den Unterschied zu jedem “Chat mit deiner Datenbank”-Prototyp der letzten zwei Jahre.
Erstens: Der Agent übernimmt die Geschäftsdefinitionen und semantischen Schichten aus dbt, Databricks Genie und Snowflake Horizon. Wenn in deiner Firma “aktiver Kunde” eine bestimmte Definition hat, rechnet der Agent damit - und nicht mit der Definition, die er aus den Spaltennamen ableitet. Genau daran scheitern diese Werkzeuge sonst: Sie liefern eine Zahl, die plausibel aussieht und nicht zu der passt, die im Quartalsbericht steht.
Zweitens: Bestehende Rechte auf Zeilen-, Spalten- und Tabellenebene bleiben in Kraft. Das klingt nach Kleingedrucktem und ist die Bedingung, unter der so ein Werkzeug überhaupt in eine Firma darf. Ein Agent, der alles sieht, ist in den meisten Organisationen kein Produkt, sondern ein Datenschutzvorfall mit Chat-Oberfläche.
Die Zahl aus dem eigenen Haus
OpenAI schreibt, dass intern fast alle Leute aus den Produktteams und zwei Drittel der GTM-Mannschaft Data Agents in ChatGPT Work nutzen. Als Alpha-Kunden nennt die Firma NTT Data, Thermo Fisher Scientific, ServiceTitan und Zipline.
Solche Eigenangaben sind Marketing, klar. Trotzdem ist die zweite Zahl die interessantere: Zwei Drittel im Vertrieb und Marketing heißt, dass Leute ohne SQL das Ding benutzen. Genau dafür ist es gebaut.
Was es für Claude-Nutzer bedeutet
Der Vergleich liegt nahe, und er ist unbequem. Was dieses Produkt fest verdrahtet - Datenbank-Anbindungen, semantische Schichten, Rechteübernahme -, baut man sich mit Claude über MCP-Server zusammen. Das ist flexibler und liegt nicht in der Hand eines Anbieters. Es ist aber auch Arbeit, und jemand muss sie machen und pflegen.
Für kleine Teams ist das kein Problem. Ein MCP-Server für die eigene Datenbank ist an einem Nachmittag fertig. Bei einem Konzern mit vierzig Datenquellen und einer Rechtestruktur, die über Jahre gewachsen ist, sieht die Rechnung anders aus - da ist “installiert der Admin, Rechte bleiben wie sie sind” ein sehr starkes Verkaufsargument.
Ich würde trotzdem auf die semantische Schicht achten, nicht auf den Agenten. Wer dbt oder Horizon sauber gepflegt hat, kann jedes dieser Werkzeuge anschließen. Wer das nicht hat, bekommt von jedem Anbieter dieselben hübschen Dashboards mit falschen Zahlen.