OpenAI продвигает ChatGPT Work как агентный инструмент для офисных задач

Что произошло

OpenAI развивает AI-агентов для широкого набора задач и пытается вывести их за пределы программной разработки. В материале TechCrunch фокус сделан на ChatGPT Work — продукте, который должен помочь офисным работникам поручать AI-агентам сложные цифровые задачи.

ChatGPT Work доступен на младшем подписочном тарифе OpenAI за $20 в месяц. Он задуман как способ подключать LLM к рабочим процессам пользователей, чья повседневная работа в основном проходит за компьютером.

Как это должно работать

ChatGPT Work основан на Codex, инструменте OpenAI для программирования, но адаптирован для пользователей без инженерного бэкграунда. Идея в том, чтобы дать им функциональность, похожую на ту, которую разработчики уже получают от агентов: выполнение многошаговых проектов, а не только ответы на вопросы.

Thibault Sottiaux, отвечающий за ключевые продуктовые направления OpenAI, включая Work, заявил TechCrunch, что в новом формате ChatGPT может автономно выполнять очень сложные задачи для пользователя безопасным и удобным образом.

Почему это важно

Для OpenAI расширение аудитории за пределы разработчиков имеет коммерческое значение. Агенты, работающие дольше, расходуют больше токенов, что повышает выручку на пользователя.

TechCrunch отмечает, что программирование уже стало выгодным направлением для AI-лабораторий, но остается лишь небольшой частью профессиональной работы, которую такие инструменты должны автоматизировать, чтобы оправдать крупные инвестиции в обучение моделей и вычисления.

Контекст и риски

Для полноценной работы агентам нужен доступ к личным и рабочим цифровым средам. В качестве примера TechCrunch приводит Andrew Ambrosino, ведущего инженера десктопного приложения OpenAI: приложение имеет доступ к его почте, Slack, телефону, Notion, Figma и другим сервисам.

Такой подход поднимает вопрос контроля и приватности. Ambrosino признал риск того, что при подготовке документа агент может обратиться к приватному сообщению и не понять, что часть информации нельзя раскрывать.

Конкуренция также усиливается: Harvey ориентируется на юридические задачи, Clay — на продажи, а их подход не привязан к одной модели и позволяет подключать тот AI, который лучше подходит в конкретный момент.