A ThoughtSpot analitikai ügynökei megjelentek a ChatGPT Workben

Két külön feladatra készült plugin

A ThoughtSpot szeptember 10-i közlése szerint a vállalat megoldásai bekerültek a ChatGPT Work Plugin Directoryba. A Spotter a ThoughtSpot AI-elemzője, amely természetes nyelvű kérdésekre ad válaszokat irányított, ellenőrizhető adatok alapján. A SpotterCode ezzel szemben fejlesztési feladatokat kezel, és a ThoughtSpot élő példányán dolgozik.

A vállalat szerint a két eszköz az analitika bevezetésének két akadályára reagál. Az egyik az adatok értelmezési rétegének, a lekérdezőmotornak, a biztonsági modellnek és az analitikai alkalmazásnak a felépítése és karbantartása. A másik az üzleti kérdések és a megbízható válaszok közötti különbség. A ThoughtSpot úgy fogalmaz, hogy a SpotterCode épít, a Spotter pedig válaszol, miközben mindketten a csapatok által már használt beszélgetésekben működnek.

Bhargav Addala, a ThoughtSpot termékmenedzsmentért felelős alelnöke szerint a csapatok természetes nyelven, percek alatt készíthetnek ThoughtSpot AI-analitikát a ChatGPT Work Data agentjével. Arpan Shah, az OpenAI technológiai üzletágának vezérigazgatója szerint az analitikai partnerek új lehetőségeket adnak a vállalati csapatoknak a természetes nyelvű kérdezéshez, az irányítópultok készítéséhez és az adatok használatához.

A SpotterCode a fejlesztési folyamatot automatizálja

A ThoughtSpot leírása alapján a SpotterCode működő analitikai elemeket hoz létre, nem pusztán dokumentációt keres vagy kódrészleteket generál. A Spotter- és Liveboard-komponensekhez beállítja a Visual Embed SDK-t, összeköti a hitelesítést és az adatmodelleket, valamint automatikusan kezeli többek között a CORS-t és a biztonsági beállításokat.

Az eszköz a ThoughtSpot élő példányán is végrehajthat műveleteket. A közlemény példaként említi a bérlők létrehozását és a felhasználókezelést, amelyek automatizált REST API-hívásokkal történnek. A SpotterCode a ThoughtSpot aktuális fejlesztői és API-dokumentációjára támaszkodik, így a vállalat szerint a platform saját működését veszi alapul.

A ThoughtSpot két ügyfélpéldát is közölt. A Thrive Learning három nap alatt több mint 56 000 aktív felhasználó számára épített beágyazott AI-ügynököket, az analitikai támogatási hibajegyek száma pedig 81 százalékkal csökkent azóta. Az Endpoint Clinical három hónap alatt jutott el a nulláról az indulásig, három részmunkaidős munkatárssal elvégezve a teljes integrációt és adatmodellezési folyamatot.

A válaszok az irányított adatokhoz kötődnek

A Spotter természetes nyelven fogadja a kérdéseket, így a felhasználóknak nem kell lekérdezési szintaxist használniuk, irányítópultokat keresniük vagy elemzői várólistára kerülniük. A válaszok a ThoughtSpot irányított metrikái alapján készülnek, és a keresési tokenekben megjelenő logikával ellenőrizhetők.

A rendszer a ThoughtSpot szerint megmutatja egy mutató változásának okait, előrejelzést készít annak alakulásáról, és további kérdésekkel lehetővé teszi a részletesebb vizsgálatot. Strukturált és strukturálatlan adatokhoz is kapcsolódik a vállalati alkalmazásokban. A válaszokat a ThoughtSpot szemantikai és kontextusrétege alapozza meg, így például a „bevétel” fogalma a pénzügyi csapat jóváhagyott definíciójához igazodhat.

A közölt ügyfélpélda szerint az Ecolab megszüntette a korábban napokig tartó, manuális hónap végi riportolási folyamatokat, a komplex számlázási elemzést pedig hónapokról hetekre rövidítette. Anand Iyer, az Ecolab adatügyi vezetője szerint a változást az jelentette, hogy a számítási AI-t önkiszolgáló elemzési eszközökkel kombinálták, így a felhasználók angol nyelvű kérdéseket tehettek fel, majd felhasználhatták és elmenthették a kapott adatokat.

A ThoughtSpot szerint a meglévő jogosultságok érvényben maradnak

A ThoughtSpot közlése szerint a ChatGPT Work felületén is megmaradnak a ThoughtSpot hozzáférési szabályai. A sor-, oszlop- és attribútumalapú hozzáférés-vezérlés ugyanúgy működik, mint a platformon, így a felhasználók csak az általuk engedélyezett adatokat láthatják.

A vállalat szerint az ügyfél saját identitásszolgáltatója marad használatban, az SSO, a SAML és az OIDC-federáció, valamint a felhasználónkénti biztonsági ellenőrzés támogatásával. A csatlakozókat külön lehet engedélyezni, az AI-ügynökök által indított műveletek pedig bekerülnek a teljes auditnaplóba. A ThoughtSpot azt is állítja, hogy az adatok nem kerülnek ki másolatként, a promptokat pedig nem tárolja a rendszer.

A Spotter és a SpotterCode a ChatGPT Work Plugin Directoryban található, és mindkettő a felhasználó ThoughtSpot-példányához kapcsolódik. A bejelentés alapján ez a vállalati csapatoknak a fejlesztési és elemzési feladatok közvetlenebb elérését kínálja, miközben az adatdefiníciók és a jogosultsági szabályok a ThoughtSpot meglévő rétegében maradnak.