Prophecy ha annunciato il 28 ottobre 2026 DataGPT, un servizio che permette agli analisti aziendali di svolgere un intero lavoro sui dati dentro ChatGPT, Claude e Microsoft Copilot. Si parte da file disordinati e si arriva al report finito, senza uscire dalla conversazione. Il servizio è disponibile da subito anche nell’app di Prophecy, e si può iniziare con un account gratuito.
L’analista descrive il risultato che gli serve e DataGPT costruisce il flusso di lavoro: acquisizione dei dati, preparazione, analisi, output. Ogni risultato arriva con una mappa visuale dei passaggi, che si può ispezionare e validare. Quando il lavoro viene approvato, diventa codice ripetibile sulla piattaforma dati che l’azienda usa già. Prophecy indica Snowflake, Databricks e BigQuery. Il codice è aperto, modificabile e conservato in Git, quindi la logica resta leggibile e controllabile.
I collegamenti previsti sono con file, SharePoint, data warehouse e sistemi ERP e CRM. Il bersaglio sono gli analisti di finanza e operations, gente che vive tra fogli di calcolo e strumenti desktop. Una knowledge graph collega il contesto aziendale ai flussi di lavoro, così definizioni e regole di business si applicano in modo uniforme e non vanno rispiegate a ogni nuova chat.
Il problema di partenza è una prassi diffusa. Oggi molti analisti caricano fogli di calcolo in ChatGPT o Claude per riconciliare un trimestre di transazioni. L’AI scrive ed esegue uno script e restituisce una risposta, ma il procedimento resta opaco e non si ripete in modo affidabile. Per Raj Bains, fondatore e CEO di Prophecy, agli analisti è stata data la risposta alle domande e nient’altro è cambiato. Il lavoro che vale la pena conservare, dice, deve passare in produzione sulla loro piattaforma dati.
C’è anche un tema di governance. Con DataGPT i file caricati passano da Prophecy fino alla piattaforma dati dell’organizzazione e non entrano nella chat dell’AI. I responsabili IT e dei dati vedono ogni workflow e lo controllano sull’infrastruttura che già possiedono, senza aprire un nuovo silo. I workflow approvati girano a intervalli programmati senza nuova generazione di codice da parte dell’AI e quindi senza costi aggiuntivi legati ai modelli.
Prophecy cita tra i clienti SAP, HSBC, JP Morgan Chase e Pfizer. Restano però punti da verificare. Non è ancora chiaro quanto sia profonda l’integrazione in ciascun assistente, quali permessi e connettori supporti ognuno e come cambi l’esperienza tra l’uno e l’altro. Mancano anche prove sulla qualità delle pipeline generate su dati aziendali davvero sporchi.
Se l’approccio regge, la chat smette di essere il luogo dove si ottiene una risposta e diventa il punto d’ingresso verso pipeline governate. Per le aziende italiane con dati sparsi tra Excel e gestionali, il confronto con gli assistenti AI generalisti si giocherà su un criterio concreto: quanto del lavoro approvato si può rieseguire identico, domani, senza ripartire da zero.
