OpenAI ngày 10/7 giới thiệu ChatGPT Work, công cụ AI dành cho công việc được xây dựng trên mô hình GPT-5.6 và công nghệ tác nhân lập trình Codex. Qua thử nghiệm thực tế, dịch vụ này cho thấy thế mạnh ở khả năng kết nối nhiều ứng dụng và tệp trong cùng một môi trường làm việc, song tốc độ xử lý giảm đáng kể khi phải đồng thời tạo nhiều đầu ra cho các tác vụ phức tạp.

ChatGPT Work có thể tổng hợp ngữ cảnh từ nhiều ứng dụng và tệp để tạo tài liệu, bảng tính, bài trình bày hoặc web app. Trải nghiệm sử dụng cho thấy người dùng có thể xử lý nhiều đầu việc ngay trong một cửa sổ ChatGPT, đồng thời làm việc giữa môi trường cục bộ và đám mây. Cách vận hành này khiến sản phẩm giống một workspace tích hợp có AI hỗ trợ hơn là một chatbot thông thường.

◆ Kết nối ứng dụng ngoài như một nguồn dữ liệu cá nhân

Việc kết nối ứng dụng bên ngoài diễn ra khá đơn giản. Người dùng chỉ cần chọn Gmail, Google Drive hoặc Notion trong danh sách plugin rồi cấp quyền truy cập.

Sau đó, chỉ cần đưa yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT sẽ tự xác định ứng dụng và chức năng cần dùng. Người dùng không phải tự cấu hình API cho từng ứng dụng, thiết lập máy chủ Model Context Protocol (MCP) hay sắp xếp thứ tự thực thi như ở nhiều công cụ tự động hóa trước đây.

Các tính năng kết nối ứng dụng và bộ hướng dẫn thao tác dạng “skill” cũng được cung cấp dưới dạng plugin, nên người dùng chỉ cần mô tả kết quả mong muốn.

Với Gmail, tác giả thử yêu cầu gửi một email công việc với nội dung “khiến tôi vui ngay khi mở ra”. ChatGPT tự soạn tiêu đề và nội dung, hiển thị người nhận cùng tài khoản gửi rồi xin xác nhận. Sau khi nhận lệnh “Gửi đi”, hệ thống đã gửi email có tiêu đề “Tin vui gửi đến phóng viên Son Seul-gi”.

Với Notion, tác giả yêu cầu hệ thống gom các ghi chú phỏng vấn đang nằm rải rác trong ứng dụng ghi chú và lưu lại theo ngày. Khi tiếp tục yêu cầu “Hãy gom các ghi chú liên quan OpenAI và đề xuất ý tưởng bài viết”, hệ thống đã tìm các nội dung liên quan trong số ghi chú đã lưu và đưa ra nhiều góc tiếp cận khác nhau.

Ngay cả những ghi chú chưa qua biên tập cũng có thể được chỉnh lý và phân loại lại để sử dụng về sau.

Trên Google Drive, do ít sử dụng nên tác giả không nhớ chính xác tên tệp. Khi đưa yêu cầu “Có khoảng 2 tài liệu về Dataiku, tìm giúp tôi”, hệ thống đã xác định được một bộ tài liệu thuyết trình và một thông cáo báo chí được lưu gần đây.

Từ đó, quy trình xử lý tiếp tục khá tự nhiên, chẳng hạn gộp hai tài liệu để phân tích điểm khác biệt cạnh tranh trên thị trường.

◆ Có thể làm việc trực tiếp với thư mục trên máy

Hệ thống cũng hỗ trợ làm việc trong môi trường cục bộ. Tuy nhiên, người dùng phải cài ứng dụng ChatGPT Desktop mới, sau đó chỉ định trước một thư mục cục bộ làm workspace rồi mới bắt đầu cuộc trò chuyện.

Nếu đang trò chuyện trên web hoặc trong môi trường đám mây, người dùng không thể kết nối thêm thư mục cục bộ vào cùng phiên làm việc, vì workspace của cuộc trò chuyện đó đã được thiết lập là cloud ngay từ đầu.

Tác giả cũng thử giao tác vụ làm infographic. Sau khi cấp quyền truy cập vào thư mục Download, tác giả yêu cầu hệ thống tìm thông cáo “AI cho mọi người” do Bộ Khoa học và công nghệ thông tin Hàn Quốc phát hành cùng các tài liệu đính kèm, rồi trực quan hóa các nội dung chính.

Hệ thống đã tìm được 2 tệp HWPX liên quan giữa hàng trăm tệp, phân tích nội dung và tạo infographic. Chất lượng đầu ra được đánh giá ở mức hài lòng.

Không chỉ đọc tệp, ChatGPT Work còn có thể chỉnh sửa trực tiếp tệp cục bộ. Khi được yêu cầu đổi tên một file ảnh bất kỳ thành “bao_cao_thumbnail.png” để dễ nhận biết, hệ thống đã thực hiện ngay.

Do workspace được đặt ngay trên thư mục cục bộ, người dùng không cần tải tệp xuống rồi chỉnh sửa thủ công. Việc gọi trực tiếp tài liệu sẵn có vào ChatGPT để xử lý, hoặc lưu và quản lý đầu ra do ChatGPT tạo ngay trên máy, là một điểm tiện lợi đáng chú ý.

◆ Tạo nhiều đầu ra cùng lúc, nhưng chậm khi bài toán phức tạp

Ở bài thử nghiệm phức tạp hơn, tác giả yêu cầu hệ thống phân tích bộ hồ sơ mời thầu (RFP) cùng 13 thông báo của “Dự án R&D Physical AI Jeonbuk·Gyeongnam” quy mô 1.400 tỷ won. Bộ tài liệu này gồm tổng cộng 35 tiểu nhiệm vụ; nếu đọc và tổng hợp thủ công sẽ mất nhiều giờ.

Khi nhận yêu cầu “Hãy phân tích RFP để cho thấy bức tranh tổng thể của dự án”, hệ thống đã trích xuất ngân sách, thời gian và mục tiêu của từng nhiệm vụ, đồng thời sắp xếp lại cấu trúc liên kết giữa các hạng mục. Hệ thống cũng tạo một cấu trúc dữ liệu thống nhất, chuẩn hóa những mục được trình bày khác nhau giữa các tài liệu.

Từ tập dữ liệu đó, ChatGPT Work lần lượt tạo báo cáo phân tích, bảng tính so sánh, bài trình bày phục vụ briefing chính sách và dashboard HTML có bộ lọc theo từng nhiệm vụ. Nói cách khác, cùng một nguồn dữ liệu có thể được tái xử lý để tạo nhiều định dạng đầu ra trong một quy trình.

Dù vậy, khi phải xử lý đồng thời nhiều tệp và nhiều đầu ra, tốc độ giảm đi rõ rệt. Chất lượng sản phẩm tạo ra cũng không đồng đều.

Báo cáo phân tích và bảng tính dạng Excel được đánh giá khá ổn, đủ để nắm cấu trúc tổng thể của dự án. Ngược lại, bản trình bày vẫn cần chỉnh lại cả thiết kế lẫn nội dung, còn website HTML chỉ có menu và một số phần nội dung bị bỏ trống.

So với khi giao tác vụ dựng web tương tự cho Codex, tác nhân chuyên về lập trình, ChatGPT Work cho thấy độ ổn định thấp hơn. Điều này cho thấy Work phù hợp hơn với các công việc thiên về văn bản và bảng biểu, trong khi viết code và kiểm chứng hoạt động có vẻ phù hợp với Codex hơn.

Trong thời gian chờ xử lý, người dùng có thể tương tác nhẹ với một “pet” ở góc màn hình. Tính năng này không giúp tăng tốc công việc, nhưng phần nào giảm cảm giác phải chờ đợi khi tác vụ kéo dài. Người dùng có thể chọn pet có sẵn hoặc tự tạo pet riêng.

◆ Giá trị nằm ở tích hợp quy trình hơn là ở tính năng mới

Xét riêng lẻ, các tính năng của ChatGPT Work không hoàn toàn mới. Google NotebookLM có thể phân tích dựa trên tài liệu được cung cấp, còn n8n cho phép kết nối nhiều ứng dụng và API để tự động hóa các công việc lặp lại.

Công cụ trợ lý AI mã nguồn mở “OpenClo”, được OpenAI mua lại vào tháng 2, cũng có khả năng quản lý email, lịch và một số dữ liệu trên thiết bị người dùng.

Điểm khác biệt của ChatGPT Work nằm ở chỗ người dùng không cần tự thiết kế workflow. Hệ thống nhận mục tiêu bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự tìm tài liệu và công cụ cần thiết, sau đó tạo đầu ra tương ứng.

Tuy nhiên, khả năng điều khiển chi tiết các điều kiện thực thi của ChatGPT Work được đánh giá là kém hơn n8n. Với các tác vụ phân tích tài liệu theo hướng bám sát nguồn, NotebookLM vẫn trực quan hơn.

Đối thủ gần nhất của sản phẩm này là Claude Cowork của Anthropic. Cả hai đều hỗ trợ các tác vụ kéo dài và có thể tạo nhiều loại đầu ra.

Điểm nhấn của ChatGPT Work là khả năng xử lý cùng với Codex trong một môi trường thống nhất, trong khi Claude Cowork nhấn mạnh khả năng tiếp tục công việc xuyên suốt khi chuyển qua nhiều môi trường khác nhau.