Uber และ OpenAI ประกาศเมื่อ 22 ตุลาคม 2026 ว่าจะขยาย ChatGPT Work จากโครงการนำร่องที่มีพนักงาน 1,000 คน ให้พนักงานกว่า 30,000 คนทั่วโลกเข้าถึงเครื่องมือนี้ผ่าน ChatGPT Enterprise
3
8
ChatGPT Work เป็นเอเจนต์ AI สำหรับงานในองค์กรที่ออกแบบมาให้จัดการงานหลายขั้นตอนและส่งมอบผลงานที่เสร็จแล้วได้ โดยเปิดตัวเมื่อเดือนกรกฎาคม และในการใช้งานของ Uber เชื่อมต่อกับ Gmail, Google Drive และ Slack
7
ทดลองใช้กับงานนอกเหนือจากการเขียนโค้ด
โครงการนำร่องมีพนักงานจากฝ่ายการเงิน ปฏิบัติการ และผลิตภัณฑ์เข้าร่วม Sumanth Sukumar รองประธานฝ่ายวิศวกรรมของ Uber ระบุว่า ผู้ใช้กลุ่มแรกประมาณ 80% ไม่ใช่วิศวกร
6
7
ตัวอย่างงานที่มีรายงานว่าใช้เครื่องมือนี้ ได้แก่ วิเคราะห์ข้อมูลปฏิบัติการเพื่อหาแนวโน้มและเตรียมข้อเสนอแนะ ปรับสื่ออบรมให้เหมาะกับตลาดและภาษาต่าง ๆ รวมถึงสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ
6
7
ตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนว่า Uber กำลังเปิดให้ทีมธุรกิจหลายฝ่ายลองใช้ AI ไม่ได้จำกัดเฉพาะงานพัฒนาซอฟต์แวร์ บริษัทระบุว่าจะเปิดโอกาสให้แต่ละทีมทดลองหาวิธีนำเครื่องมือไปใช้กับงานของตน พร้อมติดตามรูปแบบการใช้งานและดูว่างานมีประสิทธิภาพขึ้นหรือไม่
9
ใช้ GPT-6.1 Sol เป็นโมเดลหลัก แต่ยังไม่เปิดเผยค่าใช้จ่าย
รายงานเกี่ยวกับการขยายการใช้งานระบุว่า ChatGPT Work ของ Uber ใช้ GPT-6.1 Sol เป็นโมเดลหลัก
7 OpenAI อธิบายว่าโมเดลนี้เด่นด้านการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ การใช้งานคอมพิวเตอร์ และงานระดับมืออาชีพ พร้อมระบุว่ามีความสามารถใกล้เคียง Astra ในราคาต่อโทเคนขาเข้าและขาออกมาตรฐานหนึ่งในห้าของ Astra
2
ตัวเลขดังกล่าวเป็นการเปรียบเทียบที่ OpenAI เผยแพร่ ไม่ใช่ราคาที่ Uber จ่ายตามข้อตกลงจริง และข้อมูลที่มีไม่ได้ระบุค่าใช้จ่ายทั้งหมดของ Uber สำหรับการขยาย ChatGPT Work
18
การเปิดให้ใช้วงกว้างยังไม่เท่ากับพิสูจน์ผลลัพธ์
การขยาย ChatGPT Work เกิดขึ้นในช่วงที่การใช้จ่ายด้าน AI ของ Uber ถูกจับตา Fortune รายงานก่อนหน้านี้ว่า Uber ใช้งบเครื่องมือ AI สำหรับปี 2026 หมดภายในเวลาไม่กี่เดือน หลังบริษัทสนับสนุนให้พนักงานใช้เครื่องมืออย่างเข้มข้น รวมถึง Claude Code ของ Anthropic และมีการจัดอันดับการใช้งานของพนักงาน
20
อย่างไรก็ตาม เหตุการณ์ดังกล่าวเกี่ยวข้องกับเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ไม่ได้บอกโดยตรงว่า ChatGPT Work จะมีค่าใช้จ่ายเท่าใด หรือจะให้ผลอย่างไรเมื่อใช้ในงานทั่วทั้งบริษัท
การขยายครั้งนี้ทำให้พนักงานเข้าถึงเครื่องมือได้ในวงกว้างขึ้น แต่การเข้าถึงเพียงอย่างเดียวยังไม่ใช่หลักฐานว่าประสิทธิภาพดีขึ้นจริง แผนของ Uber ที่จะติดตามการใช้งานและประเมินผลต่อขั้นตอนการทำงานจึงเป็นสิ่งสำคัญต่อการดูว่า ตัวอย่างจากโครงการนำร่องจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่วัดได้หรือไม่
9