Il 9 luglio 2026 OpenAI ha lanciato ChatGPT Work, un agente che vive dentro ChatGPT e che non si limita a rispondere: raccoglie il contesto dalle app collegate, scompone un obiettivo in passaggi e restituisce materiali finiti — fogli di calcolo, presentazioni, documenti, persino piccole applicazioni web. È il passaggio più deciso di OpenAI dall'assistente conversazionale all'agente che porta a termine il lavoro, ed è alimentato dai nuovi modelli GPT-5.6.
Cosa fa ChatGPT Work in concreto
La differenza rispetto al normale ChatGPT è il modo di lavorare. Diamo un obiettivo di alto livello — per esempio "prepara un'analisi delle vendite del trimestre e una presentazione per il consiglio" — e l'agente pianifica i passaggi, recupera i dati dalle fonti a cui gli abbiamo dato accesso, elabora e produce l'output finito. Può lavorare per diversi minuti, a volte ore, su compiti articolati, tornando con un risultato invece che con una semplice risposta testuale. È pensato soprattutto per il lavoro d'ufficio ripetitivo ma dispendioso in tempo: report, sintesi, prime bozze, fogli di calcolo popolati, slide.
Dove si trova e quanto costa
ChatGPT Work è integrato in ChatGPT: non è un'app separata. Il rilascio è partito il 9 luglio per i piani Pro, Enterprise ed Edu, con Plus e Business a seguire nei giorni successivi. L'accesso ai modelli cambia con il piano: gli utenti gratuiti e del piano Go usano Terra; con Plus si sblocca Sol; solo Pro ed Enterprise ottengono Sol Pro e i livelli di ragionamento più alti. Il piano Plus costa 20 dollari al mese, il Pro 200; le tariffe Enterprise ed Edu sono su richiesta. Per chi vuole solo provare la logica agentica, il piano gratuito con Terra è sufficiente a farsi un'idea, seppur con limiti d'uso.
La modalità Ultra: quattro agenti in parallelo
La funzione più potente è la modalità Ultra, che coordina più agenti su flussi di lavoro paralleli. Di default ne impiega quattro contemporaneamente: consuma più token, ma OpenAI sostiene che restituisce risultati migliori e più rapidi sui compiti complessi. Ultra è riservata ai piani Pro ed Enterprise dentro ChatGPT Work (e ai piani Plus e superiori in Codex, la versione per sviluppatori). In pratica è utile quando un compito si può spezzare in sotto-attività indipendenti: raccogliere dati da più fonti, redigere sezioni diverse di un documento, generare e verificare codice in parallelo.
Un esempio pratico da provare subito
Per capire la differenza rispetto a un prompt tradizionale, proviamo un obiettivo che richiede più passaggi. In ChatGPT Work, con un modello Sol o Terra, incolliamo una richiesta come questa:
Analizza il file "vendite_2026.csv" che ti ho caricato. Calcola il fatturato per regione e per mese, individua le tre regioni in maggiore crescita e quelle in calo, poi crea: 1) un foglio di riepilogo con una tabella pivot e due grafici; 2) una presentazione di 6 slide per il management con i risultati chiave e tre raccomandazioni operative. Usa un tono sobrio e professionale in italiano.
Il risultato atteso non è un testo che descrive cosa fare, ma i file veri e propri: un foglio di calcolo compilato con tabella e grafici e una presentazione di sei slide scaricabile. Se qualcosa non torna, si può chiedere all'agente di correggere una slide o ricalcolare una metrica, e lui rigenera solo la parte interessata.
Consigli, limiti ed errori comuni
Tre accortezze per ottenere buoni risultati. Primo: dare accesso solo alle fonti necessarie e verificare sempre l'output, perché un agente che lavora a lungo può accumulare errori a cascata — i numeri prodotti vanno ricontrollati, soprattutto su dati sensibili. Secondo: partire da obiettivi ben delimitati; richieste troppo vaghe ("migliora il business") producono risultati generici. Terzo: sfruttare Ultra solo quando il compito è davvero parallelizzabile, altrimenti si spendono token senza vantaggi.
Tra i concorrenti diretti ci sono gli agenti di Anthropic (Claude in modalità agentica e Claude Code) e le funzioni agentiche di Google in Workspace e Gemini Enterprise. ChatGPT Work parte avvantaggiato dalla enorme base utenti di ChatGPT, ma il metro di giudizio, ormai, non è più quanto bene risponde un modello: è quanti compiti riesce a chiudere da solo, con quale affidabilità. Vale la pena provarlo su un flusso di lavoro reale e ripetitivo prima di affidargli qualcosa di critico.
Prezzi e disponibilità sono aggiornati al 9-10 luglio 2026 e possono variare in base al Paese e al piano; verificare sempre nelle impostazioni del proprio account.
