OpenAI vuole spostare l’intelligenza artificiale dalla finestra di una chat al centro dei processi di lavoro. Al DevDay del 29 settembre 2026, a San Francisco, la società guidata da Sam Altman ha presentato oltre venti novità che interessano ChatGPT, Codex, i modelli GPT-6, gli agenti autonomi e gli strumenti destinati alle imprese. Il prodotto che sintetizza meglio questa direzione si chiama dots: agenti basati su GPT-6 Astra, dotati di un computer nel cloud e progettati per continuare a lavorare anche quando l’utente non sta interagendo con ChatGPT.
L’obiettivo commerciale è più ampio dell’introduzione di un nuovo assistente. OpenAI sta costruendo una piattaforma nella quale modelli, agenti, applicazioni aziendali, documenti condivisi e software di terze parti possano funzionare nello stesso ambiente. L’azienda afferma che ChatGPT ha raggiunto complessivamente 1,2 miliardi di utenti settimanali, una base che offre agli sviluppatori un canale di distribuzione difficile da replicare.
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Dots, l’intelligenza artificiale che continua a lavorare
La principale differenza rispetto al chatbot tradizionale riguarda il tempo. Una chat risponde a una richiesta e termina il proprio compito; un dot può ricevere un obiettivo, mantenere il contesto, controllare le fonti autorizzate e proseguire il lavoro nel tempo. OpenAI sostiene che ogni agente disponga di un proprio computer nel cloud e possa collegarsi, attraverso l’ecosistema dei plugin, a oltre 4.000 applicazioni. L’utente può interagire con il proprio dot da ChatGPT, Slack o Microsoft Teams, mentre l’invio di messaggi di testo è previsto successivamente.
Per le aziende la differenza è sostanziale. OpenAI descrive agenti che controllano il feedback dei clienti, preparano modifiche al software, aggiornano analisi quando arrivano nuovi dati o seguono l’evoluzione di una trattativa commerciale. Sono attività che fino a oggi richiedevano una sequenza di comandi impartiti dall’utente. Con gli agenti persistenti, il fornitore di AI tenta invece di vendere capacità di lavoro continuativo.
Il modello economico può quindi allontanarsi progressivamente dal semplice pagamento per conversazione o per token. Il primo dot è compreso nei piani Pro e Business Premium nei mercati idonei; OpenAI prevede in futuro la possibilità di aggiungerne altri e di acquistare maggiore capacità o velocità di esecuzione. L’impresa introduce così una nuova unità commerciale: non soltanto accesso a un modello, ma disponibilità continuativa di un agente software. Dots vuole essere anche la risposta a Muse di Meta.
GPT-6.1 Sol abbassa il costo dell’intelligenza avanzata
Il secondo elemento economico del DevDay riguarda il prezzo delle capacità di calcolo. OpenAI ha annunciato GPT-6.1 Sol, evoluzione del GPT-6 Sol presentato il 22 settembre. Secondo i test pubblicati dalla società, il nuovo modello si avvicina alle prestazioni di GPT-6 Astra nel coding agentico, nell’uso del computer e in diverse attività professionali, con prezzi standard per input e output pari a un quinto di quelli di Astra.
L’API costa 2 dollari per milione di token in ingresso, 10 dollari per milione in uscita e 0,10 dollari per milione di token di input memorizzati nella cache. Astra, reso disponibile all’inizio di settembre, ha invece un prezzo standard di 10 dollari per milione di token in ingresso e 50 dollari per milione in uscita. La distanza di prezzo permette alle aziende di riservare Astra alle attività più difficili e utilizzare Sol per volumi maggiori.
Questa differenziazione è importante per l’economia degli agenti. Un assistente che lavora per ore, consulta documenti, utilizza software e ripete verifiche consuma molti più token di un chatbot utilizzato per singole domande. La diffusione degli agenti dipende quindi anche dalla possibilità di abbassare il costo medio di ogni attività senza perdere troppo in capacità.
OpenAI introduce inoltre Astra Ultrafast, un livello premium che promette una generazione dei token fino a otto volte più veloce in Codex e fino a sei volte nell’API. La velocità diventa così una variabile commerciale separata dalla qualità del modello: chi utilizza l’AI per sviluppo software o processi interattivi può pagare di più per ridurre i tempi di attesa.
Il piano Pro da 500 dollari e la segmentazione dei clienti
Il DevDay introduce anche Pro 500, abbonamento da 500 dollari al mese con i limiti di utilizzo più elevati e accesso ad Astra Ultrafast. OpenAI dichiara che il piano offre una capacità inclusa pari a 25 volte quella di ChatGPT Plus. Business Insider ha osservato che il prezzo porta la spesa annuale a 6.000 dollari per singolo utente, posizionando l’offerta soprattutto verso sviluppatori e professionisti con un consumo intensivo di capacità computazionale.
La scelta segnala una segmentazione sempre più marcata del mercato dell’IA generativa. Alla base restano i prodotti destinati al grande pubblico; nella parte alta dell’offerta aumentano invece servizi costruiti intorno a velocità, autonomia degli agenti, capacità di calcolo e strumenti professionali. Il valore economico di un abbonamento dipende meno dall’accesso alla chat e più dalla quantità di lavoro che l’utente riesce a delegare.
Codex diventa un’infrastruttura per il software
Una parte consistente degli annunci riguarda Codex. OpenAI permette ora di utilizzarlo nel cloud, da computer o da remoto tramite telefono. La nuova interfaccia a riga di comando supporta il controllo vocale e una vista che consente di assegnare attività a più agenti. La revisione automatica del codice può esaminare modifiche, pull request GitHub e merge request GitLab prima dell’intervento umano.
Con Codex Security Cloud, la stessa architettura viene applicata alla sicurezza del software: i repository GitHub possono essere sottoposti a scansioni programmate, mentre analisi, eliminazione dei duplicati e preparazione delle correzioni vengono eseguite nel cloud.
Il passo successivo è l’Agents API con computer use. Un’applicazione può assegnare un lavoro a un agente e consentirgli di interagire direttamente con software e interfacce, mentre OpenAI gestisce l’infrastruttura necessaria all’esecuzione. La documentazione distingue questa soluzione dall’Agents SDK, nel quale il ciclo dell’agente rimane invece all’interno dell’applicazione del cliente.
Per i reparti IT cambia il problema da risolvere. La scelta di un modello rimane importante, ma acquistano peso anche gestione delle autorizzazioni, registrazione delle azioni, ambienti di esecuzione, collegamento ai dati aziendali e controllo delle attività che un agente può compiere.
ChatGPT Space porta OpenAI nel software collaborativo
La concorrenza si estende inoltre agli strumenti utilizzati ogni giorno negli uffici. ChatGPT Space raccoglie pagine, file, presentazioni e altri materiali in un ambiente condiviso nel quale possono collaborare persone, ChatGPT, Codex e dots. Le pagine possono contenere testo, immagini, grafici e strumenti interattivi e possono essere aggiornate utilizzando dati provenienti dalle applicazioni collegate.
OpenAI prepara anche presentazioni collaborative modificabili contemporaneamente da utenti e agenti, con esportazione verso PowerPoint e Google Slides. Alle aziende permette di creare team e affidare a ChatGPT attività periodiche, per esempio aggiornamenti di progetto attivati a intervalli prestabiliti o dall’arrivo di un’email o di un messaggio Slack.
La società entra così in un mercato occupato da Microsoft 365, Google Workspace, Slack, Notion e numerose piattaforme di collaborazione. Il prodotto non viene presentato come semplice generatore di testi: OpenAI punta a conservare nello stesso ambiente conversazioni, documenti, contesto del progetto e attività affidate agli agenti.
L’integrazione di @ChatGPT dentro Slack e Microsoft Teams segue la stessa logica. Gli utenti Business ed Enterprise possono coinvolgere ChatGPT direttamente nelle conversazioni di gruppo, utilizzando le autorizzazioni e gli strumenti connessi disponibili nell’organizzazione.
Plugin e Marketplace: OpenAI costruisce una piattaforma
Un altro gruppo di annunci riguarda i plugin. Gli sviluppatori possono creare pannelli interattivi, strumenti nella barra laterale e visualizzatori di file integrati in ChatGPT. OpenAI ha inoltre rivisto il processo di creazione, invio e scoperta dei plugin e sta introducendo il supporto agli eventi MCP, che possono avviare automazioni quando accade qualcosa in un’applicazione collegata.
Il passaggio è rilevante perché trasforma ChatGPT in un possibile canale di distribuzione del software. Se un’applicazione può vivere dentro l’interfaccia utilizzata da centinaia di milioni di persone e può essere richiamata automaticamente da un agente, una parte della competizione tra software aziendali può spostarsi dalla singola interfaccia alla capacità di essere scelti e utilizzati dall’IA.
L’OpenAI Marketplace rende esplicita anche la dimensione commerciale di questa strategia. I clienti enterprise idonei possono utilizzare una parte degli impegni di spesa già assunti con OpenAI per acquistare software di partner approvati.
La prima offerta comprende società come Adobe, Figma, Salesforce, ServiceNow, HubSpot, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Harvey, Notion e altri fornitori specializzati. Il contratto resta tra cliente e partner, mentre OpenAI riconcilia l’utilizzo dell’impegno di spesa secondo le condizioni del programma.
OpenAI cerca quindi di occupare una posizione simile a quella dei grandi ecosistemi cloud: non vendere soltanto tecnologia proprietaria, ma diventare uno dei luoghi attraverso i quali le imprese scoprono, acquistano e utilizzano prodotti di terzi.
L’alleanza con Amazon porta gli agenti dentro AWS
La strategia enterprise si intreccia con il rapporto con Amazon. Il 27 febbraio 2026 le due società hanno annunciato una partnership pluriennale che comprende un investimento di Amazon da 50 miliardi di dollari in OpenAI e l’utilizzo da parte di quest’ultima di 2 gigawatt di capacità Trainium di AWS. Ad aprile OpenAI e Amazon hanno poi portato modelli, Codex e Managed Agents su Amazon Bedrock.
L’8 settembre GPT-6 Astra è diventato generalmente disponibile su Bedrock; il 22 settembre sono arrivati anche GPT-6 Sol e Luna. AWS afferma che Bedrock è utilizzato da oltre 225.000 clienti attivi, tra cui più dell’80% delle aziende Fortune 100.
Al DevDay le due società hanno rafforzato questa convergenza con Bedrock Managed Agents basati su OpenAI. L’idea è consentire alle imprese di utilizzare gli agenti mantenendo dati, capacità di calcolo, identità e sistemi di controllo dentro l’ambiente AWS. Per OpenAI significa raggiungere organizzazioni che preferiscono acquistare tecnologia attraverso contratti cloud già esistenti; per Amazon significa mantenere sul proprio cloud una quota della domanda generata dai modelli e dagli agenti di OpenAI.
Privacy e sicurezza diventano fattori economici
L’autonomia degli agenti aumenta anche il costo potenziale degli errori. Un modello che si limita a produrre una risposta sbagliata crea un problema diverso da un sistema capace di inviare messaggi, modificare documenti, utilizzare credenziali o operare su applicazioni aziendali.
OpenAI accompagna quindi gli annunci con Private Intelligence, che comprende Zero Data Retention, Private Safety Processing e una versione preliminare di Private Inference. L’obiettivo dichiarato è effettuare controlli di sicurezza senza conservare i contenuti dei clienti e, con Private Inference, utilizzare tecniche di confidential computing accompagnate da controlli verificabili.
Il tema ha assunto maggiore peso con GPT-6 Astra. OpenAI ha classificato il modello, rilasciato il 3 settembre, al livello “Critical” per le capacità di cybersicurezza previsto dal proprio Preparedness Framework: secondo l’azienda, con strumenti e accessi adeguati può individuare vulnerabilità precedentemente sconosciute e sviluppare modalità per sfruttarle in sistemi protetti. OpenAI ha dichiarato di avere rafforzato isolamento, monitoraggio e controlli prima del rilascio.
Il 29 settembre OpenAI ha rinviato il successore GPT-6.1 Astra per ulteriori verifiche di sicurezza. Si tratta di un modello diverso dal GPT-6 Astra già disponibile. La vicenda mostra il vincolo industriale che accompagna la corsa agli agenti: capacità maggiori aumentano il valore commerciale dei sistemi, ma richiedono controlli più onerosi prima della distribuzione.
La concorrenza con Meta si sposta sugli agenti
OpenAI non arriva da sola in questo mercato. Axios ha descritto dots come la risposta diretta a Muse, l’agente personale di Meta. Nello stesso giorno del DevDay, Meta ha annunciato un’espansione di Muse verso le piccole imprese, con l’obiettivo di offrire supporto operativo anche a organizzazioni che non dispongono di personale specializzato per ogni funzione. Meta propone livelli a pagamento da 20 e 100 dollari al mese accanto all’utilizzo gratuito.
La competizione riguarda anche chi controlla l’accesso alle piattaforme. Il 21 settembre Amazon aveva bloccato Muse dall’esplorazione e dall’acquisto di prodotti sul proprio sito. Secondo Axios, l’episodio ha mostrato come gli agenti possano entrare in conflitto con le piattaforme che oggi controllano direttamente relazione con il cliente, dati e transazioni.
Per OpenAI, disporre di plugin, accordi cloud, un marketplace e integrazioni con software aziendali riduce almeno in parte questo rischio. Il valore di un agente dipende infatti dalla qualità del modello, ma anche dal numero di ambienti nei quali è autorizzato a operare.
Dal software che risponde al software che agisce
Il DevDay 2026 definisce soprattutto un cambiamento nel prodotto che OpenAI vuole vendere. ChatGPT rimane il punto di accesso, mentre attorno alla chat crescono componenti con funzioni diverse: modelli differenziati per costo e capacità, agenti persistenti, strumenti di sviluppo, documenti condivisi, plugin, automazioni, marketplace e servizi cloud.
Per le imprese, l’effetto economico dipenderà dalla possibilità di trasformare queste capacità in riduzioni dei tempi di lavoro o in processi che prima richiedevano personale e software separati. Il costo dei token diventa soltanto una voce del calcolo. Vanno misurati anche integrazione, supervisione umana, sicurezza, errori, gestione dei permessi e dipendenza dal fornitore.
OpenAI sta cercando di portare il proprio prodotto oltre il mercato dei chatbot prima che la concorrenza consolidi alternative altrettanto pervasive.
Il risultato del DevDay è una piattaforma nella quale l’AI non aspetta necessariamente una domanda: riceve obiettivi, conserva contesto, usa strumenti e continua a lavorare. Per aziende e sviluppatori, il confronto competitivo si sposta così dalla qualità della singola risposta alla quantità di attività che può essere affidata in modo affidabile a un sistema autonomo.
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