Fast Company yazarı Harry McCracken, OpenAI’nın Dots adlı ajanını gerçek kullanım senaryolarında deneyerek e-posta ve takvim gibi hizmetlere bağladı. Ajanın dikkate değer davranışlarından biri, takvime işlenmiş etkinlik tarihi ile organizatörün e-postasındaki tarihin uyuşmadığını saptayıp kullanıcıyı uyarmasıydı. Sistem ayrıca gözden kaçan mesajları taradı ve bazı gündelik idari görevlerde araştırma yaparak öneriler sundu.
Bir etkinliğin takvimdeki tarihi ile organizatörün e-postasında yazan tarih farklıysa kullanıcı bunu çok sayıda mesaj arasında gözden kaçırabilir. Bağlantılı hesapları karşılaştıran ajan bu uyumsuzluğu yakalayarak kullanıcı henüz soru sormadan uyarı verebilir.
Benzer biçimde eski abonelikleri, yanıt bekleyen mesajları veya aynı konuda birden fazla belgeyi taramak da mümkündür. Ancak bu yeteneklerin çalışabilmesi için sistemin hesaplara ve bazen kişisel mali verilere erişmesi gerekir. Kolaylık ile mahremiyet arasında açık bir değiş tokuş var.
Bu örnek, “bana cevap ver” türü sohbetten “ben sormadan önemli tutarsızlığı bul” türü çalışmaya geçişi gösteriyor. Ajanın yararı, birbirinden kopuk iki kaynaktaki bilgiyi ilişkilendirip olası hatayı fark edebilmesinde. Fakat aynı yetenek onun kişisel postaya, takvime ve gerektiğinde finansal kayıtlara erişmesi anlamına da geliyor. Bu nedenle başarı ölçütü yalnızca ne kadar çok işi otomatikleştirdiği değil, hangi veriyi neden kullandığını açıklayıp açıklayamadığı ve hatalı kararların nasıl geri alınacağı.
En önemli ayrım, uyarı yapmak ile işlem yapmak arasında. Ajanın bir hatayı göstermesi düşük riskli olabilir; fakat takvimdeki etkinliği, ödeme planını veya yazışmayı kullanıcı onayı olmadan değiştirmesi ayrı bir güvenlik kararı gerektirir.