Data to AI™ / ChatGPT/Gusto
Prüfen Sie Lohnläufe, Freelancer-Kosten und offene Urlaubsanträge aus Gusto in ChatGPT und bestätigen Sie jede Abfrage, bevor sie Ihre HR-Daten liest.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
ChatGPT
Was hat uns jeder Lohnlauf im September gekostet, inklusive Arbeitgebersteuern?
Die drei Lohnläufe im September ergaben 412.300 $ Gross Pay und 31.540 $ Employer Taxes. Der Sonderlauf am 19. September enthielt nur Boni.
| Check Date | Gross Pay | Employer Taxes | Net Pay |
|---|---|---|---|
| 15. Sep. 2026 Payrolls | 196.800 $ | 15.060 $ | 141.900 $ |
| 19. Sep. 2026 Payrolls | 18.700 $ | 1.430 $ | 12.600 $ |
| 30. Sep. 2026 Payrolls | 196.800 $ | 15.050 $ | 142.100 $ |
Payrolls liest verarbeitete und nicht verarbeitete Lohnläufe im Datumsfenster, deshalb prüft die Antwort Processed. Gross Pay und Employer Taxes wurden hier von Hash Sensitive Fields ausgenommen, damit sie summiert werden können.
Gusto übernimmt Lohnabrechnung, Benefits und HR für kleine und mittlere Unternehmen. Dataddo extrahiert Mitarbeitende, Stellen, Austritte, Lohnläufe, Zahlungen pro Mitarbeitendem, Abwesenheiten und Zahlungen an Freelancer für ein Gusto-Unternehmen, damit HR- und Payroll-Teams Fragen zu Headcount, Personalkosten und Urlaub in natürlicher Sprache stellen können.
Führe data_status für den Gusto-Flow aus und liste dann Payrolls der letzten 30 Tage, die nicht Processed sind, mit Check Date und Payroll Deadline.
Die Payroll-Verantwortliche bestätigt jede Abfrage und arbeitet dann die Lohnläufe ab, die vor Ablauf ihrer Frist noch freigegeben werden müssen.
Summiere Payments Wage und Payments Reimbursement pro Contractor ID und Monat für die letzten sechs Monate aus Contractor Payments.
Der Office Manager bringt die Freelancer-Kosten Monat für Monat ins Budgetmeeting, statt Zahlungsbestätigungen zusammenzurechnen.
Wie viele Time Off Requests sind offen, gruppiert nach Policy Type und Request Type, und wie viele Days umfassen sie?
Im November sieht HR, wie viele Anträge noch auf eine Entscheidung warten, und erinnert die Führungskräfte, die Warteschlange vor Jahresende abzuarbeiten.
Data to AI™ wird pro Nutzerplatz abgerechnet, wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt, mit ~25 % Rabatt bei jährlicher Abrechnung. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
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Benutzerdefiniert
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Gusto-Datasets mit personenbezogenen Daten bieten die Option Hash Sensitive Fields. Dataddo ersetzt die Werte der ausgewählten Spalten durch einen Hash, bevor die Daten Dataddo verlassen. So kann ChatGPT Datensätze zählen und gruppieren, sieht die Originalwerte aber nie.
| Datensatz | Von Dataddo vorausgewählte sensible Felder |
|---|---|
| Companies |
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| Contractors |
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| Employees |
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| Employee Terminations |
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| Employee Work Addresses |
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| Payrolls |
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Freelancer-Kosten | Jeden Monat lädt jemand Zahlungsberichte für Freelancer herunter, summiert Honorare und Erstattungen in einer Tabelle und lädt das Ergebnis in ChatGPT hoch. | ChatGPT fragt Contractor Payments mit Payments Wage, Payments Hours und Payments Reimbursement aus der letzten Extraktion ab, wann immer Sie fragen. | Freelancer-Kosten auf Abruf |
| Status der Lohnläufe | Nicht freigegebene Lohnläufe fallen erst auf, wenn jemand Gusto öffnet und vor dem Stichtag jeden Abrechnungsplan prüft. | Payrolls enthält verarbeitete und nicht verarbeitete Lohnläufe im Datumsfenster, mit Processed, Check Date und Payroll Deadline. | Offene Lohnläufe früh erkannt |
| Daten von Mitarbeitenden | Eine hochgeladene Urlaubs- oder Mitarbeiterdatei bringt Namen, E-Mails und Telefonnummern direkt ins ChatGPT-Gespräch. | Hash Sensitive Fields ersetzt Email, Phone und weitere vorausgewählte Spalten bei der Extraktion durch Hashes, und Sie bestätigen jeden Aufruf. | Bestätigte Abfragen, gehashte Personen |
| Token-Verbrauch | ChatGPT verbraucht Tokens, um rohe Gusto-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Gusto-Datensätze, die HR und Lohnabrechnung-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. ChatGPT fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie ChatGPT
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|---|---|---|
| Employees |
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Welche Mitarbeitenden sind noch nicht Onboarded, und in welches Department kommen sie? |
| Employee Jobs |
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Welcher Title hat die meisten Mitarbeitenden, wenn nur Stellen mit Primary zählen? |
| Employee Terminations |
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Welche anstehenden Austritte sind noch Cancelable, und was ist ihr Effective Date? |
| Payrolls |
|
Wie viel haben Employee Bonuses in diesem Quartal im Vergleich zum Vorquartal zur Lohnsumme beigetragen? |
| Payroll Employee Compensations |
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Welche Mitarbeitenden waren in den letzten zwei Monaten von einem Lohnlauf Excluded? |
| Time Off Requests |
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Welchen Request Type reichen Mitarbeitende am häufigsten ein, und unter welchem Policy Type? |
| Employee Time Off Activities |
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Wie hoch ist die gesamte Balance Change pro Monat und Event Type in diesem Jahr? |
| Contractor Payments |
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Welche Freelancer haben im letzten Quartal die meisten Payments Hours erfasst? |
Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Extrahieren Sie Gusto in Dataddo mit Payrolls, Contractor Payments und Time Off Requests, per OAuth und für das gewählte Unternehmen, und verbinden Sie den Flow mit einem ChatGPT-Ziel oder AI Model. Aktivieren Sie in ChatGPT im Web den Developer mode, erstellen Sie eine App Dataddo Data Access mit https://headless.dataddo.com/mcp-data und OAuth und wählen Sie sie im Menü +.
Den Developer mode im Web, verfügbar in Pro, Plus, Business, Enterprise und Education. In Business und Enterprise muss ihn eventuell zuerst ein Workspace-Admin freigeben.
Ja. ChatGPT bittet Sie, jeden Tool-Aufruf zu bestätigen. Jede Abfrage von Payrolls, Contractor Payments oder Time Off Requests läuft erst nach Ihrer Freigabe.
Aktivieren Sie Hash Sensitive Fields beim Anlegen der Gusto-Quelle. Dataddo wählt personenbezogene Spalten wie Email, SSN und Work Email in Employees und Employee Terminations vor und hasht sie bei der Extraktion.
Payrolls, Contractor Payments und Time Off Requests lesen ein gleitendes Datumsfenster. Führen Sie einmal eine vollständige Neusynchronisierung mit größerem Zeitraum aus, um frühere Perioden zu laden.
Ja. In den App-Einstellungen schalten Sie einzelne Dataddo-Tools ein oder aus, zum Beispiel refresh deaktivieren und Abfragen weiter erlauben.
Nein. Der Zugriff ist über die semantische Schicht rein lesend. Dataddo akzeptiert nie SQL vom Modell, und nichts wird in Gusto zurückgeschrieben.
