ChatGPT Work vs. Claude Cowork: quale agente AI per il lavoro dovresti usare?

Dai lo stesso file disordinato a Cowork e l’output non assomiglia affatto a un foglio di calcolo.

ChatGPT Work vs. Claude Cowork: App, connettori e strumenti esterni

Contare le integrazioni è un modo pigro per confrontare questi due, dato che entrambi i cataloghi sono abbastanza ampi da rendere irrilevante il numero. Conta di più: quanto è semplice la connessione, se l’agente può solo leggere una fonte o anche agire su di essa, se la connessione sopravvive in una sessione cloud e quanto controllo mantiene un admin.

ChatGPT Work raggiunge altri servizi tramite Connected Apps e plugin. Eredita comunque le autorizzazioni sottostanti: se il tuo account Salesforce non può vedere un record, nemmeno Work può vederlo.

Claude Cowork usa Connectors, Plugins e MCP. Il suo connettore Microsoft 365 mostra fin dove può spingersi: con l’approvazione dell’admin, Claude può inviare mail, gestire eventi in calendario e modificare file in OneDrive o SharePoint. Teams resta in sola lettura.

OpenAI ha aggiunto file e cartelle di Google Drive alla Libreria il 13 agosto per gli utenti idonei sul web, sia in Chat che in Work. Dove le autorizzazioni lo consentono, Work può modificare direttamente il file sorgente.

Nessuno dei due si attiva da solo su un evento esterno come fa Zapier o Make; entrambi aspettano te o una pianificazione, non un webhook tipo "inizia non appena viene inviato un modulo".

ChatGPT Work vs. Claude Cowork: Lavoro pianificato e autonomo

La pianificazione conta perché nessuno dei due strumenti ha bisogno di un prompt nuovo ogni mattina. Le Scheduled Tasks di ChatGPT Work possono essere eseguite una volta, ripetersi, reagire a un trigger o monitorare un cambiamento. Le attività pianificate di Claude Cowork girano su richiesta o a orario, e non hanno più bisogno di un dispositivo online.

Prendi un brief sul rischio nei giorni feriali. In entrambi gli strumenti, colleghi le fonti, imposti la pianificazione e controlli la prima esecuzione. Non posso dire quale sia più veloce basandomi solo sulla documentazione. La differenza è dove vive l’attività: Work la raggruppa con le automazioni di Codex, mentre Cowork la mantiene dentro il Project che possiede input e output.

ChatGPT Work vs. Claude Cowork: Come gestiscono lo stesso tipo di task

Non ho avuto account enterprise abbinati per questo pezzo, quindi non è un test controllato. Spacciare demo pubbliche per tali sarebbe disonesto. Ho confrontato invece le stesse categorie di task, partendo dal foglio disordinato che nessuno vuole pulire a mano.

Trasformare un foglio disordinato in un’analisi operativa

Entrambe le parti hanno un esempio reale. Lato Work, una demo ha riversato cinque esportazioni grezze, statistiche della community, log di attività, transazioni Stripe, circa 35 megabyte in totale, in una cartella di progetto e ha chiesto un’analisi per coorti basata su formule, escludendo esplicitamente numeri hardcoded. Ha funzionato per oltre un’ora e ha restituito un workbook multi-tab con formule live e una scheda modificabile con i risultati. Lato Cowork, una walkthrough ha caricato oltre cento immagini di ricevute per un report spese categorizzato con quelle sfocate segnalate per revisione, mentre un’altra gli ha consegnato due anni di estratti carta di credito per una dashboard di spesa interattiva che non sarebbe passata dal limite di upload di una chat normale.

Entrambi hanno superato input grandi e disordinati. Ma ciò che è tornato era diverso: Work è rimasto vicino a un file Excel modificabile, mentre Cowork ha prodotto qualcosa che guardi e filtri, più che riformattare a mano. Se la persona dopo di te vive in Excel, questo conta.

Trasformare una ricerca in una presentazione finita

Le demo di Work puntano su Projects collegati a cartelle reali: un report di spesa e un PowerPoint abbinato dagli stessi file di budget, o sotto-agenti paralleli che ricercano due dozzine di aziende su segnali d’acquisto e restituiscono un foglio con fonti. Le demo di Cowork tendono a un prompt dettagliato che produce un risultato live, una ricognizione di ricerca con otto sotto-agenti che alimenta direttamente una dashboard brandizzata con flashcard e un tracker di avanzamento, costruita e stilizzata in un solo passaggio.

Entrambi hanno pianificato prima e usato sotto-agenti in parallelo. La forma finale è di nuovo diversa: Work sembra un deliverable da inoltrare, mentre Cowork sembra qualcosa da riaprire la settimana dopo.

Come valutiamo ChatGPT Work vs. Claude Cowork

Non inventerò un 92 contro 89. Quella precisione qui non esiste; sarebbe solo scena. Una lettura per categorie è più onesta.

• Completamento task: pari. Entrambi hanno concluso ogni task documentato senza abbandonarlo a metà.
• Accuratezza: pari, con caveat. Entrambi richiedono un controllo umano su ogni numero in un report; nessuno va trattato come auto-verificante.
• Autonomia: Cowork, di poco. Il pattern dei sotto-agenti e le esecuzioni oltre l’ora compaiono più costantemente.
• Interventi: Work, di poco. Le sue domande di chiarimento tendono ad arrivare come un breve set iniziale invece che in un avanti-e-indietro a metà task.
• Qualità dell’output: pari, ma per output diversi. Work favorisce file d’ufficio; Cowork favorisce output connessi e interattivi.
• Gestione del contesto: pari. Entrambi portano il contesto del progetto tra sessioni, ma nessuno gestisce contesti illimitati in modo impeccabile.
• Trasparenza: Cowork. La traccia degli strumenti visibile e l’elenco del progresso file-per-file è più dettagliato di ciò che Work espone di default.
• Integrazioni: Work per ampiezza, Cowork per profondità una volta installato un connettore. Chiamala pari a meno che una non conti più per te.
• Facilità d’uso: Work per chi vive già dentro ChatGPT, Cowork per chi preferisce essere guidato passo passo anziché indovinare cosa digitare.

ChatGPT Work vs. Claude Cowork: Trasparenza, controllo e sicurezza

A nessuno dei due strumenti andrebbero consegnate le chiavi e poi dimenticarsene. Concedi solo l’accesso necessario, poi verifica tutto ciò che è costoso, pubblico o difficile da annullare. Se non imposti tu la policy da admin per il tuo team, puoi saltare ai prezzi.

ChatGPT Work chiede l’approvazione prima di azioni ad alto impatto. I profili di autorizzazione locali e i confini del filesystem o di rete limitano ciò a cui può accedere, e i servizi collegati mantengono le proprie regole di accesso.

Anche Cowork gira in un ambiente isolato, incluse le sessioni cloud, con permessi separati per browser e locale. Anthropic fa una distinzione importante nel suo articolo tecnico: l’isolamento controlla dove gira il codice, non cosa Claude può leggere o su cosa può agire. La prompt injection resta quindi un rischio ogni volta che contenuti esterni entrano nel task.

Anthropic ha pubblicato più dettagli su questo rispetto a quanto OpenAI fornisca nelle FAQ admin di Work. È un gap di documentazione, non la prova che un prodotto sia più sicuro.

Prezzi di ChatGPT Work vs. Claude Cowork

Prezzi verificati il 14 agosto 2026, e saranno superati entro pochi mesi: prendili come istantanea, non come impegno.

ChatGPT Work non ha un abbonamento separato. L’accesso desktop copre i piani ChatGPT, mentre l’accesso web e mobile è sui livelli a pagamento. Work condivide la sua dotazione d’uso con Codex. Plus costa 20 $ al mese nella pagina prezzi di ChatGPT, mentre i due livelli Pro costano 100 e 200 $.

Cowork parte da Claude Pro a 20 $ al mese o 200 $ l’anno. La pagina prezzi di Claude indica Max 5x a 100 $ al mese e Max 20x a 200 $, con crediti d’uso opzionali dopo l’esaurimento della dotazione inclusa.

Non convertire nessuno dei due in "X task per dollaro". Nessuno pubblica una conversione stabile e entrambi i contatori d’uso sono condivisi: Work con Codex, Cowork con la chat normale. La vera domanda non è il prezzo di listino, ma quanto lavoro coprirà davvero il tuo livello.

Cosa dicono gli utenti su Work e Cowork?

Ho quasi tagliato questa sezione perché i thread social dimostrano poco. Sono aneddoti, non sondaggi, quindi trattali come contesto e non come verdetto.

Il thread di lancio su Hacker News spesso ha inquadrato Work come OpenAI che raggiunge Cowork, mentre alcuni utenti non avevano chiaro dove si collocasse accanto a Codex. Un utente operations molto orientato a Excel sul subreddit di Cowork ha descritto il passaggio a Work, mentre altri utenti di Claude preferiscono ancora Cowork per la delega pesante di contesto. Queste reazioni riflettono workflow individuali, non un consenso più ampio.

ChatGPT Work: pro e contro

ChatGPT Work vs. Claude Cowork: quale dovresti scegliere?

Ignora i loghi per un attimo. Dove vivono i tuoi file e cosa dovrebbe tornare?

Scegli ChatGPT Work se i tuoi file e la storia dei progetti vivono già in ChatGPT. Va bene anche per lavori che finiscono come report, foglio e deck per la stessa riunione, soprattutto quando vuoi chat, Work e Codex sotto un unico login.

Scegli Claude Cowork se vuoi vedere quali file e strumenti l’agente tocca mentre lavora. Ha più senso anche quando un Live Artifact o un Claude Project di lunga durata sono più utili di un altro file statico.

Usali entrambi se la divisione rispecchia il lavoro reale. Cowork può gestire lavori esplorativi e ricchi di file mentre Work produce il file per il cliente, oppure team diversi possono usare strumenti diversi. Non pagherei per entrambi finché quella divisione non emerge nella pratica.

Verdetto finale: ChatGPT Work o Claude Cowork?

Ora entrambi eseguono task lunghi nel cloud, ricordano il contesto del progetto e lavorano con file collegati. A separarli è lo stile di lavoro: Work mantiene il job dentro ChatGPT e punta a un file finito; Cowork mostra più del percorso ed è più disposto a restituire un Live Artifact.

Se dovessi scegliere un punto di partenza, inizierei dall’app che già contiene il mio contesto di progetto. Per molti utenti di ChatGPT questo significa Work. Partirei da Cowork quando la traccia visibile o i Live Artifacts sono il motivo per usare un agente. Questa è un’istantanea di agosto 2026, non una classifica permanente.

Se vuoi andare oltre con entrambi gli strumenti, queste risorse valgono una lettura:

• Il nostro tutorial su ChatGPT Work guida un intero workflow di data science dentro Work, utile se vuoi vedere GPT-5.6 gestire un progetto reale end-to-end. 
• Il nostro tutorial su Claude Cowork copre l’agente desktop dall’installazione al primo task delegato.
• Il nostro articolo Claude Cowork vs. Claude Code spiega come le due superfici di Claude si dividano lo stesso motore sottostante, utile se dopo questo pezzo vuoi la versione solo-Claude del confronto.