В России нет ИИ-агентов
В России нет ИИ-агентов «Яков и Партнёры» проанализировали 30 ИИ-продуктов и 65 внедрений в России и мире и попытались отделить настоящих агентов от тех, кого так называют для красоты. Полноценных агентов на рынке меньшинство. Как считали Авторы задали шесть критериев агентности: ▫️ сам умеет разбить цель на шаги ▫️ действовать во внешних системах ▫️ оценивать результат ▫️ исправлять ошибки ▫️ помнить контекст ▫️ доводить задачу до конца. Настоящий агент отвечает минимум пяти. Из 18 международных продуктов порог прошли только 7 (39%) - среди них Claude Code, Devin, Codex, Cursor, Harvey. Из 12 российских - ни одного. Почему у России ноль. Не потому что отставание. Четыре ведущих российских решения - Yandex AI Studio, GigaChat Enterprise, платформы Just AI и МТС - конструкторы для сборки агентов, а не готовые агенты. Остальные восемь - ассистенты и чат-боты. ▫️ Причина в том, что заказчики требуют локального развёртывания, работы с закрытыми данными и интеграции с легаси, поэтому платформенный подход обгоняет коробочные SaaS. ▫️ А внутри корпораций агенты есть. Четыре российских кейса дотянули до уровня L4 (сквозное выполнение процесса с минимальным присутствием человека), и все построены внутри компаний: «Афанасий Иванов» в Т-Банке, «Маркус» в Сбере, виртуальные разработчики Альфа-Банка и «Рубан» в «Северстали». Главное, что стоит понять ▫️ Термин «Каскад затухания» хорошо описывает главную болезнь рынка. Технология ускоряет отдельную задачу, но при переходе к реальному процессу упирается в согласования, тестирование, интеграции и неизменившиеся KPI. Ускорил один этап - узкое место просто переехало на соседний. ▫️ Поэтому, прежде чем покупать «агента», проверьте, агент ли это вообще: умеет ли система сама планировать, действовать, исправляться и завершать. Если нет - вы покупаете ассистента, а рассчитываете на сквозную автоматизацию, и завышаете ожидания от бюджета. Подписывайтесь на AI для бизнеса