«Яков и Партнёры» опубликовали исследование «ИИ-агенты: где хайп, а где реальность». Авторы проанализировали 30 AI-продуктов и 65 кейсов внедрения. Из 18 международных решений полноценными агентами признали семь, а среди 12 публично доступных российских продуктов — ни одного. Исследование: https://lnkd.in/evR837MU Но, возможно, интереснее не спорить, есть ли в России агенты, а задать другой вопрос: Можно ли вообще создать универсального AI-агента для enterprise, который одинаково хорошо подойдёт разным компаниям? В потребительском сегменте это выглядит реалистично: пользователи работают с похожими инструментами и решают похожие задачи. В enterprise всё иначе. У каждой компании свои: — процессы и регламенты; — информационные системы и легаси; — данные и модели доступа; — требования безопасности; — допустимый уровень автономности; — правила согласования и ответственности. Даже внешне одинаковые процессы — согласование договора, закупка или подготовка кредитного решения — в двух организациях могут быть устроены совершенно по-разному. Поэтому агента недостаточно подключить к данным. Его нужно встроить в архитектуру компании, связать с внутренними системами, ограничить права, определить точки контроля, настроить память, мониторинг и обработку исключений. После этого перед нами уже не универсальный продукт, а агент конкретной компании. Возможно, российский рынок движется не медленнее, а по другой траектории: не от готовых SaaS-агентов к внедрению, а от корпоративных платформ — к сборке специализированных агентов под конкретные процессы. Тогда универсальным продуктом становится не агент, а его технологическая основа: платформа, оркестрация, управление доступом, наблюдаемость, память и интеграции. А бизнес-логика, полномочия и сценарии остаются уникальными для каждой организации. Так возможен ли универсальный enterprise-агент? Или универсальной может быть только платформа, а каждый настоящий агент неизбежно создаётся под конкретную компанию? #AIAgents #GenAI #EnterpriseAI #ИскусственныйИнтеллект #AIПлатформы