представляют собой платформы для создания агентов, а остальные восемь — специализированные ассистенты и чат-боты. В корпоративных внедрениях лишь 10 из 43 международных кейсов (23%) достигли уровней зрелости L4–L5, способных выполнять сквозные процессы с минимальным участием человека. На российском рынке 4 из 22 публичных кейсов достигли уровня L4, все они разработаны внутренними силами крупных компаний. Исследование предлагает шесть операционных критериев агентности: цикл агента, планирование, использование инструментов, самокоррекция, память и автономное выполнение задач. Продукты, прошедшие порог полноценного агента, включают Claude Code, Devin, Codex от OpenAI, Operator от OpenAI, Cursor, Harvey и Manus. В отчете отмечается разрыв между широким внедрением генеративного искусственного интеллекта (generative AI) и финансовым эффектом: более 70% российских компаний используют генеративный ИИ, но лишь 9% сообщают об эффекте, превышающем 5% от показателя EBITDA. Эксперты связывают это с «каскадом ослабления», когда локальные улучшения сдерживаются согласованиями, интеграцией и устаревшими системами. Четыре наиболее зрелых российских публично доступных решения — Yandex AI Studio, GigaChat Enterprise от Сбера, Agent Platform от Just AI и MWS AI Agents Platform от МТС — все являются платформами для сборки агентов. Исследование подчеркивает, что для успешного внедрения необходимы правильная идентификация типа решения, соответствующий масштаб пилота и экономическая оценка. Также отмечается предстоящее российское законодательство об искусственном интеллекте (ИИ), вступающее в силу с 1 сентября 2026 года, которое вводит статусы суверенной и национальной моделей, призывая компании планировать архитектуру уже сейчас.