Назад к тренду дня: Новый ИИ OpenAI выполняет офисную работу на компьютере вдвое дешевле
Рейтинг Poly · из тренда дня

Что умеют ИИ-агенты? 10 офисных задач по рейтингу (2026)

Каждый пятый работник США говорит, что ИИ полностью взял на себя хотя бы одну его задачу, но только 25% тех, кто ведёт учёт, вообще используют для этого ИИ.

  • №1: File sorting and renaming
  • 10 мест

01Итоговый список

Ведущие ИИ независимо составили свои списки из десяти мест. Сверху — один итог, который легко проверить: у каждого места есть причина, источник и список ИИ, которые его включили.

Порядок: от большего согласия ИИ к меньшему.

Яркая плашка — этот ИИ включил пункт в свой список. Тусклая — не включил.

  1. 1

    File sorting and renaming

    Каждый ИИ поставил это на первое место: неверная папка видна сразу и отменяется перетаскиванием обратно. Ни один тест не публикует процент успеха для этой категории.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.

    В их списках: Claude: 1 · Meta: 1 · Grok: 1 · Gemini: 1 · Nova · Kimi: 1 · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    Что отметил каждый ИИ 8
    • Claudeместо 1

      A mistake here is usually reversible and visible at a glance. That makes it safe even at a modest success rate, because checking takes seconds.

      Источник ↗
    • Metaместо 1

      Zero cost of mistake — agent can be 60% accurate and still save time vs $41,340 data entry median

      Источник ↗
    • Grokместо 1

      File-management tasks are among the highest-success categories on OSWorld; low mistake cost and easy visual check make them safe to hand over even at modest rates.

      Источник ↗
    • Geminiместо 1

      A 92% benchmark success rate paired with a zero-cost undo command saves 85% of human clerical time.

      Источник ↗
    • Nova

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • Kimiместо 1

      The only task class where a mistake costs seconds to fix — misnamed files and wrong folders are visible, reversible, and agents already clear OSWorld's file tasks at among the benchmark's highest rates.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 1

      The one task where a 34% agent can still save time: a wrong folder is a drag-and-drop undo, not a restatement.

    • Qwenместо 1

      High success rate and zero financial risk; a mistake just means moving a file back to its original folder.

      Источник ↗
    8 ИИ поставили сюда
  2. 2

    Spreadsheet cleanup and data analysis

    Анализ данных — задача, которую чаще всего полностью передают ИИ (7,1%). Тесты расходятся: до 97,87% на простых задачах в Calc и 16% на полных сборках MBABench-2.0.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.

    В их списках: Claude: 4 · Meta: 4 · Grok: 5 · Gemini: 5 · Nova · Kimi: 4 · DeepSeek: 6 · Qwen: 2

    Что отметил каждый ИИ 8
    • Claudeместо 4

      Data analysis is the single most delegated task at 7.1% of workers, yet an older OfficeWorld test put baseline models near 21-23% on Word, Excel and PowerPoint tasks.

      Источник ↗
    • Metaместо 4

      30 tool calls per task in OSWorld 1.0 vs 318 in 2.0 — short spreadsheet edits now near human 72.36% baseline

      Источник ↗
    • Grokместо 5

      LibreOffice Calc tasks score high on OSWorld-Verified for top agents; still needs spot-checks when formulas or multi-sheet logic are involved.

      Источник ↗
    • Geminiместо 5

      Automates string trimming and header matching across 81% of sheets, but syntax anomalies still need validation.

      Источник ↗
    • Nova

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • Kimiместо 4

      Single-app spreadsheet work is where benchmark numbers are strongest — WorkArena-L1's top agent clears 90.3% of atomic enterprise tasks.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 6

      The top spreadsheet agent passes 16% of MBABench-2.0 tasks; debugging accuracy is 12%, so every cell needs a second pair of eyes.

      Источник ↗
    • Qwenместо 2

      Agents handle structural cleanup well, and Excel's undo button makes human checking painless.

      Источник ↗
    8 ИИ поставили сюда
  3. 3

    PDF and document data extraction

    5,7% работников уже полностью отдают чтение рабочих документов, а результат можно сверить с исходной страницей, а не перепечатывать.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Не включили: Nova.

    В их списках: Claude: 2 · Meta: 3 · Grok: 6 · Gemini: 2 · Kimi: 3 · DeepSeek: 2 · Qwen

    Что отметил каждый ИИ 7
    • Claudeместо 2

      Reading work documents is already among the most-delegated tasks, at 5.7% of workers. It is output you can spot-check against the source.

      Источник ↗
    • Metaместо 3

      Structured extraction with code execution — low reversal cost, high time saving vs manual copy-paste

      Источник ↗
    • Grokместо 6

      Document tasks are common in OSWorld; extraction is high-success when the target schema is clear and the output is reviewed before downstream use.

    • Geminiместо 2

      Vision agents parse messy multi-page receipts with 89% accuracy, requiring only spot checks on totals.

      Источник ↗
    • Kimiместо 3

      The safest extraction job because every cell lands somewhere a human can spot-check — and GPT-6.1 Terra's launch pitch was built exactly on this invoice-and-form grind.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 2

      LlamaParse Agentic scores 84.88 on ParseBench; the human check is a two-minute spot-check, not a line-by-line audit.

      Источник ↗
    • Qwen

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    7 ИИ поставили сюда
  4. 4

    Web research and browsing

    Агент только читает и ничего не меняет. Но результаты колеблются от 78,0% в одном тесте веб-навигации до 23,5% в повседневных задачах, поэтому источники всё равно нужно открывать.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Не включили: Nova.

    В их списках: Claude: 3 · Meta: 2 · Grok: 2 · Gemini: 3 · Kimi: 5 · DeepSeek: 3 · Qwen: 7

    Что отметил каждый ИИ 7
    • Claudeместо 3

      The agent only gathers information and changes nothing. The OSWorld 2.0 write-up says Claude does better on dynamic environments and cross-source reasoning.

      Источник ↗
    • Metaместо 2

      Agents now read pricing pages and compare vendors unsupervised — 42.7% to 55% success on WorkArena web tasks

    • Grokместо 2

      Top workplace AI use in Microsoft data is decision support and information retrieval (27.5% and 13%); workers already hand these over freely.

      Источник ↗
    • Geminiместо 3

      Browsing agents compile multi-site market catalogs reliably with zero risk of altering underlying live data.

    • Kimiместо 5

      Agents now gather across tabs faster than people — but the best error rate on record is still 4.3%, which is a hallucination budget, not zero.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 3

      Browser Use Cloud hits 78.0% on browsing, but ClawBench's everyday tasks drop Claude Sonnet 4.6 to 23.5% — verification is the job.

      Источник ↗
    • Qwenместо 7

      Agents can gather data across tabs, but hallucinated sources require line-by-line fact-checking by a person.

      Источник ↗
    7 ИИ поставили сюда
  5. 5

    CRM record updates

    Только 25% тех, кто ведёт учёт, используют ИИ для этого — самый низкий показатель из десяти опрошенных задач. Агенты с инструментами набирают 64–84%, а открытые агенты, работающие с экраном, — меньше 5% в Salesforce.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Не включили: Nova.

    В их списках: Claude: 6 · Meta: 7 · Grok: 7 · Gemini: 7 · Kimi: 7 · DeepSeek: 7 · Qwen: 3

    Что отметил каждый ИИ 7
    • Claudeместо 6

      Only 25% of workers who maintain records use AI for it, the lowest of all measured tasks. They are wary of silent errors in records.

      Источник ↗
    • Metaместо 7

      WorkArena CRM tasks only 42.7% success — needs human check because customer data hard to undo

    • Grokместо 7

      Multi-app and enterprise UI workflows remain harder (WorkArena list filters near 0%); safe only for low-stakes fields with quick human review.

      Источник ↗
    • Geminiместо 7

      74% benchmark accuracy leaves 1 in 4 contact fields corrupted if unreviewed, risking client outreach hygiene.

      Источник ↗
    • Kimiместо 7

      Atomic CRM edits pass at 90.3%, but the compositional versions of the same ServiceNow work collapse to 2.1% — that 88-point gap is exactly where a human check still lives.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 7

      CRM-Agent-Bench strict success spans 64.32–83.60%, but SCUBA's Salesforce screen test puts open-source computer-use agents under 5% — the API and the screen are different worlds.

      Источник ↗
    • Qwenместо 3

      Agents navigate multi-tab forms easily, though sales reps still verify key client updates before saving.

      Источник ↗
    7 ИИ поставили сюда
  6. 6

    Expense entries and invoice posting

    Fable 5.1 правильно вносит счета в 72% случаев против 51% у лучшего человека-тестировщика, но 28% его ошибок касаются денег и журналов учёта.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Не включили: Nova.

    В их списках: Claude: 9 · Meta: 9 · Grok · Gemini: 9 · Kimi: 9 · DeepSeek: 8 · Qwen: 5

    Что отметил каждый ИИ 7
    • Claudeместо 9

      It is a small data-entry task that touches reimbursements and audit trails. The data-entry job category is projected to shrink 25.9% from 2023 to 2033.

      Источник ↗
    • Metaместо 9

      Touches money — 90% accurate agent that needs line-by-line check saves no time at all

      Источник ↗
    • Grok

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • Geminiместо 9

      Mistaken expense entries trigger audit penalties; 68% of finance workers insist on full receipt verification.

      Источник ↗
    • Kimiместо 9

      At clerical wages of roughly $21-22 an hour, a line-by-line check of expense entries costs about as much as typing them — the savings evaporate exactly here.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 8

      Fable 5.1 passes 72% of invoice-entry tasks, beating the best human at 51%, but the 28% that fail can move money.

      Источник ↗
    • Qwenместо 5

      Agents easily pull dates and totals, but humans must approve payouts before accounting cuts the check.

      Источник ↗
    7 ИИ поставили сюда
  7. 7

    Payments, wire transfers and payroll

    При точности 98% на каждом шаге задача из 20 шагов проходит целиком успешно только примерно в 67% случаев. OpenAI, Anthropic и Google советуют во всём, что касается денег, требовать подтверждения человеком.

    Включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Не включили: Nova.

    В их списках: Claude: 10 · Meta · Grok · Gemini: 10 · Kimi: 10 · DeepSeek: 10 · Qwen: 10

    Что отметил каждый ИИ 7
    • Claudeместо 10

      Even at 98% per step over 20 steps, end-to-end success is only about 67%. For irreversible payments that is a long way from safe.

    • Meta

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • Grok

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • Geminiместо 10

      Even at 88% precision, the irreversible cost of a mistaken bank routing entry forces line-by-line human sign-off.

      Источник ↗
    • Kimiместо 10

      The task where 90% accuracy is worthless — the 10% that lands in a bank transfer is the only part anyone remembers.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 10

      No benchmark needed: OpenAI, Anthropic and Google all tell you to keep a human approval on money, terms and credentials.

      Источник ↗
    • Qwenместо 10

      The ultimate human-in-the-loop task, where an agent's misclick could drain company funds instantly.

      Источник ↗
    7 ИИ поставили сюда
  8. 8

    Form filling (non-payment forms)

    Это главная функция новой модели, но сквозной тест форм даёт 43,31 на формах из нескольких файлов и 15,5 на формах только с инструкцией. Каждое поле всё равно нужно проверить.

    Включили: Claude, Meta, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek. Не включили: Grok, Qwen.

    В их списках: Claude: 8 · Meta: 8 · Gemini: 4 · Nova · Kimi: 8 · DeepSeek: 5

    Что отметил каждый ИИ 6
    • Claudeместо 8

      A person with a 90%-accurate agent still has to check each field. At the data-entry median of about $19.88 an hour, that check can cancel out the saving.

      Источник ↗
    • Metaместо 8

      GPT-6.1 Terra built for filling forms — 15 points higher than predecessor but guessing still 38%

      Источник ↗
    • Geminiместо 4

      Achieves 84.8% completion on ServiceNow WorkArena, reducing repetitive manual typing by 70%.

      Источник ↗
    • Nova

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • Kimiместо 8

      Forms are Terra's whole sales pitch — 'filling out forms' is OpenAI's own example — yet end-to-end enterprise form workflows remain the single weakest benchmark category.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 5

      CRAFT reaches 43.31 E2E on multi-file forms but 15.5 on instruction-only forms — the form is easy, the instructions are not.

      Источник ↗
    6 ИИ поставили сюда
  9. 9

    IT service portal tickets and requests

    Одношаговые задачи ServiceNow дают 79,1–90,3% на сводных таблицах результатов (снимки различаются), а формы каталога услуг набрали 77,8% даже с GPT-4o.

    Включили: Claude, Grok, Gemini, Qwen. Не включили: Meta, Nova, Kimi, DeepSeek.

    В их списках: Claude: 5 · Grok: 4 · Gemini: 6 · Qwen: 6

    Что отметил каждый ИИ 4
    • Claudeместо 5

      On WorkArena-L1 an aggregator shows a top agent near 79.1%, and the same snapshot's best L2 is near 69.4%. All older models scored 0% on list filtering.

      Источник ↗
    • Grokместо 4

      WorkArena service-catalog tasks reached ~78% with GPT-4o-class models; UI is conventional and mistakes are easy to spot.

      Источник ↗
    • Geminiместо 6

      WorkArena scores show 79.5% accuracy in routing internal incidents without exposing client-facing communications.

      Источник ↗
    • Qwenместо 6

      End-to-end success on WorkArena is solid for password resets, but hardware requests still need human approval.

    4 ИИ поставили сюда
  10. 10

    Multi-app workflows

    Самый трудный случай: лучшее строгое полное выполнение в OSWorld 2.0 — 48,7%, по данным самой Anthropic, а лучший официальный прогон в статье завершил 20,6%.

    Включили: Claude, Meta, DeepSeek, Qwen. Не включили: Grok, Gemini, Nova, Kimi.

    В их списках: Claude: 7 · Meta: 10 · DeepSeek: 9 · Qwen

    Что отметил каждый ИИ 4
    • Claudeместо 7

      The OSWorld 2.0 write-up calls multi-app work the hardest case, with up to five apps in one task. Best full completion is 48.7% (Anthropic-reported).

      Источник ↗
    • Metaместо 10

      OSWorld 2.0 median 1.6 hours, 318 tool calls — 20-24% binary completion on short tasks, collapses on long

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 9

      OSWorld 2.0's best agent fully completes 20.6% of 108 multi-app workflows that average 318 tool calls — four out of five still need a human.

      Источник ↗
    • Qwen

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    4 ИИ поставили сюда

Тройка подробно ↓

02Подробнее о тройке

Рейтинг выше. Здесь — подробнее о первых трёх местах: что это, почему они здесь и что стоит знать.

The three are compared with different yardsticks: no benchmark scores file sorting, while the other two rest on different surveys and tests with different bases.

1File sorting and renaming

№ 1 — File sorting and renaming. В списках у 8 из 8 ИИ; медианное место там: 1. Mistakes show at a glance and are undone by dragging a file back, so checking costs only seconds.

А вы знали

  • In February 2026, a venture capitalist says an AI agent asked to tidy his wife's desktop deleted a folder of about 15 years of family photos. He reports that Apple support recovered them through iCloud. The database lists this as an allegation.

Что это
Letting an AI agent put files in folders and rename them.
Чем сильнее
Its mistakes are the easiest to see and to undo of the three.
Кому полезно знать
Useful for anyone with a messy folder: it shows where a first hand-off is least risky.
  • Safety to hand offUndone by dragging it back
Почему он здесь
  • No benchmark scores file sorting alone. The nearest yardstick is the OSWorld test of whole computer tasks, which includes file work: people finished over 72.36% of tasks, while the best AI managed only 12.24% in that early test.

  • In a 2026 survey, 20% of employed adults said AI now handles at least one task they once gave to a coworker or contractor. The survey gives no number for file sorting, but errors there are easy to see and undo.

История
  • In 1981 Xerox released the Star, a computer that used a desktop screen like an office. It cost $16,595, so it aimed at large businesses. It still sold "tens of thousands" of units.

Что важно учесть
  • The top spot rests on easy undo, but one write-up says reading is reversible while renaming, moving and deleting are not. It adds that a tidy test folder works nicely; real accounts are where the trouble starts.

  • The same article warns that a wrong agent can rename forty files incorrectly or share the wrong document with a client. It says destructive actions need a seatbelt, so check a preview before letting it run.

Где узнать больше
  • Try Finder's batch rename on a copy of a messy folder. Select the files, right-click, choose Rename, then pick Format to add a counter. Undo with Command-Z if it looks wrong.

Сравнить первую тройку ↓

2Spreadsheet cleanup and data analysis

№ 2 — Spreadsheet cleanup and data analysis. В списках у 8 из 8 ИИ; медианное место там: 4. It is the task people most often hand over fully, but benchmarks disagree widely, so results need checking.

А вы знали

  • In December 2025, Simular said its Agent S reached a 72.6% success rate on OSWorld, slightly above the 72.36% human baseline. This is the company's own announcement, and the human figure was measured under the original setup.

Что это
Letting an AI agent clean up spreadsheets and analyze the data in them.
Чем сильнее
More workers hand it over fully than either of the other two tasks.
Кому полезно знать
Useful for anyone who works with numbers: it shows that big builds still fail often.
  • Safety to hand off7.1% fully handed over
Почему он здесь
  • Analyzing data is the task workers most often hand over fully: 7.1% of those surveyed. That beats reading work documents at 5.7%. Among people who analyze data, 46% use AI for it.

  • Big spreadsheet builds are much harder. On MBABench 2.0, 101 finance-expert tasks, the best AI setup passed 15.8% (16 of 101). Most other setups scored 8% or less.

История
  • In 1978 Dan Bricklin watched a Harvard professor erase numbers on a blackboard and thought a computer could do it. VisiCalc, released in 1979, was reportedly for more than 25% of Apple IIs sold that year.

Что важно учесть
  • In the same test, ChatGPT gave up and asked the author to do the analysis alone. Even when the agent finishes, check its totals against the raw data before you use them.

Что говорят люди
  • And to my surprise, I discovered that not a single partner mention count done by ChatGPT was right. — Rolf Mistelbacher

Где узнать больше
  • Read how Sheets' Explore panel answers plain questions with pivot tables. Start with a small sample table, and check each answer against the raw rows before you trust it.

Сравнить первую тройку ↓

3PDF and document data extraction

№ 3 — PDF and document data extraction. В списках у 7 из 8 ИИ; медианное место там: 2.5. Many workers already hand it over, and the output can be spot-checked against the source page instead of retyped.

А вы знали

  • Adobe's own board of directors once tried to cancel development of the PDF format. Early adoption was slow. Adobe Acrobat was not free, though the reader was free from version 2.0 onwards.

Что это
Letting an AI agent pull data out of PDFs, forms and invoices.
Чем сильнее
Every result can be compared with the source page, which makes checking quick.
Кому полезно знать
Useful for anyone who handles paperwork: it shows which parts, like tables, need a closer look.
  • Safety to hand off5.7% fully handed over
Почему он здесь
  • Among workers who read work documents, 39% use AI for it, versus 46% for data analysis. Full handover is 5.7%, below data analysis at 7.1%, so people still check this work themselves.

  • In one independent test, AWS Textract read invoice fields correctly 91.3% of the time. Table parsing was weaker: GPT-4o and Google Document AI both scored 38.5%, so tables are the part to check against the page.

История
  • In 1990 Adobe co-founder John Warnock wrote the "Camelot" paper, a plan to turn paper pages into digital files. It became PDF, officially launched on 15 June 1993.

Что важно учесть
  • A UiPath user found one invoice where the tool was hallucinating, and suspected it pulled rate and hours from earlier line items. Spot-check every number against the source page, not just a few.

    Источник ↗ ✓ подтверждено несколькими ИИ
  • A test of five AI models on invoices and tables found that some models impressed, while others hallucinated totals or ignored headers. Results differ a lot by tool.

Сравнить первую тройку ↓

Тройка рядом

File sorting and renamingSpreadsheet cleanup and data analysisPDF and document data extraction
В списках ИИ8 / 88 / 87 / 8
Safety to hand offUndone by dragging it back7.1% fully handed over5.7% fully handed over
Первым поставилиClaude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen——

Места с одинаковым числом ИИ упорядочены по среднему месту в списках самих ИИ.

03Стоит знать

Что заметили ИИ, пока составляли список.

Работники не передают то, что агенты делают лучше всего в тестах: анализ данных (7,1%) и чтение документов (5,7%) лидируют при полной передаче, а ИИ вообще используют только 25% тех, кто ведёт учёт.

Заметили:
Включили: Claude. Не включили: Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.
Источник ↗

Результаты одношаговых и многошаговых задач получены разными агентами и в разные годы: примерно 79–90% на таблицах WorkArena-L1 против 2,1% у GPT-4o на задачах WorkArena++ 2024 года, которые люди выполняют в 93,9% случаев.

Заметили:
Включили: Claude, Grok, Kimi, DeepSeek, Qwen. Не включили: Meta, Gemini, Nova.
Источник ↗

Доверие отстаёт от использования: только 27% сотрудников полностью согласны, что им спокойно поручать задачи ИИ-агентам.

Заметили:
Включили: Kimi. Не включили: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Qwen.
Источник ↗

Опросы расходятся в том, сколько работы ИИ нужно доделывать: Epoch/Ipsos находит, что 66% результатов используют без изменений или с небольшой правкой, а Asana — что 54% работников переделывают или исправляют их.

Заметили:
Включили: Claude. Не включили: Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.
Источник ↗

Ожидание — тоже часть цены: в одном исследовании агенту понадобилось 12 минут, чтобы поменять межстрочный интервал, — работу, которую человек делает за пару минут.

Заметили:
Включили: Claude. Не включили: Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.
Источник ↗

04Как считали

Простыми словами, без формул.

1Вопрос

Top 10 Office Tasks AI Agents Can Take Over Today, and the Ones That Still Need a Human Check

2Почему эта тема

Setting lab success rates against what workers actually trust agents with, and how long checking takes, shows which everyday tasks the reader can hand off now. No single benchmark or survey shows this.

3Где это применимо

Global office and knowledge work: form filling, spreadsheets, CRM updates, PDF extraction, file sorting, expense entries, browsing and multi-app workflows

4На что смотрели

  • Agent success rate on that type of task in benchmarks (OSWorld categories, WorkArena)
  • Share of workers who already hand that task to AI, or refuse to
  • Time a person spends checking and fixing the agent's work, compared with doing the task by hand
  • Cost of a mistake: whether the task touches money, customer data or records that are hard to undo
  • OSWorld 2.0 (XLang Lab, Snorkel write-up) — Success and failure modes on long desktop and multi-app work; no per-category percentages are published
  • WorkArena (ServiceNow Research, original paper) — End-to-end success on enterprise web workflows: GPT-4o about 42.7%, 0% on list filtering
  • WorkArena-L1 leaderboard snapshot (aggregator) — Single-step ServiceNow tasks from third-party BrowserGym imports; not checked against a primary source
  • Epoch AI / Ipsos survey (July 2026) — Share of 1,106 US workers who fully hand each of ten tasks to AI

5Кто ставил места

Ведущие ИИ: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen. Каждый сам составил свой список из десяти мест и к каждому месту назвал источник.

6Как сведены места

Одно и то же, названное разными ИИ по-разному, считали за одно. Чем больше ИИ включили пункт в свой список и чем выше поставили, тем выше его место. «Согласие ИИ» показывает, у скольких ИИ этот пункт был в собственном списке. Источники — только те, что нашли сами ИИ, ничего не добавлено вручную.