에이전트 제품화 경로 탐색을 이끌다
제조업과 교육 출판의 디지털 전환을 지원하다
2025년 8월 15~16일, CSDN과 Boolan이 공동 주최한 '2025 글로벌 프로덕트 매니저 컨퍼런스 PM-Summit'이 베이징 웨스틴 호텔에서 성대히 개최되었습니다. 제품 혁신 분야의 연례 축제로서 이번 컨퍼런스에는 전 세계 40여 명의 인터넷·테크 제품 분야 일선 전문가가 모였고, 1000명 이상의 참석자가 AI 제품 실전과 미래 발전 트렌드를 함께 논의했습니다.
SOIN AI 공동창립자 겸 최고제품책임자(CPO) 후텅위(Hu Tengyu) 씨가 이번 컨퍼런스에 초청받아 참석해, 'Agent 제품화 경로 탐색' 원탁 포럼과 기조연설이라는 두 중요 세션에서 SOIN AI의 Agentic AI toB 시나리오 적용 실천 경험을 깊이 있게 공유하며 회사의 기술력과 혁신 성과를 충분히 보여주었습니다.
원탁 포럼: Agent 제품화 적용 경로 해독
8월 15일 오후 'Agent 제품화 경로 탐색'을 주제로 한 원탁 대화에서 후텅위 씨는 Mootion AI 창립자 왕융강(Wang Yonggang) 씨, 바이두 미오다 제품 책임자 주광샹(Zhu Guangxiang) 씨, 쯔푸 Z.ai 책임자 리쯔쑤안(Li Zixuan) 씨 등 중량급 게스트들과 함께 Agent의 응용 적용, 기술 진화, 비즈니스 모델을 놓고 깊이 있는 논의를 펼쳤습니다.
후텅위 씨는 Agentic AI의 toB 응용 관점에서 Agent 제품화 경로의 세 가지 발전 단계를 제시했습니다: 채팅 어시스턴트에서 지능형 질의응답으로, 나아가 지능형 의사결정 지원으로. 그는 특히 인간-기계 상호작용 협업 방식에 대해 "소프트웨어 체계 설계는 사람을 향해 이루어지며, 대규모 모델 설계는 모두 사람의 조작을 모방합니다. 적용의 가치 관점에서 Agent는 인류를 위해 봉사하지만, 적용 경로의 관점에서는 사람이 고품질의 업무 데이터와 업무 노하우를 Agent에게 가르치고 이끌어, Agent가 실제 작업의 피드백 평가에서 자율적으로 반복 개선할 수 있도록 해야 합니다"라고 강조했습니다.
AI 시대 프로덕트 매니저의 역량 요구에 대해 후텅위 씨는 전문적인 조언을 내놓았습니다: "프로덕트 매니저는 시장, 업종, 고객, 사용자, 기술, 운영을 이해해야 하는, 가장 포괄적인 역량을 갖춘 직책 중 하나입니다. 변하지 않는 것은 수요 페인포인트를 통찰하는 능력입니다. AI 시대에 달라지는 것은 AI 기술 발전 트렌드에 밀착해야 한다는 점입니다. AI 대규모 모델은 확정적인 생산력이고 기술 진보가 수요를 만들어내며, AI 업계의 기술 반복 속도는 극히 빠릅니다. 프로덕트 매니저는 AI 업계 기술 트렌드를 잘 따라가고 각종 AI 기술의 특징을 전면적으로 배워 이해해야 AI 시대에 호랑이에게 날개를 다시 줄 수 있습니다."
기조연설: Agentic AI가 업종 응용 실천을 재편하다
8월 16일 후텅위 씨는 'Agentic AI toB 시나리오의 적용 실천—교육 출판에서 제조업까지의 에이전트 진화'라는 제목의 기조연설을 진행했습니다. 그는 SOIN AI의 Agentic AI toB 적용 핵심 3요소를 체계적으로 설명했습니다.
첫째, 기업 내부에서 잠든 데이터를 활성화하고, 기업 여러 시스템에 흩어진 데이터를 통합하여 데이터 가치의 최대화를 실현하는 것.
둘째, 기업의 업무 규칙과 내부 규범을 에이전트의 지식·기술로 전환하여 AI가 기업의 핵심 업무 로직을 진정으로 이해하고 습득하게 하는 것.
셋째, Agent가 자율적으로 진화할 수 있게 하는 것. 실제 업무에서의 사용자 피드백 데이터를 기반으로 강화학습을 통해 AI가 업무를 이해하는 숙련공이 되도록 하는 것입니다.
후텅위 씨는 SOIN AI가 Agentic AI 응용 탐색 실천을 바탕으로 디지털 전환에 나선 기업 고객이 직면한 5대 핵심 페인포인트—데이터를 읽을 수 없음, 의사결정의 무지능, 경험의 비순환, ROI 정량화 곤란, 생태계 비호환—을 성공적으로 해결했음을 중점적으로 소개했습니다.
AI 네이티브 연구개발 팀: 전통적 분업에서 역량 융합으로
팀 협업 모델의 변혁에 관해 후텅위 씨는 SOIN AI의 혁신 실천을 공유했습니다: "직능 분업에서 역량 융합으로: 제품·알고리즘·운영이 협업해 에이전트를 공동 구축합니다. SOIN AI 팀은 요구사항 문서의 80%를 AI가 생성하고, PM은 모두 에이전트 아키텍트로 전환했습니다. 개발 코딩 업무의 80%를 AI가 작성하며, 각 개발자는 여러 AI 엔지니어를 이끕니다. 3인 팀이 3주 만에 어느 제조업 고객의 PLM 에이전트를 인도했는데, 전통 방식이라면 10인월이 필요합니다."
제조업 PLM 전체 체인 지능화 업그레이드 실전 사례
후텅위 씨는 SOIN AI의 제조업 PLM 전체 체인 지능화 업그레이드 모범 사례를 깊이 공유했습니다. PTC Windchill의 AI 생태계 파트너로서 SOIN AI가 개발한 부품 데이터 지능 해석, 부품·물류 최적 선정 Agent는 뚜렷한 비즈니스 가치 향상을 실현했습니다.
부품 입력 속도 수십 배 향상, 제품 NPI 속도 크게 가속
데이터 입력 정확률 대폭 향상, 오류 리스크 효과적 저감
데이터 검색 효율 뚜렷한 향상, 연구개발 프로세스 가속
AI로 기업 내부 문서 정보를 AI 활용 가능한 지식으로 가공, 데이터를 비정형에서 정형으로 전환하여 모델링 효율 80% 향상
자연어에서 업무 객체로의 조회로 조회 속도 75% 향상
지능 분석·의사결정 지원으로 40%의 엔지니어링 오류 리스크 저감
전기 업종 응용에서는 SOIN AI가 선보인 도면 지능 팩토리화 솔루션으로 AI가 분 단위로 CAD/PDF 도면을 해석하고 BOM표와 견적서를 자동 생성하여, 입찰 가속 500%+비용 절감 50%를 실현하며 AI로 설계 가치사슬을 재구조화하는 성과를 진정으로 이루었습니다.
AWE 엔진: 기술 진입장벽과 비즈니스 해자 구축
후텅위 씨는 SOIN AI의 핵심 기술 우위를 중점적으로 설명하며 "천억급 대규모 모델을 만들지 않고 기업 데이터 연금술에 특화한다"는 기술 노선을 명확히 제시했습니다. SOIN AI의 기술 진입장벽은 다음에 나타납니다.
AI 응용의 기술 해자 = 비침입형 수집 × 다중 포맷 해석 × 데이터 지식화 파이프라인 = 업종 노하우 고착화
구체적으로 SOIN AI의 기술 우위에는 다음이 포함됩니다: 비침입형 수집(정확도>98%) × 다중 포맷 해석 × 벡터화 저장 = 업종 노하우 고착화; AWE 엔진은 오픈소스 모델(Qwen/DeepSeek)을 동적으로 스케줄링하여 LLM 산업의 취약점을 보완합니다.
비즈니스 경로에서 SOIN AI는 3단계 전략을 채택합니다: 단일 시나리오 진입→프로세스 관통→플랫폼화 출력. 동시에 업종 파트너 생태계 구축을 적극 추진하여 전통 헤드 소프트웨어와의 생태계 협력을 맺고 전통 산업+AI의 깊은 융합을 실현하고 있습니다.