Вести исследования путей продукт-изации агентов
Усиление цифровой трансформации промышленности и образовательного издательства
15–16 августа 2025 года в отеле Westin в Пекине торжественно прошёл Глобальный саммит продакт-менеджеров PM-Summit 2025, совместно организованный CSDN и Boolan. Как ежегодное событие в сфере продуктовых инноваций, саммит собрал более 40 ведущих специалистов первой линии в области интернет- и технологических продуктов со всего мира, а более 1000 участников совместно обсуждали практику ИИ-продуктов и будущие тренды развития.
Сооснователь и главный продуктовый директор (CPO) SOIN AI господин Ху Тэнъюй был приглашён на саммит. В двух важных сессиях — круглом столе «Исследование путей продукт-изации агентов» и программном докладе — он подробно поделился практическим опытом внедрения SOIN AI в корпоративных сценариях Agentic AI, в полной мере продемонстрировав технологическую мощь и инновационные результаты компании.
Круглый стол: расшифровка путей продукт-изации агентов
Днём 15 августа в рамках круглого стола на тему «Исследование путей продукт-изации агентов» Ху Тэнъюй вместе с весомыми гостями — основателем Mootion AI Ван Юнганом, руководителем продукта Baidu Miaoda Чжу Гуансяном и руководителем Zhipu Z.ai Ли Цзысюанем — провёл углублённую дискуссию о внедрении агентов, эволюции технологий и бизнес-моделях.
С точки зрения корпоративных (toB) применений Agentic AI Ху Тэнъюй предложил три стадии развития пути продукт-изации агентов: от чат-ассистента к интеллектуальным вопросам-ответам и далее к интеллектуальной поддержке принятия решений. Он особо подчеркнул в части человеко-машинного взаимодействия: «Проектирование программных систем ориентировано на человека, а проектирование больших моделей имитирует действия человека. С точки зрения ценности внедрения агент служит человеку, но с точки зрения пути внедрения человек должен передать агенту качественные бизнес-данные и ноу-хау, направлять его, чтобы агент мог самостоятельно итеративно улучшаться на основе обратной связи по реальным задачам».
О требованиях к компетенциям продакт-менеджеров в эпоху ИИ Ху Тэнъюй дал профессиональный совет: «Продакт-менеджер должен разбираться в рынке, отрасли, клиентах, пользователях, технологиях и эксплуатации — это одна из самых универсальных позиций. Неизменным остаётся умение видеть болевые точки потребностей. В эпоху ИИ меняется необходимость следовать за трендами развития ИИ-технологий: большие модели — это определённая производительная сила, технический прогресс рождает спрос, и итерация технологий в ИИ-индустрии крайне быстра. Продакт-менеджер должен уметь следить за этими трендами и всесторонне изучать особенности различных ИИ-технологий, чтобы в эпоху ИИ действовать с удвоенной силой».
Программный доклад: Agentic AI перестраивает отраслевую практику
16 августа Ху Тэнъюй выступил с докладом «Практика внедрения Agentic AI в корпоративных сценариях — эволюция агентов от образовательного издательства до промышленности». Он системно изложил три ключевых элемента корпоративного внедрения Agentic AI в SOIN AI:
Во-первых, активация спящих внутри компании данных: объединение данных, разбросанных по разным системам предприятия, для максимального использования их ценности;
Во-вторых, превращение бизнес-правил и внутренних норм компании в знания и навыки агентов, чтобы ИИ по-настоящему понимал и осваивал ключевую бизнес-логику;
В-третьих, автономная эволюция агентов: на основе данных обратной связи пользователей в реальной работе обучение с подкреплением делает ИИ сведущим в бизнесе — настоящим квалифицированным работником.
Ху Тэнъюй особо представил, как SOIN AI через исследование практики Agentic AI успешно решила пять ключевых болевых точек корпоративных клиентов в цифровой трансформации: нечитаемые данные, неинтеллектуальные решения, незамкнутый опыт, трудноизмеримый ROI, несовместимые экосистемы.
ИИ-нативная команда R&D: от традиционного разделения труда к слиянию компетенций
О трансформации командного взаимодействия Ху Тэнъюй поделился инновационной практикой SOIN AI: «От разделения по функциям к слиянию компетенций: продукт, алгоритмы и эксплуатация совместно строят агентов. В SOIN AI 80 % документов требований генерирует ИИ, все продакт-менеджеры стали архитекторами агентов; 80 % кода пишет ИИ, каждый разработчик ведёт нескольких ИИ-инженеров. Команда из 3 человек за 3 недели сдала PLM-агента для производственного клиента, тогда как традиционная модель требует 10 человеко-месяцев».
Боевой случай интеллектуального обновления всей цепочки PLM в промышленности
Ху Тэнъюй подробно поделился эталонным кейсом SOIN AI по интеллектуальному обновлению всей цепочки PLM в промышленности. Будучи партнёром ИИ-экосистемы PTC Windchill, разработанные SOIN AI агенты интеллектуального разбора данных компонентов и оптимального подбора компонентов и материалов обеспечили значительный рост бизнес-ценности:
Скорость ввода компонентов выросла в десятки раз, значительно ускорив NPI продуктов
Точность ввода данных существенно повысилась, эффективно снизив риск ошибок
Заметно выросла эффективность поиска данных, ускорив процесс НИОКР
Переработка ИИ внутренней документации компании в пригодные для ИИ знания, перевод данных из неструктурированных в структурированные, эффективность моделирования +80 %
Запросы от естественного языка к бизнес-объектам, скорость запросов +75 %
Интеллектуальный анализ и поддержка решений снизили риск инженерных ошибок на 40 %
В электротехнической отрасли решение SOIN AI по интеллектуальной фабрике чертежей обеспечивает поминутный разбор ИИ чертежей CAD/PDF с автоматической генерацией спецификаций BOM и коммерческих предложений: ускорение тендеров на 500 % и снижение издержек на 50 % — настоящая перестройка ИИ цепочки ценности проектирования.
Движок AWE: построение технологических барьеров и коммерческого рва
Ху Тэнъюй особо изложил ключевые технологические преимущества SOIN AI, чётко обозначив технологический курс «не строить модель на сотни миллиардов параметров, а специализироваться на алхимии корпоративных данных». Технологические барьеры SOIN AI выражаются в формуле:
Технологический ров ИИ-приложений = неинвазивный сбор × многоформатный разбор × конвейер превращения данных в знания = фиксация отраслевых ноу-хау
Конкретно преимущества SOIN AI включают: неинвазивный сбор (точность >98 %) × многоформатный разбор × векторное хранение = фиксация отраслевых ноу-хау; движок AWE динамически оркеструет open-source модели (Qwen/DeepSeek), восполняя слабые места индустрии LLM.
На коммерческом пути SOIN AI придерживается трёхшаговой стратегии: вход через один сценарий → сквозное прохождение процессов → платформенный вывод. Параллельно активно строится партнёрская отраслевая экосистема: налажено сотрудничество с ведущими традиционными вендорами ПО для глубокой интеграции традиционных отраслей и ИИ.