Autodesk는 2026년 9월 15일부터 17일까지 라스베이거스에서 열린 Autodesk University 2026 콘퍼런스에서 인공지능을 디자이너나 엔지니어를 위한 개별 도구에 한정하지 않고 제품 수명주기 전반에 통합하는 구상을 제시했다. 이 구상은 Autodesk AI와 산업 클라우드를 결합하고 설계·제조·제품 관리 데이터를 연결하는 데 기반을 둔다.
Autodesk의 CEO인 Andrew Anagnost는 인공지능이 인간의 필요성을 없애지 않는다고 말했다. 실질적인 가치를 창출하려면 연결된 업무 환경 안에서 사람과 프로세스, 자원을 결합해야 하기 때문이다. 회사는 건축 및 건설을 위한 Forma, 설계 및 제조를 위한 Fusion, 미디어 및 엔터테인먼트 부문을 위한 Flow 등 전문 클라우드를 통해 이러한 방향을 제시하고 있다.
Fusion에서 실질적으로 무엇이 달라지는가?
Autodesk는 반복 작업을 줄이고 설계 결정을 지원하는 것을 목표로 하는 Fusion의 인공지능 기능을 시연했다. 예로는 초기 형태 생성, 설계 변경 제안, 부품 조립 지원, 설계와 제조를 연결하는 워크플로가 있다.
시연된 기능에는 조립품 내 부품의 위치를 파악하는 데 도움을 주는 AutoAssemble, 편집에 필요한 타임라인 요소를 생성하는 AutoTimeline이 포함된다. 또한 Find Similar 기능을 사용하면 단순히 부품 번호에 의존하지 않고 기하학적 유사성을 기준으로 과거에 설계된 부품을 검색할 수 있어, 처음부터 새로운 부품을 설계하는 대신 기존 모델을 재사용하는 데 도움이 된다.
제조 단계에서 Autodesk는 가공 작업에 필요한 공구 경로를 제안하는 Automated CAM Programming 기능을 선보였으며, 사용자의 요구 사항에 따라 결과를 수정할 수 있도록 했다. 핵심 아이디어는 수작업 단계를 줄이는 것이지, 검토할 수 없는 자동 결정으로 프로세스를 전환하는 것이 아니다.
제품 변경 관리를 위한 지능형 에이전트
이번 시연은 개별 설계의 범위를 넘어 제품 수명주기 관리로 확장됐다. Autodesk는 Autodesk Assistant가 프로젝트 데이터와 맥락을 분석한 뒤, 변경 사항이나 부품 부족이 발생했을 때 조달 및 엔지니어링 팀을 지원하는 이른바 Agentic PLM으로의 방향을 공개했다.
시연된 사례에서는 공급업체가 산업용 로봇 부품 중 하나의 부족에 직면했다. 공급업체 사양과 부품 데이터를 기반으로 어시스턴트는 대안을 제안하거나 영향을 받는 부품을 식별할 수 있으며, 설계 엔지니어는 대안의 적합성을 검토하고 자재 명세서(BOM)의 내용을 확인한다. 또한 시스템은 변경 사항에 대한 설명을 작성하고, 관련 당사자에게 작업을 배정하며, 엔지니어에게 알림을 보낼 수 있다.
이 소식이 중요한 이유
이번 발표의 중요성은 인공지능을 설계 도구 내부의 지원 수준에서 설계·제조·공급망 간 조정 수준으로 끌어올렸다는 데 있다. 이러한 연결은 하나의 변경이 제품이나 구성 요소에 미치는 영향을 파악하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있지만, 유용한 결과를 얻기 위한 핵심 조건으로 데이터 품질과 조직 맥락의 무결성을 요구한다.
Autodesk는 최종 결정이 여전히 인간의 몫이라는 점을 암묵적으로 인정하고 있다. 어시스턴트가 여러 선택지를 제시하거나 위험을 드러낼 수는 있지만, 변경을 승인하기 전에 엔지니어는 기술 내용과 자재 명세서를 검증해야 한다. 따라서 이번 시연은 제품 관리의 완전한 자동화를 입증한 것이 아니라, 최종 승인 권한을 전문 팀에 남겨 둔 채 검색·분석·업무 조정을 점진적으로 자동화하는 방향을 보여준다.
또한 자료에는 출시 일정이나 가격, 모든 기능에 대한 접근 범위에 관한 완전한 세부 정보가 포함되지 않았다. 실무적인 질문은 Fusion 및 PLM 데이터의 정확성, 불완전한 데이터를 처리하는 방식, Autodesk Assistant가 각 조직의 업무 규칙을 해석할 수 있는 능력의 범위와 관련되어 있다.