맨해튼 어소시에이츠 Citi’s 2026 Global TMT Conference

네, 맨해튼은 30년 넘게 공급망 분야에 있었습니다. 처음에는 맞춤형 소프트웨어와 온프레미스 시절의 서비스부터 시작했고, 약 12년 전 클라우드 회사로 재탄생했습니다. 오늘날 저희가 판매하는 모든 제품은 클라우드 기반 SaaS입니다. 저희는 이 분야의 선두주자입니다. 가트너와 포레스터가 18년 연속 저희를 창고 관리, 운송, 주문 관리, 그리고 판매 시점 관리 분야의 리더로 평가하고 있습니다. 최근에는 클라우드 공급망 계획 제품도 출시했습니다. 저희의 초점은 클라우드에서의 지속적인 성장에 맞춰져 있습니다. 1분기에 AI 제품을 출시했고, 매우 빠르게 채택되고 있습니다.

2분기 말 기준으로 이미 설치 기반의 10%가 AI 제품을 파일럿 또는 구독 형태로 사용하고 있다고 발표했습니다.

네, 에릭이 말씀하신 것처럼 저희는 약 30년간 이 사업에 있었습니다. 공급망 분야에서 지난 30년 동안 사람들은 소프트웨어를 개별적으로 구축하고 구매해 왔습니다. 12년 전 재구상할 기회를 얻었을 때, 저희는 기술뿐만 아니라 기능적 범위와 실제 기능 제공 방식을 함께 고민했습니다. 그래서 소프트웨어가 이런 개별 영역에서만 구축되어야 하는지 의문을 제기했습니다. 개별 영역에서 구축하지 않을 때 얻을 수 있는 장점은 무엇인가요? 그래서 저희는 TMS, WMS, OMS, POS가 아닌 공급망 커머스 플랫폼을 구축하는 것을 상상했습니다. 맞습니다. 이렇게 개별 영역을 구축할 때는 지역적으로 최적화된 솔루션이 나오는 경우가 많다는 점을 생각해야 합니다.

진정한 글로벌 최적화를 이루려면, 각기 분리된 작은 영역에서 소프트웨어를 구축하는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 저희가 가장 크게 보는 장점은 전체를 아우를 수 있는 능력입니다. 공급망을 생각하면 노동, 공간, 재고, 운송, 고객 만족도 등 네다섯 가지 차원이 있습니다. 일반적으로 소프트웨어는 이 중 한두 가지 개별 최적화를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 진정한 글로벌 최적화를 위해서는 이 다섯 가지 차원을 동시에 살펴봐야 합니다. 이것을 실현하는 유일한 방법은 이 공간을 고려한 전체론적 플랫폼을 구축하는 것입니다. 그래서 저희는 그렇게 소프트웨어를 만듭니다. 사람들은 여전히 대부분 개별 영역에서 구매하지만, 저희는 어느 정도 그 행동을 바꾸려고 노력하고 있습니다.

상위 관리자들이 이 개별 영역들을 통합적으로 바라보면 "더 나은 최적화를 할 수 있다"고 판단할 수 있습니다. 이것이 저희가 보는 가장 큰 이점입니다. 한 가지 예를 들어 드리겠습니다. 구체적으로 TMS와 WMS만 생각해 보면, 주문이 들어오면 보통 TMS에서 계획을 세우고, 그 계획이 WMS로 내려가는데, WMS는 재고가 없다고 3~4% 정도를 거부합니다. 그래서 트럭이 최적화되지 않은 상태로 출발하게 되는 것입니다. 통합 솔루션이 있으면 같은 주문을 트럭 계획 시 재고와 함께 확인하여 정확히 무엇이 있는지 알 수 있으므로, 적절히 계획을 세워 훨씬 더 최적화된 트럭이 출발하게 됩니다. 이것이 한 가지 예입니다. OMS, POS도 마찬가지입니다.

사람들은 고객에게 단일 창구를 제공한다고 말하지만, 두세 개의 다른 축으로 구축되어 있습니다. 결제, 세금, 가격 책정 등이 이 시스템들 사이에서 중복되거나 삼중으로 존재합니다. 고객이 POS에서 구매해도 콜센터는 다른 시스템이라 질문에 답할 수 없습니다. 통합된 시스템으로 생각하면 이제 진정으로 고객에게 단일 창구를 제공할 수 있습니다. 어느 채널에서 구매하든 하나의 주문, 하나의 결제, 하나의 가격, 하나의 프로모션이 존재합니다. 이것이 통합 시스템에서 얻는 핵심 이점이며, 12년 전에 이를 다시 설계할 기회를 가졌기 때문에 가능했습니다.

네. 아마도 일반적인 AI 접근 방식부터 말씀드리겠습니다. 저희는 다소 독특한데, 대부분의 클라우드 및 SaaS 회사들은 대화를 시작할 때 먼저 모든 데이터를 데이터 레이크로 옮겨야 한다고 말합니다. 그다음 데이터 인덱싱, 데이터 보안, 지연, 중복 문제, 그리고 기록 시스템이 어디에 있는지 등을 걱정해야 한다고 하죠. 이런 문제들이 계속 이어집니다. 그리고 몇 개월 후에야 파일럿 단계에 도달할 수 있습니다. 반면 저희는 12년 전 이 플랫폼을 구축할 때부터 진정한 마이크로서비스, 모든 API 기반 모델을 고수해 왔고, 진정한 버전 없는 소프트웨어입니다.

저희는 AI 에이전트를 플랫폼에서 직접 실행할 수 있는데, 이는 AI 에이전트가 인간 사용자가 사용하는 동일한 API를 사용한다는 뜻입니다. 데이터 웨어하우스가 필요 없습니다. 데이터 지연이나 중복, 그리고 많은 AI 도입에서 발생하는 기타 문제들도 없습니다. 이 덕분에 훨씬 빠르게 움직일 수 있습니다. 다시 말씀드리지만, 버전 없는 소프트웨어이기 때문에 고객이 AI 파일럿을 원하면 에이전트를 활성화하고 같은 날 바로 사용할 수 있습니다. 버전이 없기 때문에 에이전트는 그날 바로 효과적입니다. 모든 기본 에이전트는 모든 고객의 동일한 업무를 처리할 수 있습니다. 파일럿 기간에는 맨해튼 에이전트 파운드리도 이용할 수 있어, 기본 에이전트를 수정할 수 있습니다.

시스템에 확장 기능이 있거나 고유한 사항이 있다면 기본 에이전트를 수정하거나, 아예 에이전트를 처음부터 만들 수도 있습니다. 이 모든 과정은 90일 파일럿 내에 이루어지며, 파일럿 종료 시점에 저희 전진 배치 엔지니어링 팀이 비즈니스 케이스를 구축하고 에이전트의 가치와 ROI를 입증하여 구독을 정당화할 수 있도록 돕습니다. 그 모델을 기반으로 파일럿에서 구독으로 100% 전환을 이루었습니다. 파일럿을 진행한 고객 중에 "흥미롭긴 한데, 감사합니다. 다른 방향으로 가겠습니다."라고 말한 고객은 단 한 명도 없었습니다. 모두 저희와 계속 함께하고 있습니다.