클라이원트 AI 입찰 블로그
입찰의 승부는 시작 전에 결정됩니다
팔란티어 파운드리(Palantir Foundry) 온톨로지 실사용 후기 LG CNS사례
팔란티어 파운드리를 직접 써봤다. 온톨로지 설계에 시간이 가장 오래 걸렸지만, 한번 잡히고 나니까 AI 분석과 대시보드가 클릭 몇 번으로 나왔다. LG CNS가 FDE 팀까지 만들어서 올인하는 이유를 알겠더라.
"초안을 뽑아내는 게 사람보다 낫네요" 컨트롤 유저 피드백 및 업데이트 공유
AI 제안서 자동화 도구 contrl 클로즈드 베타에 참여한 기업의 실무자 피드백과, 일주일 만에 반영된 첫 번째 업데이트 내용을 정리했습니다. 전략 생성 속도 개선, Windows 안정성 강화 등 주요 변경 사항을 확인해보세요.
대기업 AX 자동화, 클로드 코드(Claude Code)로 코딩 없이 실현하는 방법
경영진은 AX를 외치는데, 현업은 막막합니다. 클라이원트가 클로드 코드(Claude Code)로 대기업 업무를 코딩 없이 자동화하는 실전 전략을 라이브 시연하는 웨비나를 준비했습니다.
클라이원트 "컨트롤" 클로즈 베타 성공적 진행 중 ~4/10까지
AI 제안서 자동화 서비스 contrl의 클로즈베타 첫날 사용 후기를 공유합니다. RFP 분석부터 PPT 초안까지, 실제 고객들이 체감한 변화와 피드백을 솔직하게 담았습니다.
RFP 업로드부터 PPT 초안까지 contrl의 5가지 핵심 기능
RFP 업로드 한 번으로 Win Theme 설정부터 PPT 초안 완성까지. contrl이 제안서 작성의 반복 작업을 자동화하는 방법을 기능별로 설명합니다.
팔란티어 한국 상륙: LG CNS와 HD현대, 같은 AI 플랫폼을 선택한 이유
LG CNS와 HD현대가 동시에 팔란티어를 선택했다. 하나는 AX를 파는 자, 하나는 쓰는 자. 한국 AI 전환의 판이 바뀌고 있다.
MIT Global Startup Workshop 2026 참가 후기: 클라이원트 조준호 대표의 AI 영업 인사이트
경북대·MIT 공동 주최 MIT GSW 2026 "Selling AI" 패널에서 클라이원트 대표가 나눈 이야기. RFP 220조 시장, 시카고 비행기 일화, AI 스타트업 확장의 현실까지.
엔터프라이즈 AX, 어떤 기업이 먼저 움직이고 있나
AI 전환(AX)을 시작한 기업과 아직 시작하지 못한 기업의 온도 차이가 빠르게 벌어지고 있다. 2026년 4월 기준, 클라이원트가 국내외 대기업·중견기업을 상대로 진행한 AX 프로젝트와 상담 데이터를 정리해보면 흥미로운 패턴이 보인다. 어떤 기업이 먼저 움직였고, 어떤 기업이 여전히 관망 중인가. 1차 움직임: 매출 1조 원 안팎의 중견·준대기업 의외로 가장 빠르게 움직인 곳은 "진짜 대기업"이 아니다. 삼성·SK·LG 같은 최상위 대기업보다 한 단계 아래, 매출 5천억 원에서 2조 원 사이의 중견·준대기업이 현장에서 가장 먼저 파일럿을 시작하고 있다. 이유는 몇 가지다. 의사결정 구조가 상대적으로 빠르다. CEO나 COO가 직접 보고받고 파일럿 승인을 하는 구조가 많다. 또 조직이 대기업만큼 복잡하지 않아 한두 부서에서 성공 사례를 만들기 쉽다. 반대로 정보보안·법무·감사 부서의 승인 허들이 낮지 않기 때문에 "작은 스타트업"보다는 충분히 큰 조직이다. 이 구간의 기업들
AI 엔지니어가 직장인에게 말하는 솔직한 조언
"AI 때문에 내 일이 없어질까요?"라는 질문을 일주일에 서너 번 듣는다. 직군은 다양하다. 마케터, 인사 담당자, 재무 분석가, 기획자, 영업 사원. 표정은 대체로 비슷하다. 걱정과 호기심이 반씩 섞여 있고, 그 뒤에 "무엇부터 시작해야 할지 모르겠다"는 막연함이 깔려 있다. 클라이원트에서 대기업 AX 프로젝트를 함께하며 수백 명의 실무자와 대화한 경험을 토대로, AI 시대에 직장인이 실제로 해야 할 일을 정리한다. 기술이 빠르게 바뀌니 전략도 바뀌지만, 본질은 의외로 단순하다. 조언 1. "AI에 대한 불안"은 정보 부족에서 온다 AI에 대한 막연한 공포는 실제 써보지 않은 상태에서 뉴스만으로 형성된다. "GPT-5가 박사급 추론을 한다", "일자리 30%가 사라진다" 같은 헤드라인이 매일 쏟아진다. 읽다 보면 당장 내일 출근하면 자리가 없어질 것 같다. 실제로 AI를 3개월 이상 업무에 깊이 쓴 사람들의 표정은 다르다. 여전히 불안은 있지만, "무엇을 해야 할지"가 손
입찰 제안서에서 감성이 중요한 이유
입찰 제안서에 "감성"이 필요하다고 하면 이상하게 들릴 수 있다. 평가 기준은 수치로 매겨지고, 채점표는 객관적이고, 의사결정은 합리적이어야 한다. 그래서 많은 제안서가 데이터와 스펙만 빼곡히 채워서 제출된다. 결과는 예상 외로 아쉽다. 실제 평가 회의 분위기를 아는 사람이라면 고개를 끄덕일 것이다. 점수는 객관적으로 매겨지지만, 그 점수를 매기는 것은 사람이다. 기술 점수 85점과 84점 사이에는 "어느 제안서가 더 인상적이었는가"라는 주관이 반드시 개입한다. 이 주관의 영역을 설계하는 것이 제안서의 감성이다. 감성은 "듣기 좋은 말"이 아니다 오해부터 풀어야 한다. 제안서의 감성은 "고객 만족을 위해 최선을 다하겠습니다" 같은 낭만적 표현이 아니다. 오히려 이런 상투적 문장은 감성을 파괴한다. 평가위원은 이런 문장을 하루에 열 번 본다. 제안서의 감성은 "발주처가 겪고 있는 구체적 고민을 우리가 정말 이해하고 있다"는 신호다. 신호의 형태는 다양하다. 과거 유사 사업에서
빈 퍼즐을 채우는 법: 템플릿에 없는 항목을 AI가 생성할 때
AI 제안서 자동화의 가장 큰 오해는 "AI가 전부 알아서 쓴다"는 것이다. 실제로 Contrl을 써본 사용자들이 가장 빨리 느끼는 질감은 이것이다. 우리 회사 과거 제안서에는 없는 항목, 기존 템플릿에 채워진 적이 없는 자리, 이런 "빈 퍼즐"을 AI가 어떻게 채우는가. 이 질문이 중요한 이유는, 모든 제안서는 새 RFP와 함께 새 요구사항이 따라오기 때문이다. 과거 제안서에 없던 섹션은 언제나 생긴다. 이 빈 퍼즐을 채우는 방식이 "제안서 자동화의 진짜 품질"을 결정한다. 빈 퍼즐이 생기는 대표 상황 실제 현장에서 가장 흔한 빈 퍼즐 유형은 다음과 같다. 첫째, 발주처가 이번 RFP에서 처음 요구하는 신규 항목. 예를 들어 기존에 없던 "ESG 경영 체계 제시" 요구사항. 둘째, 과거 제안서에는 있었지만 이번 사업에는 다른 성격의 고객이라 톤을 바꿔야 하는 경우. 셋째, 우리 회사가 이 분야에서 실적이 충분치 않지만 제안서에는 반드시 들어가야 하는 섹션. 이런 자리를 A
제안서 팀장의 하루: AI가 초안을 잡아주면 뭐가 달라지나
공공 입찰 제안서 팀장의 하루는 시간이 어디로 가는지 추적하기 어렵다. 월요일 아침 9시에 출근해 RFP를 열고 들여다보기 시작했는데, 정신을 차려보니 저녁 7시다. 오늘 한 일이 정리가 안 된다. 팀원에게 섹션 배분은 했고, 요구사항 일부는 엑셀에 정리했고, 초안 두 장은 봤고, 일정 미팅은 끝냈다. 그런데 다음 주 마감까지 제안서가 제대로 나올지 확신이 안 선다. 이 장면이 바뀔 수 있을까. AI가 초안을 잡아주는 환경에서 제안서 팀장의 하루는 어떻게 달라지는가. 이 글에서는 "자동화가 있을 때"와 "없을 때"의 실제 하루를 대비해서 풀어본다. 9:00: RFP 분석 자동화 없는 날. 팀장은 RFP를 처음부터 끝까지 읽는다. 200페이지. 요구사항 30개를 엑셀에 일일이 옮겨 적고, 평가 기준과 배점을 따로 표로 정리한다. 점심 전까지 이 작업이 끝난다. 오후가 되어서야 비로소 "우리 회사가 뭘 강조해야 할지" 생각할 여유가 생긴다. 자동화 있는 날. 팀장은 RFP를 C