APMP 100% 시킨 대로 썼는데 왜 떨어졌을까 | APMP Foundation EP01 "이기는 제안서의 조건을 설명할 수 있나요?" APMP Foundation EP01이 두 단어로 답한다. Compliance와 Responsiveness. 한국 RFP의 3종 세트, Compliance Matrix 사례 두 가지, Customer Story 전환, Best Practice 6가지까지.
Signals AI는 수집이 아니라 해석에 써야 한다: LLM의 실질적 역할과 비용 통제 | Signals EP.7 생성형 AI 시대에도 모든 곳에 LLM을 쓰면 안 된다. 수집은 추출 로직으로, 해석은 AI로, 그 분기점에서 비용과 효율이 결정된다. 시리즈 7편.
APMP 좋은 제안서가 뭔가요? | APMP Foundation EP00 APMP Korea 첫 대표로 취임한 조준호 대표가 시작하는 40편 시리즈의 출발점. 한국 입찰 시장에 "좋은 제안서"의 정의가 없는 이유, AI 시대에 표준이 필요한 이유, 그리고 APMP Foundation 40개 핵심 역량이 어떻게 그 답이 되는지를 정리한다.
엔터프라이즈 AX AX 입찰 매칭 플랫폼을 시작합니다 — 클라이원트의 다음 베팅 하루 3천 건 공공 RFP를 분석해 온 클라이원트가, 같은 매칭 모델을 엔터프라이즈 민간 영역으로 가져갑니다. AX 사업을 발주할 회사와 수행할 회사를 동시에 찾는 PoC를 시작합니다.
공공 조달 스타트업 공공 입찰 전략 5가지: 첫 수주까지의 실전 가이드 스타트업 공공 입찰 전략 5가지: 첫 수주까지의 실전 가이드 답부터 말하면 공공 조달은 스타트업에게 보기보다 열려 있는 시장이다. 한국 공공 조달시장 규모는 연간 약 200조 원이고, 그중 상당 부분이 중소·벤처기업 우선구매 대상이다. 영업·BD 담당자가 흔히 빠지는 함정은 "매출 실적 없으면 못 들어간다"는 가정이다. 그 가정을
클라이원트 소식 Claude Bloom 2차: 마이리얼트립·AB180과 함께한 100명의 라운드테이블 마이리얼트립·AB180과 공동 주최한 2차 Claude Bloom. 이동건 대표의 4년 AX 전환기, 16개 테이블의 현실, 그리고 "AX는 내부 효율화가 아니라 외부 연결"이라는 클라이원트 조준호 대표의 결론까지.
Signals 30개 사이트를 매일 안정적으로 수집한다는 것: 스케일·복원력의 현실 | Signals EP.6 한 사이트 수집은 쉽다. 30개를 매일 돌리면 메모리가 폭주하고 Rate Limit에 막히고 매일 어딘가는 실패한다. "오류를 없애는 것"이 아닌 "멈추지 않는 시스템"의 설계. 시리즈 6편.
Signals 12만 건 중 쓸만한 건 몇 개인가: 데이터 품질이 80%다 | Signals EP.5 수집한 12만 건 중에서 의미 있는 건 몇 개인가. 중복 그룹 52개, 쓰레기 첨부파일 15만 건, 노이즈 필터링과의 전쟁. 데이터 프로젝트의 진짜 본질에 대한 시리즈 5편.
클라이원트 소식 샌프란시스코 시장과의 라운드테이블: 클라이원트가 Google 주선 자리에 초대된 날 Google for Startups가 주선한 샌프란시스코 시장과의 라운드테이블에 한국 스타트업 네 곳이 초대됐다. 무대보다 더 오래 기억에 남은 건 "컨퍼런스 가지 말고 카페에 가라"는 한마디였다.
Signals 첨부파일이라는 데이터의 블랙홀: 공공 공고의 핵심은 본문이 아니다 | Signals EP.4 정부 사업 공고의 핵심은 본문 2줄이 아닌 30페이지 첨부파일이다. HWP 호환성, 이미지형 PDF, 인증 다운로드 같은 장벽 때문에 7만 건 중 58%가 추출 실패. 시리즈 4편.
엔터프라이즈 AX 대기업 500명이 클로드 코드 실전 웨비나에서 던진 질문 TOP 10 — AX의 진짜 현실 클로드 코드 기반 대기업 AX 웨비나에 500명이 신청하고 100개 이상의 질문이 쏟아졌다. 보안부터 RPA 공존, 하네스 엔지니어링까지, 반복적으로 나온 열 가지 질문과 클라이원트의 현장 답을 정리한다.
클라이원트 소식 Claude Bloom: 클라이원트가 공동 주최한 한국 첫 Claude 커뮤니티 모임 클라이원트 Growth Lead 한원준의 브런치 글 "Claude Blue"에서 시작된 한국 첫 Claude 커뮤니티 모임. Anthropic이 후원한 이 자리에서 나온 네 가지 통찰, 4/25 2차 행사, 그리고 디스코드 커뮤니티 안내.
Signals 날짜 하나 뽑는 데 왜 3일이 걸렸는가: 공공 데이터 메타데이터 전쟁 | Signals EP.3 게시판에 글은 있는데 언제 올라왔는지 알 수 없다. 예산은 본문에 묻혀 있고, 마감일은 "2분기 중"이라고만 쓰여 있다. 공공 데이터 메타데이터 전쟁의 기록, 시리즈 3편.
Signals 정부 사이트 30개의 기술 스택이 전부 달랐다: 한국 공공데이터 인프라의 현실 | Signals EP.2 30개 정부 사이트를 수집 대상으로 삼고 뜯어보니, 한국 공공데이터 인프라는 인프라라 부르기 민망할 정도로 파편화되어 있었다. 시리즈 2편.
Signals 왜 공공 영업은 항상 입찰에 늦는가: 공고와 시그널의 2주 시차 | Signals EP.1 공고가 뜨기 전, 경쟁사는 이미 2주 먼저 움직인다. 30개 공공 데이터 사이트에 흩어진 영업 시그널을 자동 발굴하기까지의 기록, 시리즈 1편.
엔터프라이즈 AX 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
엔터프라이즈 AX 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
제안서 자동화 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.
제안서 자동화 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
제안서 자동화 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
제안서 자동화 우리 회사 PPT 템플릿을 AI가 학습한다면? 제안서 자동화 도구가 가장 많이 실패하는 지점은 "결과물이 우리 회사 스타일이 아니다"는 순간이다. 아무리 빠르게 초안이 나와도 글꼴이 다르고, 슬라이드 마스터가 낯설고, 레이아웃이 어색하면 결국 담당자가 처음부터 다시 손본다. 시간 절약은커녕 오히려 이중 작업이 된다. Contrl이 이 문제를 정면으로 풀기 위해 가장 신경 쓴 부분이 "회사
제안서 자동화 AI 제안서 도구 비교: Contrl vs 범용 AI PPT 도구 AI로 제안서나 PPT를 만드는 도구는 이미 여럿 있다. ChatGPT에 "제안서 초안을 써줘"라고 요청하는 것, Gamma에서 주제를 입력하고 슬라이드를 자동 생성하는 것, Microsoft Copilot으로 PowerPoint에서 디자인 제안을 받는 것. 한 번쯤 써본 사람이라면 공통된 인상을 받았을 것이다. 데모는 인상적이지만, 실제 업무에 쓰려고 하면 애매한 구간이 꽤 있다는 것.
제안서 자동화 제안서 목차는 전략이다: RFP 요구사항 100% 매핑하는 법 제안서를 준비할 때 가장 먼저 짜는 것이 목차다. 대부분의 팀은 과거 제안서의 목차를 그대로 가져와 쓰거나, RFP의 목차 양식을 그대로 복사한다. 편하지만 위험한 선택이다. 목차는 제안서의 "설계도"이자 "평가위원이 처음 마주하는 메시지"이기 때문이다. 좋은 목차는 RFP 요구사항을 100% 매핑하면서도, 평가위원이 제안사의 전략을 첫 페이지부터 읽을
제안서 자동화 제안서 스토리텔링의 기술: Opening-Body-Close 구조 제안서가 탈락하는 이유는 대부분 "내용이 부족해서"가 아니다. 내용은 충분한데 읽는 사람이 흐름을 따라가지 못해서다. 200페이지 분량의 기술 자료, 회사 소개, 일정 계획이 뭉쳐 있어도 하나의 스토리로 엮이지 않으면 평가위원 기억에 남지 않는다. 제안서에 스토리텔링이 필요한 이유다. 좋은 스토리는 기억된다. 그리고 기억된 제안서가 결국 선택된다. 이 글에서는 입찰
제안서 자동화 RFP 분석, AI는 3분이면 된다: Contrl의 자동 문서 분석 입찰 공고가 뜨면 가장 먼저 할 일은 RFP를 처음부터 끝까지 읽는 것이다. 두꺼운 사업은 RFP만 200페이지가 넘는다. 요구사항, 평가 기준, 제출 양식, 제출 절차, 기술 사양, 사업 개요. 이 모든 것을 사람 손으로 파악하는 데만 보통 하루에서 사흘이 걸린다. 그리고 그 사흘이 끝나야 비로소 진짜 제안 작업이 시작된다. Contrl은 이
