클라이원트 AI 입찰 블로그

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.

투찰

투찰이란? 입찰과의 차이, 그리고 낙찰 확률을 높이는 실무 전략

입찰은 제도이고 투찰은 행위입니다. 공공입찰에서 낙찰을 받으려면 공고문 분석부터 투찰 금액 산정까지 각 단계를 제대로 밟아야 합니다. 투찰 실무의 핵심을 정리했습니다.

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.

Contrl

Contrl 베타 테스트 3주차, 전략 추천에 '이유'를 붙이다

전략 추천이 나와도 왜 그렇게 추천했는지 알 수 없다는 피드백이 반복됐다. 이번 업데이트에서 추천 근거를 함께 보여주도록 바꿨다.

공공입찰

복수예가란? 공공입찰 예정가격이 정해지는 구조

공공입찰에서 낙찰자를 결정하는 기준이 되는 예정가격. 이 가격은 발주처가 임의로 정하는 게 아니라, 15개 예비가격 후보 중 입찰자들이 추첨한 번호로 결정된다. 이 구조를 복수예가라고 부른다.

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.

AI 제안서

PPT 입찰 제안서 자동화, AI가 실제로 대체하는 구간은 어디까지인가

B2B 제안서 하나에 평균 40시간. 그 시간의 대부분은 PPT를 만드는 데 쓰이는 게 아니라 RFP를 읽고 전략을 잡는 데 쓰인다. AI가 실제로 줄여줄 수 있는 구간이 어디인지 정리했다.

클라이원트 소식

클라이원트 글로벌을 멈추는 결정 솔직한 회사 이야기

올 1월부터 AI by default를 외치며 달렸다. 개인의 생산성은 올랐는데 조직은 제자리였다. AX가 문제라고 생각했는데, AI 시식 전날 밤에야 진짜 원인을 찾았다.

제안서 자동화

Contrl 베타 테스트 2주차 수정사항 4가지

"만족도 5점을 주고 매일 쓰는 사람도 있었고, 오류 때문에 최종 결과물을 못 뽑은 사람도 있었다. 2주간의 베타 테스트에서 여러 기업 실무자들이 남긴 설문 응답을 정리했다."

엔터프라이즈 AX

팔란티어 파운드리로 공공입찰 데이터 온톨로지 구축하기

나라장터 공공입찰 데이터를 팔란티어 파운드리에 올려 온톨로지를 구축했다. 데이터 정제부터 Pipeline Builder, Object/Link 생성, AIP Logic과 Agent 분석, Workshop 대시보드까지 실제 작업 과정을 순서대로 정리한다.

엔터프라이즈 AX

팔란티어 파운드리 온톨로지 Object, Link, Action으로 회사를 통째로 옮긴다

팔란티어 파운드리의 온톨로지는 Object, Link, Action 세 축으로 구성된다. 데이터베이스 테이블 대신 비즈니스 언어로 데이터를 다루는 구조를 공공입찰 데이터 모델링 사례로 풀어본다.

엔터프라이즈 AX

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.

제안서 자동화

"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.

클라이원트 소식

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.

제안서 자동화

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.

제안서 자동화

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.

엔터프라이즈 AX

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.

클라이원트 소식

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

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.