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공공 입찰의 방식이 근본적으로 바뀌고 있다. 화려한 문장과 감각에 의존하던 제안서는 이제 데이터와 알고리즘의 검증을 통과해야 한다. AI가 제안서를 스캔하고, 경쟁률과 가격 전략을 계산하는 시대다. 이 책은 750회 이상의 평가 경험과 최신 데이터 분석 사례를 바탕으로 공공 입찰의 새로운 규칙을 설명한다. 감이 아니라 과학으로 이기는 입찰 전략을 제시하는 책이다.
숫자는 결과를 보여 주지만, 텍스트는 원인을 보여 준다. 입찰 분석의 새로운 전선(戰線)은 제안요청서(RFP)와 사전정보요청서(RFI) 문서에 숨겨진 ‘문맥의 뉘앙스’다. (…) 수치 데이터만 사용했을 때의 예측 정확도는 52.08%에 불과했다. 동전 던지기와 다를 바 없는 수준이다. 그러나 텍스트 마이닝 결과를 결합했을 때 정확도는 72.92%로 급등했다. 약 20%p의 상승. 이는 텍스트 속에 숨겨진 발주처의 불확실성이 리스크 판단에 결정적임을 증명한다. NLP(자연어 처리, Natural Language Processing) 기술은 단순한 키워드 매칭을 넘어선다. 문맥에 숨겨진 ‘불확실성(Uncertainty)’과 ‘리스크 조항’을 탐지한다. “검토 예정”, “추후 협의”, “상황에 따라”와 같은 표현이 빈번하게 등장하는 RFP는 발주처의 요구 사항이 명확하지 않다는 신호다. 이런 사업은 수주 후 설계 변경과 추가 비용 발생 가능성이 높다. AI는 이 패턴을 읽는다.
－01_“데이터가 알려 주는 승리의 징조” 중에서
RAG의 또 다른 강점은 유연성이다. 모델 재학습(Fine- tuning)은 비용이 크고 시간이 오래 걸린다. 새로운 실적이 추가될 때마다 재학습시키는 것은 비현실적이다. RAG는 다르다. 지식 베이스만 업데이트하면 된다. 2025년 1월에 새로운 수주 실적이 생기면, 해당 문서를 업로드하면 끝이다. 다음 질문부터 즉시 반영된다. 수시로 바뀌는 입찰 환경에 필수적인 특성이다.
－03_“RAG 기반 제안서 작성의 기술” 중에서
AI의 언어와 인간의 언어는 다르다. AI는 “지역 주민 삶의 질 향상”이라고 쓴다. 정확하지만 차갑다. 추상적이다. 감정이 없다. 인간은 “이 동네에는 밤 8시 이후 아이들이 갈 곳이 없습니다”라고 말한다. 구체적이다. 현장이 느껴진다. 감정이 움직인다. 심사위원도 인간이다. 논리만으로는 마음이 움직이지 않는다. 스토리가 필요하다. “왜 이 사업을 해야 하는가?”에 대한 답이 데이터가 아니라 이야기여야 한다. 휴먼 터치 전략은 하이브리드 접근이다. 데이터(AI)로 논리를 세운다. 스토리(인간)로 감정을 건드린다. 제안서의 ‘왜(Why)’ 섹션에 현장의 이야기를 넣는다.
－06_“심사위원의 뇌를 해킹하는 휴먼 터치” 중에서
에이전틱 AI는 조달의 패러다임을 바꾼다. 세 가지 전환이 일어난다. 첫째, 조언에서 행동으로. 젠AI(GenAI)는 “이렇게 하세요”라고 말했다. 에이전틱 AI는 직접 한다. 공급업체를 찾고, 가격을 협상하고, 계약을 체결한다. 인간은 목표를 설정하고 예외를 관리한다. 둘째, 저장소에서 행위자로. 조달 시스템이 수동적 데이터베이스에서 능동적 에이전트로 진화한다. 기록하는 시스템(System of Record)에서 행동하는 시스템(System of Action)으로. 셋째, 인간 협상에서 기계 협상으로. 월마트의 사례가 증명했다. 68%의 공급업체가 AI와의 협상을 선호한다. 기계와 기계가 거래하는(M2M) 시장이 열린다.
－09_“에이전틱 AI와 자율 조달 시대” 중에서