AI 창업 아이템이 심사에서 떨어지는 이유, 심사위원석에서 본 것

2025년 경기도 · 경기도경제과학진흥원의 「생성형 AI 공공데이터 활용 창업경진대회」를 총괄로 맡았습니다. 그 전후로 중기부 · 창업진흥원 · 한국콘텐츠진흥원 평가위원석에도 앉았습니다. AI를 내건 지원서가 급격히 늘었는데, 떨어지는 자리는 놀랄 만큼 비슷합니다.

가장 흔한 감점, 「AI를 쓴다」와 「AI가 필요하다」의 혼동

발표의 절반이 모델 이름과 기능 설명입니다. 심사위원이 알고 싶은 건 그게 아닙니다. 이 문제를 AI 없이 풀면 무엇이 안 되는가입니다. 규칙 기반으로 풀리는 문제에 생성형 AI를 얹으면, 기술 난이도는 올라가는데 사업성 점수는 내려갑니다.

「저희는 GPT를 씁니다」는 차별점이 아닙니다. 지금은 모두가 씁니다.

공공데이터 과제에서 특히 자주 깨지는 것

• 데이터 갱신 주기를 안 봤다, 연 1회 갱신되는 데이터로 실시간 서비스를 설계한 지원서가 매년 나옵니다
• 실제로 열어보지 않았다, 목록에는 있는데 결측이 절반인 데이터셋이 흔합니다. 열어본 팀은 발표에서 표본을 보여줍니다
• 데이터 없이도 되는 아이템, 공공데이터 과제인데 데이터가 장식인 경우, 과제 적합성에서 먼저 걸립니다

심사석에서 점수가 올라가는 순간

「이 업무를 지금 사람이 하면 건당 몇 분, 하루 몇 건, 오류율 몇 %입니다」라는 문장이 나오는 순간입니다. 숫자가 나오면 그 다음 장의 개선폭이 검증 가능해집니다. 검증 가능한 주장은 점수를 받습니다.

반대로 「업무 효율이 크게 개선됩니다」로 끝나는 장표는, 그 뒤에 무슨 기술이 있든 평가표에서 채울 칸이 없습니다.

정리

• AI가 아니면 안 되는 이유를 한 문장으로 만드십시오
• 쓰겠다는 데이터는 반드시 직접 열어보고 표본을 준비하십시오
• 현재 상태를 숫자로 재두십시오. 그게 개선폭의 근거가 됩니다