AI 창업 아이템은 심사석에서 왜 떨어집니까

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.

정부지원사업 사업계획서에서 AI를 내세운 아이템은 특히 자주 걸립니다. 심사위원석에서 보면 감점 지점이 거의 정해져 있습니다.

「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
• 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.

AI라는 말을 빼고 다시 읽어 보십시오

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