[직장인 AI 교육] (20편) 정부지원사업 탈락 사유, 1~2점?

20편

정부지원사업은 붙는 일보다 떨어지는 일이 많습니다. 저희 회사의 선정률은 30% 수준입니다. 그래도 열 번 중 일곱 번은 떨어집니다.

1년에 한 번 열리는 대규모 정부지원사업은 탈락 사유를 분석하기보다, 주제를 바꿔 새로 준비하는 편이 낫습니다.

제가 보기에 일반적인 선정률은 10% 안팎입니다. 대형 과제는 그보다 낮습니다. 소형 과제는 뽑는 개수가 많아 높은 편입니다. 그래서 평균 선정률 자체는 큰 의미가 없습니다.

저는 탈락 사유를 AI로 분석해 본 적이 없습니다. 분석할 이유가 적었기 때문입니다.

정부지원사업 탈락 통보는 정형화되어 있습니다

정부지원사업 탈락 통보는 대개 정해진 문구로 옵니다.

평가 의견서와 점수를 함께 알려줍니다. 문구는 비슷합니다. 좋은 제안이었지만 신청 기관이 많아 이번에는 선정하지 못했다는 내용입니다.

점수가 높은데도 떨어진 적이 있습니다. 그럴 때는 가점 1~2점이 당락을 가르기도 했습니다.

탈락 사유를 AI로 분석하지 않는 이유

대규모 정부지원사업은 대부분 1년에 한 번만 열리기 때문에, 탈락 사유를 분석해도 바로 쓸 곳이 없습니다.

분석 결과를 쓸 다음 기회는 1년 뒤입니다.

1년 뒤에는 올해 떨어진 사업계획서를 그대로 쓸 수 없습니다. 같은 사업이라도 신청 기관이 매년 달라집니다.

정부지원사업은 주제를 바꿔 새로 준비합니다

탈락한 뒤에는 주제를 바꿔 다른 사업에 신청했습니다.

같은 사업에 다시 이어서 내기가 대부분 어려웠습니다. 결과는 사업마다 달랐습니다. 선정된 사업도 있고, 떨어진 사업도 있습니다.

그래도 매번 새로 준비하는 편이 선정률을 조금이나마 높인다고 봅니다. 이유는 세 가지입니다.

• 한 번 떨어진 주제는 이력이 남습니다.
• 기술은 매년 빠르게 발전합니다. 1년이 지나면 더 이상 신기술이 아닐 수 있습니다.
• 그사이 비슷한 경쟁 기술이 신청하기도 합니다.

그래서 같은 주제로 다시 내면 선정률이 상대적으로 낮아집니다. 새 주제로 준비해야 상대적인 선정률을 높일 수 있습니다.

AI를 쓸 때도 마찬가지입니다. AI는 사람이 준 자료와 맥락만큼만 답합니다. 병목은 AI가 아니라 사람의 이해도입니다. 이 이야기는 16편 평가질문 예측에서 자세히 다뤘습니다.

올해 떨어진 사업계획서가 있습니까? 내년에 그대로 낼 수 있는지 5분만 따져 보십시오.
어렵다면 주제를 바꿔 준비할 때입니다.

핵심 정리 1. 1년에 한 번 열리는 대규모 정부지원사업은 탈락 사유를 분석하기보다, 주제를 바꿔 새로 준비하는 편이 낫습니다.
2. 선정률 30%인 회사도 열 번 중 일곱 번은 떨어집니다.
3. 탈락 통보는 평가 의견서와 점수로 오고, 문구는 정형화되어 있습니다.
4. 점수가 높아도 가점 1~2점 차이로 떨어지기도 합니다.
5. 분석 결과를 쓸 다음 기회는 1년 뒤이고, 그때는 같은 계획서를 쓸 수 없습니다.
6. 떨어진 주제는 이력이 남고, 1년 뒤에는 신기술이 아니거나 경쟁 기술이 생깁니다.
7. AI를 써도 병목은 사람의 이해도입니다.

앞선 글: [직장인 AI 교육] (19편) AI 의존, 3개월 만에 생긴 일? 고득점인데 떨어진 적 있으십니까? 몇 점 차이였는지 댓글로 남겨주세요.

작성 시점: 2026년 09월

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