1. 어떤 상황에서 AI를 활용했는지
올해 저는 AI 서비스 기획안으로 공공기관 공모전에 지원했다가 탈락했습니다. 심사 의견의 지적은 다섯 가지였습니다.
1) AI로 처리하는 구체적인 기술 내용이 부족하다.
2) 유사 서비스와 선행기술을 조사하지 않았다.
3) 특허 등으로 기술성을 확보해야 한다.
4) 범용 AI Agent로도 바로 할 수 있는 일이다.
5) 사례 DB를 계속 갱신해 신뢰성을 높여야 한다.
심사평은 제가 받은 가장 구체적인 공부 자료였습니다. 하지만 한 번 읽고 넘기면 다음 공모전에서 같은 내용을 빠뜨릴 수 있었습니다. 일반 대화창에서 AI에게 "기획서를 봐 줘"라고만 하면 제가 무엇으로 떨어졌는지도 매번 다시 설명해야 합니다. 그래서 실패에서 배운 내용을 제 기억이 아니라 AI가 매번 읽는 기준으로 남기기로 했습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했는지
[도구를 고른 이유]
Claude Code는 작업 폴더의 지침 파일을 읽고 일합니다. 대화가 바뀌어도 규칙이 파일로 남기 때문에, 답변을 받고 끝나는 대화형 사용보다 이 목적에 맞았습니다.
[활용 절차]
1) 규칙 만들기: 심사 의견 원문을 Claude에게 주고, 이 내용을 보완할 규칙 파일을 만들어 앞으로 공모전 작업 때마다 참고하게 해 달라고 요청했습니다.
2) 점검표로 바꾸기: 지적 5가지를 규칙 5개로 정리하고, 제출 전에 확인할 체크리스트 17개를 붙였습니다.
3) 작업 절차에 연결하기: 폴더 지침에 다음 세 가지를 적었습니다. 아이디어 단계에서 유사 사례와 차별성을 먼저 확인한다. 초안이 나오면 항목별 통과 여부와 보완안을 표로 보여 준다. 새 심사 의견을 받으면 규칙에 더한다.
4) 다음 작업에 적용하기: 10월 25일 기획서를 이 규칙으로 쓰고, 17개 항목을 점검해 그 결과를 기획서 맨 뒤에 붙였습니다.
5) 사람이 확인하기: AI가 찾은 내용은 공식 원문과 대조하고, 제 경험이 아닌 내용은 지웠습니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었는지
규칙을 만들기 전과 후에 제출한 기획서를 비교했습니다.
- 범용 AI 대비 설명: 10월 13일 기획서(규칙 전)에는 '범용 AI'라는 표현이 한 번도 없었습니다. 10월 25일 기획서(규칙 후)에는 별도의 장과 비교표로 답을 넣었습니다.
- 선행조사: 규칙 전에는 '선행조사'라는 표현이 없고 기존 서비스 대비 차별성만 설명했습니다. 규칙 후에는 유사 서비스 비교표와 특허 1차 조사를 넣었습니다.
- 제출 전 점검: 규칙 전에는 기록이 없습니다. 규칙 후에는 17개 항목을 점검해 14개 통과, 3개 부분 통과로 기록했습니다.
가장 큰 변화는 공부 방식입니다. 예전에는 AI에게 답을 물었고, 지금은 제가 실패에서 배운 기준을 먼저 주고 그 기준으로 제 글을 검사합니다. 부족한 3개는 실측이 아직 없는 항목이라 통과로 적지 않았습니다.
한계도 분명합니다. 두 기획서는 서로 다른 공모전에 낸 글이라 단순 비교에는 한계가 있고, 17개 점검도 자가 점검입니다. 제가 확인할 수 있는 변화는 기획서에 빠지던 항목이 채워졌다는 것이며, 합격률이 올랐다고 말할 수는 없습니다.

4. 나만의 방식이나 개선 포인트
첫째, 가상의 심사위원이 아니라 실제로 받은 심사평을 기준으로 삼았습니다. AI에게 심사위원 역할을 맡기는 방식과 달리, 실패에서 나온 제 약점을 규칙으로 쌓아 갑니다. 심사 의견을 새로 받을 때마다 기준이 늘어나는 것도 다른 점입니다.
둘째, 규칙을 공모전 성격에 맞게 번역해 씁니다. 이번 공모전은 서비스 공모가 아니라 활용 사례 공모입니다. 그래서 특허 규칙은 빼고, '유사 서비스 조사'는 사례 게시판 조사로, '범용 AI 대비 차별성'은 기존 사례 대비 차별성으로 바꿨습니다. 제가 기획만 해 본 서비스들은 실제 경험이 아니어서 출품 후보에서 뺐습니다.
셋째, AI의 결과를 믿기 전에 확인합니다. 이번 글을 준비하며 실제로 고친 내용은 다음과 같습니다.
- 검색 요약이 다른 기관의 공모전 공고를 시즌 3 공고처럼 제시했습니다. 공고 페이지를 직접 열어 다른 공모전임을 확인하고 제외했습니다.
- 공모전 소개 페이지의 심사 항목이 안내문과 달랐습니다. 항목별 배점이 있는 공식 안내문을 기준으로 삼았습니다.
- 앞선 글 초안에 규칙을 사람이 직접 옮긴 것처럼 적혀 있었습니다. 대화 기록을 확인해 Claude가 만들었다고 사실대로 고쳤습니다.
넷째, 윤리 기준을 정했습니다. 이 글에는 제가 받은 심사 의견과 제 작업 기록만 썼습니다. 회사 업무 데이터와 다른 사람의 개인정보는 넣지 않았고, 심사 기관명도 밝히지 않았습니다. 이 글의 구성과 초안도 Claude의 도움을 받았으며, 내용이 제 기록과 맞는지는 제가 직접 확인했습니다.

5. 다른 사람도 따라 할 수 있는지
네, 코딩 없이 따라 할 수 있습니다. 저는 Claude Code를 썼지만, 지침을 저장해 두는 기능이 있는 다른 AI나 대화 첫머리에 붙여 넣는 방식으로도 같은 구조를 만들 수 있습니다.
1) 피드백 모으기: 첨삭, 시험 오답, 면접 후기, 상사 피드백처럼 내가 실제로 받은 지적을 모읍니다. 이름 같은 개인정보는 지웁니다.
2) 규칙으로 바꾸기: 아래 문장을 AI에게 입력합니다.
"아래는 내가 받은 피드백이야. 내용을 지적 항목으로 나누고, 항목마다 다음 작업에서 지켜야 할 규칙과 제출 전에 확인할 질문을 표로 만들어 줘. 피드백에 없는 내용은 지어내지 마."
3) 매번 먼저 읽게 하기: 다음 작업을 시작할 때 아래 문장과 규칙표를 함께 줍니다.
"초안을 고치기 전에 이 규칙표로 항목별 통과 여부와 근거 문장을 표로 보여 줘. 근거가 없으면 통과로 적지 마."
4) 규칙 키우기: 새 피드백을 받을 때마다 규칙표에 추가합니다. 사실 확인과 최종 판단은 내가 합니다.
수험생은 오답 노트로, 취업 준비생은 면접 후기로, 직장인은 보고서 피드백으로 시작할 수 있습니다. 준비물은 내가 받은 피드백 한 장입니다.