AI 활용 실수 유형 정리
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사진 속 사례처럼, AI가 한 단계 더 도와주겠다고 제안하는 문장까지 그대로 들어간 게 “AI 티 나는 문구를 그대로 제출한 실수”입니다. 비슷한 제안서/보고서 실수 유형을 정리하면 다음과 같습니다.
Ø AI 시스템 멘트·프롬프트를 그대로 넣는 경우
“If you want, I can also create… Do you want me to do that next?”처럼, AI가 사용자를 향해 말하는 후행 질문을 그대로 본문에 넣는 경우 “As an AI language model, I cannot…” “As of my last knowledge update…” 같은 전형적인 AI 자기소개 문장이 보고서에 그대로 들어가는 경우
Ø 명백한 AI 흔적 문구를 삭제 안 한 경우
“As of my last knowledge update in 2023, there is limited information on…”처럼 시제·정보제한 떠넘기는 문장 “I do not have access to real-time data” 같은 문장이 데이터 분석·시장조사 보고서에 들어가 있는 사례
Ø 가짜 참고문헌·가짜 데이터 그대로 사용
존재하지 않는 논문·책 제목을 그럴듯하게 만들어 인용했는데, 저널이나 출판사가 실제로 존재하지 않는 경우 AI가 만든 통계·숫자를 검증 없이 복붙하여 실제 통계와 전혀 다른 수치를 제안서 근거로 쓰는 경우.
Ø 제안요청서(RFP)와 무관한 범용 문단 사용
“This proposal is tailored to your unique needs”라고 적으면서도, 기관명·사업명이 전혀 안 바뀐 채 다른 기관 이름이 섞여 있는 경우 (이전 제안서 텍스트를 AI가 섞어서 생성) 공모 요건과 맞지 않는 일반론적 사업 목표·성과지표가 반복적으로 등장해 평가자가 ‘템플릿 복사’로 인식하는 경우
Ø ‘AI에게 말하듯’ 작성된 메모를 그대로 남기는 경우
“위 내용을 3페이지 분량으로 정리해 줘”, “다음 단락에서는 예산을 강조해 줘” 같은 작성자→AI 지시 문장이 초안에서 삭제되지 않고 본문에 남는 경우(신문 기사 사례와 동일한 유형)
Ø 심사·규정 위반 소지가 있는 AI 전면 사용
공모 지침에 “지원서 내용은 신청기관의 고유 창작물이어야 한다”라고 되어 있는데, AI가 쓴 초안을 사실상 그대로 제출해 저작·윤리 위반으로 보는 사례 위험
제안서에 다음 두 가지 사항을 활용해 보자.
Ø “AI 티 안 나게 사용하는 체크리스트”
Ø “한국어 금지 표현·주의 표현 리스트”
1. 제안서용 AI 활용 체크리스트
① 사용 범위부터 정하기
AI는 초안·아이디어·구조 만들기만 사용하고, 최종 문장은 사람이 다시 작성한다. 제안요청서(RFP)·가이드라인에서 AI 사용 제한이 있는지 먼저 확인한다.
② 쓰기 전에 확인할 것
RFP의 주요 요구사항, 평가 기준, 예산·기간 등 핵심 정보를 정리해 AI에 “사전 정보”로 제공한다. 우리 기관의 강점, 레퍼런스, 실적·인력·차별점 등 실제 내부 정보를 프롬프트에 넣어서 “우리만 쓸 수 있는 내용”이 나오게 한다.
③ AI에게 시킬 일과 시키지 말 일
시키면 좋은 일: 구조 짜기(목차), 요약, 문장 다듬기, 톤·가독성 개선, 중복 표현 줄이기 직접 쓰게 하면 위험한 일: 핵심 전략, 예산 산출 논리, KPI·성과지표 설계, 실적·연혁·법적 표현(반드시 사람이 작성/검수)
④ 초안 생성 후 1차 점검
AI가 쓴 문단마다 “이 문장은 우리 조직/사업이 실제로 이렇게 말할 수 있는가?”를 체크하고, 사실과 다른 부분은 바로 수정한다. 숫자·통계·기관명·법령·연도는 반드시 원 출처를 대조한다.
⑤ “AI 흔적 지우기” 편집 단계
1차로 내용(팩트) 수정, 2차로 “말투·흔적 제거”, 3차로 우리 조직의 기존 제안서들과 문체·용어를 맞춘다. 한 번 전체를 소리 내어 읽으면서 어색한 리듬, 지나치게 균일한 문장 길이, 반복되는 접속어를 고친다.
⑥ 최종 제출 전 필수 체크
기관 규정에 따라 필요한 경우 “AI 도구를 아이디어·초안 작성에 참고했고, 최종 책임은 신청자에게 있다”는 정도로 투명하게 명시한다(요구 시). 표절·중복검사(표절 검사기)와 함께, 내부 동료에게 “이 문서가 우리 팀이 쓴 것처럼 느껴지는지” 피드백을 받는다.
2. 제안서에서 피해야 할 표현·패턴 (한국어 예시)
아래는 신문 기사처럼 “AI로 썼다”가 바로 들키는 유형들이다.
① AI 자기소개·능력 한계 문구
“저는 AI 언어 모델이라 ~할 수 없습니다.” “실시간 데이터에 접근할 수 없기 때문에…” “제 마지막 업데이트 시점 기준으로…”
→ 제안서에는 절대 등장하면 안 되는 표현이니 초안에서 보이면 바로 삭제할 것
② 독자에게 말을 거는 AI식 문장
“원하신다면 더욱 간결한 버전도 만들어 드릴 수 있습니다.” “다음으로 어떤 내용을 보고 싶으신가요?” “위 내용을 바탕으로 표도 만들어 드릴까요?”
→ 제안서는 평가위원에게 서비스 제안을 하는 문서이지, 작성 도구와 대화한 흔적이 아니어야 한다.
③ 과도하게 일반적인 만능 문장
“오늘날 빠르게 변화하는 디지털 시대에…” “다양한 이해관계자의 요구를 충족시키기 위해…” “혁신적인 솔루션을 통해 사회 전반에 긍정적인 영향을 미치고자 합니다.”
→ 이런 문장은 최대한 구체화해서
바꾼다.
예: “공공 클라우드 전환율이 2024년 35%에서 2027년 55%까지
확대될 것으로 전망되는 상황에서, ○○기관은 민간 SaaS 활용을
통해 △△ 업무의 처리 시간을 30% 단축하고자 합니다.”처럼 숫자·대상·효과를
붙여 준다.
④ AI가 과도하게 쓰는 접속·결론 패턴
문단마다 “첫째, 둘째, 셋째” 패턴이 반복되는 경우 결론이 늘 “요약하자면”, “결론적으로”, “종합하면”으로 시작하고, 구조가 지나치게 교과서적인 경우
→ 일부는 써도 되지만, 전체 문서에서 반복되면 AI 느낌이 강하다. 문단마다 다른 방식으로 전환을 걸어 준다.
⑤ 근거 없이 권위만 내세우는 표현
“많은 전문가들이 동의하듯이…”, “연구에 따르면…” 하면서 구체적인 출처가 없는 경우 “객관적으로 검증된 최고의 솔루션입니다.”처럼 검증 주체·지표가 없는 과장 표현.
→ 제안서는 평가자가 근거를 찾을 수 있도록, 출처·지표·기관명을 함께 적는 방향으로 수정한다.
3. 제안자 실무에 맞춘 활용 팁
R&D·공공 제안서에서는 AI에게 “목차 초안+섹션별 bullet 포인트만 만들어 줘” “이 문단을 공공사업 제안서 톤에 맞게 다듬어 줘”
처럼 구조·언어 다듬기 중심으로 쓰는 것이 안전하다. KPI, 예산, 리스크 관리, 거버넌스 등 핵심 부분은 기존 수주 제안서·평가 피드백을 바탕으로 제안자가 직접 쓰고, AI는 “문장 정리·중복 제거·가독성 개선”에만 쓰는 전략을 추천한다.
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