1. AI 전략 수립 및 기술 로드맵 제시
   * 기업의 비즈니스 모델과 목표에 맞는 AI 도입 전략 수립
   * 향후 3~5년을 내다본 AI 기술 로드맵 설계
   * 경쟁사 대비 차별화 요소 및 기술적 포지셔닝 제공

2. 데이터 기반 문제 정의 및 모델 설계
   * 비즈니스 문제를 데이터 문제로 재구성
   * 머신러닝/딥러닝 모델의 적절한 선택과 설계
   * AI 모델의 성능 지표(Accuracy, Precision, Recall 등) 설정 및 개선 방향 제안

3. AI PoC (Proof of Concept) 설계 및 구현 자문
   * AI 프로젝트의 실현 가능성을 판단할 수 있는 파일럿 프로젝트 기획
   * 필요한 데이터 양, 전처리 방식, 실험 설계에 대한 자문

4. AI 인재 양성과 역량 강화
   * 사내 인력 대상의 맞춤형 교육과 워크숍 제공
    * 예: Python 기반의 데이터 분석, AutoML, LLM 활용 등
사내 AI 인재의 멘토링 및 기술 리딩 지원

5. 최신 AI 트렌드 및 기술 동향 소개
   * 생성형 AI, 멀티모달 모델, LLM, Edge AI 등 최신 기술에 대한 해설
   * 국내외 특허, 논문 기반 기술 스카우팅

6. 산학 공동 연구/논문/특허 공동 출원
   * 기업의 R&D 과제를 바탕으로 공동 연구 및 기술 상용화
   * 논문 및 특허 공동 출원 → 기술 신뢰도 및 투자 유치에 기여

7. 윤리적 AI 및 법적 고려사항 자문
   * AI 알고리즘의 설명 가능성(XAI), 편향성(Bias) 점검
   * AI 윤리 가이드라인, 국내외 규제 대응 전략 제공