엘랑비탈 AI

무엇부터 바꿀지,
함께 찾습니다.

대표와 먼저 바꿀 일을 고르고, 만든 것이 현장에서 돌 때까지 함께합니다.

상담 요청
직접 만들어 쓰는 제품
엘라누스 (Elanous) ↗

회사 일을 한 줄로 맡기면 결과까지 가는 AI — 엘랑비탈이 만들어 매일 씁니다.

폰에서 한 줄 맡기면, 일이 나뉘어 끝까지 갑니다.

폰의 «오늘» 화면에서 COO 에게 한 줄을 맡긴 실제 화면
엘랑비탈이 직접 만들어 쓰는 엘라누스 · 실제 화면

기업 AI 업무 전환 지원 · 2025.9 – 2026.2 · 고객 이름은 승인 뒤 공개

CONSULTING

코칭에서 시작해,
엘라누스로 실제 업무가 돌게.

  1. 01

    CEO · C레벨 코칭

    대표와 임원이 먼저 엘라누스로 직접 일해 봅니다. 한 줄로 맡기고 결과를 받아 보며, 회사에서 무엇을 맡길지 함께 정합니다.

  2. 02

    엘라누스 커스텀 설계

    회사 업무에 맞춰 루프 에이전트 · 플러그인 · 승인 흐름을 엘라누스 위에 설계합니다. 사람이 정할 칸(돈 · 게시 · 보내기)은 처음부터 승인으로 둡니다.

  3. 03

    실제 업무 운영

    부서 업무가 매일 돌아가게 만들고, 실행 기록 · 승인 · 개선 방법을 팀에 넘깁니다.

현장 — 창고·라인의 카메라와 QR 로 «맞지 않는 것만» 골라 사람에게 올리는 흐름도 같은 방식으로 함께 설계합니다.

시작하는 두 길 · 5주

A · 회사 AX

경영자 AX 1:1 · 5주

대표 · 오너 · 임원 (회사 비용)

  • 우리 회사 일의 지도와 AX 기회
  • 사내에서 실제로 돌아가는 에이전트 루프 1~2개
  • 6개월 AX 로드맵 한 장

주 1회 대면 · 출장 · 원격 · 동시에 두 회사까지만

B · 나의 AI 경쟁력

내가 AI 를 부리는 사람이 되는 5주

임원 · 팀장 · 전문직 · 창업 준비자 (본인 비용)

  • 내 업무 지도
  • 매일 도는 나만의 루프 에이전트 2~3개
  • 내 분야 플러그인 하나 · «AI 로 일하는 나» 포트폴리오

주말 · 원격 중심 · 1:1 또는 소수

상담 요청

HOW WE WORK

01

무엇부터 바꿀지 정하고,

업무 흐름·데이터·권한을 함께 봅니다. 효과가 큰 곳이 늘 먼저 보이지는 않습니다.

02

돌아가는 것을 만들고,

에이전트와 워크플로우를 실제로 짓습니다. 권한·로그·재시도까지 운영을 전제로 설계합니다.

03

팀에게 넘깁니다.

표준 프롬프트와 운영 규칙을 남겨, 다음 개선을 우리 없이 할 수 있게 합니다.

WHY US

자동화할 수 있는 일과
지금 해야 하는 일은 다릅니다.

01AGENT DEPTH

에이전트를 «써 본» 게 아니라 «지어» 봤다

도구를 고르는 일과, 도구가 일하는 구조를 짓는 일은 다릅니다.

엘라누스(Elanous)는 골을 주면 스스로 설계·구현·검증·병합까지 도는 자율 개발 에이전트 하니스입니다. 직접 만들고 매일 운영하면서, 에이전트가 «어디서 조용히 틀리는지»를 손으로 겪었습니다 — 판정 기준이 없으면 그럴듯한 산출이 나오고, 관측이 없으면 실패가 성공처럼 보입니다. 그 경험이 고객사 자동화의 설계 기준이 됩니다.

  • 에이전트에 «자기 채점 기준»을 먼저 붙인다 — 그것이 없으면 품질은 운에 맡겨진다
  • 권한·로그·재시도·롤백을 기능이 아니라 «전제»로 설계한다
  • 엘라누스 공개 베타 운영 중 · 2026.10.28 대규모 업데이트 — 우리가 쓰는 것을 그대로 공개한다
02BUSINESS FIRST

경영의 언어로 «무엇부터»를 정한다

자동화가 가능한 일과 «지금 해야 하는» 일은 다릅니다.

대부분의 AX 는 「기술적으로 되는 것」부터 손을 댑니다. 그러면 돌아가긴 하는데 손익계산서가 안 움직입니다. KAIST EMBA 를 거치며 목표·프로세스·조직을 경영의 언어로 읽는 법을 익혔습니다. 그래서 진단 첫 주에 「이 업무를 자동화하면 무엇이 얼마나 줄고, 누가 책임을 덜고, 어떤 숫자가 바뀌나」부터 세웁니다.

  • 자동화 후보를 늘어놓지 않고 ROI 가설과 함께 «먼저 만들 하나»를 고른다
  • 현업·조직·권한까지 같이 보므로 「만들었는데 아무도 안 쓰는」 결과를 피한다
  • 기술 투자와 변화관리를 같은 표에 놓고 의사결정을 돕는다

ENTERPRISE AX · 기업 AX 컨설팅

진단부터 내재화까지,
한 흐름으로 갑니다.

업무 진단 문의하기
1~2주
STEP 01

1~2주 진단: 자동화 로드맵

무엇부터 해야 효과가 나는지 먼저 잡습니다

  • 업무 흐름/데이터/권한 진단 (현업 인터뷰 포함)
  • 자동화 후보 Top 5 + 우선순위/ROI 가설
  • 바로 만들 PoC 1건 범위·일정·리스크 정의
이 단계가 남기는 것자동화 로드맵
4~8주
STEP 02

4~8주 구축: 에이전트/워크플로우

돌아가는 것을 만들고 운영까지 넘깁니다

  • n8n·에이전트 기반 자동화 구축 (MCP/A2A 등)
  • 권한·로그·모니터링·재시도 등 운영 설계
  • 현업 배포 + 운영 문서/인수인계
이 단계가 남기는 것운영에 들어간 자동화
지속
STEP 03

내재화: 교육 & 운영 체계

팀이 스스로 개선할 수 있게 만듭니다

  • 실무자용 ‘바로 쓰는’ AI 업무 적용 가이드
  • 사내 표준 프롬프트/템플릿/워크플로우 정리
  • 운영 규칙(보안/데이터/권한)과 확장 로드맵
이 단계가 남기는 것팀이 굴리는 체계

ELANOUS · 지금 되는 것

말하면,
만들어집니다.

엘랑비탈이 직접 만들어 매일 운영하는 AI 에이전트, 엘라누스입니다. 컨설팅에서 만드는 업무도 이 위에서 돕니다. 공개 베타 · 터미널에 한 줄로 설치 · macOS · Linux(Windows 네이티브는 실험).

elanous.ai

  • 한 줄로 맡기면 끝까지

    계획 · 구현 · 시험 · 리뷰를 거쳐 결과(PR)까지 해 옵니다.

  • 내 기계 · 내 구독

    이미 쓰는 ChatGPT(Codex) · Grok 구독이나 사내 로컬 LLM 서버로 돕니다.

  • 어디서나 맡기고 받기

    터미널 · 폰 웹앱 · 텔레그램 · 디스코드에서 같은 엘라누스에게 맡깁니다.

  • 사람은 승인만

    사람이 정해야 하는 일은 «승인 대기»에서 멈추고 기다립니다.

  • 플러그인 · 스킬로 넓히기

    공식 묶음을 설치하거나 우리 업무에 맞는 플러그인을 직접 만듭니다.

  • 여러 기계를 하나로

    노트북 · 상시 켜 둔 PC · 클라우드 VM 을 한 묶음으로 이어 씁니다.

ROADMAP · 계획

다음 분기,
엘라누스가 넓어지는 방향.

계획 · 2026년 11월 ~ 2027년 1월 · 순서와 시기는 바뀔 수 있습니다

계획

데스크톱

엘라누스 앱 — macOS · Windows

  • 터미널 없이 앱 하나로 시작
  • Windows 데스크톱 지원 확장(지금 Windows 네이티브는 실험 단계)
계획

컴퓨팅 팜

일은 팜에서, 결과는 내 앱으로

  • 사내망의 Linux · macOS 머신 묶음 · 클라우드 자원 · 매니지드 중에서 골라 원격으로 수행
  • 팜과 팜을 «그리드 넥서스»로 연합
  • 사내에 구축한 로컬 LLM 자원도 함께 사용
계획

엘라누스 앱

직원은 엘라누스 하나만 켭니다

  • 정형화된 부서 업무를 회사에 맞춰 만든 «앱»으로
  • 앱은 LLM 없이도 돈다 — 필요할 때만 에이전트 · LLM
  • 부서 스킬을 정해진 주기로 쓰는 업무까지

APPROACH

자동화 후보를 늘어놓는 일과
돌아가게 만드는 일은 다릅니다.

01

Diagnose

진단

자동화 후보를 늘어놓지 않습니다. 업무·데이터·권한을 보고 우선순위와 ROI 가설까지 세운 뒤, 먼저 만들 하나를 고릅니다.

1~2주로드맵까지
02

Build

구축

데모가 아니라 운영에 들어가는 것을 만듭니다. n8n·MCP·에이전트로 짓고 권한·로그·모니터링을 함께 답니다.

4~8주현업 배포까지
03

Embed

내재화

우리가 빠져도 굴러가야 끝입니다. 사내 표준과 운영 규칙을 남기고, 팀이 다음 자동화를 직접 하도록 만듭니다.

지속운영 체계
AI 컨설팅 — 무엇부터 자동화할지, ROI부터 잡습니다
업무자동화 구축 — 에이전트·워크플로우를 운영까지 연결합니다
AI 교육/내재화 — 팀이 스스로 개선할 수 있게 체계를 만듭니다

INSIGHTS

현장에서 얻은 기준을
그대로 적습니다.

전체 보기

AI 에이전트는 «자기 채점 기준»이 없으면 조용히 틀린다

에이전트 자동화의 품질은 모델이 아니라 «판정 기준»이 정합니다. 에이전트가 스스로 돌려볼 수 있는 검증 관문을 먼저 붙이면, 사람이 매번 리뷰하는 것보다 결과가 좋아집니다.

읽기 7분 →

무엇부터 자동화해야 하나 — 기술이 아니라 손익으로 고르는 법

자동화 후보는 «기술적으로 되는 것»이 아니라 «반복 횟수 × 건당 시간 × 오류 비용»이 큰 것부터 고릅니다. 1~2주 진단으로 후보 Top 5 와 ROI 가설을 세운 뒤 하나만 먼저 만듭니다.

읽기 6분 →

CASES

업무의 문제에서,
운영되는 것으로.

7
프로젝트·활동
2
진행중
20
년 현업 경력
5,800
유튜브 구독자

ELANVITAL AI

완료2025.9~2026.2

M&AI Korea AI 업무 전환 지원

기업의 AI 기반 업무 전환 및 디지털 혁신 컨설팅

완료2026.02

해커스HRD n8n 업무자동화 강좌 런칭

해커스 중소기업 근로자 AI 훈련 과정 중 「AI 업무자동화」 트랙 — 20년차 개발자가 알려주는 AI × n8n 업무자동화 실전 프로젝트

AI × n8n 실전 프로젝트 보기
진행중공개 베타 · 2026.10.28 대규모 업데이트

엘라누스(Elanous) — 자율 개발 에이전트 하니스 공개 베타

골을 주면 스스로 설계·구현·검증·병합까지 도는 커스텀 에이전트 하니스. 남의 에이전트를 «쓰는» 수준이 아니라, 에이전트가 일하는 구조 자체를 짓고 운영해 왔다.

elanous.ai 보기
진행중2025~

엘랑비탈AI 유튜브 채널 운영

AI 기술 동향 및 실무 활용법을 다루는 전문 채널

DELIVERED

2025.8~2025.10

GS Retail AX 프로젝트 멘토링

유통업계 특화 AI Transformation 컨설팅 및 실무진 대상 기술 멘토링

2025.10

CJ 대한통운 임직원 대상 AI 활용 세미나

물류 업계의 AI 도입 전략 및 실무 적용 방안에 대한 맞춤형 교육 세미나 진행

2025.10

경기도 스타트업 서밋 연사

AI 창업기 발표 - AI 기반 스타트업 성공 전략 및 실전 경험 공유

EXPERTISE

현업에서 20년,
만들어 본 사람이 합니다.

  1. 01삼성전자 20년: 개발자 + 프로덕트 매니저 (빅데이터센터 Principal Engineer · 생성형 AI PM)
  2. 02KAIST EMBA: 목표·프로세스·조직을 «경영의 언어»로 해석
  3. 03전사 AI 도입/챗봇 구축 리더십(현업 적용 중심)
  4. 04멀티클라우드(AWS·GCP·Azure) 아키텍처 설계 경험

AI Transformation (실행 중심)

  • 업무/데이터 진단 → 자동화 후보 선정
  • 에이전트/워크플로우 설계·구축 (MCP/A2A, n8n 등)
  • 현업 적용(권한/로그/운영)까지 마무리

비즈니스 이해

  • 목표/성과지표 관점으로 문제 정의 및 우선순위 설정
  • 현업·조직·프로세스를 함께 해석해 실행 가능한 설계
  • 기술 투자(ROI)와 변화관리 관점의 의사결정 지원

BEFORE ELANVITAL

전사 Generative AI 도입 프로젝트

삼성전자

전사 차원의 Generative AI 도입 및 CS 한국/미국 챗봇 구축 프로젝트 리더십

빅데이터센터 Azure 클라우드 구축

삼성전자

대규모 빅데이터 플랫폼의 Azure 클라우드 마이그레이션 및 운영

멀티클라우드 PII 탐지 시스템

삼성전자

개인정보보호를 위한 멀티클라우드 환경 PII 탐지 시스템 구축

Bixby Q&A 인프라 구축

삼성전자

AWS Fargate 기반 CI/CD 파이프라인을 활용한 Bixby Q&A 서비스 인프라 구축

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