01
무엇부터 바꿀지 정하고,
업무 흐름·데이터·권한을 함께 봅니다. 효과가 큰 곳이 늘 먼저 보이지는 않습니다.
ELANVITAL AI / AI TRANSFORMATION PARTNER
We build agents,
not just prompts.
에이전트를 «쓰는» 회사가 아니라, «짓는» 회사입니다.
자체 에이전트 하니스 「모나드」를 직접 만들어 매일 운영합니다. 그래서 에이전트가 어디서 조용히 틀리는지 압니다. 그 위에 경영의 언어를 얹어, 손익이 실제로 움직이는 업무부터 고릅니다.
OUR OWN AGENT
모나드 (Monad)
골을 주면 스스로 설계·구현·검증·병합까지 도는 자율 개발 에이전트 하니스. 고객사에 권하는 구조를 우리가 먼저 짓고, 먼저 씁니다.
2026.11
공개 예정
HOW WE WORK
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.
모나드(Monad)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
- 2026.11 모나드 공개 예정 — 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
APPROACH
자동화 후보를 늘어놓는 일과
돌아가게 만드는 일은 다릅니다.
01
Diagnose
진단자동화 후보를 늘어놓지 않습니다. 업무·데이터·권한을 보고 우선순위와 ROI 가설까지 세운 뒤, 먼저 만들 하나를 고릅니다.
1~2주로드맵까지
02
Build
구축데모가 아니라 운영에 들어가는 것을 만듭니다. n8n·MCP·에이전트로 짓고 권한·로그·모니터링을 함께 답니다.
4~8주현업 배포까지
03
Embed
내재화우리가 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
PROGRAM
진단부터 내재화까지,
한 흐름으로 갑니다.
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
INSIGHTS
현장에서 얻은 기준을
그대로 적습니다.
CASES
업무의 문제에서,
운영되는 것으로.
- 7
- 프로젝트·활동
- 1
- 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 보기준비중2026.11 예정
모나드(Monad) — 자율 개발 에이전트 하니스 공개 예정
골을 주면 스스로 설계·구현·검증·병합까지 도는 커스텀 에이전트 하니스. 남의 에이전트를 «쓰는» 수준이 아니라, 에이전트가 일하는 구조 자체를 짓고 운영해 왔다.
진행중2025~
엘랑비탈AI 유튜브 채널 운영
AI 기술 동향 및 실무 활용법을 다루는 전문 채널
DELIVERED
GS Retail AX 프로젝트 멘토링
유통업계 특화 AI Transformation 컨설팅 및 실무진 대상 기술 멘토링
CJ 대한통운 임직원 대상 AI 활용 세미나
물류 업계의 AI 도입 전략 및 실무 적용 방안에 대한 맞춤형 교육 세미나 진행
경기도 스타트업 서밋 연사
AI 창업기 발표 - AI 기반 스타트업 성공 전략 및 실전 경험 공유
EXPERTISE
현업에서 20년,
만들어 본 사람이 합니다.
- 01삼성전자 20년: 개발자 + 프로덕트 매니저 (빅데이터센터 Principal Engineer · 생성형 AI PM)
- 02KAIST EMBA: 목표·프로세스·조직을 «경영의 언어»로 해석
- 03전사 AI 도입/챗봇 구축 리더십(현업 적용 중심)
- 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
삼성전자전사 차원의 Generative AI 도입 및 CS 한국/미국 챗봇 구축 프로젝트 리더십
빅데이터센터 Azure 클라우드 구축
삼성전자대규모 빅데이터 플랫폼의 Azure 클라우드 마이그레이션 및 운영
멀티클라우드 PII 탐지 시스템
삼성전자개인정보보호를 위한 멀티클라우드 환경 PII 탐지 시스템 구축
Bixby Q&A 인프라 구축
삼성전자AWS Fargate 기반 CI/CD 파이프라인을 활용한 Bixby Q&A 서비스 인프라 구축
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