e-laborat

Wir machen euer Unternehmen KI-ready
mit der richtigen Technologie und echtem Change-Know-how.

Beratung. Entwicklung. Befähigung. Für den Übergang ins KI-Zeitalter — in Berlin und DACH.

Kostenloser KI-Readiness-CheckUnsere Leistungen
5.09 Bewertungen

/ Warum jetzt

Wer KI nicht nutzt, riskiert abgehängt zu werden.

Aber kaum ein Unternehmen hat die Zeit, sich eigenständig einzuarbeiten. Der größte Hemmschuh ist nicht die Technik — es sind die Menschen, die Prozesse und die Angst vor Veränderung. Genau hier helfen wir.

Viele Unternehmen haben weder Wissen noch Zeit für KI
Technische Hürden sind lösbar — menschliche Widerstände sind die echte Herausforderung
Wirksamkeit entsteht nicht durch Workshops, sondern durch kontinuierliche Begleitung

/ Leistungen

Zwei Kompetenzen — eine Agentur.

Seit über 25 Jahren unterstützen wir digitale, organisatorische und prozessuale Transformationen — pragmatisch, praxisorientiert und branchenübergreifend. Von einzelnen Teams bis hin zu ganzen Unternehmen, von On-Premise-Lösungen bis hin zur Cloud mit Hyperscalern.

AI

KI-Transformation

Wir begleiten euer Unternehmen vom Status quo in eine KI-gestützte Arbeitsweise — mit Strategie, Coaching und echtem Technologieverständnis.

Mehr erfahren →
</>

Entwicklung

Django, Python und React — seit über 10 Jahren. Heute ergänzt um AI-Integration, LLM-APIs und moderne SaaS-Entwicklung.

Mehr erfahren →

78 %

Verlängerungsrate

unserer Kunden verlängern ihr ursprüngliches Engagement. Weil sie unsere Fähigkeit schätzen, Ergebnisse zu liefern.

93 %

Wiederbuchungsrate

unserer Kunden beauftragen uns erneut für neue Herausforderungen. Weil sie wissen, dass wir die Extrameile gehen.

73 %

Schnellere Markteinführung

schnellere Time-to-Market — mit 100 % messbaren Ergebnissen, SAFe-Implementierung ohne externe Hilfe und vereinheitlichter IT innerhalb von 12 Monaten nach einer Fusion.

/ Vertrauen seit über 25 Jahren

Humboldt-Universität zu BerlinAMEDES GroupBund Deutscher KriminalbeamterBDLHelmholtz UFZForschungszentrum JülichSchule BWLiteraturfestival BerlinmyToysPeter Weiss StiftungDZIFDeutsche KrebsgesellschaftPIK PotsdamHumanismus StiftungTexte zur Kunst

/ Projekte

Ausgewählte Projekte

Fluglärm-Portal des BDL

Django · Website

Fluglärm-Portal des BDL

Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung

Web Application · Website

Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung

finban.io

Django · React · SaaS

finban.io

Alle Projekte →

/ Insights

Aktuelle Insights

KI-Automatisierung im Mittelstand: Wo sie sich rechnet und wo normale Automatisierung reicht

Die meisten als KI verkauften Automatisierungen brauchen gar keine KI. Wo ein Sprachmodell tatsächlich etwas kann, was klassische Software nicht kann, welche Prozesse sich zuerst lohnen, was es kostet — und wie man den Nutzen ehrlich misst.

Wagtail oder Django CMS? Der ehrliche Vergleich für Python-Projekte

Zwei ausgereifte CMS auf Django-Basis mit sehr unterschiedlicher Philosophie: strukturierte Inhalte gegen freie Bausteine. Redaktionsalltag, Mehrsprachigkeit, Headless-Betrieb, Migrationsaufwand — und wann keines von beiden die richtige Wahl ist.

Legacy-Software modernisieren statt ersetzen: Warum der große Neubau fast immer scheitert

Der komplette Neubau ist die teuerste und riskanteste Option — und trotzdem die erste, die vorgeschlagen wird. Wie schrittweise Modernisierung funktioniert, wann ein Neubau doch richtig ist und wie man Altsysteme bewertet, bevor man entscheidet.

Kundenportal entwickeln: Was hineingehört, was es kostet und warum die meisten kaum genutzt werden

Kaufen oder bauen, welche Funktionen in die erste Ausbaustufe gehören, wie Anmeldung und Berechtigungen sauber gelöst werden, realistische Budgets — und der häufigste Grund, warum Kundenportale nach dem Launch leer bleiben.

Lastenheft für Softwareprojekte: Was wirklich hineingehört — und was Zeitverschwendung ist

Der Unterschied zwischen Lastenheft und Pflichtenheft, was eine Agentur tatsächlich braucht, um seriös kalkulieren zu können, eine Gliederung zum Abarbeiten — und warum ein 80-seitiges Dokument euer Projekt oft teurer macht statt sicherer.

Claude Code in der Praxis: Was der Terminal-Agent wirklich kann — und wo er scheitert

Wir setzen Claude Code seit Monaten produktiv ein. Was der Unterschied zu Copilot und Cursor ist, welche Aufgaben funktionieren, was es kostet, wie man Kontext richtig aufsetzt — und die Grenzen, die in Tutorials selten vorkommen.

LangGraph in Produktion: Warum Agenten an Zuständen scheitern — und wie man sie baut, die es nicht tun

Ein Agent im Notebook ist eine Schleife. Ein Agent in Produktion ist ein verteiltes System mit Zustand, Wiederanlauf und Kostendeckel. Was LangGraph dafür mitbringt, wo die echten Fallstricke liegen und wann ein Graph die falsche Antwort ist.

MCP-Server mit Python bauen: Wie das Model Context Protocol interne Systeme für KI öffnet

Was ein MCP-Server ist, wie das Model Context Protocol das N×M-Integrationsproblem löst und wie man einen produktionsreifen Server in Python baut — inklusive Tools, Transports, Auth und den Sicherheitsfragen, die die meisten Anleitungen auslassen.

GLM-5.2 Max: Das offene China-Modell, das GPT-5.5 beim Coding schlägt — für ein Sechstel der Kosten

GLM-5.2 von Z.ai im Praxis-Check: 1-Mio.-Kontext, MIT-Lizenz, High-/Max-Modi. Benchmarks, Charts, Kosten — und warum offene Gewichte für DSGVO wichtiger sind als jeder Score.

Alle Artikel

Bereit für den nächsten Schritt?

Macht einfach unseren kostenlosen KI-Readiness-Check — in 10 Minuten wisst ihr, wo ihr steht.

Jetzt starten