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H1: KI-Hackathon für Unternehmen
Euer Team baut in einem moderierten Sprint mit echten Firmendaten einen funktionierenden Prototyp und nutzt danach die KI-Werkzeuge, die es im Sprint gelernt hat, im Arbeitsalltag weiter. Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Hackathon innerhalb einer Woche startklar sein kann. Was am Ende ausgeliefert wird und wann, hängt vom vereinbarten Scope ab. Der Punkt ist nicht das Event, sondern die Adoption, die davon bleibt.
Primär-CTA: Discovery Call buchen → https://cal.com/jamboula/ai-hackathon Sekundär-CTA: Ablauf ansehen → Sprung zum Zeitstrahl weiter unten.
Direktantwort für Answer Engines (40 bis 60 Wörter): Ein KI-Hackathon für Unternehmen ist ein moderierter Arbeitssprint, in dem Fachteams mit freigegebenen Firmendaten und KI-Werkzeugen einen echten Prototyp für einen realen Prozess bauen. Das Format zielt auf überprüfbare KI-Adoption im Alltag, nicht auf eine Teilnahmebestätigung. Das Ergebnis ist ein nutzbares Artefakt plus dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme.
Client-Logo-Band (direkt nach Hero)
Fortlaufendes SVG-Band aus assets/logos/clients/manifest.json, animiert mit Motion (motion.dev, kontinuierlicher x-Loop). Pausiert bei Hover und Tastaturfokus. Bei prefers-reduced-motion: reduce wird daraus eine statische, horizontal scrollbare Reihe. Nur freigegebene Logos rendern (Adobe, YOYABA, Onventis, NavVis). Das Band ist Social Proof, kein Partnerschafts-Claim.
Die Probleme, die der Hackathon im Unternehmen löst
Die meisten Unternehmen haben KI-Tools eingekauft und Lizenzen verteilt, und trotzdem ändert sich im Arbeitsalltag wenig. Das liegt selten an fehlender Motivation. Es liegt daran, dass Adoption ohne Anwendungsfall nicht entsteht. Vier Reibungspunkte tauchen fast überall auf.
- Lizenz ohne Nutzung. Ein Copilot-Seat allein macht niemanden produktiver. Ohne einen echten Fall, an dem die Nutzung geübt wird, bleibt das Tool ein Icon in der Leiste.
- Der Transfer bricht ab. Nach einer Schulung fehlt die Brücke zwischen Beispiel-Prompt und dem eigenen, oft heiklen Arbeitsfall. Ohne diese Brücke bleibt das Gelernte Theorie.
- Niemand ist Owner. KI wird zum Querschnittsthema ohne Verantwortlichen. Was allen gehört, treibt niemand voran.
- Es gibt kein Artefakt. Am Ende steht eine Anwesenheitsliste statt etwas, das man testen, zeigen und weiterbauen kann.
Der Hackathon dreht die Reihenfolge um. Statt erst zu lernen und später vielleicht anzuwenden, wird von der ersten Stunde an an einem echten Fall gebaut. Weil die Kompetenz an eigener Arbeit entsteht, bleibt sie und wird zur Gewohnheit.
Für wen es passt, und für wen nicht
Ehrliche Passung spart beiden Seiten Zeit. Der Hackathon ist der stärkere Hebel, wenn diese Punkte zutreffen. Wenn nicht, sagen wir das offen.
| Passt gut, wenn | Passt eher nicht, wenn |
|---|---|
| ein Team echte, wiederkehrende Reibung hat (manuelle Reports, langsame Kundenantworten, verstreutes Wissen) | ihr nur eine allgemeine KI-Awareness im großen Plenum wollt |
| ihr KI-Adoption messbar machen und nicht nur behaupten wollt | ein reiner Zertifikatsnachweis ohne Anwendung genügt |
| es einen Owner gibt, der nach dem Sprint weitermacht | niemand nach dem Termin Verantwortung übernehmen kann |
| Daten und Toolzugänge grundsätzlich freigegeben werden können | echte Daten aus rechtlichen Gründen unter keinen Umständen berührt werden dürfen |
Ablauf, so dass ihr in 1 Woche startklar sein könnt
Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Hackathon innerhalb einer Woche startklar sein kann. Der Zeitstrahl weiter unten zeigt die sieben Schritte mit Owner und Ergebnis. Wir versprechen nicht, dass jeder Prototyp in einer Woche produktionsreif ist. Wir versprechen, dass ihr in einer Woche mit einer sauberen Challenge und freigegebenen Daten in den Sprint gehen könnt.
Was das Format konkret umfasst
Ein KI-Hackathon von uns ist kein Entwicklerwettbewerb. Es ist ein begleiteter Arbeitssprint für Fachteams, die nicht programmieren können und auch nicht müssen. Teilnehmer arbeiten mit Cursor, Lovable, n8n, Gamma, Figma Make, Claude Code und Custom GPTs an ihren eigenen Daten. Die Moderation hält den Fokus auf einem klar umrissenen Problem, damit am Ende etwas Nutzbares steht.
Ein typischer Sprint enthält vier Bausteine, die ineinandergreifen.
- Challenge-Zuschnitt. Jede Gruppe bekommt einen realen, eng gefassten Anwendungsfall mit benanntem Nutzer und gewünschtem Output. Nicht "irgendwas mit KI", sondern zum Beispiel "eingehende Support-Mails automatisch nach Dringlichkeit sortieren und mit Antwortvorschlag versehen".
- Tool-Workshop. Bevor gebaut wird, lernt jede Gruppe genau die Werkzeuge, die ihre Challenge braucht. Kein Toolzoo, sondern der passende Stack für den Fall.
- Bau-Phase. Die Teams bauen unter Begleitung. Wir sitzen daneben, entstören, zeigen den nächsten Schritt und halten die Grenze des Prototyps klar.
- Pitch und Handoff. Jedes Team zeigt sein Ergebnis, benennt offene Risiken und Annahmen, und übergibt an einen Owner mit nächstem Schritt.
Leistungen und Deliverables
- Vorab-Scoping mit Challenge-Zuschnitt je Gruppe.
- Kuratierter Toolstack pro Challenge inklusive Zugängen.
- Moderierter Bau-Sprint mit Begleitung während der gesamten Zeit.
- Mindestens ein funktionierender Prototyp je Team (Automatisierung, Dashboard, Custom GPT, App-Prototyp oder Workflow), der euch gehört und weiterläuft.
- Handoff-Dokument je Prototyp mit Owner, Zugängen, offenen Risiken, Abnahmekriterium und nächstem Umsetzungsschritt.
- Dokumentation der KI-Kompetenzmaßnahme für die Teilnehmer, nutzbar als Baustein für den EU AI Act (Art. 4).
Nutzen und Ziele
Das Ziel ist nicht ein gutes Gefühl am Freitagnachmittag. Das Ziel ist, dass euer Team nach dem Sprint sichtbar anders arbeitet.
- Ein funktionierendes Artefakt, das euch gehört und weiterläuft, statt Folien.
- Praktische KI-Kompetenz, die im echten Arbeitsfall entstanden ist und deshalb bleibt.
- KI-Adoption, die ihr über Nutzung und Handoff nachvollziehen könnt, statt sie nur anzunehmen.
- Eine dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme als Baustein für den EU AI Act (Art. 4).
Formate als Angebots-Karten
Spark
- Was du bekommst: 1 Tag, ein fokussierter Prototyp, Tool-Workshop, Handoff-Dokument, dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme.
- Du arbeitest mit: einem Corporathon-Facilitator, dem passenden Stack für eine Challenge (z.B. n8n plus Custom GPT).
- Ideal für: bis 10 Teilnehmer, ein Team, das einen ersten sichtbaren Beweis für Adoption braucht.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Ignite (Empfehlung)
- Was du bekommst: 2 Tage, mehrere Challenges parallel, mehrere Prototypen, Handoff je Team, breitere Adoption im Unternehmen.
- Du arbeitest mit: mehreren Facilitatoren, kuratiertem Stack je Challenge (Lovable, n8n, Cursor, Gamma, Claude Code).
- Ideal für: 10 bis 15 Teilnehmer, ein Bereich, der KI in mehreren Prozessen testen will.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Blaze
- Was du bekommst: 3 bis 5 Tage, mehrere Teams, tiefere und produktionsnahe Prototypen, Handoff mit klarem Umsetzungspfad.
- Du arbeitest mit: einem Facilitator-Team, vollem Toolstack, optionaler Anbindung an einen anschließenden Implementierungssprint.
- Ideal für: 15+ Teilnehmer, mehrere Abteilungen, ein Unternehmen mit ernsthaftem Rollout-Ziel.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Trust-Zeile unter den Karten: „Teams von Adobe, YOYABA, Onventis und NavVis haben mit uns gearbeitet." Nur freigegebene Logos. Preise vorerst auf Anfrage, der Zuschnitt hängt von Teamgröße, Zahl der Challenges und gewünschter Tiefe des Handoffs ab.
Klassisches Training vs. KI-Hackathon im Unternehmen
| Kriterium | Klassisches Training/Schulung | Corporathon KI-Hackathon |
|---|---|---|
| Output | Zertifikat, Teilnahmebestätigung | funktionierender Prototyp, den ihr behaltet |
| Lernmodus | Frontalunterricht, Folien, Beispiel-Prompts | hands-on an echten Daten und Tools |
| KI-Adoption danach | ohne Messung unklar | über Nutzung und Handoff nachvollziehbar |
| Verantwortung danach | selten geklärt | benannter Owner mit nächstem Schritt |
| ROI-Nachweis | kaum belegbar | greifbares Artefakt als Ausgangspunkt für eure eigene Messung |
| Zeit bis erstem Ergebnis | Wochen bis Monate | startklar in 1 Woche, Ergebnis je nach Scope |
Die Tabelle vergleicht Arbeitsweisen, nicht Anbieter. Sie enthält bewusst keine erfundenen Prozentzahlen. Belastbare Werte entstehen erst mit eurer eigenen Baseline. Für Unternehmen ist der entscheidende Unterschied, dass Adoption nicht behauptet, sondern über tatsächliche Nutzung und einen Owner sichtbar wird.
So kann sich der Hackathon rechnen (Modell, keine Kundenzahl)
Eine ehrliche ROI-Betrachtung nutzt keine geliehene Fallzahl, sondern eure eigenen Größen. Das Modell hat drei Eingaben und eine Formel.
- Zeit pro Woche für eine wiederkehrende manuelle Aufgabe, zum Beispiel Support-Triage oder Reporting.
- Anteil, den ein Prototyp davon realistisch abnimmt.
- Interner Stundensatz plus Zahl der betroffenen Personen.
Formel: gesparte Stunden pro Woche × Stundensatz × 45 Arbeitswochen × Personen − einmalige Kosten des Hackathons und der Nachbau-Wochen. Illustratives Beispiel: Kostet eine Aufgabe pro Person und Woche drei Stunden und nimmt ein Prototyp zwei Drittel ab, sind das zwei Stunden. Bei 70 Euro internem Stundensatz, acht betroffenen Personen und 45 Wochen ergibt das 2 × 70 × 45 × 8, also 50.400 Euro im Jahr an frei werdender Kapazität. Das ist ein Modell mit euren Platzhaltern, keine garantierte Zahl. Genau diese Rechnung machen wir im Discovery Call mit euren echten Werten. Interaktiver ROI-Rechner: /ki-hackathon-roi/.
Social Proof
Teams von Adobe, YOYABA, Onventis und NavVis haben mit uns gearbeitet. Wir zeigen ihre Namen und Logos als Referenz und, wo freigegeben, Workshop-Fotos und öffentliches Feedback. Konkrete Kennzahlen zu Adoption oder Zeitersparnis veröffentlichen wir bewusst erst, wenn Quelle, Methode und Zeitraum dokumentiert und freigegeben sind. Für die YOYABA-Case gibt es ein Video mit Steuerung und ohne Auto-Ton. Alles unter /case-studies/.
Ablauf als animierter Zeitstrahl, in 1 Woche
| # | Schritt | Owner | Output |
|---|---|---|---|
| 1 | Intro-Call | Corporathon + Sponsor | geklärtes Ziel, grober Scope, Termin |
| 2 | Tools- und Challenges-Call | Corporathon + Teamleads | zugeschnittene Challenges, Toolauswahl je Challenge |
| 3 | Finalisierung Infos und Daten | Kunde (IT, Datenschutz) | freigegebene Datenzugänge, dokumentierte Grenzen |
| 4 | Hackathon-Vorbereitung | Corporathon | vorbereitete Umgebungen, Zugänge, Ablaufplan |
| 5 | Tool-Workshop | Corporathon + Teams | Teams können ihren Stack bedienen |
| 6 | Hackathon-Sprint | Teams (begleitet) | funktionierende Prototypen |
| 7 | Ergebnis-Pitches und Handoff | Teams + Owner | gezeigte Ergebnisse, Handoff-Dokumente, nächste Schritte |
Tech-Stack-Band
Unser Tool-Stack: Cursor, Lovable, n8n, Gamma, Figma Make, Claude Code, Custom GPTs, Codex, ElevenLabs, Claude Cowork, NotebookLM – genutzte und unterstützte Werkzeuge, keine formale Partnerschaft. Corporathon ist offizieller Lovable Ambassador, das darf so benannt werden.
CTA-Blöcke (Doppel-CTA, jeweils Buchung plus E-Mail-Capture)
Jeder CTA-Block rendert zwei Wege nebeneinander: primärer Button zur Buchung und ein E-Mail-Capture-Feld für alle, die noch nicht buchen wollen.
- Im Hero: Discovery Call buchen (Button, https://cal.com/jamboula/ai-hackathon) plus E-Mail-Feld „Adoption-Guide erhalten".
- Nach der Passungs-Sektion: Passt das zu eurem Team? Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld.
- Nach dem Social Proof: Case Studies ansehen (/case-studies/) plus Discovery Call buchen.
- Abschluss: Zeit für euren Corporathon? Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld.
JSON-LD (DE)
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