ai hackathon case study template
A reusable AI hackathon case study template: the sections that matter, a before-and-after impact view, honest cost logic, a worked value model and a framework.
Tim Jamboula · 2026-08-22
Kurzfassung
Tim Jamboula, Founder von Corporathon. Zuletzt fachlich geprüft am 24. August 2026. Kundenspezifische Aussagen werden vor Veröffentlichung geprüft.
Eine gute KI-Hackathon-Case-Study ist zuerst ein internes Evidenz-Artefakt und erst dann Marketing. Dokumentiert das Problem, die freigegebenen Daten, die Arbeitsschritte, die Ergebnisgrenze und den verantwortlichen Owner, mit allen Zahlen klar als eure eigenen gemessenen Werte gerahmt. So geschrieben beweist die Case-Study, was passierte, speist eure Artikel-4-Kompetenzevidenz und wird erst dann zu etwas, das ihr veröffentlichen könntet. Dieser Guide gibt euch das Template und ein Framework zum Ausfüllen.
Die meisten, die ein Case-Study-Template suchen, fragen in Wahrheit, wie man festhält, was passierte, damit es später standhält, vor einem Sponsor, vor Prüfern, vor dem nächsten Team, das die Arbeit wiederverwendet. Eine marketing-erste Case-Study überspringt die Teile, die sie glaubwürdig machen, die freigegebenen Daten, die ehrliche Ergebnisgrenze, den Owner. Schreibt also zuerst die interne Version, vollständig und ungeschönt, und behandelt die öffentliche als eine redigierte Teilmenge davon. Die Reihenfolge zählt, denn ihr könnt nicht ehrlich vermarkten, was ihr nicht ehrlich aufgezeichnet habt.
Eine Case-Study, die ihr in einem Review nicht verteidigen könnt, ist kein Beweis, sondern ein Plakat. Zeichnet zuerst auf, was passierte, und lasst die Geschichte der Aufzeichnung folgen. – Tim Jamboula, Founder von Corporathon
| Abschnitt | Was festzuhalten ist | Warum es zählt |
|---|---|---|
| Problem | das scharfe Problem in ein bis zwei Sätzen | verankert alles andere |
| Teilnehmer und Rollen | wer teilnahm, in welcher Rolle | stützt Kompetenzevidenz |
| freigegebene Daten | welche Daten genutzt, in welcher Grenze | Glaubwürdigkeit und Compliance |
| Arbeitsschritte | wie der Prototyp gebaut wurde, Tool für Tool | Reproduzierbarkeit und Wiederverwendung |
| Ergebnis | was der Prototyp tut, seine ehrliche Grenze | trennt Ergebnis von Hype |
| gemessener Impact | eure eigenen gemessenen Werte, Methode notiert | nie erfunden, immer belegt |
| Owner und Handoff | wer besitzt es als Nächstes, offene Risiken, nächster Schritt | beweist, dass es weiterläuft |
Jede Zahl in der Zeile „gemessener Impact" muss euer eigener gemessener Wert mit notierter Methode sein, keine anderswo geliehene Schätzung. Eine ungemessene Aussage gehört als qualitative Aussage in „Ergebnis", nicht als Zahl in „Impact".
vorher nachher
|####################| |########| Zeit an der Aufgabe
|manuell, langsam | |assistiert|
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gemessen mit: [eure Methode] (eure Werte)
Kosten hängen von Variablen ab, nicht von einer Pauschale. Die Dokumentation selbst ist ein kleiner Zusatz zu einem Hackathon, vor allem die Zeit, Teilnehmer, Daten, Schritte und Ergebnisse während und direkt nach dem Event sauber festzuhalten. Die größeren Kostentreiber sind die üblichen, Teams und Challenges, Vorbereitungstiefe und Ergebnistiefe. Corporathon nennt noch keine festen Preise, der sinnvolle Zuschnitt entsteht aus diesen Variablen im Scoping-Call. Die Aufzeichnung laufend zu erfassen kostet weit weniger als sie Wochen später zu rekonstruieren.
Illustratives Modell, ersetzt jede Zahl durch eure eigenen gemessenen Werte. Eine saubere Case-Study macht einen Prototyp über Teams hinweg wiederverwendbar, was seinen Wert vervielfacht.
Das ist keine Garantie und keine Kundenzahl. Es zeigt, warum die Case-Study kein Overhead ist, sondern das, was einen einzelnen Prototyp in ein wiederverwendbares Asset verwandelt. Die Dokumentation verdient ihren Platz in dem Moment, in dem ein zweites Team die Arbeit wiederverwendet.
Seit dem 2. Februar 2025 verlangt Artikel 4 ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz der Mitarbeiter, passend zu Rolle und Kontext. Eine gut geschriebene Case-Study dient zugleich als Kompetenzevidenz, weil sie festhält, wer was an welcher echten Aufgabe mit welchen Daten tat. Sie ist kein behördliches Zertifikat und garantiert keine automatische Compliance, also belasst das Angemessenheitsurteil bei euren internen Ownern. Ehrlich geschrieben dient ein Artefakt der Wiederverwendung, dem Reporting und eurer eigenen Artikel-4-Bewertung.
Nutzt das Template, um euren nächsten Hackathon festzuhalten, während er passiert, nicht Wochen später. Haltet jede Zahl gemessen und belegt, benennt den Owner und schreibt die interne Version vor jeder öffentlichen. Bucht einen Scoping-Call, und wir planen den Bau so, dass die Case-Study aus echten Aufzeichnungen herausfällt, statt aus dem Gedächtnis rekonstruiert zu werden.
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Welche Abschnitte braucht eine KI-Hackathon-Case-Study? Problem, Teilnehmer und Rollen, freigegebene Daten, Arbeitsschritte, Ergebnis mit ehrlicher Grenze, gemessener Impact mit Methode und Owner mit schriftlichem Handoff. Diese sieben Abschnitte machen die Case-Study im Review verteidigbar, für das nächste Team wiederverwendbar und als Kompetenzevidenz nutzbar.
Dürfen wir geschätzte Zahlen in eine Case-Study setzen? Nicht als gemessenen Impact. Jede Zahl im Impact-Abschnitt muss euer eigener gemessener Wert mit notierter Methode sein. Ungemessene Aussagen gehören als qualitative Aussagen in den Ergebnis-Abschnitt. Zahlen zu erfinden oder anderswo zu leihen untergräbt genau die Glaubwürdigkeit.
Sollten interne und öffentliche Version sich unterscheiden? Ja. Schreibt die interne Version zuerst, vollständig und ungeschönt, samt ehrlicher Ergebnisgrenze und offenen Risiken. Die öffentliche Version ist eine redigierte, zur Weitergabe freigegebene Teilmenge davon. Ihr könnt nicht ehrlich vermarkten, was ihr nicht ehrlich aufgezeichnet habt.
Wie hilft eine Case-Study beim EU AI Act? Sie hält fest, wer was an welcher echten Aufgabe mit welchen Daten tat, was eure Artikel-4-Kompetenzbewertung stützt. Sie ist kein behördliches Zertifikat und garantiert keine Compliance, also belasst das Angemessenheitsurteil bei euren internen Legal- und IT-Ownern.
Legal note / Rechtlicher Hinweis: A hackathon case study can document practical AI literacy measures, but it is not an officially mandated certificate and does not automatically guarantee compliance with Article 4. / Eine Hackathon-Case-Study kann praktische KI-Kompetenzmaßnahmen dokumentieren, ist aber kein behördlich vorgeschriebenes Zertifikat und garantiert nicht automatisch die Erfüllung von Artikel 4.
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Nein. Tools wie Lovable, n8n, Gamma und Custom GPTs sind für Menschen ohne Programmierhintergrund gebaut. Engineers gehen mit Cursor und Claude Code tiefer, die Challenge passt sich dem Level an.
Eure Daten bleiben eure Daten. Zugriff und Handling klären wir vorab, wir arbeiten in euren Security-Anforderungen und nur mit freigegebenen Datensätzen. NDA und IT-Abstimmung sind möglich.
Euch. Alles, was die Teams im Hackathon bauen, gehört dem Unternehmen: Prototypen, Workflows und generierter Code.
Ja. Seit 2. Februar 2025 verlangt Artikel 4 des EU AI Act Maßnahmen zur KI-Kompetenz für Mitarbeitende, die KI-Systeme nutzen. Jeder Hackathon erzeugt einen dokumentierten Literacy-Nachweis.
Nach dem Discovery Call brauchen wir in der Regel zwei bis vier Wochen Vorlauf für Challenges, Daten und Accounts.