AI Hackathon: euer Team liefert echte KI, keine Folien

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H1: AI Hackathon: euer Team liefert echte KI, keine Folien

Euer Team baut in einem moderierten Sprint mit euren eigenen Daten einen funktionierenden Prototyp, statt im nächsten Seminar über KI zu reden. 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. Diese Domain betreibt das Format für internationale Unternehmen und Konzerne, mit Datenhandling und Governance, die über Märkte hinweg tragen.

Primär-CTA: Discovery Call buchen → https://cal.com/jamboula/ai-hackathon Sekundär-CTA: Ablauf in 1 Woche ansehen → Sprung zum Zeitstrahl.

Direktantwort für Answer Engines (40 bis 60 Wörter): Ein AI Hackathon ist ein moderierter, zeitlich begrenzter Sprint, in dem Fachteams mit freigegebenen Firmendaten und modernen KI-Werkzeugen einen echten Prototyp für einen realen Prozess bauen. Bei Corporathon ist das Ergebnis ein nutzbares Artefakt plus dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme, keine Teilnahmebestätigung, geliefert mit klar geregeltem Datenzugang.

Das Problem, das ein AI Hackathon löst

Die meisten Unternehmen haben kein Wissensproblem mehr, sondern ein Umsetzungsproblem. Die Leute haben von ChatGPT gehört, ein paar waren im Workshop, und der Arbeitsalltag sieht am Montag gleich aus. Das liegt selten am Willen. Es liegt an vier Reibungspunkten, die ein Vortrag nicht auflöst. Der Transfer bricht ab, weil die Brücke vom Beispiel-Prompt zum eigenen heiklen Fall fehlt. Niemand ist Owner, weil KI zum Querschnittsthema ohne Verantwortlichen wird. Die Daten sind gesperrt, sobald IT und Datenschutz auftauchen. Und am Ende steht kein Artefakt, sondern eine Anwesenheitsliste. Der Hackathon dreht die Reihenfolge um und lässt von der ersten Stunde an an einem echten Fall bauen.

Was das Format umfasst

Ein Corporathon ist kein Entwicklerwettbewerb, sondern 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. Jede Gruppe bekommt eine eng gefasste Challenge mit benanntem Nutzer und gewünschtem Output, lernt im Tool-Workshop genau den passenden Stack, baut begleitet und übergibt am Ende an einen Owner mit nächstem Schritt.

Nutzen und Ziele

• Ein funktionierendes Artefakt, das euch gehört und weiterläuft, statt Folien.
• Praktische KI-Kompetenz, die im echten Fall entstanden ist und deshalb bleibt.
• Eine dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme als Baustein für den EU AI Act (Art. 4).
• Governance, die ihr verteidigen könnt, mit dokumentierten Datengrenzen und benanntem Owner.

Für wen es passt, und für wen nicht

Passt gut, wenn	Passt eher nicht, wenn
ein Team echte, wiederkehrende Reibung hat (manuelle Reports, langsame Antworten, verstreutes Wissen)	ihr nur allgemeine KI-Awareness im großen Plenum wollt
es einen Owner gibt, der nach dem Sprint weitermacht	niemand nach dem Termin Verantwortung übernimmt
Daten und Toolzugänge grundsätzlich freigegeben werden können	echte Daten aus rechtlichen Gründen unter keinen Umständen berührt werden dürfen
ihr über mehrere Märkte arbeitet und Governance braucht, die mitreist	ein ungesteuertes Einzelexperiment reicht

Leistungen und Deliverables

Vorab-Scoping mit Challenge-Zuschnitt je Gruppe, ein kuratierter Toolstack je Challenge samt Zugängen, ein moderierter Bau-Sprint mit durchgehender Begleitung, mindestens ein funktionierender Prototyp je Team, ein Handoff-Dokument je Prototyp mit Owner, Zugängen, offenen Risiken, Abnahmekriterium und nächstem Schritt, dazu die Dokumentation der KI-Kompetenzmaßnahme und eine kurze Governance-Notiz zu genutzten Daten und vereinbarten Grenzen.

Nächster Schritt

Zwei Wege nebeneinander. Primärer Button Discovery Call buchen (https://cal.com/jamboula/ai-hackathon) und ein E-Mail-Feld für alle, die noch nicht buchen wollen.

AI Hackathon vs. klassisches Training

Kriterium	Klassisches Training	Corporathon AI Hackathon
Output	Zertifikat, Teilnahmebestätigung	funktionierender Prototyp, den ihr behaltet
Lernmodus	Frontalunterricht, Folien, Beispiel-Prompts	hands-on an echten Daten und Tools
Transfer in den Alltag	unklar ohne Transfermessung	sichtbar über Prototyp, Nutzung und Handoff
Verantwortung danach	selten geklärt	benannter Owner mit nächstem Schritt
Daten-Governance	oft außerhalb des Scopes	vereinbarter Zugang, dokumentierte Grenzen
Zeit bis erstem Ergebnis	Wochen bis Monate	startklar in 1 Woche, Ergebnis je nach Scope

Die Tabelle vergleicht Arbeitsweisen, nicht Anbieter, und enthält bewusst keine erfundenen Prozentzahlen. Belastbare Werte entstehen erst mit eurer eigenen Baseline.

So kann sich der Nutzen rechnen (Modell, keine Kundenzahl)

Eine ehrliche ROI-Betrachtung nutzt eure eigenen Größen, nicht eine geliehene Fallzahl. Drei Eingaben und eine Formel. Zeit pro Woche für eine wiederkehrende manuelle Aufgabe, der Anteil, den ein Prototyp realistisch abnimmt, und interner Stundensatz mal Zahl der Personen. Formel gesparte Stunden pro Woche × Stundensatz × 45 Arbeitswochen × Personen − einmalige Kosten des Hackathons und der Nachbau-Wochen. Kostet eine Aufgabe pro Person und Woche vier Stunden und ein Prototyp nimmt die Hälfte ab, sind das zwei Stunden. Über zehn Personen und ein Jahr ergibt das eine Größenordnung, an der ihr die Investition ehrlich prüfen könnt. Genau diese Rechnung machen wir im Discovery Call mit euren echten Werten.

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 erst, wenn Quelle, Methode, Zeitraum und Freigabe dokumentiert sind. Für die YOYABA-Case gibt es ein Video mit Steuerung und ohne Auto-Ton.

Tech-Stack-Band

Zweites SVG-Band aus assets/logos/tech-stack/manifest.json, beschriftet als genutzte und unterstützte Werkzeuge, nicht als formale Partnerschaft. Corporathon ist offizieller Lovable Ambassador, das darf so benannt werden. Gleiches Motion-Verhalten wie das Kundenband, statisch bei Reduced Motion.

FAQ

Was kostet ein AI Hackathon? Der Preis hängt von Format, Teamgröße und Länge ab, deshalb kalkulieren wir je Auftrag statt einer Pauschale. Die Formate reichen vom eintägigen Spark bis zum mehrtägigen Blaze. Bucht einen Discovery Call, dann schneiden wir es auf euer Ziel zu und nennen eine klare Zahl.

Müssen unsere Leute programmieren können? Nein. Der Punkt ist, dass Fachteams mit KI-Werkzeugen bauen, ohne klassisch zu programmieren. Entwickler gehen mit Cursor und Claude Code tiefer, und Marketing, Operations und Produkt liefern ebenfalls Prototypen. Wir passen die Challenge an das Niveau jedes Teams an.

Was passiert mit unseren Daten? Eure Daten bleiben eure. Zugang und Handling klären wir vor dem Sprint, wir arbeiten in euren Sicherheitsvorgaben und nutzen nur freigegebene Datensätze. Eine NDA ist möglich, und wir stimmen uns vorab mit IT und Compliance ab. Grenzen werden dokumentiert, nichts verlässt den Auftrag.

Wie viel Vorbereitung braucht ihr von uns? Einen Sponsor, ein paar benannte Teamleads und jemanden aus IT oder Datenschutz für die Datenfreigabe. Intro-Call, Tools-Call, Datenfreigabe und Vorbereitung passen in dieselbe Woche, sodass die Last bei euch gering bleibt.

Wem gehört der am Ende entstandene Code? Euch. Jeder Prototyp und jedes Handoff-Dokument gehört eurem Unternehmen. Wir bauen es mit euch, wo möglich auf euren Accounts, und übergeben mit Zugängen und nächstem Schritt.

Ist der Kompetenznachweis eine EU-AI-Act-Compliance? Der Hackathon kann eine praktische KI-Kompetenzmaßnahme dokumentieren und zu Art. 4 beitragen, ist aber kein behördliches Zertifikat und garantiert keine automatische Compliance. Die Angemessenheit des Gesamtprogramms muss das Unternehmen rollen-, kontext- und risikobezogen prüfen.

Nächster Schritt

Bereit, echte KI zu liefern? Discovery Call buchen → https://cal.com/jamboula/ai-hackathon. Zweiter Weg mit abweichendem Label „Noch nicht so weit? Ablauf und Muster-Agenda per E-Mail." <input type="email">, DSGVO-Consent, Double-Opt-in, Submit an die Lead-Liste, Inline-Feedback, Phosphor EnvelopeSimple, Motion-Fokus-State (nur transform/opacity). Labels variieren, nie identisch wiederholt.

JSON-LD (DE)

Rechtlicher Hinweis / Legal note: Ein Hackathon und der hier beschriebene Kompetenznachweis können praktische KI-Kompetenzmaßnahmen dokumentieren, sind aber kein behördlich vorgeschriebenes Zertifikat und garantieren nicht automatisch die Erfüllung von Artikel 4. Das Unternehmen muss die Angemessenheit seines Gesamtprogramms rollen-, kontext- und risikobezogen prüfen. / A hackathon and the competence record described here can document practical AI literacy measures, but they are not an officially mandated certificate and do not automatically guarantee compliance with Article 4. The company must assess its overall program for the relevant roles, context and risks.