KI-Hackathons, aus denen echte Projekte wurden

Warum wir mit Fällen statt Versprechen arbeiten

Nächste Schritte bis zu eurem eigenen Fall

1. Intro-Call. Wir klären Ausgangslage, Teams und Ziele.
2. Tools- und Challenges-Call. Wir wählen echte Challenges und legen den Toolstack fest.
3. Finalisierung. Wir bringen Infos, Zugänge und Daten sicher zusammen.
4. Hackathon-Vorbereitung. Wir richten Umgebung und Ablauf ein.
5. Tool-Workshop. Ein Hands-on-Einstieg in den Stack, am eigenen Fall.
6. Hackathon-Sprint. Teams bauen an ihren Challenges, mit Live-Moderation.
7. Ergebnis-Pitches. Jedes Team zeigt seinen funktionierenden Prototyp.

Challenges, an denen andere Teams gestartet sind

E-Mail-Antwort-Assistent, Daily-Briefing-Agent, Meeting-zu-Action-Items, Executive-Reporting-Autopilot und Internal Knowledge Bot sind die Klassiker, die fast jedes Team bauen kann. Dazu kommen branchentypische Challenges, eine Content-Pipeline für Agenturen, ein automatisierter Code-Review-Workflow für Engineering-Teams, ein Exposé-Generator in der Immobilienwelt oder ein Schadenfall-Triage-Assistent in der Versicherung. Eure Challenge kommt aus eurem echten Alltag, nicht aus einer Vorlage.

Können wir vor der Buchung mit einer Referenz sprechen? Im Discovery Call klären wir, welche Referenz zu eurer Situation passt und was sich teilen lässt. Manche Kunden sprechen gern über ihre Erfahrung, bei anderen bleiben Inhalte und konkrete Challenges vertraulich. Buch einen Termin unter https://cal.com/jamboula/ai-hackathon.

Passt das Adobe-Leadership-Format auch für unser Leadership-Team? Ja. Das Zwei-Tage-Format für bis zu 20 Führungskräfte lässt sich direkt übertragen. Das Ziel ist dasselbe, aus Entscheidern werden KI-Champions, die ihre Teams danach selbst mitziehen, statt auf eine zentrale KI-Funktion zu warten.

Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse?

Lassen sich diese Ergebnisse auch außerhalb von Marketing und Engineering übertragen? Das Muster überträgt sich, der konkrete Prototyp nicht. Was sich durch NavVis (Engineering), YOYABA (Marketing), Onventis (Procurement-Engineering) und Adobe (Leadership) zieht, ist, dass Menschen behalten, was sie mit eigenen Händen gebaut haben. Siehe Zielgruppen für Challenges nach eurer Abteilung.

Häufige Fragen

Wann ist eine KI-Hackathon-Case-Study belastbar?

Wenn Ausgangslage, Methode, Ergebnisgrenze, Messzeitraum und Freigabe nachvollziehbar dokumentiert sind. Ein Logo oder Zitat allein ist kein Wirkungsnachweis.

Warum sind noch nicht alle Kundencases sichtbar?

Namen, Bilder, Videos, Zitate und Resultate bleiben verborgen, bis die jeweilige Organisation und betroffene Personen die konkrete Nutzung schriftlich freigegeben haben.

Welche Informationen sollte ein Enterprise-Case enthalten?

Er sollte Governance, Datenrahmen, Teilnehmerrollen, gebautes Artefakt, Handoff, offene Risiken und den nächsten verantwortlichen Umsetzungsschritt benennen.

Frequently asked questions

When is an AI hackathon case study credible?

When the baseline, method, outcome boundary, measurement period and permissions are documented. A logo or quote alone is not evidence of impact.

Why are not all customer cases visible yet?

Names, images, video, quotes and outcomes stay hidden until the organisation and affected participants have approved the exact use in writing.

What should an enterprise case include?

It should describe governance, the data boundary, participant roles, the artefact, handoff, open risks and the accountable next implementation step.

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