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Entscheidungsgrundlagen, Agenda-Vorlagen, Kostenlogik und Compliance-Kontext für Teams, die KI wirklich einsetzen wollen.
Artikel
Vergleiche, Agenden, Kostenlogik und Compliance, geschrieben aus durchgeführten Hackathons.
ai hackathon vs ai training
AI hackathon or AI training? A decision framework, honest cost logic, a worked ROI model, EU AI Act context and a clear recommendation for international teams.
corporate ai hackathon playbook
A field-tested corporate AI hackathon playbook: the one-week flow, roles and owners, honest cost logic, a worked impact model and a readiness framework.
enterprise ai hackathon vs innovation day
AI hackathon or innovation day? A decision framework, the ideas-to-shipped gap, honest cost logic, a worked impact model and EU AI Act context for enterprise teams.
generative ai hackathon examples
Generative AI hackathon examples by business function, with an impact-versus-effort matrix, honest cost logic, a worked ROI model and a framework for picking yours.
ai hackathon agenda
AI hackathon agendas for 1, 2 and 5 days, with a day-by-day table, a schematic timeline, honest cost logic, a worked value model and a framework for choosing length.
ai hackathon cost roi
How to scope AI hackathon cost and ROI honestly: the cost drivers, a break-even chart, a worked ROI model with math and a framework for justifying the investment.
ai hackathon for companies checklist
A buyer checklist for an AI hackathon: what to demand from a provider, a readiness scorecard, honest cost logic, a worked impact model and a decision framework.
ai hackathon tools stack
An AI hackathon tools stack that follows the use case, not the logos: layered by job, with honest cost logic, a build-versus-buy model and a selection framework.
eu ai act literacy hackathon
How an AI hackathon documents Article 4 AI literacy as practice, not a certificate: the evidence trail, a decision framework, honest cost logic and a worked model.
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.
Nächster Schritt
30 Minuten Discovery Call, danach wisst ihr, welcher Service zu eurem Fall passt.
Öffentliche LinkedIn-Beiträge von Beteiligten des YOYABA-Hackathons.
Die Beiträge werden von LinkedIn geladen, das dabei eigene Daten und Cookies verarbeiten kann. Sie laden erst, wenn du sie hier anforderst.
Termin buchen
Wähle einen Slot, der dir passt. Im Call klären wir Ziele, Teamgröße, Challenges und den passenden Service.
Der Kalender wird von Cal.com eingebettet und lädt erst auf deinen Wunsch. Mit dem Laden akzeptierst du, dass eine Verbindung zu Cal.com hergestellt wird.
alternativ direkt auf cal.com buchenFAQ
Die Fragen, die im Discovery Call fast immer kommen, hier schon vorab beantwortet.
Der Preis hängt von Service, Teamgröße und Länge ab, deshalb quoten wir pro Engagement statt mit Fixpreis. Die Services reichen vom eintägigen Spark bis zum mehrtägigen Blaze.
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.
Er kann eine praktische KI-Kompetenzmaßnahme nach Artikel 4 des EU AI Act dokumentieren. Er ist kein Zertifikat und erfüllt die Pflicht nicht automatisch. Das Unternehmen prüft die Angemessenheit seines Gesamtprogramms selbst, Rechtsberatung leisten wir nicht.
Nach dem Discovery Call brauchen wir in der Regel zwei bis vier Wochen Vorlauf für Challenges, Daten und Accounts.