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Ein Enterprise AI Hackathon für viele Teams gleichzeitig. Echte Prototypen, geregeltes Datenhandling und ein KI-Kompetenznachweis über Märkte hinweg.
H1: Enterprise AI Hackathon, der Adoption über Teams skaliert
Lasst viele Teams parallel arbeiten, auf echten Daten, unter einem Governance-Modell, und geht mit Prototypen, die jeder Fachbereich besitzt. Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Enterprise Hackathon innerhalb einer Woche startklar sein kann. Was am Ende ausgeliefert wird und wann, hängt vom vereinbarten Scope ab. Die Enterprise-Variante gibt es, weil KI-Adoption im Großen genauso ein Koordinationsproblem wie ein Kompetenzproblem ist, mit konsistenter Begleitung, einem wiederholbaren Format und einem Daten- und Zugriffsmodell, das über Fachbereiche und Märkte trägt.
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 Enterprise AI Hackathon ist ein moderierter Sprint mit vielen Teams, in dem mehrere Fachbereiche parallel auf freigegebenen Daten funktionierende Prototypen bauen, unter einem Governance- und Zugriffsmodell. Er skaliert KI-Adoption in einer großen Organisation über ein wiederholbares Format, liefert Prototypen im Besitz der Teams und dokumentiert eine KI-Kompetenzmaßnahme über die beteiligten Rollen.
Ein einzelner erfolgreicher Pilot wird selten zur unternehmensweiten Praxis. Er bleibt die Geschichte eines Teams, während der Rest der Organisation auf ein Playbook wartet, das nie kommt. Im Großen ist die Reibung eine andere als bei einem einzelnen Team, und vier Punkte blockieren den Rollout. Es fehlt ein wiederholbares Format, sodass jedes Team von vorn anfängt. Die Governance ist inkonsistent, weil Datenzugang, Toolfreigabe und Sicherheit je Fachbereich anders laufen. Die Verantwortung ist über Märkte verteilt, sodass ein Prototyp aus einer Region anderswo keinen Owner hat. Und es gibt keinen gemeinsamen Kompetenznachweis, obwohl Compliance einen konsistenten Nachweis über Rollen braucht. Ein Enterprise Hackathon löst die Koordinationsebene, weil dasselbe Format über viele Teams gleichzeitig läuft.
Das ist ein Auftrag mit vielen Teams für große Organisationen. Fachleute, die nicht programmieren, arbeiten mit Cursor, Lovable, n8n, Gamma, Figma Make, Claude Code und Custom GPTs an freigegebenen Daten, über viele parallele Challenges. Ein Facilitator-Team hält jede Gruppe auf einem eng gefassten Problem und das Format konsistent, sodass Ergebnisse vergleichbar werden und der Rollout sich wiederholt. Datenzugang, Toolfreigabe und Sicherheit werden einmal vereinbart und über alle Teams gleich angewandt. Am Ende geht jeder Prototyp an einen Owner, und das Format selbst wird zum Muster für den nächsten Markt oder das nächste Quartal.
| Passt gut, wenn | Passt eher nicht, wenn |
|---|---|
| ihr Adoption über viele Teams braucht, nicht einen Piloten | ein Einzelteam-Experiment reicht |
| ein wiederholbares, geregeltes Format für den Rollout zählt | ihr ein Einzelevent ohne Folgemuster wollt |
| in jedem Fachbereich Owner existieren, die Prototypen tragen | Verantwortung sich nicht je Team zuweisen lässt |
| ein Daten- und Zugriffsmodell zentral vereinbart werden kann | jeder Fachbereich auf inkompatiblen Ad-hoc-Regeln besteht |
Vorab-Scoping eines Challenge-Portfolios über Fachbereiche, ein Governance- und Zugriffsmodell konsistent für jedes Team, ein Facilitator-Team für viele parallele Challenges, mindestens ein funktionierender Prototyp je Team, ein Handoff-Dokument je Prototyp mit Owner, Zugängen, offenen Risiken, Abnahmekriterium und nächstem Schritt, ein konsistenter Kompetenznachweis über die Rollen und ein Rollout-Muster für den nächsten Markt oder das nächste Quartal.
Primärer Button Discovery Call buchen → https://cal.com/jamboula/ai-hackathon plus E-Mail-Feld.
| Kriterium | Enterprise-Schulungsprogramm | Enterprise AI Hackathon |
|---|---|---|
| Output | Zertifikate über Kohorten | funktionierende Prototypen im Besitz der Teams |
| Skalierungsmodell | mehr Plätze, gleiche Passivität | ein wiederholbares, geregeltes Format |
| Governance | oft je Fachbereich und inkonsistent | ein Zugriffs- und Datenmodell über Teams |
| Lernmodus | Vorträge und Module | hands-on an echten Daten und Tools |
| Verantwortung danach | selten zugewiesen | je Prototyp benannt |
| Kompetenznachweis | Flickwerk je Programm | ein konsistenter Nachweis über Rollen |
| Zeit bis erstem Ergebnis | Wochen bis Monate je Welle | startklar in 1 Woche, Ergebnis je nach Scope |
Die Tabelle vergleicht Arbeitsweisen, nicht Anbieter, und enthält keine erfundenen Prozentzahlen. Belastbare Werte entstehen erst mit eurer eigenen Baseline.
Im Enterprise-Maßstab multipliziert sich das Modell über Teams. Nehmt je Team einen wiederkehrenden Prozess, der etwa fünf Stunden pro Woche kostet. Nimmt ein Prototyp 40 Prozent ab, sind das zwei Stunden je Team und Woche. Formel gesparte Stunden pro Woche × interner Stundensatz × 45 Arbeitswochen × Personen, summiert über Teams − einmalige Kosten des Hackathons und der Nachbau-Wochen. Über acht Teams ergibt das eine Größenordnung, die den Rollout abbildet, nicht einen einzelnen Piloten. Das wiederholbare Format macht aus der Ersparnis eines Teams die vieler. Diese Rechnung machen wir im Discovery Call mit euren Zahlen.
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.
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. Gleiches Motion-Verhalten, statisch bei Reduced Motion.
Wie viele Teams können gleichzeitig laufen? Blaze skaliert auf viele parallele Teams über Fachbereiche und Märkte, jedes auf seiner Challenge. Wir dimensionieren das Facilitator-Team nach eurer Kopfzahl, damit jede Gruppe hands-on bleibt und jedes Team liefert. Das Format bleibt konsistent, wenn die Teamzahl wächst.
Was macht das wiederholbar statt einmalig? Dasselbe Format, ein Governance-Modell und eine gemeinsame Handoff-Struktur bedeuten, dass der nächste Markt oder das nächste Quartal aus einem Muster startet, nicht bei null. Das ist der Unterschied zwischen einem Piloten und Adoption, die über die Organisation kumuliert.
Wie bleibt Governance über Fachbereiche konsistent? Datenzugang, Toolfreigabe und Sicherheit werden einmal mit IT, Datenschutz und Security vereinbart und dann für jedes Team gleich angewandt, mit dokumentierten Grenzen je Datensatz. Compliance bekommt einen konsistenten Nachweis statt Flickwerk je Fachbereich.
Was passiert mit unseren Daten? Eure Daten bleiben eure. Zugang und Handling klären wir vor dem Event, wir arbeiten in euren Sicherheitsvorgaben und nutzen nur freigegebene Datensätze. Eine NDA ist möglich. Nichts verlässt den Auftrag.
Brauchen Teilnehmer technische Kenntnisse? Nein. Fachteams bauen mit Tools wie Lovable, n8n, Gamma und Custom GPTs. Entwickler gehen mit Cursor und Claude Code tiefer. Wir passen jede Challenge an das Niveau des Teams an, sodass alle etwas Nutzbares liefern.
Ist der Kompetenznachweis eine EU-AI-Act-Compliance? Er kann eine konsistente, praktische KI-Kompetenzmaßnahme über Rollen dokumentieren und Art. 4 unterstützen, ist aber kein behördliches Zertifikat und garantiert keine automatische Compliance. Die Organisation prüft die Angemessenheit rollen-, kontext- und risikobezogen.
Bereit, Adoption über Teams zu skalieren? Discovery Call buchen → https://cal.com/jamboula/ai-hackathon. Zweiter Weg mit abweichendem Label „Rollout im Kopf? Global-Rollout-Blueprint 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.
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.
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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.
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.