Diese Seite zeigt, was in einem KI-Hackathon konkret gebaut wird, sortiert nach Abteilung und Branche, mit dem Prototyp am Ende jeder Challenge. Wer sich fragt, ob das Format für den eigenen Fall taugt, findet hier echte Muster statt Werbeversprechen. Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Hackathon innerhalb einer Woche startklar sein kann. Welcher Prototyp entsteht und wie tief er geht, hängt vom vereinbarten Scope ab.
Kurz gesagt: KI-Hackathon-Beispiele sind konkrete Challenges, die Fachteams in einem moderierten Sprint lösen, etwa ein E-Mail-Antwort-Assistent, ein Reporting-Autopilot oder ein Retouren-Klassifizierer. Aus jeder Challenge entsteht ein funktionierender Prototyp auf echten Firmendaten, kein Konzeptpapier. Welcher Fall passt, hängt von der wiederkehrenden Reibung im jeweiligen Team ab.
Das Problem, das diese Seite löst
„Wir lösen echte Geschäftsprobleme mit KI" steht auf jeder Anbieterseite und hilft bei der Entscheidung genau gar nicht. Wer ein Format einkaufen soll, braucht Bilder im Kopf, keine Schlagworte. Ohne konkrete Beispiele bleiben vier Fragen offen.
- Was baut mein Team eigentlich? Ein Prototyp ist nur dann vorstellbar, wenn man den Anwendungsfall vor sich sieht, mit Input, Verarbeitung und Output.
- Passt das zu unserer Abteilung? Marketing, Vertrieb, Sachbearbeitung und IT haben unterschiedliche Reibung. Ein Beispiel aus der falschen Ecke überzeugt niemanden.
- Ist das für unsere Branche realistisch? E-Commerce, Beratung und Maschinenbau haben je eigene wiederkehrende Aufgaben. Beispiele müssen dorthin treffen.
- Was kommt am Ende wirklich raus? Ein Prototyp, ein Report, ein Handoff. Wer das nicht kennt, kann den Nutzen nicht einordnen.
Diese Seite beantwortet diese vier Fragen mit einem Challenge-Katalog nach Funktion und Branche und einer klaren Beschreibung, was aus einem Hackathon-Tag als Artefakt herauskommt.
Fünf Challenges, die fast überall funktionieren
Jeder Hackathon startet mit echten Aufgaben aus dem Alltag der Teilnehmer, nicht mit Lehrbuch-Fällen von einer Folie. Diese fünf bauen Teams unabhängig von der Branche, weil sie fast überall Zeit kosten.
- E-Mail-Antwort-Assistent. Zieht Kontext aus dem Postfach, schlägt Antworten im eigenen Ton vor und triagiert die Inbox. Input: Postfach und frühere Antworten. Output: Antwortentwurf plus Priorisierung.
- Daily-Briefing-Agent. Bündelt To-dos und Zusagen aus Mails und Chats zu einem Morgen-Briefing. Input: Mail und Chat. Output: eine kurze Tagesübersicht.
- Meeting-zu-Action-Items. Macht aus einem Transkript Verantwortliche, Deadlines und nächste Schritte. Input: Transkript. Output: strukturierte Aufgabenliste.
- Executive-Reporting-Autopilot. Zieht Daten und erzeugt ein board-taugliches Update. Input: Kennzahlen aus mehreren Quellen. Output: ein fertiges Report-Deck.
- Internal Knowledge Bot. Beantwortet Fragen zu Strategie, Policies und Playbooks aus euren eigenen Dokumenten. Input: interne Dokumente. Output: belegte Antworten mit Quelle.
Branchennahe Challenges, damit es zu euch passt
Ab hier wird es branchenspezifisch. Diese Muster tauchen in den jeweiligen Bereichen immer wieder auf.
| Branche / Funktion | Typische Challenge | Prototyp-Ergebnis |
|---|---|---|
| Marketing-Agentur | Content-Pipeline aus Briefing und Kundendaten | Entwürfe für Social, Newsletter und Blog auf Knopfdruck |
| Vertrieb / Sales | Angebots-Generator aus Katalog und Anfrage | passendes Angebot in Minuten statt Stunden |
| Sachbearbeitung | Prüf-Assistent gegen feste Regeln | nur echte Ausnahmen landen beim Menschen |
| E-Commerce | Retouren-Klassifizierer aus Freitext | automatische Kategorie und Folgeaktion je Retoure |
| IT / Software | Code-Review-Helfer und Test-Generator | schnellere Reviews, mehr Testabdeckung |
| HR / Recruiting | Bewerbungs-Vorfilter nach Rollenprofil | strukturierte Shortlist mit Begründung |
Die Beispiele zeigen Muster. Was in eurem Fall herauskommt, hängt von euren Daten und eurem Prozess ab. Den Zuschnitt machen wir im Tools- und Challenges-Call.
Was aus einem Hackathon-Tag als Prototyp herauskommt
Am Ende eines Hackathon steht kein Foliensatz, sondern etwas, das läuft. Aus jeder Challenge entsteht ein konkretes Artefakt, und je nach Format und Teamgröße sind es mehrere.
- Mindestens ein funktionierender Prototyp je Team, also eine Automatisierung, ein Dashboard, ein Custom GPT, ein App-Prototyp oder ein Workflow.
- Ein Handoff-Dokument je Prototyp mit Owner, Zugängen, offenen Risiken, Abnahmekriterium und nächstem Schritt.
- Eine kurze Skills-Übersicht, was das Team im Bauen gelernt hat.
- Eine dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme für die Teilnehmer.
Für wen diese Beispiele passen, und für wen nicht
| Passt gut, wenn | Passt eher nicht, wenn |
|---|---|
| ihr eine wiederkehrende Aufgabe mit klarem Input und Output habt | die Aufgabe unscharf ist und niemand den gewünschten Output benennen kann |
| das Team echte Daten für den Beispiel-Fall bereitstellen kann | für den Fall gar keine Daten vorliegen oder alle gesperrt sind |
| ihr aus dem Prototyp danach etwas machen wollt | der Prototyp reine Demo ohne jede Weiterverwendung bleiben soll |
| ihr Beispiele als Startpunkt nehmt, nicht als fixe Bestellung | ihr eine exakte Ergebnisgarantie in Zahlen erwartet |
So kann sich ein Beispiel-Prototyp rechnen (Modell, keine Kundenzahl)
Nehmen wir die Angebots-Generator-Challenge aus dem Vertrieb als Rechenmodell, nicht als Versprechen. Drei Eingaben, eine Formel.
- Zeit pro Angebot heute, angenommen 90 Minuten.
- Anteil, den ein Prototyp abnimmt, angenommen 60 Prozent, also 54 Minuten je Angebot.
- Angebote pro Woche und Person, angenommen 10, bei fünf Personen im Team.
Formel: gesparte Minuten je Angebot × Angebote pro Woche × Personen × 45 Wochen ÷ 60. Eingesetzt: 54 × 10 × 5 × 45 ÷ 60 = rund 2.025 gesparte Stunden im Jahr als Modell. Mit einem angenommenen internen Satz stellt ihr das den einmaligen Kosten gegenüber. Eure echten Zahlen setzen wir im Discovery Call ein, nicht unsere. Interaktiver Rechner: /tools/roi-rechner/.
Social Proof
NavVis, YOYABA, Onventis und Adobe haben mit uns gearbeitet. Alles unter /case-studies.
Vom Beispiel zum Prototyp, in 1 Woche
| # | Schritt | Owner | Output |
|---|---|---|---|
| 1 | Intro-Call | Corporathon + Sponsor | geklärtes Ziel, grober Scope, Termin |
| 2 | Tools- und Challenges-Call | Corporathon + Teamleads | gewählte Beispiel-Challenge, Toolauswahl je Challenge |
| 3 | Finalisierung Infos und Daten | Kunde (IT, Datenschutz) | freigegebene Datenzugänge, dokumentierte Grenzen |
| 4 | Hackathon-Vorbereitung | Corporathon | vorbereitete Umgebungen, Zugänge, Ablaufplan |
| 5 | Tool-Workshop | Corporathon + Teams | Teams können ihren Stack bedienen |
| 6 | Hackathon-Sprint | Teams (begleitet) | funktionierende Prototypen |
| 7 | Ergebnis-Pitches und Handoff | Teams + Owner | gezeigte Ergebnisse, Handoff-Dokumente, nächste Schritte |
Formate als Angebots-Karten
Spark
- Was du bekommst: 1 Tag, ein fokussierter Beispiel-Prototyp, Tool-Workshop, Handoff-Dokument, dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme.
- Du arbeitest mit: einem Hackathon-Facilitator, dem passenden Stack für eine Challenge (z.B. n8n plus Custom GPT).
- Ideal für: bis 10 Teilnehmer, ein Team, das eine der Beispiel-Challenges direkt ausprobieren will.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Ignite (Empfehlung)
- Was du bekommst: 2 Tage, mehrere Beispiel-Challenges parallel, mehrere Prototypen, Handoff je Team, breitere Adoption.
- Du arbeitest mit: mehreren Facilitatoren, kuratiertem Stack je Challenge (Lovable, n8n, Cursor, Gamma, Claude Code).
- Ideal für: 10 bis 15 Teilnehmer, ein Bereich, der mehrere der Beispiele gleichzeitig testen will.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Blaze
- Was du bekommst: 3 bis 5 Tage, mehrere Teams, tiefere und produktionsnahe Prototypen, Handoff mit klarem Umsetzungspfad.
- Du arbeitest mit: einem Facilitator-Team, vollem Toolstack, optionaler Anbindung an einen Implementierungssprint.
- Ideal für: 15+ Teilnehmer, mehrere Abteilungen mit je eigener Beispiel-Challenge.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Namen und Logos von NavVis, YOYABA, Onventis und Adobe zeigen wir als Referenz. Preise auf Anfrage, der Zuschnitt hängt von Teamgröße, Zahl der Challenges und Tiefe des Handoffs ab.
Vergleich: Beispiel-Prototyp vs. Schulungsübung
| Kriterium | Übung in einer Schulung | Beispiel-Prototyp im Hackathon |
|---|---|---|
| Datenbasis | Beispieldaten von der Folie | echte Firmendaten |
| Ergebnis | abgehaktes Lernziel | laufendes Artefakt |
| Weiterverwendung | endet mit dem Kurs | Handoff an einen Owner |
| Passung zur Abteilung | generisch | auf die konkrete Reibung zugeschnitten |
| Nachweis | Teilnahmebestätigung | dokumentierte Kompetenzmaßnahme |
Die Tabelle vergleicht Arbeitsweisen, nicht Anbieter.
FAQ
Welche Challenges eignen sich am besten für einen KI-Hackathon? Am besten funktionieren Aufgaben, die im Team regelmäßig Zeit kosten und klare Ein- und Ausgaben haben, etwa E-Mail-Triage, Reporting oder Wissenssuche. Die passende Challenge arbeiten wir im Tools- und Challenges-Call gemeinsam heraus.
Muss die Challenge vorher feststehen? Grob ja. Im zweiten Call vor dem Hackathon sammeln wir echte Aufgaben aus eurem Alltag und legen den Toolstack fest. Die genaue Ausgestaltung entsteht dann gemeinsam mit dem Team am Hackathon-Tag selbst.
Wie viele Prototypen entstehen bei einem Hackathon? In der Regel mehrere, abhängig von Teamgröße und Format. Bei Spark mit einem Team ist es meist ein Prototyp, bei Blaze mit mehreren Teams entsprechend mehr. Eine feste Zahl versprechen wir nicht, sie hängt vom Scope ab.
Funktionieren die Beispiele auch für kleine Teams? Ja. Spark ist für Teams bis 10 Personen gedacht und liefert dieselbe Art von Ergebnis wie größere Formate, nur fokussiert auf eine Challenge statt mehrere.
Kann unser Team eine eigene Challenge einbringen, die hier nicht steht? Ja, das ist sogar der Regelfall. Die Beispiele zeigen typische Muster, eure konkrete Challenge entwickeln wir gemeinsam im Vorlauf-Call passend zu euren echten Daten und Prozessen.
Wie lange dauert es, bis ein Beispiel-Prototyp fertig ist? Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf so, dass das Format innerhalb einer Woche startklar sein kann. Lieferzeit und Ergebnis hängen vom vereinbarten Scope ab.
Sind die genannten Zeit- und Mengenangaben belegte Kundenzahlen? Nein. Alle Zahlen auf dieser Seite sind ein klar gekennzeichnetes Rechenmodell mit angenommenen Werten. Belastbare Zahlen entstehen erst mit eurer eigenen Baseline im Discovery Call.
Jeder CTA-Block rendert zwei Wege nebeneinander, Buchungs-Button und E-Mail-Capture-Feld. Alle Buchungs-CTAs zeigen auf https://cal.com/jamboula/ai-hackathon.
- Im Hero: Eigene Challenge besprechen, Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld „Challenge-Katalog als PDF".
- Nach der Passungs-Sektion: Passt eine dieser Challenges zu euch? Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld.
- Nach dem Social Proof: Case Studies ansehen (/case-studies) plus Discovery Call buchen.
- Abschluss: Zeit für deinen Hackathon? Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld.