Müssen unsere Mitarbeitenden programmieren können?

Nein. Mit modernen KI-Tools bauen auch nicht-technische Teams echte, funktionierende Lösungen. Wir begleiten jedes Team dabei.

Was passiert mit unseren Unternehmensdaten?

Eure Daten bleiben eure Daten. Zugriff und Handhabung klären wir vorab und arbeiten wo möglich in eurer Umgebung.

Wie schnell können wir starten?

Vom ersten Gespräch bis zum Prototyp, den euer Team selbst gebaut hat: eine Woche. Das Event selbst dauert ein bis fünf Tage.

Was nimmt ein Team mit?

Funktionierende Prototypen auf euren echten Daten, einen Impact-Report, eine Skills-Bibliothek und ein sauberes Übergabepaket für die IT.

Unterstützt das die KI-Kompetenz nach EU AI Act?

Das Format baut praktische, kontextbezogene Kompetenz auf und dokumentiert sie. Die Gesamtbewertung nach Artikel 4 bleibt bei eurem Unternehmen.

Wie viele Personen können teilnehmen?

Von einem Team mit sechs Personen bis zu unternehmensweiten Gruppen in parallelen Teams – jedes mit eigener Challenge und eigenem Coach.

Mit welchen Tools arbeitet ihr?

Der Stack richtet sich nach eurem Setup: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, n8n, Make, Zapier, Lovable sowie eure bestehenden CRM- und Datentools.

Müssen wir Use Cases vorbereiten?

Die Challenges schärfen wir gemeinsam im Tools- und Challenge-Call. So wird an Tag eins gebaut statt gebrainstormt.

Was passiert nach dem Hackathon?

Ihr bekommt ein Übergabepaket, interne Champions für eigene Sub-Teams und optional einen Follow-up-Sprint, um die besten Prototypen zu härten.

Geht das remote oder vor Ort?

Beides. Vor Ort entsteht die meiste Energie; Remote- und Hybrid-Setups laufen mit derselben Struktur, demselben Coaching und Pitch-Format.

KI-Tool-Verzeichnis

Der KI-Tool-Stack, mit dem wir bauen

Alle Tools, die unsere Teams in Firmen-Hackathons einsetzen — Assistenten, Builder, Automatisierungsplattformen und Revenue-Systeme. Vergleichen und entscheiden, was in euren Stack gehört.

OpenAI ChatGPT

Allzweck-KI-Assistent für jedes Team

ChatGPT ist der Standard-Einstieg für unternehmensweite KI-Nutzung. Teams nutzen es für Entwürfe, Analysen, Recherche und strukturiertes Denken; Enterprise-Workspaces ergänzen geteilte Prompts, eigene GPTs und Admin-Kontrollen.

Claude

Long-Context-Assistent für Dokumente und Analysen

Claude verarbeitet lange Dokumente, Richtlinien und Codebasen mit sorgfältiger Argumentation. Es ist erste Wahl, wenn Teams verlässliche Zusammenfassungen von Verträgen, Reports oder Spezifikationen brauchen.

Claude Code

Agentisches Coding im Terminal

Claude Code macht ein Repository zum Arbeitsbereich, den ein Agent navigieren, bearbeiten und testen kann. Technische Teams automatisieren damit Refactorings, Skripte und interne Tools.

OpenAI Codex

Cloud-Coding-Agent für parallele Aufgaben

Codex führt Coding-Aufgaben in isolierten Cloud-Umgebungen aus, sodass mehrere Änderungen parallel vorbereitet und als Pull Requests geprüft werden können.

Gemini

Multimodale KI in Google Workspace

Gemini bringt KI direkt in Docs, Sheets, Gmail und Meet — die schnellste Option für Organisationen, die ohnehin in Google Workspace arbeiten.

Microsoft Copilot

KI-Ebene über Microsoft 365

Copilot arbeitet in Teams, Outlook, Word und Excel mit den bestehenden Berechtigungen — das hält Governance in regulierten Unternehmen einfach.

Microsoft 365

Die Arbeitsplatz-Suite, in die KI andockt

In Microsoft 365 liegt bereits ein Großteil des Unternehmenswissens. Seine Struktur — SharePoint, Teams, Outlook — bestimmt, wie gut ein Firmenassistent überhaupt werden kann.

Lovable

Interne Web-Apps bauen, indem man sie beschreibt

Lovable macht aus einer Beschreibung eine funktionierende Web-App mit Datenbank, Auth und Deployment — der schnellste Weg von der Hackathon-Idee zu etwas, das Kolleginnen wirklich klicken können.

n8n

Selbst hostbare Workflow-Automatisierung mit KI-Nodes

n8n verbindet interne Systeme mit KI-Schritten in visuellen Workflows und läuft auf eigener Infrastruktur — in Europa oft das entscheidende Argument.

Make

Visuelle Automatisierung für Fachbereiche

Make gibt Nicht-Entwicklern eine visuelle Oberfläche für mehrstufige Automatisierungen über SaaS-Tools hinweg, inklusive KI-Modulen für Klassifikation, Extraktion und Textentwürfe.

Zapier

Das breiteste Integrationsnetz

Zapier ist die pragmatische Wahl, wenn ein Workflow viele Nischen-Tools berühren muss. KI-Aktionen und Agenten decken die meisten einfachen Orchestrierungen ab.

Clay

KI-Recherche und Anreicherung im Tabellenformat

Clay verkettet Datenanbieter und KI-Recherche-Schritte in einer Tabellenoberfläche, sodass Revenue-Teams Anreicherung und Scoring ohne Engineering bauen.

Airtable

Strukturierte Datenschicht für KI-Workflows

Airtable speichert die strukturierten Daten, die KI-Workflows lesen und schreiben — häufig das Rückgrat für Hackathon-Prototypen, die die Woche danach überleben sollen.

HubSpot

CRM mit nativer KI über Marketing und Sales

HubSpot vereint CRM-, Marketing- und Service-Daten an einem Ort; die KI-Funktionen entfalten ihren Wert vor allem bei sauberen, konsequent gepflegten Daten.

Salesforce

Enterprise-CRM mit Agentenplattform

Salesforce ist das System of Record großer Revenue-Organisationen — und zunehmend der Ort, an dem KI-Agenten direkt darauf handeln.

Microsoft Dynamics 365

ERP und CRM mit integriertem Copilot

Dynamics 365 deckt Sales, Service und Operations für Microsoft-standardisierte Unternehmen ab, wobei Copilot modulübergreifend wirkt.

Pipedrive

Schlankes Sales-CRM mit KI-Assistent

Pipedrive hält Pipeline-Management einfach — passend für kleinere Vertriebsteams, die KI-Vorschläge ohne Plattformmigration wollen.

Attio

Flexibles, datennatives CRM

Attio modelliert die tatsächlichen Go-to-Market-Objekte statt ein Standardschema zu erzwingen — KI-Workflows lassen sich so an echte Prozesse anpassen.

Instantly

Cold-E-Mail-Infrastruktur im großen Stil

Instantly übernimmt Inbox-Rotation, Warmup und Zustellbarkeit für Outbound-Programme, inklusive KI-Unterstützung für Sequenzen und Antworten.

lemlist

Multichannel-Outreach mit Personalisierung

lemlist kombiniert E-Mail, LinkedIn und Calls in einer Sequenz und nutzt KI, um Botschaften je Persona anzupassen statt nur oberflächlich zu personalisieren.

Unklar, welche Tools zu eurem Team passen?

Wir kartieren euren Stack in der ersten Stunde jedes Hackathons.

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Was Teams nach der Woche sagen

Kurze Rückmeldungen aus Hackathons mit Engineering-, Marketing-, Operations- und Leadership-Teams.

Unsere Engineers haben in zwei Tagen einen Code-Review-Assistenten gebaut, den das ganze Team weiter nutzt. Keine Schulung hat das je geschafft.

Engineering LeadNavVis

Die ganze Agentur hat gebaut. Marketer ohne Coding-Hintergrund haben Content-Pipelines geliefert, die echte Stunden sparen.

GeschäftsführungYOYABA

Procurement-Workflows, die sonst auf der Roadmap lagen, waren in derselben Woche prototypisiert und demonstriert.

Head of OperationsOnventis

Unser Leadership-Team ging mit fünf funktionierenden Agenten raus – und einem völlig neuen Gefühl dafür, was KI für uns leisten kann.

ProgrammverantwortungAdobe-Kohorte

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