Nächste Schritte bis zum Hackathon
- Intro-Call. Ausgangslage, Teams und Ziele klären.
- Tools- und Challenges-Call. Echte Challenge auswählen, Toolstack festlegen.
- Finalisierung und Vorbereitung. Zugänge und Daten datenschutzkonform einrichten.
- Tool-Workshop und Sprint. Hands-on am eigenen Case, mit Live-Coaching.
- Ergebnis-Pitches. Jedes Team zeigt seinen Prototyp.
Challenges für Scaleups
Typische Challenges sind ein Support-Ticket-Triage-Agent, ein internes Tooling für wiederkehrende Ops-Arbeit, ein E-Mail-Antwort-Assistent, ein Reporting-Autopilot und ein Internal Knowledge Bot für schnell wachsende Teams. Deine Challenge kommt aus eurem echten Alltag.
KI-Schulung vs. KI-Hackathon (kurz)
Eine klassische Schulung endet mit einer Teilnahmebestätigung und einer Retention ist ohne Transfermessung unklar. Der Hackathon endet mit einem funktionierenden Prototyp und misst den Praxistransfer. Den ganzen Vergleich findest du auf KI-Schulung vs. KI-Hackathon.
Kommt der Prototyp wirklich in Produktion? Häufig ja, weil die Leute, die ihn gebaut haben, ihn danach weiter betreuen. Statt einer Schublade landet er in eurem Stack. Der Ablauf steht auf Ablauf, der Vergleich zum reinen Hackathon auf KI-Schulung vs. KI-Hackathon.
Welches Format passt für ein Scaleup? Spark läuft 1 Tag für bis zu 10 Leute, Ignite 2 Tage für 10 bis 15, Blaze 3 bis 5 Tage für 15 plus. Die Formate findest du auf Formate, den Teilnahmenachweis erklären wir auf EU AI Act.
Wer als Scaleup ohne eigenes Entwicklerteam schnell ein internes Tool bauen will, findet den praktischen Einstieg in unserer Lovable Schulung.
FAQ
Wie bleibt KI-Schulung bei schnellem Wachstum konsistent? Ein rollenbasiertes Kerncurriculum wird mit Toolregeln, Onboarding-Artefakten und regelmäßigen Praxisreviews verbunden. Neue Rollen erhalten nur die für ihren Kontext nötigen Module.
Was sollte ein Scaleup zuerst schulen? Zuerst die häufig genutzten KI-Workflows mit relevantem Daten- oder Kundenrisiko. Priorität haben Rollen, die Entscheidungen oder externe Inhalte mit KI vorbereiten.
Wie wird aus der ersten Kohorte ein wiederholbarer Rollout? Durch dokumentierte Aufgaben, Moderationshinweise, Bewertungsraster, Toolzugänge, Owner und einen festen Review-Zyklus für Änderungen am Stack.
