Warum Dev- und Produktteams keinen Frontalvortrag brauchen
Typische KI-Challenges in IT, Software und SaaS
Jedes Team greift eine echte Challenge aus dem eigenen Produkt oder Betrieb auf und baut sie mit produktionsnahen Tools:
- Support-Deflection-Bot mit Claude Code und n8n. Eingehende Tickets werden klassifiziert, gegen die Doku gematcht und mit einem Antwortvorschlag versehen, bevor ein Mensch drauf schaut.
- Interner Codebase-Copilot mit Cursor. Ein Assistent, der Pull-Request-Beschreibungen entwirft, Tests vorschlägt und Onboarding-Fragen aus dem Repo beantwortet.
- Feature-Prototyp mit Lovable. Eine funktionierende UI für eine neue Produktidee, in Stunden statt Sprints, direkt klickbar für Stakeholder.
- Release-Notes und Changelog als Custom GPT plus Gamma. Aus Commits werden verständliche Notes und ein Präsentations-Deck für das nächste Sprint-Review.
Alles branchenspezifisch, alles nah an dem, was euer Team ohnehin baut.
Ablauf in 1 Woche (Kurzform)
- Discovery Call, wir klären eure Produkt- oder Betriebs-Challenge.
- Tool- und Credit-Setup inklusive Zugängen zu euren Repos oder Sandboxes.
- Kurrikulum-Co-Design an eurer konkreten Challenge.
- Vorbereitung von Testdaten, API-Keys und Beispielen.
- Hackathon-Tage mit Tool-Workshop, Sprint und Ergebnis-Pitches. Ziel nach 24 Stunden ein laufender Prototyp.
KI-Workshop vs. KI-Hackathon (Kurzform)
Ein Workshop gibt Input, ein Hackathon gibt Output. Für Entwickler zählt, was am Ende läuft, nicht was auf der Folie stand. Die Retention liegt bei messbar über Prototyp, Nutzung und Handoff statt unklar ohne Transfermessung, weil euer Team im eigenen Stack baut. Mehr dazu unter /ki-workshop-vs-ki-hackathon.
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