[ Case Studies ]
Gebaut statt geplant.
Diese Seite zeigt nur, was Teilnehmende öffentlich geschrieben haben und was als Referenz freigegeben ist.
[ Social Proof ]
Referenzen
Namen und Logos von NavVis, YOYABA, Onventis und Adobe zeigen wir als Referenz.
[ LinkedIn ]
Was nach dem Hackathon auf LinkedIn steht
Original-Beiträge von Tim Rath und Marie Klamer (YOYABA), direkt von LinkedIn eingebettet.
LinkedIn lädt externe Inhalte. Wir zeigen sie erst, wenn du der Kategorie „Funktionalität” zustimmst.
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NavVis
Marketing-Hackathon über zwei Tage
Teilnehmende ohne Terminal-Erfahrung arbeiteten laut öffentlichem LinkedIn-Beitrag in Claude Code an eigenen Lösungen.
MaschinenbauYOYABA
Erster KI-Hackathon im Team
Teilnehmende, die Lovable oder Cursor vorher nie benutzt hatten, bauten lauffähige KI-Tools. Der Beitrag liegt öffentlich auf LinkedIn.
Marketing & Agenturen[ Der rote Faden ]
Was diese Firmen gemeinsam haben.
Echte Prototypen
Kein Foliendeck, sondern Software, die läuft.
Eigene Teams
Die Mitarbeiter bauen selbst, mit echten Daten.
Bleibt im Betrieb
Handoff an die IT statt Ablage im Laufwerk.
[ Feedback ]
Was Teilnehmende öffentlich schreiben.
Drei Zitate aus öffentlichen LinkedIn-Beiträgen, im Originalwortlaut (Englisch). Den Beitrag zeigt der Link unter jedem Zitat als Screenshot.
[ Discovery Call ]
30 Minuten bis zur klaren Entscheidung.
Wir klären euren größten KI-Hebel, das passende Format und den realistischen nächsten Schritt. Kein Sales-Pitch.
Der Kalender lädt externe Inhalte. Wir zeigen sie erst, wenn du der Kategorie „Funktionalität” zustimmst.
[ FAQ ]
Kurz gefragt. Klar beantwortet.
Die Fragen, die im Discovery Call fast immer kommen – hier schon vorab beantwortet.
Der Preis richtet sich nach Format, Teamgröße und Umfang. Im 30-minütigen Discovery Call klären wir die Anforderungen und nennen euch einen konkreten Preis.
Nein. Wir holen alle Rollen im Tool-Workshop ab. Gemischte Teams aus Fachbereich und Technik erzielen erfahrungsgemäß die stärksten Ergebnisse.
Ihr behaltet die Kontrolle. Wir stimmen Daten, Tools und Arbeitsumgebung vorab mit euch ab und arbeiten nur mit den von euch freigegebenen Informationen.
Funktionierende Prototypen, dokumentierte Workflows, ein Impact-Report, ein IT-Handoff und interne KI-Champions, die das Gelernte weitertragen.