[ kihackathon ]

Der ROI eines KI-Hackathons

Der ROI eines KI-Hackathons als ehrliches Modell mit euren Zahlen. Gesparte Stunden, ein Prototyp als Ausgangspunkt und nachvollziehbare Adoption statt Zertifikat.

Tim Jamboula

[ Social Proof ]

Referenzen

Namen und Logos von NavVis, YOYABA, Onventis und Adobe zeigen wir als Referenz.

YOYABA LogoNavVis LogoAdobe LogoOnventis Logo

Der ROI eines KI-Hackathons entsteht nicht aus einer geliehenen Fallzahl, sondern aus eurem eigenen Prozess. Euer Team baut in einem moderierten Sprint mit euren echten Daten einen funktionierenden Prototyp, der eine wiederkehrende Aufgabe entlastet. Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Hackathon innerhalb einer Woche startklar sein kann. Auf dieser Seite bekommt ihr das Modell, mit dem ihr den Nutzen selbst durchrechnet.

Discovery Call buchen

Kurz gesagt: Der ROI eines KI-Hackathons ergibt sich aus gesparten Stunden bei einer wiederkehrenden Aufgabe, dem internen Stundensatz und der Zahl betroffener Personen, abzüglich der einmaligen Kosten. Statt einer pauschalen Prozentzahl liefert Corporathon ein Modell mit euren eigenen Werten und einen Prototyp als greifbaren Ausgangspunkt für die Messung.

Das Problem hinter der ROI-Frage

Wer nach dem ROI fragt, hat meist schon schlechte Erfahrungen mit Weiterbildung gemacht. Geld floss, ein Zertifikat kam zurück, und im Alltag änderte sich nichts. Vier Reibungspunkte machen den ROI klassischer Formate so schwer greifbar.

  • Kein messbares Artefakt. Eine Anwesenheitsliste lässt sich nicht in Euro fassen. Ohne etwas, das arbeitet, gibt es nichts zu messen.
  • Retention bleibt Blackbox. Ohne Transfermessung lässt sich nicht seriös sagen, wie viel vom Gelernten wirklich hängen bleibt. Passives Lernen verpufft oft, bevor es angewendet wird.
  • Keine Baseline. Wer vorher nicht weiß, wie lange eine Aufgabe dauert, kann hinterher keine Ersparnis belegen. Wir helfen, diese Baseline sauber zu ziehen.
  • Adoption wird behauptet, nicht gezeigt. Ein „läuft super" im Feedbackbogen ist kein Beleg. Ein Prototyp mit Nutzung und Owner schon.

Der Hackathon dreht das um. Am Ende steht ein Prototyp, dessen Wirkung ihr an einer echten, wiederkehrenden Aufgabe messen könnt. Der ROI wird damit nachvollziehbar statt geraten.

Für wen sich der Hackathon rechnet, und für wen nicht

Ehrliche Passung schützt euer Budget. Der ROI ist am stärksten, wenn diese Punkte zutreffen. Wenn nicht, sagen wir das im Discovery Call offen.

Rechnet sich, wenn Rechnet sich eher nicht, wenn
eine wiederkehrende Aufgabe messbar Zeit bindet, die ein Prototyp entlasten kann die Zeitersparnis nicht in reale Kapazität umgemünzt werden kann
ihr eine Baseline zieht und danach ehrlich nachmesst niemand nach dem Sprint misst oder weiterführt
es einen Owner gibt, der den Prototyp in Nutzung hält der Prototyp nach dem Termin ungenutzt liegen bleibt
die betroffene Aufgabe genug Personen betrifft, damit die Summe zählt nur eine einzelne Person selten davon berührt ist

Ablauf, so dass ihr in 1 Woche startklar sein könnt

Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Hackathon innerhalb einer Woche startklar sein kann. Für den ROI zählt, dass der Sprint schnell an einer echten Aufgabe ansetzt, statt in wochenlangen Analysen zu versanden. Der Zeitstrahl weiter unten zeigt die sieben Schritte mit Owner und Ergebnis. Wir versprechen nicht, dass jeder Prototyp in einer Woche produktionsreif ist. Wir versprechen den schnellen, greifbaren Ausgangspunkt für eure Messung.

Was in den ROI einzahlt

Ein KI-Hackathon liefert mehr als eine gesparte Stunde. Diese Bausteine zahlen auf den Nutzen ein.

  1. Entlastete Kapazität. Der Prototyp nimmt einen Teil einer wiederkehrenden Aufgabe ab. Das ist der direkt rechenbare Kern.
  2. Bleibende Kompetenz. Die Teilnehmer können danach selbst mit den Tools bauen, weil sie am echten Fall gelernt haben.
  3. Nachvollziehbare Adoption. Nutzung und Handoff machen sichtbar, ob KI wirklich ankommt, statt es nur zu behaupten.
  4. Kompetenznachweis. Eine dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme als Baustein für den EU AI Act (Art. 4).

Leistungen und Deliverables

  • Vorab-Scoping mit Challenge-Zuschnitt je Gruppe.
  • Kuratierter Toolstack pro Challenge inklusive Zugängen.
  • Moderierter Bau-Sprint mit Begleitung während der gesamten Zeit.
  • Mindestens ein funktionierender Prototyp je Team, der euch gehört und weiterläuft.
  • Handoff-Dokument je Prototyp mit Owner, Zugängen, offenen Risiken, Abnahmekriterium und nächstem Umsetzungsschritt.
  • Dokumentation der KI-Kompetenzmaßnahme für die Teilnehmer.

So rechnet ihr den ROI (Modell, keine Kundenzahl)

Eine ehrliche ROI-Betrachtung nutzt keine geliehene Fallzahl, sondern eure eigenen Größen. Das Modell hat drei Eingaben und eine Formel.

  • Zeit pro Woche für eine wiederkehrende manuelle Aufgabe.
  • Anteil, den ein Prototyp davon realistisch abnimmt.
  • Interner Stundensatz plus Zahl der betroffenen Personen.

Formel: gesparte Stunden pro Woche × Stundensatz × 45 Arbeitswochen × Personen − einmalige Kosten des Hackathons und der Nachbau-Wochen.

Illustratives Rechenbeispiel mit Platzhaltern, keine garantierte Zahl:

Eingabe Beispielwert
Zeit pro Person und Woche für die Aufgabe 4 Stunden
Anteil, den der Prototyp abnimmt 50 Prozent (also 2 Stunden)
Interner Stundensatz 60 Euro
Betroffene Personen 6
Arbeitswochen pro Jahr 45

Rechnung: 2 × 60 × 45 × 6 = 32.400 Euro pro Jahr an frei werdender Kapazität. Diesen Betrag stellt ihr den einmaligen Kosten gegenüber. Fällt die Aufgabe seltener an oder betrifft weniger Personen, wird die Zahl kleiner, betrifft sie mehr, wird sie größer. Genau diese Rechnung machen wir im Discovery Call mit euren echten Werten. Interaktiver ROI-Rechner: /ki-hackathon-roi/tools/roi-rechner/.

Klassische Schulung vs. KI-Hackathon im ROI-Vergleich

Kriterium Klassisches Training/Schulung KI-Hackathon
Messbares Ergebnis Zertifikat, kaum bezifferbar Prototyp als Ausgangspunkt für eure Messung
Retention ohne Transfermessung unklar über Nutzung des Prototyps sichtbar
Baseline für ROI selten vorhanden wird im Scoping mit angelegt
Adoption behauptet über Nutzung und Handoff nachvollziehbar
Gegenwert fürs Budget schwer belegbar greifbares Artefakt plus Kompetenznachweis
Zeit bis erstem Ergebnis Wochen bis Monate startklar in 1 Woche, Ergebnis je nach Scope

Die Tabelle vergleicht Arbeitsweisen, nicht Anbieter, und enthält bewusst keine erfundenen Prozentzahlen. Belastbare Werte entstehen erst mit eurer eigenen Baseline.

Formate als Angebots-Karten

Spark

  • Was du bekommst: 1 Tag, ein fokussierter 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 erster messbarer Beweis an einer Aufgabe.
  • Dein Investment: auf Anfrage.
  • CTA: Discovery Call buchen.

Ignite (Empfehlung)

  • Was du bekommst: 2 Tage, mehrere Challenges parallel, mehrere Prototypen, Handoff je Team, breiterer ROI-Hebel.
  • Du arbeitest mit: mehreren Facilitatoren, kuratiertem Stack je Challenge (Lovable, n8n, Cursor, Gamma, Claude Code).
  • Ideal für: 10 bis 15 Teilnehmer, mehrere Prozesse mit messbarem Nutzen.
  • 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 anschließenden Implementierungssprint.
  • Ideal für: 15+ Teilnehmer, mehrere Abteilungen mit ernsthaftem Rollout- und Messziel.
  • Dein Investment: auf Anfrage.
  • CTA: Discovery Call buchen.

Preise vorerst auf Anfrage, der Zuschnitt hängt von Teamgröße, Zahl der Challenges und gewünschter Tiefe des Handoffs ab.

Social Proof

NavVis, YOYABA, Onventis und Adobe haben mit uns gearbeitet. Zu sehen sind Workshop-Fotos und öffentliche LinkedIn-Beiträge. Deshalb steht auf dieser ROI-Seite ein Modell mit euren Platzhaltern und keine fremde Fallzahl. Für die YOYABA-Case gibt es ein Video mit Steuerung und ohne Auto-Ton. Alles unter /case-studies/.

Ablauf als animierter Zeitstrahl, in 1 Woche

# Schritt Owner Output
1 Intro-Call Hackathon + Sponsor geklärtes Ziel, grober Scope, Termin
2 Tools- und Challenges-Call Hackathon + Teamleads zugeschnittene Challenges, Toolauswahl je Challenge
3 Finalisierung Infos und Daten Kunde (IT, Datenschutz) freigegebene Datenzugänge, dokumentierte Grenzen
4 Hackathon-Vorbereitung Hackathon vorbereitete Umgebungen, Zugänge, Ablaufplan
5 Tool-Workshop Hackathon + 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

JSON-LD (DE)

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[ Feedback ]

Was Teilnehmende öffentlich schreiben.

Drei Zitate aus öffentlichen LinkedIn-Beiträgen, im Originalwortlaut (Englisch). Den Beitrag zeigt der Link unter jedem Zitat als Screenshot.

By the end of day one, people who had never touched a terminal were working in Claude Code and building solutions of their own.

Okechukwu Ukaigwe

B2B Marketing Leader, NavVis

Beitrag als Screenshot
For me it was seeing people who've never touched Lovable or Cursor spin up a working AI tool in 24 hours.

Marie Klamer

Creative Strategy Lead, YOYABA

Beitrag als Screenshot
24 hours, lots of ideas, not that much sleep... and somehow we turned it into a working product.

Lisa Kral

Creative Strategist, YOYABA

Beitrag 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.

cal.com/jamboula30 Min

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.

Über gesparte Stunden bei einer wiederkehrenden Aufgabe, mal internem Stundensatz, mal Arbeitswochen, mal betroffenen Personen, abzüglich der einmaligen Kosten. Das Modell oben liefert die Formel und ein Beispiel. Wir rechnen es im Discovery Call mit euren echten Werten durch.

Der Rechner arbeitet mit euren eigenen Werten. Ein Modell mit euren Platzhaltern ist für eure Entscheidung nützlicher als eine fremde Zahl.

Sobald die frei werdende Kapazität über die Zeit die einmaligen Kosten übersteigt. Das hängt an Häufigkeit der Aufgabe, Zahl der Personen und wie viel der Prototyp wirklich abnimmt. Genau diese Größen setzt ihr in die Formel ein.

Indem ihr vorher eine Baseline zieht, also die aktuelle Dauer der Aufgabe festhaltet, und nach dem Sprint an derselben Aufgabe nachmesst. Der Prototyp und sein Owner machen diese Messung überhaupt erst möglich.

Nein. Fachteams bauen mit KI-Werkzeugen ohne klassisches Programmieren. Das hält die Kosten fokussiert und stärkt den ROI, weil die Kompetenz im Haus entsteht und bleibt.

Euch. Prototyp, Zugänge und Handoff-Dokument bleiben bei euch. Der ROI bleibt damit vollständig auf eurer Seite.

Der Hackathon kann eine praktische KI-Kompetenzmaßnahme dokumentieren und so zur Erfüllung von Art. 4 beitragen. Er ist kein behördliches Zertifikat und garantiert keine automatische Compliance. Die Angemessenheit des Gesamtprogramms muss das Unternehmen rollen- und risikobezogen prüfen.