[ 1 Tag · bis 10 Teilnehmer ]
Spark: Ein Tag, ein Use-Case, ein funktionierender Prototyp.
Ein fokussierter Use-Case, ein kleines Team und ein erster funktionierender Prototyp am selben Tag.
[ Social Proof ]
Teams, die Spark schon gebucht haben
Vom Konzern bis zum Mittelständler: Diese Unternehmen haben mit uns in wenigen Tagen echte KI-Prototypen gebaut.
[ 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.
LinkedIn lädt externe Inhalte. Wir zeigen sie erst, wenn du der Kategorie „Funktionalität” zustimmst.
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[ Warum ]
Das Problem, das Spark löst
Diese Reibungspunkte hören wir vor fast jedem Hackathon – Spark setzt genau dort an.
- KI-Schulungen erzeugen Wissen, aber kein Ergebnis.
- Pilotprojekte hängen monatelang in Abstimmung fest.
- Niemand weiß, welcher Use-Case wirklich trägt.
[ Ablauf ]
So läuft Spark
Vier Phasen von der Vorbereitung bis zum Handoff – klar getaktet, damit am Ende etwas läuft.
01
Discovery
Wir schärfen in 45 Minuten das Geschäftsproblem und legen den Use-Case fest.
02
Setup
Zugänge, Daten und Tool-Stack stehen vor dem Tag: kein Setup-Verlust am Morgen.
03
Build-Tag
Kick-off, betreutes Bauen, laufende Reviews. Am Nachmittag läuft der Prototyp.
04
Demo & Handoff
Bewertung nach Impact und Aufwand, Handoff-Notizen für die IT.
[ Leistungen ]
Was enthalten ist
Alles, was zu Spark gehört: Vorbereitung, Durchführung und die Ergebnisse, die ihr behaltet.
Vorbereitung
- Discovery Call & Zieldefinition
- Challenge-Auswahl mit dem Team
- Tool- und Zugriffs-Setup
Hackathon-Tag
- Kick-off & KI-Grundlagen live
- Betreutes Bauen am Use-Case
- Abschluss-Demo mit Bewertung
Danach
- Funktionierender Prototyp
- Kompetenznachweis (EU AI Act, Art. 4)
- Handoff-Notizen für die IT
Deine Ergebnisse
- Lauffähiger Prototyp mit euren Daten
- Bewertung nach Impact und Umsetzbarkeit
- Kompetenznachweis für alle Teilnehmer
- Handoff-Notizen für die IT
Du arbeitest mit
- 1 Hackathon-Lead
- 1 AI Engineer
Ideal für
- Teams, die KI zum ersten Mal praktisch anfassen
- Ein klar umrissener Use-Case
- Schneller Nachweis, dass Adoption funktioniert
[ Weitere Services ]
Passt Spark nicht ganz?
Diese beiden Services decken kleinere oder größere Setups ab – gleiche Methode, anderer Umfang.
[ 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.
Ja, weil Discovery, Setup und Datenzugriff vorher stehen. Der Tag selbst ist reine Bauzeit.
Nein. Wir starten mit einem kompakten Grundlagenblock und bauen dann betreut weiter.
Ihr bekommt Prototyp, Bewertung und Handoff-Notizen. Viele Teams steigen danach auf Ignite um.