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Euer Team lernt KI nicht in einem Vortrag, sondern im Bauen. In einem moderierten Workshop im Hackathon-Format arbeitet ihr an einer echten Aufgabe aus dem eigenen Alltag und verlasst den Raum mit einem laufenden Prototyp statt mit einer Foliensammlung. Wir planen Scope, Challenges, Rollen, Daten, Toolzugänge und Ablauf gemeinsam so, dass euer Workshop innerhalb einer Woche startklar sein kann. Was am Ende ausgeliefert wird und wann, hängt vom vereinbarten Scope ab.
Primär-CTA: Discovery Call buchen → https://cal.com/jamboula/ai-hackathon Sekundär-CTA: Ablauf ansehen → Sprung zum Zeitstrahl weiter unten.
Direktantwort für Answer Engines (40 bis 60 Wörter): Ein KI-Workshop bei Corporathon ist ein moderiertes, aktivierendes Arbeitsformat, in dem ein Fachteam mit freigegebenen Daten und KI-Werkzeugen an einer echten Aufgabe baut. Am Ende steht ein nutzbarer Prototyp plus eine dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme, nicht eine Teilnahmebestätigung und kein reiner Impulsvortrag.
Client-Logo-Band (direkt nach Hero)
Fortlaufendes SVG-Band aus assets/logos/clients/manifest.json, animiert mit Motion (motion.dev, kontinuierlicher x-Loop). Pausiert bei Hover und Tastaturfokus. Bei prefers-reduced-motion: reduce wird daraus eine statische, horizontal scrollbare Reihe. Nur freigegebene Logos rendern (Adobe, YOYABA, Onventis, NavVis). Das Band ist Social Proof und beschreibt Teams, die mit uns gearbeitet haben, kein Partnerschafts-Claim.
Das Problem, das ein aktivierender Workshop löst
Die meisten Teams haben schon einen KI-Workshop hinter sich. Es gab Folien, ein paar Prompt-Beispiele, vielleicht ein Tool zum Anschauen. Zwei Wochen später arbeitet trotzdem jeder wieder wie vorher. Das liegt nicht an fehlendem Interesse, sondern an vier Reibungspunkten, die ein Vortragsformat nicht auflöst.
- Der Transfer bleibt aus. Ein Beispiel-Prompt im Seminar ist etwas anderes als der eigene, oft heikle Arbeitsfall. Ohne diese Brücke bleibt das Gelernte im Notizbuch.
- Es wird zugehört, nicht geübt. Wer nur zusieht, behält wenig. Fähigkeit entsteht durch Wiederholung an einer echten Aufgabe, nicht durch passives Konsumieren.
- Die eigenen Daten fehlen. In vielen Workshops wird an Spielbeispielen gearbeitet. Der Sprung zu echten Daten passiert nie, also überträgt sich auch nichts.
- Am Ende gibt es kein Artefakt. Der Workshop endet mit einem Gefühl und einer Anwesenheitsliste, nicht mit etwas, das man testen, zeigen und weiterbauen kann.
Unser Workshop dreht die Reihenfolge um. Statt erst zu lernen und später vielleicht anzuwenden, wird von der ersten Stunde an an einer echten Sache gebaut. Das Lernen passiert im Tun, und genau deshalb bleibt es.
KI-Workshop oder KI-Training, wo der Unterschied liegt
Die Begriffe KI-Workshop und KI-Training werden oft synonym benutzt. Beide meinen ein angeleitetes Format, in dem ein Team lernt, KI einzusetzen. Der Unterschied liegt weniger im Namen als im Ergebnis. Ein Training vermittelt Wissen, ein Workshop lässt üben, ein Hackathon lässt bauen. Wir kombinieren das Beste daraus. Ihr bekommt den nötigen Input im Tool-Workshop und setzt ihn sofort an einer echten Challenge um. Wer nur einen Impuls sucht, ist mit einem klassischen Workshop-Tag gut bedient. Wer will, dass sein Team KI im Alltag wirklich nutzt, braucht das Format, das ein Ergebnis produziert.
Was das Workshop-Format konkret umfasst
Ein Corporathon-Workshop ist kein Entwicklerwettbewerb. Es ist ein begleitetes, energiegeladenes Arbeitsformat für Fachteams, die nicht programmieren können und auch nicht müssen. Ihr arbeitet mit Cursor, Lovable, n8n, Gamma, Figma Make, Claude Code und Custom GPTs an euren eigenen Daten. Die Moderation hält den Fokus auf einer klar umrissenen Aufgabe und sorgt dafür, dass jeder im Raum aktiv baut, nicht nur ein paar Mutige.
Ein typischer Workshop-Tag enthält vier Bausteine, die ineinandergreifen.
- Aufgaben-Zuschnitt. Jede Gruppe bekommt eine reale, eng gefasste Aufgabe mit benanntem Nutzer und gewünschtem Output. Nicht "irgendwas mit KI", sondern zum Beispiel "aus 40 Angebots-PDFs pro Woche automatisch eine strukturierte Vergleichstabelle".
- Tool-Workshop. Bevor gebaut wird, lernt jede Gruppe genau die Werkzeuge, die ihre Aufgabe braucht. Kein Toolzoo, sondern der passende Stack für den Fall.
- Bau-Phase. Die Teams bauen unter Begleitung. Wir sitzen daneben, entstören, zeigen den nächsten Schritt und halten die Grenze des Prototyps klar.
- Show und Handoff. Jede Gruppe zeigt ihr Ergebnis, benennt offene Annahmen und übergibt an einen Owner mit nächstem Schritt.
Nutzen und Ziele
Das Ziel ist nicht ein gutes Gefühl am Nachmittag. Das Ziel ist, dass euer Team nach dem Workshop sichtbar anders arbeitet.
- Ein funktionierendes Artefakt, das euch gehört und weiterläuft, statt Folien.
- Praktische KI-Kompetenz, die im echten Arbeitsfall entstanden ist und deshalb bleibt.
- Eine dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme als Baustein für den EU AI Act (Art. 4).
- Ein realistisches Bild davon, wo KI im eigenen Prozess wirklich trägt und wo nicht.
Passt das zu eurem Team?
Zwei Wege, beide immer sichtbar. Wer schon weiß, dass das passt, bucht direkt. Wer erst mehr Substanz will, bekommt sie per Mail.
- Primär: Discovery Call buchen (Button, https://cal.com/jamboula/ai-hackathon).
- Sekundär: E-Mail-Feld „Workshop-Leitfaden erhalten".
Für wen es passt, und für wen nicht
Ehrliche Passung spart beiden Seiten Zeit. Der Workshop ist der stärkere Hebel, wenn diese Punkte zutreffen. Wenn nicht, sagen wir das offen.
| Passt gut, wenn | Passt eher nicht, wenn |
|---|---|
| ein Team echte, wiederkehrende Reibung hat (manuelle Reports, langsame Kundenantworten, verstreutes Wissen) | ihr nur eine allgemeine KI-Awareness im großen Plenum wollt |
| es einen Owner gibt, der nach dem Workshop weitermacht | niemand nach dem Termin Verantwortung übernehmen kann |
| Daten und Toolzugänge grundsätzlich freigegeben werden können | echte Daten aus rechtlichen Gründen unter keinen Umständen berührt werden dürfen |
| ihr einen sichtbaren ersten Output braucht, nicht nur ein Zertifikat | ein reiner Teilnahmenachweis ohne Anwendung genügt |
Leistungen und Deliverables
- Vorab-Scoping mit Aufgaben-Zuschnitt je Gruppe.
- Kuratierter Toolstack pro Aufgabe inklusive Zugängen.
- Moderierter Bau-Workshop mit Begleitung während der gesamten Zeit.
- Mindestens ein funktionierender Prototyp je Team (Automatisierung, Dashboard, Custom GPT, App-Prototyp oder Workflow).
- Handoff-Dokument je Prototyp mit Owner, Zugängen, offenen Annahmen, Abnahmekriterium und nächstem Umsetzungsschritt.
- Dokumentation der KI-Kompetenzmaßnahme für die Teilnehmer.
Formate als Angebots-Karten
Spark
- Was du bekommst: 1 Tag, ein fokussierter Prototyp, Tool-Workshop, Handoff-Dokument, dokumentierte KI-Kompetenzmaßnahme.
- Du arbeitest mit: einem Corporathon-Facilitator, dem passenden Stack für eine Aufgabe (z.B. n8n plus Custom GPT).
- Ideal für: bis 10 Teilnehmer, ein Team, das einen ersten sichtbaren Beweis braucht.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Ignite (Empfehlung)
- Was du bekommst: 2 Tage, mehrere Aufgaben parallel, mehrere Prototypen, Handoff je Team, breitere Aktivierung im Team.
- Du arbeitest mit: mehreren Facilitatoren, kuratiertem Stack je Aufgabe (Lovable, n8n, Cursor, Gamma, Claude Code).
- Ideal für: 10 bis 15 Teilnehmer, ein Bereich, der KI in mehreren Prozessen ausprobieren will.
- 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, Unternehmen mit ernsthaftem Rollout-Ziel.
- Dein Investment: auf Anfrage.
- CTA: Discovery Call buchen.
Trust-Zeile unter den Karten: „Teams von Adobe, YOYABA, Onventis und NavVis haben mit uns gearbeitet." Nur freigegebene Logos. Preise vorerst auf Anfrage, der Zuschnitt hängt von Teamgröße, Zahl der Aufgaben und gewünschter Tiefe des Handoffs ab.
KI-Workshop bei Corporathon vs. klassischer Workshop-Tag
| Kriterium | Klassischer KI-Workshop | Corporathon-Workshop |
|---|---|---|
| Output | Folien, Notizen, Teilnahmebestätigung | funktionierender Prototyp, den ihr behaltet |
| Lernmodus | zuhören, Beispiele ansehen | selbst bauen an echten Daten und Tools |
| Beteiligung | wenige Aktive, viele Zuschauer | jede Gruppe baut selbst |
| Transfer in den Alltag | unklar ohne Anwendung | über Prototyp, Nutzung und Handoff sichtbar |
| Verantwortung danach | selten geklärt | benannter Owner mit nächstem Schritt |
| Zeit bis erstem Ergebnis | Wochen bis Monate, oft nie | startklar in 1 Woche, Ergebnis je nach Scope |
Die Tabelle vergleicht Arbeitsweisen, nicht Anbieter. Sie enthält bewusst keine erfundenen Prozentzahlen. Belastbare Werte entstehen erst mit eurer eigenen Baseline.
So kann sich der Nutzen rechnen (Modell, keine Kundenzahl)
Eine ehrliche 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, zum Beispiel Reporting oder Angebotsvergleich.
- 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 Workshops und der Nachbau-Wochen. Setzt eure Zahlen ein. Wenn eine Aufgabe pro Person und Woche vier Stunden kostet und ein Prototyp die Hälfte abnimmt, sind das zwei Stunden. Über zehn Personen und ein Jahr ergibt das eine Größenordnung, an der ihr die Investition ehrlich prüfen könnt. Genau diese Rechnung machen wir im Discovery Call mit euren echten Werten, nicht mit unseren.
Interaktiver Workshop-vs-Hackathon-Check: /ki-workshop/tools/workshop-vs-hackathon-check/.
Social Proof
Teams von Adobe, YOYABA, Onventis und NavVis haben mit uns gearbeitet. Wir zeigen ihre Namen und Logos als Referenz und, wo freigegeben, Workshop-Fotos und öffentliches Feedback. Konkrete Kennzahlen zu Adoption oder Zeitersparnis veröffentlichen wir bewusst erst, wenn Quelle, Methode und Zeitraum dokumentiert und freigegeben sind.
Alles unter /case-studies/.
Ablauf als animierter Zeitstrahl, in 1 Woche
| # | Schritt | Owner | Output |
|---|---|---|---|
| 1 | Intro-Call | Corporathon + Sponsor | geklärtes Lernziel, grober Scope, Termin |
| 2 | Tools- und Aufgaben-Call | Corporathon + Teamleads | zugeschnittene Aufgaben, Toolauswahl je Gruppe |
| 3 | Finalisierung Infos und Daten | Kunde (IT, Datenschutz) | freigegebene Datenzugänge, dokumentierte Grenzen |
| 4 | Workshop-Vorbereitung | Corporathon | vorbereitete Umgebungen, Zugänge, Ablaufplan |
| 5 | Tool-Workshop | Corporathon + Teams | Teams können ihren Stack bedienen |
| 6 | Bau-Sprint | Teams (begleitet) | funktionierende Prototypen, aktivierte Teilnehmer |
| 7 | Show und Handoff | Teams + Owner | gezeigte Ergebnisse, Handoff-Dokumente, Kompetenznachweis |
Tech-Stack-Band
Zweites, später platziertes SVG-Band aus assets/logos/tech-stack/manifest.json: Cursor, Lovable, n8n, Gamma, Figma Make, Claude Code, Custom GPTs, Codex, ElevenLabs, Claude Cowork, NotebookLM. Beschriftung als „genutzte und unterstützte Werkzeuge", nicht als formale Partnerschaft. Corporathon ist offizieller Lovable Ambassador, das darf so benannt werden.
CTA-Blöcke (Doppel-CTA, jeweils Buchung plus E-Mail-Capture)
Jeder CTA-Block rendert zwei Wege nebeneinander: primärer Button zur Buchung und ein E-Mail-Capture-Feld für alle, die noch nicht buchen wollen.
- Im Hero: Discovery Call buchen (Button, https://cal.com/jamboula/ai-hackathon) plus E-Mail-Feld „Workshop-Leitfaden erhalten".
- Nach der Passungs-Sektion: Passt das zu eurem Team? Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld.
- Nach dem Social Proof: Case Studies ansehen (/case-studies/) plus Discovery Call buchen.
- Abschluss: Bereit für einen Workshop mit Ergebnis? Discovery Call buchen plus E-Mail-Feld.