5 Teams, 24 Stunden, am Ende standen fünf funktionierende Prototypen, die diese Woche live gehen.
Case Study
Onventis
Engineering50 Entwickler haben an einem Tag KI in ihren eigenen Entwicklungsprozess gebracht. Code-Review und Test-Generierung laufen in Produktion.
Gebaut für
Social Proof
Was Teilnehmende auf LinkedIn schreiben
Originalposts aus echten Corporathon-Hackathons, direkt von LinkedIn eingebettet.
Auf LinkedIn ansehen
Key Facts
100%
KI-Adoption
50
Entwickler im Upskilling
1 Tag
Sprint-Dauer
Branche
Procurement-Software
Team & Fokus
50 Entwickler Upskilling
Ergebnis
100% KI-Adoption
Format
Spark (1 Tag)
Ausgangslage
Code-Review und Test-Erstellung kosteten Senior-Kapazität, während KI-Tools im Engineering nur punktuell und ohne gemeinsamen Standard genutzt wurden.
Vorgehen
- Ein Tag moderierter Build-Sprint mit dem gesamten Engineering
- Toolstack-Setup und Prompt-Standards für alle Entwickler
- Handoff-Dokumentation und Abschlussdemo im Team
Ergebnis
- Nachweisbare Nutzung im gesamten teilnehmenden Team
- Code-Review-Tool und automatisierte Test-Generierung in Produktion
- Aus einem Hackathon wurde gelebte Engineering-Praxis
Kundenstimmen
Was Teilnehmer öffentlich über den Hackathon sagen
Zusammengefasste Kernaussagen aus freigegebenen LinkedIn Beiträgen von Teams, die mit uns gebaut haben.
Vom „Ich sollte mal KI lernen“ zum fertigen Produkt, ohne eine Zeile Coding Erfahrung.
Kein monatelanger Vorlauf nötig: ein Team, etwas Chaos, und daraus wurde ein laufendes Produkt.
5 Teams, 24 Stunden, am Ende standen fünf funktionierende Prototypen, die diese Woche live gehen.
Vom „Ich sollte mal KI lernen“ zum fertigen Produkt, ohne eine Zeile Coding Erfahrung.
Nach Tag eins arbeiteten Leute in Claude Code, die vorher nie ein Terminal geöffnet hatten.
OW
Oke Wilhelm
NavVis
Der größte Effekt war nicht das Tooling, sondern der Mindset Shift: „Das baue ich selbst.“
NT
NavVis Team
Marketing & Ops
Nach Tag eins arbeiteten Leute in Claude Code, die vorher nie ein Terminal geöffnet hatten.
OW
Oke Wilhelm
NavVis
Der größte Effekt war nicht das Tooling, sondern der Mindset Shift: „Das baue ich selbst.“
NT
NavVis Team
Marketing & Ops
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Fragen
Häufige Fragen zu dieser Case Study
Code-Review und Test-Erstellung kosteten Senior-Kapazität, während KI-Tools im Engineering nur punktuell und ohne gemeinsamen Standard genutzt wurden.
Ein Tag moderierter Build-Sprint mit dem gesamten Engineering Toolstack-Setup und Prompt-Standards für alle Entwickler Handoff-Dokumentation und Abschlussdemo im Team
Nachweisbare Nutzung im gesamten teilnehmenden Team Code-Review-Tool und automatisierte Test-Generierung in Produktion Aus einem Hackathon wurde gelebte Engineering-Praxis
Teams aus vier bis sechs Personen funktionieren am besten. Insgesamt begleiten wir Gruppen von einem einzelnen Team bis zu mehreren Dutzend Teilnehmenden.
Alle drei Varianten sind möglich. Vor Ort erzeugt die stärkste Dynamik, remote ist logistisch schlanker, hybrid ist der übliche Kompromiss bei verteilten Standorten.
Ihr bekommt eine dokumentierte Übergabe: Prototypen, Setup, offene Punkte und eine Empfehlung, welche Ergebnisse produktiv weitergeführt werden sollten.
Vor dem Sprint definieren wir Zielgrößen — gesparte Stunden, Durchlaufzeit, Qualität oder Umsatzbeitrag. Diese Zahlen bewerten wir in der Abschlussrunde.
Buchbare Termine gibt es meist innerhalb von zwei bis vier Wochen. Bei einem klar umrissenen Use Case geht es auch kurzfristiger.
Für kleine Services meist nicht. Sobald produktive Systeme angebunden werden, holen wir IT und Security früh mit an den Tisch.
Am Ende steht kein Zertifikat, sondern ein funktionierendes Ergebnis: gebaute Workflows, die im Alltag weiterlaufen.