5 Teams, 24 Stunden, am Ende standen fünf funktionierende Prototypen, die diese Woche live gehen.
Tools
KI-Tool-Verzeichnis für Teams, die bauen statt zuhören.
Alle Tools, mit denen wir im Corporathon Prototypen bauen: Modelle, Coding-Agenten, Automatisierung, Daten und CRM. Mit Einschätzung zu Aufwand, Kosten und Eignung.
Gebaut für
Tools im Corporathon-Stack
OpenAI
OpenAI liefert die Modellbasis für die meisten Prototypen, die in einem Corporathon entstehen: Chat-Assistenten, Textverarbeitung, Auswertung von Dokumenten und Funktionsaufrufe in eigene Systeme.
LLM & Assistenten
Claude
Claude ist stark bei langen Dokumenten, strukturierter Analyse und nachvollziehbaren Antworten. Teams setzen es ein, wenn Qualität und Begründung wichtiger sind als reine Geschwindigkeit.
LLM & Assistenten
Claude Code
Claude Code arbeitet direkt im Repository: liest Dateien, ändert Code, führt Befehle aus. Für Teams mit Entwicklungsanteil ist es der schnellste Weg von der Idee zum lauffähigen Prototyp.
AI Coding
Gemini
Gemini ist die naheliegende Wahl, wenn Dokumente, Mails und Tabellen bereits in Google Workspace liegen. Multimodale Eingaben machen es für Bild- und Videomaterial nützlich.
LLM & AssistentenWorkspace
GitHub Copilot
Copilot beschleunigt bestehende Entwicklungsarbeit, ohne den Workflow zu ändern. Für Teams mit vorhandener Codebasis ist es der risikoärmste Einstieg in KI-gestützte Entwicklung.
AI Coding
Codex
Codex übernimmt abgegrenzte Entwicklungsaufgaben eigenständig und liefert Änderungsvorschläge zurück. Sinnvoll, wenn viele kleine Aufgaben parallel laufen sollen.
AI Coding
Lovable
Lovable baut vollständige Web-Anwendungen aus Beschreibungen, inklusive Datenbank und Deployment. Fachteams ohne Entwicklungshintergrund kommen damit zu einem echten Prototyp statt zu Folien.
AI Coding
n8n
n8n verbindet Systeme, KI-Modelle und eigene Skripte in einem visuellen Workflow. Self-Hosting macht es zur bevorzugten Wahl, wenn Daten das Unternehmen nicht verlassen sollen.
Automatisierung
Make
Make bildet Abläufe als visuelle Szenarien ab und ist damit auch ohne IT-Team beherrschbar. Gut geeignet für Prozesse mit vielen Verzweigungen.
Automatisierung
Zapier
Zapier ist der schnellste Weg, zwei Systeme miteinander sprechen zu lassen. Für einfache Ketten schlägt es jede Eigenentwicklung.
Automatisierung
Airtable
Airtable ist die pragmatische Datenbasis für Prototypen: Tabellen, Ansichten, Automationen und Schnittstellen an einem Ort.
Daten & AnreicherungWorkspace
Clay
Clay kombiniert viele Datenquellen mit KI-Recherche in einer Tabelle. Statt Listen zu kaufen, baut ihr euch eine eigene, geprüfte Datenbasis.
Daten & AnreicherungOutbound
Attio
Attio modelliert Beziehungen so, wie euer Geschäft wirklich funktioniert, statt euch in ein starres Objektmodell zu zwingen.
CRM
HubSpot
HubSpot deckt Marketing, Vertrieb und Service gemeinsam ab. Für KI-Projekte ist es meist die Datenquelle und das Zielsystem zugleich.
CRM
Salesforce
Salesforce ist in vielen Konzernen die verbindliche Datenquelle. KI-Prototypen müssen sich daran orientieren, nicht umgekehrt.
CRM
Pipedrive
Pipedrive bleibt bewusst einfach. Für kleinere Vertriebsteams ist das ein Vorteil, weil KI-Ergänzungen sofort sichtbar wirken.
CRM
Microsoft 365
Teams, SharePoint und Outlook sind in vielen Unternehmen der Ort, an dem KI-Ergebnisse ankommen müssen, damit sie genutzt werden.
Workspace
Microsoft Dynamics 365
Dynamics verbindet Vertrieb, Service und Betriebsprozesse. Für Unternehmen mit Microsoft-Stack ist es der natürliche Andockpunkt.
CRM
Instantly
Instantly übernimmt Versand, Zustellbarkeit und Kampagnensteuerung. Die Qualität kommt aus den Daten davor, nicht aus dem Versandtool.
Outbound
Lemlist
Lemlist verbindet E-Mail, LinkedIn und Anrufe in einer Sequenz und legt den Schwerpunkt auf Personalisierung statt Masse.
Outbound
Kostenlose Corporathon Tools
Drei eigene Tools mit transparenter Logik, ohne Registrierung.
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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FAQ
Häufige Fragen
Nach Use Case, Datenzugriff und der Frage, wer das Ergebnis danach betreibt. Nicht nach Partnerschaft.
Nein. Die meisten Teams bauen den ersten Prototyp mit zwei oder drei davon.
Nein. Die Preise dienen der Orientierung. Prüfe immer die Herstellerseite.
Ja. Wir arbeiten in euren Systemen, sofern Zugriffe vorhanden sind.
Euch. Code, Workflows und Prompts bleiben im Unternehmen.
Scope, Datenquellen und Zugriffsregeln klären wir vorab und nutzen nur freigegebenes Material.
Nein. Lizenzen kauft ihr direkt beim Anbieter, wir unterstützen bei Auswahl und Setup.
Ja, etwa bei n8n. Das verändert Aufwand und Betriebsverantwortung, das planen wir ein.
In der Regel reicht ein Workshop-Tag für einen funktionierenden Prototyp.
Ihr erhaltet Doku zu Setup, Kosten und Verantwortlichen, damit die Go-live-Entscheidung belastbar ist.