Was bringt das für die Marge im Handel?

Automatisierte Produkttexte und Bestandsabgleich sparen Stunden, die für Sortimentsstrategie und Einkauf frei werden. Dasselbe Team pflegt mehr Artikel bei weniger Fehlern.

Wie groß muss unser Team sein?

Format Spark läuft an einem Tag mit bis zu 10 Personen, Ignite über zwei Tage mit 10 bis 15, Blaze über drei bis fünf Tage ab 15 Personen. Preise auf Anfrage im Discovery Call.

Does this work with our shop system?

Yes. We connect to Shopify, Shopware, SAP or whatever you use via n8n and APIs. We sort out access and data formats before the hackathon days.

Do our customer data stay secure?

We work in your environment with your accounts. Customer data stays with you. The hackathon also delivers the documented internal AI literacy measures record.

What does this do for retail margin?

Automated product copy and inventory sync free up hours for assortment strategy and buying. The same team handles more items with fewer errors.

How big does our team need to be?

The Spark format runs in one day with up to 10 people, Ignite over two days with 10 to 15, Blaze over three to five days from 15 people. Pricing on request in the discovery call.

ki hackathon handel

KI-Workshop für Handel und Retail, 1 Tag inhouse

Handelsteams verlieren Zeit an Arbeit, die Category-Teams von der Sortimentsstrategie abhält. Produktbeschreibungen, die einzeln für tausende Artikel geschrieben werden. Bestandsabgleich zwischen Shop, Marktplatz und ERP, von Hand nachgehalten. Kundenanfragen zu Rücksendungen und Verfügbarkeit, die immer wieder dieselben Antworten brauchen. Sortimentsreports, die jede Woche neu entstehen. Der KI-Workshop, 1 Tag inhouse, setzt an genau einem dieser Schritte an. Euer Team baut an einem Tag einen Prototypen, der Produkttexte in Minuten erzeugt oder Anfragen automatisch beantwortet, statt eines Zertifikats. Wächst der Bedarf, skaliert ihr direkt zum mehrtägigen Corporathon-Hackathon, inklusive dokumentierter KI-Kompetenzmaßnahme nach Art. 4 EU AI Act, verpflichtend seit dem 02.02.2025.

Echte Prototypen statt Folien
Moderiert von KI-Praktikern
In einer Woche startklar
Dokumentierter Handoff inklusive

Discovery Call buchen Ablauf ansehen

Teilnehmende im Plenum eines KI-Hackathons

Gebaut für

Kundenstimmen

Was Teilnehmer öffentlich über den Hackathon sagen

Zusammengefasste Kernaussagen aus freigegebenen LinkedIn Beiträgen von Teams, die mit uns gebaut haben.

5 Teams, 24 Stunden, am Ende standen fünf funktionierende Prototypen, die diese Woche live gehen.

Tim Rath

Founder @ YOYABA

Vom „Ich sollte mal KI lernen“ zum fertigen Produkt, ohne eine Zeile Coding Erfahrung.

Marie Klamer

Creative Strategy Lead @ YOYABA

Kein monatelanger Vorlauf nötig: ein Team, etwas Chaos, und daraus wurde ein laufendes Produkt.

Lisa Kral

Creative Strategist @ YOYABA

5 Teams, 24 Stunden, am Ende standen fünf funktionierende Prototypen, die diese Woche live gehen.

Tim Rath

Founder @ YOYABA

Vom „Ich sollte mal KI lernen“ zum fertigen Produkt, ohne eine Zeile Coding Erfahrung.

Marie Klamer

Creative Strategy Lead @ YOYABA

Kein monatelanger Vorlauf nötig: ein Team, etwas Chaos, und daraus wurde ein laufendes Produkt.

Lisa Kral

Creative Strategist @ YOYABA

Nach Tag eins arbeiteten Leute in Claude Code, die vorher nie ein Terminal geöffnet hatten.

Oke Wilhelm

NavVis

Der größte Effekt war nicht das Tooling, sondern der Mindset Shift: „Das baue ich selbst.“

NavVis Team

Marketing & Ops

Nach Tag eins arbeiteten Leute in Claude Code, die vorher nie ein Terminal geöffnet hatten.

Oke Wilhelm

NavVis

Der größte Effekt war nicht das Tooling, sondern der Mindset Shift: „Das baue ich selbst.“

NavVis Team

Marketing & Ops

Das Format

Aus Wissen wird ein funktionierender Prototyp.

KI-Workshop für Handel und Retail, 1 Tag inhouse. Produkttext-Generator oder Bestandsabgleich bauen, dann optional zum Corporathon-Hackathon.

Wo Handelsteams Zeit verlieren

Was das Team baut

Challenges aus Sortiment und Kundenservice. Ein Produkttext-Generator als Custom GPT, der aus Attributen und Fotos Beschreibungen für den Shop erzeugt. Ein Bestandsabgleich-Bot mit n8n, der Lagerbestände zwischen Kanälen synchron hält. Ein Kundenservice-Assistent, der Standardanfragen zu Rücksendungen und Lieferzeiten beantwortet. Ein Sortiments-Reporting-Autopilot mit Gamma, plus ein Category-Recherche-Tool mit Claude Code für Trends und Wettbewerbspreise.

In 1 Woche zu deinem Corporathon

1. Intro-Call, wir verstehen Sortiment, Kanäle und Pain. 2. Tools- und Challenges-Call, wir wählen die Automatisierungen mit dem größten Hebel. 3. Finalisierung Daten und Zugänge, Shopsystem, ERP, Produktdaten. 4. Vorbereitung, wir richten Umgebung und Beispieldaten ein. 5. Hackathon-Tage, Tool-Workshop am Morgen, Sprint am Prototyp, Pitches am Ende.

Klassische Schulung vs. Corporathon

Eine Schulung zeigt Category-Managern KI in der Theorie. Ein Corporathon liefert den Produkttext-Generator, der die nächsten 500 Artikel textet, während das Team an der Saisonplanung arbeitet. Deshalb bleibt die Nutzung hoch.

Output statt Folien

Ein Corporathon ist kein Seminar. Es ist ein moderierter Sprint, in dem Teams echte Arbeit mit KI neu bauen.

0 Woche

vom Scope zum startklaren Sprint

0 Services

Spark, Ignite und Blaze

0 Schritte

vom Call zum dokumentierten Handoff

How it works

In klaren Schritten vom Scope zum Handoff.

Intro-Call

Corporathon + Sponsor · Ziel, Scope und Termin stehen

Challenge-Design

Corporathon + Teamleads · reale Use Cases und Toolstack

Daten & Zugänge

Kunde · freigegebene Daten, Rollen und Grenzen

Tool-Workshop

Corporathon · Teams können den Stack bedienen

Hackathon-Sprint

Teams · funktionierende Prototypen

Nächster Schritt

Zeit für deinen Corporathon?

Buch direkt einen Discovery Call, wir klären Ziel, Format und Termin im Gespräch.

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FAQ

Fragen, die vor dem ersten Call geklärt sein sollten.

KI-Workshop für Handel und Retail, 1 Tag inhouse. Produkttext-Generator oder Bestandsabgleich bauen, dann optional zum Corporathon-Hackathon.

Funktioniert das mit unserem Shopsystem? Ja. Wir docken über n8n und APIs an Shopify, Shopware, SAP oder was ihr nutzt an. Zugänge und Datenformate klären wir vor den Hackathon-Tagen, damit der Prototyp direkt mit euren echten Produktdaten arbeitet. Bleiben unsere Kundendaten sicher? Wir arbeiten in eurer Umgebung mit euren Konten. Kundendaten bleiben bei euch. Der Hackathon liefert zusätzlich …

Ihr entscheidet, welche Daten in den Sprint gehen. Zugriffe, Datenschutz und Grenzen klären wir vorab und arbeiten ausschließlich mit freigegebenem Material.

Euch. Prototypen, Automationen, Workflows, Prompts und generierter Code gehören nach dem Sprint eurem Unternehmen.

Wir arbeiten mit dem Stack, der zu euch passt — von LLM-APIs über Automations- und Datenplattformen bis zu euren bestehenden Systemen.

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.