Neuland Campus Hackathon 2 – Vom Prototyp zur echten Pilotlösung

27.05.2026, 09:00 > 28.05.2026, 17:00

Veranstalter: Prof. Dr. Stefan Wittenberg, Michael Steinberg

10+ Plätze verfügbar

Grundidee und Mehrwert Neuland Campus AI ist kein KI-Produkt, sondern ein Enablement- und Transformationsprogramm. Ziel ist es, Unternehmen in kurzer Zeit in die Lage zu versetzen, generative KI fundiert zu verstehen, realistisch zu bewerten und eigenständig produktiv einzusetzen – technisch souverän, datenschutzkonform und ohne Lock-in. Viele Unternehmen stehen aktuell vor zwei zentralen Herausforderungen: Erstens bleiben KI-Initiativen häufig im Prototypenstatus stecken und erzeugen keinen messbaren Nutzen. Zweitens verhindern Unsicherheiten rund um Datenschutz, Governance, AI Act und Cloud-Abhängigkeiten einen strukturierten Einstieg. Die dreistufige Hackathon-Serie adressiert beide Punkte gleichzeitig: Sie verbindet Aufklärung, praktische Umsetzung, Change-Enablement und Governance in einem klaren, erprobten Vorgehen. Die Hackathons sind bewusst kein Verkaufsformat, sondern ein Lern- und Befähigungsformat. Teilnehmende erleben generative KI nicht abstrakt, sondern arbeiten an einem realen Prototypen, können Chancen selbst einschätzen und Risiken bewusst beherrschen.

Governance, Dokumenten-Pipeline und stabiler Betrieb

Der zweite Hackathon fokussiert sich auf den Übergang vom Prototyp zu einer echten, betrieblich nutzbaren Pilotlösung. Während im ersten Hackathon Dokumente bewusst manuell hochgeladen wurden, geht es nun darum, diese manuelle Interaktion abzulösen und durch eine strukturierte, automatisierte Wissensbasis zu ersetzen.


Zu Beginn werden Pilotgruppe, Rollen und Rechte definiert. Es wird festgelegt, wer die Lösung nutzt, wer administriert und wer fachlich verantwortlich ist. Konzepte wie Data Owner, klare Zuständigkeiten sowie Regel- und Dokumentenversionierung werden eingeführt, um den Umgang mit Wissen nachvollziehbar und konsistent zu gestalten.


Ein zentraler inhaltlicher Schwerpunkt von Hackathon 2 ist der Aufbau einer Dokumenten- und Wissenspipeline. Ziel ist es, dass die KI nicht mehr mit manuell hochgeladenen Einzeldateien arbeitet, sondern mit einem definierten Arbeitsbereich, etwa einem Ordner, einem Wissensraum oder einer klar abgegrenzten Dokumentensammlung. Änderungen an Dokumenten – neue Versionen, Ergänzungen oder Löschungen – sollen sich automatisch in der Wissensbasis der KI widerspiegeln.


Hierzu werden Schnittstellen- und Integrationskonzepte erläutert und prototypisch umgesetzt. Die Teilnehmenden lernen, wie Dokumente systematisch angebunden werden können und welche Rolle standardisierte Schnittstellen, Integrationsmechanismen oder Konzepte wie Model Context Protocol (MCP) spielen, um den Zugriff auf externe Datenquellen kontrolliert und nachvollziehbar zu gestalten. Wichtig ist dabei nicht die technische Tiefe, sondern das Verständnis, wie aus einem Prototyp eine wartungsarme, aktualisierte Wissensbasis entsteht.


Parallel dazu wird das Thema Governance vertieft. Gemeinsam werden Leitplanken definiert: Welche Dokumente gehören in den Pilot? Welche sind ausgeschlossen? Wie wird Datenschutz eingehalten? Wie wird sichergestellt, dass nur autorisierte Personen Zugriff erhalten? Ergänzend werden Konzepte für sicheren Web- und Mobilzugriff betrachtet, sodass der Pilot realistisch im Arbeitsalltag genutzt werden kann – verschlüsselt, authentifiziert und kontrolliert, auch außerhalb des internen Netzwerks.


Darüber hinaus geht es um Betriebsfähigkeit und Wartbarkeit. Themen wie Backup-Strategien, Aktualisierbarkeit, Umgang mit Ausfällen, Qualitätssicherung und Monitoring werden auf einem pragmatischen, aber belastbaren Niveau behandelt. Ziel ist kein Vollbetrieb, sondern eine Pilotlösung, die stabil läuft, wenig manuelle Pflege erfordert und belastbare Erkenntnisse liefert.


Am Ende von Hackathon 2 steht eine echte Pilotlösung, bei der:

eine definierte Nutzergruppe arbeitet, die Wissensbasis automatisch aktuell gehalten wird, Governance-Regeln eingehalten werden, und der Nutzen real im Arbeitsalltag messbar ist.

Diese Lösung bildet die Grundlage für eine fundierte Entscheidung über Skalierung oder Weiterentwicklung.

ab 1.750,00 € zzgl. MwSt.

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