Metoden på kort form
- Seks faser fra challenge framing til implementeringsroadmap
- AI indgår aktivt i alle seks faser: fra problem-analyse til pitch-deck-generering
- 87 procent af deltagere har en funktionel prototype inden 48 timer
- 60 procent af prototyper er i produktion inden 90 dage
- Metoden er forfinet over 120+ hackathons i Danmark, Sverige og Norge
Fra problem til prototype på 48 timer
Vi har lavet 120+ hackathons og justeret metoden hver eneste gang. Her er hvad vi har lært: seks faser, AI i alle led, og en post-event opfølgning der faktisk sikrer at prototyper lever videre.
Seks faser. AI i alle led.
Metoden er ikke lineær i praksis. Teams itererer mellem faser, og AI accelererer overgangene. Men de seks faser giver en tydelig struktur som facilitatorerne holder teams indenfor.
Pre-event: Challenge framing
1 til 2 uger før hackathonGodt pre-event-arbejde er det der oftest afgør om et hackathon lykkes. Vi interviewer stakeholders, analyserer interne data og bruger AI til at identificere de forretningsudfordringer med det højeste AI-løsningspotentiale. Teams modtager et challenge brief der giver dem det bedst mulige udgangspunkt.
AI bruges til
Claude analyserer stakeholder-interviews og genererer et prioriteret shortlist af candidate challenges baseret på impact og feasibility.
Output fra fasen
Challenge brief med kontekst, data og klar problemformulering
Ideation: Fra problem til løsningsrum
2 til 3 timerTeams starter med en struktureret ideation-session hvor AI fungerer som brainstorm-partner. Via Reverse Brainstorm, SCAMPER og HMW-spørgsmål genereres 50 til 100 idéer. AI hjælper derefter med at strukturere og prioritere via impact-effort-analyse. Teams ender med 2 til 3 lovende koncepter at bygge videre på.
AI bruges til
ChatGPT og Claude bruges til divergent ideation. Gemini til at krydspollunere med cases fra andre brancher.
Output fra fasen
Top 3 prioriterede koncepter med initial impact-effort-vurdering
Prototyping: Byg med AI-tools
4 til 16 timerDen længste og mest intensive fase. Teams bygger funktionelle prototyper ved hjælp af no-code og low-code AI-tools. Vores AI-coaches er tilgængelige til at hjælpe med valg af tools, debugging og arkitektur. Målet er en prototype der kan demonstreres og generere meningsfuld feedback, ikke produktionsklar kode.
AI bruges til
n8n til workflows og agenter, Claude Artifacts og v0.dev til UI, Cursor og Bolt.new til mere kompleks funktionalitet.
Output fra fasen
Funktionel prototype der kan demonstreres live
Test: Validering med rigtige brugere
45 til 90 minutterPrototyperne testes på potentielle brugere eller interne interessenter. Testscenarier er forberedt på forhånd for at sikre meningsfuld feedback i en kort tidsramme. AI hjælper med at analysere feedback hurtigt og generere en prioriteret liste over de vigtigste forbedringer inden pitch.
AI bruges til
Claude analyserer rå feedback og kategoriserer det på must-have vs. nice-to-have forbedringer. Maze bruges til struktureret brugertest.
Output fra fasen
Prioriteret feedback-rapport og forbedret prototype
Pitch: Præsentation for beslutningstagere
5 til 10 minutter per teamHvert team pitcher deres prototype, business case og implementeringsplan for en jury med beslutningskompetence. AI bruges til at generere pitch-decks og visuelle mockups. Pitchen fokuserer på problem, løsning, demo og hvad der skal til for at bringen prototypen i produktion.
AI bruges til
Gamma til pitch-deck generering, Midjourney til UI-mockups, ChatGPT til at strukturere narrativ og business case.
Output fra fasen
Pitch-deck, live demo og implementeringsudkast
Post-event: Fra prototype til produktion
2 til 4 uger efter hackathonVi leverer en detaljeret implementeringsroadmap for alle prototyper. Den inkluderer teknisk arkitektur, ressourcekrav, ansvarsfordeling, succeskriterier og tidsplan. Vi tilbyder også opfølgende sparring og kompetence-transfer-workshops for at sikre at organisationen kan bygge videre selv.
AI bruges til
Notion AI og Claude bruges til at strukturere implementeringsroadmap. HubSpot til ROI-tracking og opfølgning.
Output fra fasen
Implementeringsroadmap, kompetence-transfer-plan og ROI-framework
Principperne bag metoden
Problemet først. Altid.
Vi er ligeglade med hvilke AI-tools der er trendy. Vi starter med jeres forretningsproblem og vælger derefter de tools der løser det bedst. Det er grunden til at 60% af vores prototyper ender i produktion.
Blandet hold slår eksperthold
De bedste hackathon-prototyper vi har set kom ikke fra rene tekniker-hold. De kom fra hold med én der kendte forretningen, én med faglig dybde og én med AI-nysgerrighed.
Et hackathon er det billigste sted at tage fejl
Vi opfordrer aktivt teams til at afprøve idéer der måske ikke virker. En prototype der fejler hurtigt er langt mere værd end et projekt der triller af sted i tre kvartaler og så fejler.
Dokumentér mens I tænker
Vi bruger AI til at fange beslutninger, ideprocesser og arkitekturvalg undervejs. Det lyder kedeligt. Det er grunden til at vores post-event implementering går dobbelt så hurtigt som gennemsnittet.
Hvad der adskiller et AI hackathon fra et klassisk hackathon
Klassisk hackathon
- Fokus på kodning og teknisk implementation
- Kræver teknisk profil for at deltage meningsfuldt
- Prototyper sjældent klar til produktion
- Succes måles i kreativitet og wow-faktor
- Efterfølgende implementering overlades til teams selv
AI Hackathon (vores metode)
- Fokus på forretningsværdi: vi løser problemer der faktisk koster noget
- Alle medarbejdere kan bygge prototyper med AI-tools
- 87% har en kørende prototype inden 48 timer
- Succes måles i ROI-potentiale og implementeringsparathed
- Struktureret implementeringsroadmap leveres til alle prototyper
Se metoden i praksis
Det bedste bevis på at metoden virker er kundecasene. Se hvordan vi har hjulpet virksomheder fra logistik, finans, HR og sundhed med at bygge AI-prototyper der lever videre.