ERFAHRUNGSBERICHT · HACKATHON
Ein Unternehmen aus der Kunststoff-Branche hatte ChatGPT, Claude, Perplexity, Adobe Firefly und Runway längst im Einsatz, und trotzdem hatte das Team das Gefühl, dass die einzelnen Tools nicht so richtig zusammenspielen. Was fehlte, war eine Methode.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie wir mit Marc Beck und dem Team von Faserplast in einem KI-Hackathon für Unternehmen konkret gearbeitet haben, inklusive fünf Workflows, einer klaren Haltung gegenüber „Fake-KI-Content“ und einem ehrlichen Blick auf das, was KI heute schon kann und was eben noch nicht.
UNTERNEHMEN
Faserplast AG
BRANCHE
Garten, Bau & Kunststoff
TEAM
5 Personen · 30 MA gesamt
FORMAT
2× 2h online + 1× 8h vor Ort
DAS UNTERNEHMEN
Faserplast AG ist ein Schweizer Unternehmen, das Produkte aus Kunststoff für die Bereiche Garten, Bau und Industrie entwickelt und vertreibt. Mit rund 30 Mitarbeitenden produziert Faserplast eigene Produktlinien und vermarktet sie über Online-Kanäle, Händlerpartnerschaften und das B2B-Geschäft.
DER CEO
Marc Beck führt Faserplast mit dem Anspruch, die Content-Produktion effizienter zu gestalten, ohne dabei an Qualität, Kundennähe oder Authentizität einzubüssen. Sein Zugang zu KI ist pragmatisch: Tools sind Mittel zum Zweck, nicht Selbstzweck. KI soll das Team unterstützen und nicht ersetzen.
Die Pain Points: Wenn KI-Tools da sind, aber das richtige Zusammenspiel fehlt
Marc Beck, CEO von Faserplast AG, beschreibt die Ausgangslage offen: Das Team arbeitete bereits mit verschiedenen KI-Tools und sammelte praktische Erfahrungen. Gleichzeitig zeigte sich, dass zwischen einzelnen Anwendungen und einem funktionierenden Workflow noch ein Unterschied besteht. Viele Abläufe enthielten weiterhin manuelle Zwischenschritte, und nicht immer war klar, welches Tool für welchen Zweck am sinnvollsten eingesetzt werden sollte.
Diese vier Herausforderungen standen deshalb im Mittelpunkt des Workshops:
1.
Manuelle Nacharbeit frisst die Zeit, die Kreativität braucht
Die eigentliche kreative Arbeit machte dem Team Spaß. Aber danach folgten immer dieselben repetitiven Schritte, Zuschneiden, Formate anpassen, Varianten erzeugen. Genau dort sollte KI ansetzen.
2.
Tools sind da, aber kein roter Faden
ChatGPT, Perplexity, Claude, Adobe Firefly, Runway, alles im Einsatz. Was fehlte: ein strukturierter, workflowbasierter Ansatz, der die Tools in klare Prozesse einbettet.
3.
Varianten erstellen und testen ist aufwendig
Schnelle Varianten ausprobieren? Systematisch A/B testen? Nur eingeschränkt möglich, weil jeder Versuch wieder manuelle Arbeit bedeutete.
4.
Unterschiedliche Rollen, unterschiedliche Anforderungen
Im Team arbeiten CEO, Video-Creator, Grafik & Foto, Programmier-Spezialist und Content-Managerin, fünf Rollen mit fünf komplett unterschiedlichen KI-Anwendungsfällen. Eine Standard-Schulung kann das schlicht nicht abdecken.
Die Frage, mit der wir gestartet sind
Bevor wir ein einziges Tool geöffnet haben, haben wir uns die Arbeit des Teams angeschaut und eine einzige Frage gestellt:
Was macht euch wirklich Freude, und was raubt euch Energie?
Aus der Antwort entstand eine Unterscheidung, die seitdem die Diskussion im Team prägt, und die für uns ebenso wichtig geworden ist wie jedes einzelne KI-Tool:
LOVETASKS
Aufgaben, die Energie geben.
Ideen entwickeln. Geschichten erzählen. Entscheiden, welche Themen für Kunden wirklich relevant sind. Kreative Konzepte entwickeln. Gespräche führen.
Diese Aufgaben bleiben bewusst beim Menschen, das ist Faserplasts klare Linie.
FRICTIONTASKS
Repetitive oder technische Schritte.
Formate anpassen. Varianten erstellen. Untertitel generieren. Bilder zuschneiden. Inhalte in unterschiedliche Längen und Kanäle übertragen.
Genau hier sehen wir den sinnvollsten Einsatz von KI.
Unser Ansatz für KI-Workshops im Unternehmen: Vortanzen, Nachbauen, Hackathon
Wenn Tools nicht das Problem sind, ist es auch nicht die Lösung, noch mehr Tools zu zeigen. Was wirkt, ist eine Methode, die das Team befähigt, eigene Workflows zu bauen. Wir arbeiten deshalb in drei Schritten:
01 · VORTANZEN
Demo & Inspiration
Georg zeigt Workflows live, vom einfachen Freepik-Prompt über Bild- und Videogenerierung bis zum mehrstufigen Workflow in Freepik Spaces mit LLM-gestützter Konzeption. Das Team sieht zuerst, was möglich ist.
02 · NACHBAUEN
Workflow verstehen & bauen
Alle Teilnehmenden bauen den Produktfoto-Workflow Schritt für Schritt nach und erweitern ihn eigenständig. Ziel: Das Prinzip verstehen und danach eigene Workflows designen können.
03 · HACKATHON
Action Cards am eigenen Use Case
Jede Person bzw. jedes Mini-Team bekommt eine individuelle Action Card mit einem realen Use Case für die eigene Rolle. Eigenständige Arbeit, Georg als Coach auf Zuruf.
Warum diese drei Schritte funktionieren:
- Vortanzen allein erzeugt Bewunderung, aber keine Kompetenz. Nachbauen macht die Methode greifbar.
- Nachbauen allein erzeugt Kopien. Erst der Hackathon am eigenen Use Case macht den Transfer echt.
- Die Action Cards sind pro Rolle zugeschnitten: Texter, Fotograf, Videograf, Entwickler, Creative Director, damit jede/r an dem arbeitet, was im eigenen Alltag wirklich anfällt.
Beispiel 1: Ein KI-Produktfoto-Workflow in fünf Schritten
Das Kern-Beispiel, an dem alle gemeinsam gearbeitet haben. Ausgangspunkt: ein einziges Produktfoto, oft einfach mit dem Handy aufgenommen. Daraus entstehen in fünf verketteten Schritten zielgruppenspezifische Motive, mit der wichtigen Einschränkung, dass der Mensch an jeder relevanten Stelle entscheidet, was weitergeht.
1.
Produktfoto-Analyse
Das Produktfoto wird hochgeladen. Ein LLM-Assistent analysiert automatisch Produkttyp, Farben, Form, Einsatzgebiet und USPs.
OUTPUT: Strukturierte Produktbeschreibung
2.
Zielgruppen-Sparring
Ein zweiter LLM-Assistent skizziert auf Basis der Beschreibung mögliche Zielgruppen. Wichtig dabei: als Sparringspartner, nicht als finale Wahrheit. Das Team entscheidet.
OUTPUT: Personas mit Bedürfnissen und ästhetischen Vorlieben
3.
Bildmotiv-Konzeption
Ein weiterer Assistent konzipiert konkrete Bildmotive mit Szenenbeschreibungen, passend zu Produkt und Zielgruppe.
OUTPUT: 3-5 Motiv-Beschreibungen
4.
Prompt-Generierung
Ein spezialisierter Prompt-Assistent übersetzt die Motive in optimierte Bild-Prompts, inklusive Kamera, Licht, Perspektive und Format.
OUTPUT: Fertige Prompts für NanoBanana Pro
5.
Bildgenerierung
Erst hier kommt das Bildmodell zum Einsatz. Es entstehen Varianten, die das Team sichtet, auswählt und gemeinsam kommentiert. Der Mensch entscheidet weiterhin, was am Ende rausgeht.
OUTPUT: Bildvarianten in den gewünschten Formaten
Was bei Faserplast bleibt: echte Produkte, echte Basis.
Marc und sein Team haben ein eigenes Studio. Sie fotografieren und filmen ihre Produkte selbst, manchmal mit professionellem Setup, manchmal mit dem Handy. Beides funktioniert. Denn das echte Foto ist nicht der erste Schritt, der irgendwann durch KI ersetzt wird. Es ist die Grundlage, auf der alles aufbaut.
Was KI verändert, ist was danach passiert: Aus einem schnellen Handyfoto wird ein sauberes Produktbild. Aus einer Aufnahme werden mehrere Varianten für unterschiedliche Kanäle. Repetitive Schritte wie Freistellen, Hintergrund anpassen, Formate ableiten, übernimmt zunehmend die Maschine. Der Mensch entscheidet, was gut ist.
Beispiel 2–5: Weitere Workflows aus dem Hackathon
Angepasst auf Zeit und Interesse der Gruppe haben wir zusätzliche Workflows gezeigt und gebaut. Jeder einzelne folgt demselben Prinzip: Tools als Bausteine, Kette als Ergebnis.
Video-Generierung aus Standbildern
Produktfoto → Kling-Animation → Videoclip für Social & Website (erste Vorlage).
Style-Transfer
Reales Produktfoto → verschiedene künstlerische Stile (Illustration, 3D-Render, Aquarell), für Kampagnen-Varianten oder saisonale Adaptionen.
Multi-Format-Pipeline
Ein Ausgangsbild → automatisch Instagram-Post, Story, Banner und Google Ads in den jeweils korrekten Formaten.
Text-auf-Bild-Workflow
Kampagnentext + Produktbild → Social-Media-Visual mit Textoverlay, typografisch sauber.
ZUSATZ-BLOCK: KI-Videogenerierung, was das Team mitgenommen hat
Im Videobereich haben wir gemeinsam getestet, wie sich aus Standbildern Animationen erzeugen lassen, wie Kameraführung per Prompt funktioniert und wie Tempo und Stimmung steuerbar werden. Mindestens genauso wichtig war für uns aber, ehrlich zu zeigen, wo aktuelle Modelle noch klar an Grenzen stoßen:
- Authentische Gesichter funktionieren noch nicht zuverlässig.
- Komplexe Bewegungen wirken oft unnatürlich.
- Konsistente Figuren über mehrere Szenen hinweg sind heute kaum machbar.
Das offen zu thematisieren ist aus unserer Sicht wertvoller als jede beeindruckende Demo, weil das Team danach realistisch einschätzen kann, was im nächsten Quartal sinnvoll umsetzbar ist und was eben noch nicht.
Was ein KI-Workshop im Unternehmen verändert
Der Hackathon war im März 2026. Die Umsetzung hat begonnen, bewusst schrittweise, bewusst strukturiert. Zwei Ebenen haben sich schon verschoben:
Im Arbeitsalltag
→ Bewusster Start mit klar abgegrenzten Aufgaben, von dort schrittweise erweitern.
→ Neue Tools (Freepik, Nano Banana, Kling) laufen erst in der Testung, bevor sie in den Alltag wandern.
→ Zeiten, Qualität und Nutzen werden erfasst, nicht weil alles messbar sein muss, sondern um echte Verbesserung von kurzfristiger Begeisterung zu unterscheiden.
In der Denkweise
→ Die Frage im Team lautet seltener „welches Tool nehmen wir?“, sondern „was wollen wir erreichen, und welche Schritte sind Lovetasks und welche Frictiontasks?“
→ Workflowdenken statt Einzel-Prompt. KI als Werkzeug, das Raum für das Eigentliche freiräumt.
→ Der Mensch bleibt bei kreativen Entscheidungen, KI nimmt die Reibung danach.
Ein Beispiel aus der Umsetzung: Nach dem Hackathon hat das Team einen eigenen Workflow für Fittings gebaut. Aus einem einfachen Produktfoto entstehen ein bereinigtes Katalogbild und eine technische Maßskizze mit Bemaßung, inklusive Abgleich gegen eine Referenzzeichnung.
Kennzahlen folgen. Da die Umsetzung erst startet, liegen noch keine finalen KPIs vor. Der Anspruch ist explizit: Zeiten erfassen, Prozesse vergleichen, Qualität systematisch bewerten, damit die Effizienzgewinne nachvollziehbar werden.
Für welche Unternehmen ist ein KI-Hackathon das Richtige?
Nicht für Teams, die KI gerade erst kennenlernen, für die gibt es andere Formate. Der Hackathon eignet sich für Unternehmen, die schon Tools im Einsatz haben, aber aus dem Pilot- in den Skalier-Modus kommen wollen. Typischerweise:
- Unternehmen mit eigener Content-Produktion
- Teams, die bereits mit KI experimentieren, aber ohne verbindlichen Prozess
- Unternehmen, bei denen mehrere Rollen (Text, Bild, Video, Entwicklung) zusammenspielen sollen
- Teams, die bewusst Zeit für einen Umsetzungsblock freistellen können
SO GEHT DEIN NÄCHSTER SCHRITT
Du willst wissen, ob ein KI-Hackathon auch in deinem Unternehmen funktioniert?
In einem 20-minütigen Kennenlerngespräch schauen wir gemeinsam auf deine Ausgangslage, deine Pain Points und ob das Format für euch passt. Kostenlos und unverbindlich.
