Hackathony AI & Cloud – jak naprawdę wyglądają i czego się uczysz w 24h

Masz 24 godziny, zadanie do zrealizowania i zespół ludzi, których często widzisz po raz pierwszy. Brzmi jak chaos? Tylko pozornie! Hackathony związane ze sztuczną inteligencją i chmurą obliczeniową to intensywne laboratoria kreatywności, strategii i technologii. Przy okazji uczysz się więcej, niż przez cały tydzień na kursach online.

Czym właściwie jest hackathon?

Hackathon to maraton projektowania i programowania — wydarzenie, które trwa zazwyczaj od 24 do 48 godzin. Uczestnicy dobierają się w zespoły (albo są nimi dzieleni) i wspólnie pracują nad stworzeniem działającego prototypu rozwiązania technologicznego. Od pomysłu, przez realizację, aż po prezentację przed jury lub resztą uczestników wszystkiego uczysz się tu w tempie ekspresowym.

Wydarzenia tego typu często koncentrują się wokół określonej technologii, problemu społecznego lub branżowego — mogą to być kwestie ochrony środowiska, zdrowia publicznego czy też wydajności biznesowej. Hackathony AI & Cloud skupiają się oczywiście na wykorzystaniu możliwości sztucznej inteligencji i chmury obliczeniowej.

Jak wygląda hackathon od kulis?

Przyjazd, rejestracja i pierwszy kontakt z zespołem

Na początku wszyscy pojawiają się w jednym miejscu — może to być przestrzeń coworkingowa, sala konferencyjna lub uczelnia. Masz laptopa, zapas kawy i zapał do działania. Rejestrujesz się, odbierasz identyfikator, czasem koszulkę i po chwili jesteś gotowy.

Jeśli nie masz własnego zespołu, organizatorzy pomagają ci dobrać ludzi o uzupełniających się umiejętnościach. Zwykle zespoły składają się z 3–5 osób: programisty lub kilku programistów, osoby od UX/UI i kogoś zorientowanego strategicznie lub biznesowo. To miks kompetencji jest tutaj kluczem.

Temat i ograniczenia czasowe

Organizatorzy ogłaszają temat lub wyzwanie. Czasem jest on bardzo ogólny (np. „rozwiązania AI dla zdrowia”), a innym razem dość konkretny („stwórz chatbota do obsługi klientów poruszającego się głosem”).

Od tego momentu rusza zegar i masz zwykle 24 godziny na wymyślenie, zaprojektowanie i zaprezentowanie swojego rozwiązania. Niby dużo, ale w praktyce każda minuta się liczy.

Burza mózgów i plan akcji

Pierwszych 1–2 godzin nie warto zaczynać od kodowania. Zespół powinien przede wszystkim:

  • ustalić pomysł i jego cel,
  • podzielić się zadaniami zgodnie z kompetencjami,
  • przygotować bazowy plan działania (co trzeba mieć gotowe za 12h, co za 20h),
  • zdecydować, jakie narzędzia i technologie będą używane (np. jaki model AI, jaka platforma chmurowa).

Ten etap to też test umiejętności współpracy i zdolności komunikacyjnych. Właśnie tu kształtuje się chemia zespołu.

Czego uczysz się w te 24 godziny?

1. Umiejętności praktycznych w zakresie AI i chmury obliczeniowej

Nie ma lepszej nauki niż zastosowanie konkretnej technologii przy realnym problemie. Przykładowo, żeby stworzyć model rozpoznający tekst, uczysz się:

  • jak dobrać odpowiedni model AI,
  • jak go wytrenować lub zastosować pretrenowany wariant,
  • jak przesłać dane do chmury lub pobrać dane z API,
  • jak wdrożyć model jako mikroserwis, np. za pomocą kontenerów.

W ciągu jednej doby możesz przeskoczyć z teorii do praktyki i zbudować coś działającego — nawet jeśli na poziomie MVP.

2. Myślenia projektowego i zarządzania czasem

Na hackathonie doskonale uczysz się wybierać priorytety. Nie chodzi o to, by zbudować wszystko, co możliwe, ale to, co działa, rozwiązuje problem i da się pokazać. Uczestnicy bardzo szybko zaczynają rozumieć, czym są kompromisy projektowe.

Zespół musi zdecydować:

  • co można uprościć, aby zdążyć,
  • czego nie implementować, bo nie jest kluczowe,
  • jak „sprzedać” swój pomysł w trakcie prezentacji.

To świetny trening zwinnych metodyk i praktycznego zarządzania projektem.

3. Komunikacji i pracy zespołowej

Duża część nauki na hackathonie nie dotyczy wcale technologii, ale interakcji między ludźmi. W 24 godziny uczysz się, jak:

  • jasno przekazywać swoje pomysły,
  • rozwiązywać konflikty i nieporozumienia,
  • działać efektywnie mimo zmęczenia,
  • wspierać się nawzajem i dzielić zadaniami.

To kompetencje, których nie nauczysz się z tutoriali. Zdobywasz je tylko w praktyce — najlepiej pod presją czasu.

4. Prezentowania i opowiadania historii

Na koniec hackathonu musisz zaprezentować swoje rozwiązanie w 3–5 minut. Czasem jury składa się z ekspertów technologicznych, innym razem z inwestorów czy dydaktyków. Musisz zatem:

  • jasno i zwięźle przekazać swój pomysł,
  • pokazać demo lub symulację,
  • wytłumaczyć, po co to działa i dla kogo.

To daje bezcenne doświadczenie w pitchingu, które przydaje się zarówno w start-upach, jak i w pracy zespołowej lub przy rozmowach z klientami.

Jak wygląda praca nad rozwiązaniem?

Zastosowanie AI: od modeli do prototypów

W zależności od problemu, zespół może zdecydować się na model generatywny (np. do pisania tekstów), klasyfikujący (np. do rozpoznawania diagnoz w obrazach medycznych) lub hybrydowy (łączący różne rozwiązania).

Często spotykanym podejściem jest użycie gotowego API modeli językowych lub obrazowych, dzięki czemu da się szybko osiągnąć konkretne funkcjonalności — na przykład chatbot lub narzędzie do analizy opinii z social mediów.

W tym wszystkim nie chodzi tylko o technologię. Znaczenie ma:

  • cel biznesowy lub społeczny, który rozwiązanie ma realizować,
  • użyteczność — jak użytkownik będzie korzystać z aplikacji,
  • przetwarzanie danych — skąd je zebrać, jak zabezpieczyć i jak wysłać do modelu.

Komponenty chmurowe w praktyce

Chmura daje świetne możliwości, bo pozwala działać szybko i skalowalnie. Podczas hackathonów często wykorzystuje się elementy takie jak:

  • bazy danych (np. NoSQL do szybkiego prototypowania),
  • serweryless functions (czyli funkcje „na żądanie”),
  • kontenery (np. do hostingu aplikacji webowej),
  • pipeline’y do automatyzacji przetwarzania danych.

W skrócie — uczysz się, jak budować aplikacje, które rzeczywiście można potem skalować i wdrożyć komercyjnie lub społecznie.

Co się dzieje po zakończeniu hackathonu?

Demo i prezentacje przed jury

Zazwyczaj wszystkie zespoły prezentują swoje rozwiązania, a jury wybiera najlepsze. Nagrody to często nie tylko sprzęt, ale także mentorstwo, dostęp do programów akceleracyjnych albo możliwość rozwijania pomysłu biznesowego.

Dla wielu uczestników to też pierwszy „pitch” w życiu — przetestowanie swoich pomysłów na żywo, przed ludźmi z różnych dziedzin.

Utrzymanie kontaktów i dalszy rozwój

Po wydarzeniu uczestnicy często zostają w kontakcie — niektóre zespoły decydują się nawet rozwijać swoje projekty dalej. Hackathon bywa też wstępem do kariery zawodowej — wiele firm wysyła rekruterów, którzy obserwują, jak uczestnicy radzą sobie w praktyce.

Jeśli chcesz rozwijać się w obszarze nowych technologii, to jedno z najcenniejszych doświadczeń, jakie możesz zdobyć w krótkim czasie.

Jak dobrze przygotować się na hackathon AI & Cloud?

Jeśli planujesz wziąć udział po raz pierwszy, kilka rzeczy warto przygotować z wyprzedzeniem:

  1. Zainstaluj potrzebne środowiska i biblioteki — unikniesz godzin traconych na debugowanie lokalnych problemów.
  2. Przećwicz szybkie tworzenie MVP — zrób sobie „próbny” projekt na jeden dzień.
  3. Zadbaj o sen przed hackathonem — to nie żart. Zmęczenie mocno wpływa na efektywność.
  4. Miej wygodny sprzęt — dobra klawiatura, myszka i ergonomiczne ustawienie laptopa mają znaczenie podczas długiej pracy.
  5. Zabierz ze sobą przekąski, powerbank i słuchawki — nie wszystko zapewni organizator.

Podejście mentalne też jest ważne: nie musisz wiedzieć wszystkiego. Kluczem jest chęć uczenia się i rozwiązywania problemów wspólnie z innymi.

Dlaczego warto wziąć udział — niezależnie od poziomu zaawansowania

To wydarzenie dla każdego, kto interesuje się rozwiązywaniem problemów za pomocą technologii. Nie musisz być ekspertem w AI ani DevOpsem od chmury — ważniejsze jest logiczne myślenie, umiejętność szybkiej nauki i otwartość na współpracę z innymi.

Hackathony to połączenie warsztatów, networkingu, intensywnej nauki i świetnej zabawy w jednym. A do tego możesz wyjść z gotowym prototypem, który może zmienić więcej, niż się spodziewasz.