
Auf der railXchange 2026 bauten acht Teams von Schienengüterverkehrs-Fachleuten — mit kaum oder gar keiner vorherigen KI-Erfahrung — bei einem Live-KI-Hackathon von Rail-Flow und Menlo79 in nur 150 Minuten mithilfe von Cursor und Figma vier funktionierende Prototypen, was zeigt, dass die Lücke zwischen dem Erkennen eines operativen Problems und einer testbaren Lösung weitgehend verschwunden ist.

Was wäre, wenn man ein echtes operatives Problem aus dem Schienengüterverkehr nehmen und es an einem Nachmittag in einen funktionierenden KI-Prototypen verwandeln könnte?
Genau das ist auf der railXchange 2026 in Frankfurt geschehen. Neben den üblichen Panels und Präsentationen führten Rail-Flow und Menlo79 unter dem Motto „rAIl Innovation Now“ einen Live-KI-Hackathon durch. Kunden und Branchenexpertinnen und -experten kamen nicht, um eine Demo zu sehen – sie kamen, um eine zu bauen.
Acht Teams nahmen sich vier Herausforderungen vor, die direkt aus der operativen Realität des Schienengüterverkehrs stammten:
Pro Herausforderung traten zwei Teams unabhängig voneinander gegeneinander an – so ließen sich nicht nur die Lösungen, sondern auch die dahinterliegenden Denkansätze vergleichen. Jedes Team arbeitete mit denselben zwei Tools, die Rail-Flow im Tagesgeschäft einsetzt: Cursor für die Entwicklung und Figma Make für Design-Mockups.
Nach 150 Minuten hatten alle acht Teams etwas vorzuweisen: funktionierende Prototypen mit echten Oberflächen, funktionaler Logik und realen Tools.
Einige Beispiele: Die Infrastruktur-Monitoring-App löste bei einer Teilnehmerin eine sofortige Reaktion aus – sie wollte sie noch vor Ort in das bestehende System ihres Unternehmens integriert sehen. Die Prototypen zur E-Mail-Automatisierung zeigten, dass die intelligente Triage von Posteingängen im Bahnbetrieb keine ferne Möglichkeit ist, sondern an einem Nachmittag aufgesetzt werden kann. Der Marktplatz für die Wagenabstellung gab einem Geschäftsmodell Gestalt, um das die Branche schon länger kreist. Und das Schichttausch-Portal ersetzte ein wirklich schmerzhaftes Koordinationsproblem durch eine saubere, automatisierbare Lösung.
Das Format wurde entwickelt, um eine Hypothese zu testen: Können Fachexpertinnen und Fachexperten aus dem Schienengüterverkehr – also keine KI-Spezialisten – in einem begrenzten Zeitfenster funktionsfähige Prototypen erstellen, mit den heute verfügbaren Werkzeugen? Die Antwort lautete eindeutig: Ja.
Ein Jurymitglied brachte es klar auf den Punkt: „Wir haben gezeigt, dass wir in sehr kurzer Zeit wirklich gute Ergebnisse erzielen können. Und das ist reproduzierbar.“
Ein anderes Jurymitglied zog einen Vergleich zur Art, wie die Branche bisher in Software investiert hat: „Ich habe über die Jahrzehnte unglaublich viel Geld verbrennen sehen – wegen unklarer Anforderungen. Was wir hier gebaut haben, funktioniert tatsächlich. Das hat klassisches Prototyping nie geliefert.“
Viele Teilnehmende kamen mit nur begrenzter KI-Vorerfahrung. Sie verließen den Hackathon, nachdem sie gemeinsam etwas gebaut hatten – und, was wichtiger ist – mit einem konkreten Gespür dafür, was in ihren eigenen Organisationen jetzt möglich ist.
Geschwindigkeit zählt, aber sie ist nicht die ganze Geschichte. Was der Hackathon gezeigt hat: Der Abstand zwischen dem Identifizieren eines Problems und einer funktionierenden Lösung ist zusammengeschrumpft – wenn man die richtigen Werkzeuge und die richtigen Menschen um sich hat.
Der Schienengüterverkehr hatte immer komplexe operative Herausforderungen – vom überquellenden Posteingang über fragmentierte Infrastrukturdaten bis hin zur manuellen Schichtkoordination. Daran ist nichts neu. Neu ist die Geschwindigkeit, mit der diese Herausforderungen zu funktionierenden Lösungen werden können. Kein Konzeptpapier, keine Roadmap. Sondern ein klick- und testbarer Prototyp, an einem Nachmittag gebaut, und bereit, denjenigen vorgelegt zu werden, die die Arbeit tatsächlich machen.
Das ist die Chance, auf die Rail-Flow hinarbeitet.
Interesse daran zu erkunden, wie KI in Ihrem Bahnbetrieb aussehen könnte? Wenden Sie sich an Melanie Maszke, AI Transformation Manager bei Rail-Flow (m.maszke@rail-flow.com).
Wenden Sie sich an Melanie Maszke, AI Transformation Manager bei Rail-Flow (m.maszke@rail-flow.com).