All Day AI: Organisatoren veröffentlichen das Konzept hinter einer kostenlosen Online-Konferenz mit 12.313 Teilnehmenden

Zwei Monate Aufbau von null

Laut Turcotte wurde All Day AI in etwa zwei Monaten auf die Beine gestellt. Die erste Version der Website ging im August online, die Veranstaltung sollte am 22. Oktober starten. Die Organisatoren begannen ohne Community, ohne verpflichtete Speaker, ohne Website, ohne Eventplattform und ohne Social-Media-Präsenz.

Ihre Ziele waren mehr als 10.000 Anmeldungen, mehr als 120 von Praktikern geleitete Sessions, vier Tracks (Build, Lead, Secure und Ship) und eine Discord-Community, die über das Event hinaus Bestand hat. Als Zielgruppe nannten sie Menschen, die unter Druck stehen, KI einzusetzen, und kaum verlässliche Ratschläge finden, weil sich Empfehlungen wöchentlich ändern und viele Gespräche am Ende bei einem Verkaufsangebot landen.

Das Kernteam bestand aus mehr als 20 Personen, darunter Mitgründer des Events, Moderatoren, Hackathon-Juroren, Ordner und Marketingleute. Laut Turcotte erhielt niemand eine Bezahlung, die Arbeit lief neben dem Hauptberuf. Die Teammitglieder kamen unter anderem von Anaconda, der Matejczyk Group, dem Software Engineering Institute der Carnegie Mellon University, der Techstrong Group, ACI Worldwide und Community Hackathons, produziert von Crowdbyte Solutions.

Die Zeitleiste im Beitrag zeigt einen schleppenden Start. Am 25. August gab es 100 Anmeldungen und 12 Speaker-Einreichungen, nach Turcottes Angaben nicht einmal 1 % der späteren Endzahlen.

Drei Wetten: keine Pitches, eigenständiges Branding, Community-Ansprache

Drei frühe Entscheidungen haben laut Turcotte mehr für die Zahlen getan als jede Software.

• Nie Verkaufspräsentationen von Anbietern. Die Organisatoren verboten Pitches, damit Teilnehmende und Speaker ein gemeinsames Versprechen teilten: Man ist da, um zu lernen und zu lehren, nicht um etwas verkauft zu bekommen.
• Anders aussehen als alles andere. Das Maskottchen „Rockin' Rooster“ entstand in einem rund dreitägigen Hin und Her mit dem Team. Die Porträtfotos der Speaker erhielten einen einheitlichen Vintage-Konzertplakat-Effekt. Turcotte entwickelte den Look in ChatGPT und baute dann in Kilo Code eine kleine App, die ihn über die OpenAI-Bild-API anwendete, sodass neue Speaker ohne manuelle Bearbeitung zum Stil passten.
• Auf die Community als Multiplikator vertrauen. Turcotte bat seinen KI-Agenten, den er Dot nennt, 3.000 Tech-Gruppen, Hackathons und Veranstaltungen weltweit zu kontaktieren. Das Angebot war kostenlos: Wer das Event in seiner Community bewirbt, bekommt Logo, Link und Call-to-Action auf der All-Day-AI-Website. Hunderte antworteten. Auf Grundlage grober Schätzungen der Community-Größen führt Turcotte 20 bis 30 % der Anmeldungen auf diese eine Nachricht zurück.

Der Stack: Zuddl, Kilo Code und KI-Agenten

Die Organisatoren wollten möglichst wenig Zeit und Geld in Infrastruktur stecken. Sie entschieden sich für Zuddl, das fünf Bühnen, Anmeldeformulare, Kommunikation und Aufzeichnung nativ abdecken konnte, ohne dass einzelne Tools zusammengeflickt werden mussten.

Laut Turcotte entstand Version 1 der Website in Kilo Code für VS Code mit GPT 5.6 und kostete etwa 5 US-Dollar. Sie lag in GitHub, wurde auf Vercel bereitgestellt, und für die Domainverwaltung kam Cloudflare zum Einsatz. Weil sich Speaker-Lineup und Partnerliste ständig änderten, eröffneten Teammitglieder im Verlauf des Events Pull Requests, die Turcotte freigab und zusammenführte.

Das Speaker-Management lief über Turcottes eigene E-Mail-Adresse, damit Top-Speaker einen namentlichen Ansprechpartner mit schnellen Antworten hatten. Das erzeugte ein Mengenproblem, das er mit mehreren KI-Agenten und einem redaktionellen Prozess mit Mensch in der Schleife löste:

• OpenAI Dots. Sein Dot hatte vorläufigen Zugriff auf Google-Drive-Inhalte wie Zeitplan, Moderationstabellen und Bildsammlungen sowie Browserzugriff auf bestimmte Zuddl-Listen und -Einstellungen. Er verschickte Rundmails und personalisierte Speaker-Links, aktualisierte Zuddl-Profile und verwaltete Moderationspläne. Turcotte prüfte jede ausgehende Nachricht.
• Kilo. Der Dot nutzte die Kilo-CLI auf seinem Rechner, um die Website bei geänderten Speaker-Informationen zu aktualisieren. Das hielt ihn laut Turcotte fokussierter, als ihn selbst GitHub-Pull-Requests erzeugen zu lassen.
• Instinct. Dieser Agent, der in iMessage lebt, hatte Lesezugriff auf sein Postfach und wies ihn auf dringende Dinge hin, die nichts mit All Day AI zu tun hatten.

Was das für andere Veranstalter bedeutet

Der Beitrag versteht sich als wiederverwendbare Vorlage: Ziele, Team, Tools, Zeitplan und die Punkte, die die Organisatoren ändern würden. Der vorliegende Auszug endet mitten in der Zeitleiste, die vollständige Liste der Erkenntnisse und der Änderungen fürs nächste Jahr findet sich im Originalartikel.

Die Zahlen liefern einen Referenzpunkt für kleine, ehrenamtlich organisierte Community-Events. Laut Turcotte machte das pitchfreie, kostenlose Format es Community-Organisatoren leicht, die Veranstaltung weiterzuempfehlen, und KI-Agenten erlaubten es einer Person, 140 Speaker im Blick zu behalten, während ein Mensch jede Nachricht freigab.