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Wie ein Matching abläuft

erleben Sie, wenn Sie selbst in die Teilnehmer*innen-Rolle schl√ľpfen

Welche Funktionen es gibt

entdecken Sie beim Blick in’s Backend f√ľr Organisator*innen

Was Plattformen können

erfahren Sie mit Vorzeigeprojekten von CHEMISTREE Kunden

Intelligentes Matching

Menschen zielgerichtet zu verkn√ľpfen, ist eine Kunst. Je nach Umfang und Komplexit√§t ist es auch eine Mammutaufgabe: Relevante Angaben zu erheben, abzugleichen, zuzuordnen… und sobald sich irgendwo irgendetwas √§ndert, wieder umzusortieren. Beim digitalen Matching kommt Ihnen die unbegrenzte Power von IT zu Hilfe. Anhand digital erhobener Daten werden optimale Verkn√ľpfungen zwischen Teilnehmenden ermittelt. Individuell passgenau, nach standardisiertem und automatisiertem Vorgehen und so oft / so kurzfristig, wie Sie wollen. CHEMISTREEs algorithmenbasiertes Matchingverfahren verspricht Ihnen technisch exzellentes, wissenschaftlich fundiertes und ethisch verantwortungsvolles Matching – tausendfach erprobt und stetig optimiert.

Die CHEMISTREE Matchingformel

Optimal kombinierte Algorithmen

Die nobelpreisgekr√∂nten Algorithmen f√ľr Scoring und Matching kombinieren wir nicht nach ‘Schema F’, sondern optimal f√ľr Ihr Projekt. Wenn Sie wollen, lassen wir Sie bis in die kleinsten Parameter mit einsteigen. Besser l√§sst sich Vertrauen nicht vorprogrammieren, glauben wir.

Fundierte Fragebögen

Expertise, Rolle, Bedarf, Einstellung, … kein Matchingfragebogen ist wie der andere. Gemeinsam konzipieren wir Inhalt und Logik passgenau f√ľr Ihr Projekt. Fester Bestandteil: Das gemeinsam mit der LMU entwickelte Set aus Pers√∂nlichkeitspr√§ferenz-Abfragen, als Fundament f√ľr produktive, stabile Tandems

Die CHEMISTREE Matchingformel

Spezifisch konzipierter Fit

Den ‘perfekten Fit’ definieren wir so, wie es f√ľr Ihr Vorhaben zielf√ľhrend ist: √Ąhnlichkeit und/oder Diversit√§t, harte und/oder weiche Faktoren, … allesamt spezifisch in Beziehung gesetzt und gewichtet. Kein ‘one fits all’, sondern passgenaue Matches f√ľr Ihr Ziel!

Menschlich harmonierende Tandems

Selbst wenn der fachliche und inhaltliche Bezug noch so groß ist: Passt es menschlich nicht, bleiben Tandems deutlich unter ihren Möglichkeiten. CHEMISTREE arbeitet mit psychologisch fundierten Persönlichkeitsfragen und bewirkt genau diese persönliche Chemie, die es braucht, damit sich Menschen sich inspirieren, motivieren und gemeinsam optimal performen.

Eine Erfolgsformel f√ľr Tandems

Zusammen mit dem Lehrstuhl f√ľr psychologische Methodenlehre und Diagnostik der LMU f√ľhrte CHEMISTREE 2018 eine Studie an 400 Proband*innen durch. Wir wollten wissen: Was ist der wichtigste Hebel f√ľr ein pers√∂nlichkeitsbasiertes Matching? Die √ľberraschende Erkenntnis: Tandempartner*innen mit sich stark √§hnelnden Pers√∂nlichkeiten sind zufriedener bei der Zusammenarbeit – aber nicht erfolgreicher! √úberfl√ľgelt werden sie von Tandems, bei denen die jeweils bevorzugten Pers√∂nlichkeitsmerkmale des Gegen√ľbers zutreffen. Exakt 11 Merkmale wurden in der Studie ermittelt, die zu signifikant h√∂herer Zielerreichung bei Tandems f√ľhren. Sie sind als psychologischer Fragebogen wichtiger Bestandteil unseres Matchings.

Die beiden renommierten Psychologie-Experten Prof. Dr. Markus B√ľhner und Prof. Dr. Felix Sch√∂nbrodt haben die Matchingstudie 2018 gemeinsam mit CHEMISTREE durchgef√ľhrt. Sie beschreiben den wissenschaftlichen Hintergrund von Matching und die Erfolgsformel f√ľr Tandems, welche im CHEMISTREE Matchingverfahren steckt:

Fit ist mehr als Filtern …

Ob thematisch, hierarchisch oder menschlich: Manchmal passt Gleiches mit Gleichem zusammen ‚Äď und manchmal ist Diversit√§t wichtig. Ein echter Fit ist komplex: Ber√ľcksichtigt ‘hard facts’ und ‘soft facts’, gewichtet die Kriterien im Verh√§ltnis zueinander und kombiniert Gleiches und/oder Verschiedenes ‚Äď abh√§ngig davon, was die Zielsetzung ist!

… und nur gute Daten ergeben gute Matches.

Beim Matching steht und fällt die Qualität des Ergebnisses mit der Qualität der Daten, die dem Matching zugrunde liegen. Deshalb haben Sie CHEMISTREE bei der Konzeption jedes Matching-Fragebogens als Sparringspartner an der Seite: Mit unserer Erfahrung aus vielfältigsten Kundenprojekten entwickeln wir gemeinsam das optimale Set an Fragen.

Denksport, den Sie sich sparen können

Um aus 100 Personen anhand von 100 unterschiedlich gewichteten Kriterien alle prinzipiell möglichen Tandems zu bilden, braucht es sagenhafte 495.000 Rechenoperationen. Damit dann letztlich optimal gematcht wird und niemand leer ausgeht, sind 99 Doppelfakultät Varianten durchzuspielen. Das sind 27 253 921 397 507 295 029 807 132 454 009 186 332 907 963 305 45 803 413 734 328 823 443 106 201 171 875 Möglichkeiten!

Manuelles Matching als Denksportaufgabe

Algorithmen – Freund oder Feind?

Algorithmen sind nicht per se “gut” oder “schlecht”. Sie bilden Entscheidungsregeln ab – alle Schw√§chen und Fehler, die menschlichen Entscheidungen anhaften, spiegeln sich auch in einem daraus abgeleiteten Algorithmus wider. Es braucht deshalb vielf√§ltige Perspektiven schon bei der Entwicklung, um Verzerrungen gar nicht erst einzuprogrammieren. Und es braucht Transparenz, um Anwendungen in ihren Regeln auf m√∂gliche Schieflagen hin √ľberpr√ľfen zu k√∂nnen. Schlussendlich braucht es Eingriffsm√∂glichkeiten, um kritische Parameter dann auch korrigieren zu k√∂nnen. All dies macht den Unterschied zwischen “guter” und “schlechter” algorithmenbasierter Software und KI aus.

Als Anbieter algorithmenbasierter Verfahren sehen wir uns technisch genauso wie moralisch in der Verantwortung: Von der Entwicklung bis zur Konzeption eines einzelnen Projektes soll unser Matchingverfahren objektiv, verzerrungsfrei, transparent und selbstbestimmt durch Teilnehmer*innen gestaltet sein. Und: Nicht nur WIR wollem dem Anspruch einer ethisch verantwortungsvollen KI gen√ľgen – es sollten unserer Meinung nach ALLE algorithmenbasierten Systeme tun, die in irgendeiner Form Menschen betreffen. Dazu beteiligt sich CHEMISTREE auf verschiedenen Ebenen an Initiativen der Bundesregierung.

Der KIDD Prozess ‚Üí

will eine gerechte, transparente und verständliche Anwendung algorithmenbasierter Systeme und KI in Unternehmen, indem schon bei deren Entwicklung eine Vielfalt an Mitarbeiter*innen und Expert*innen einbezogen wird.

Die KI Normungsroadmap ‚Üí

formuliert Anforderungen und Herausforderungen sowie Normungs- und Standardisierungsbedarfe zu sieben Schwerpunktthemen von K√ľnstlicher Intelligenz.