reflecta.network - Civic Innovation Platform

reflecta.network

Bedarfsgerechtes, dazulernendes KI-Matchmaking zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen

Der Vernetzungsgedanke steht hier im Mittelpunkt: Mittels KI-basiertem Matching können sich soziale Ideenträger*innen auf einer digitalen Plattform mit Möglichmacher*innen, Wissensträger*innen und Projektpartner*innen verbinden, sich so professionalisieren und gemeinwohlorientierte Projekte anstoßen. So wollen der Verein Reflecta e.V., die Bildungs- und Forschungseinrichtung Ibugi e.V./Ceseb und das KMU zauberware technologiesGmbH & Co. KGSocial Entrepreneurship fördern und Gründer*innen unterstützen.

Weswegen seid ihr ein starkes Team?

Reflecta e.V. hat mit der aktuellen Matchmaking-Plattform, die auf einem Social Graph basiert, bereits über 500.000 Matches berechnet und über 15.000 Verbindungen geschaffen. Die KI-Expert*innen der zauberware technologies GmbH & Co. KG haben nicht nur den wissenschaftlichen Hintergrund der KI-Entwicklung, sondern auch Erfahrung in Anwendung und Machbarkeit. Ibugi e.V. bringt als Bildungs- und Forschungseinrichtung Erfahrung mit den Bedürfnissen der Zielgruppe und Forschungsergebnisse zu sozialen Innovationen ein.

Eure Idee in drei Sätzen erklärt.

reflecta.network - bedarfsgerechtes, dazulernendes KI-Matchmaking zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen. Mittels KI-basiertem Matching verbinden sich soziale Ideenträger*innen auf einer digitalen Plattform mit Möglichmacher*innen, Wissensträger*innen und Projektpartner*innen, professionalisieren ihre Arbeit und stoßen Projekte an. Social Entrepreneurship wird so gefördert und es werden gemeinwohlorientierte Projekte angestoßen, die letztlich zu mehr Teilhabe, Integration und Inklusion führen.

Was macht eure Idee besonders?

Die Plattform orientiert sich an den SDGs und matched Mitglieder in den Kategorien Suche/Biete, Skills, Themen, SDGs und Megatrends. Bislang gibt es keine Plattform, die Zukunftsgestalter*innen bedarfsgerecht mit Wissensträger*innen und Unterstützer*innen zusammenbringt. Innovativ ist auch das Angebot eines solchen Matchings innerhalb eines kostenlosen, datensicheren, digitalen Unterstützer*innennetzwerks. Ergänzt wird es durch ehrenamtliche Beratung sowie Präsentationsbereiche für die eigene Idee.

Wie geht’s jetzt weiter?

Wir analysieren den aktuellen Matching-Algorithmus samt der gewonnenen Ergebnisse und Erkenntnisse und untersuchen, wie der derzeitige Algorithmus durch Machine Learning unterstützt oder ersetzt werden kann. Dabei liegen die Schwerpunkte auf Ressourcenschonung, Effizienz, Machbarkeit und Diskriminierungsfreiheit.

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