KI-Matchmaking bei Events: So funktioniert es und wann nicht

Vierhundert Teilnehmer. Sechzig Aussteller. Zwei Tage Programm. Und am Morgen vor der Veranstaltungseröffnung zeigt das Meeting-Dashboard, dass mehr als die Hälfte aller Kontaktanfragen noch unbeantwortet ist. Die klassische Lösung, gezielte E-Mail-Nachfass-Aktionen, skaliert nicht. Die moderne Antwort heißt KI-gestütztes Matchmaking.

In 2026 ist KI-Matchmaking das am häufigsten implementierte KI-Feature in Event-Tech-Plattformen. 35 % der Meeting-Professionals nennen es als ihren wichtigsten geplanten KI-Anwendungsfall (Amex GBT, 2026). Clarion Events erzielte einen Zuwachs von 44 % bei persönlichen Meetings durch den Einsatz von KI-Matchmaking im eigenen Messeportfolio. Die Ergebnisse sind belastbar, aber es gibt zwei ernste blinde Flecken, über die in der Branche kaum jemand offen spricht.

Erstens: KI-Matchmaking ist bei bestimmten Veranstaltungsformaten aktiv schädlich, nämlich immer dann, wenn die Kontrolle des Veranstalters über die Meeting-Zuteilung eine kommerzielle und vertragliche Verpflichtung darstellt. Zweitens: Die verbreitetste Form von „KI-Matchmaking” in 2026 ist ein Mitarbeiter, der eine Excel-Teilnehmerliste in ChatGPT kopiert, mit erheblichen datenschutzrechtlichen Risiken.

Dieser Beitrag erklärt, wie KI-Matchmaking technisch wirklich funktioniert, was die Daten belegen und, ebenso wichtig, wann Sie als Veranstalter besser selbst die Kontrolle behalten.

Was ist KI-Matchmaking bei Events?

KI-Matchmaking bei Events ist ein algorithmusbasiertes Empfehlungssystem, das Teilnehmerprofil-Daten und Echtzeit-Verhaltenssignale analysiert, um hochwahrscheinliche, wertalignierte 1:1-Verbindungen zwischen Käufern, Verkäufern, Gründern, Investoren oder Peers zu identifizieren. In 2026 ist es das meistgenutzte KI-Feature in Event-Tech-Plattformen, mit 35 % der Meeting-Professionals, die es als ihren prioritären KI-Anwendungsfall planen (Amex GBT Global Meetings & Events Forecast, 2026).

Zwei wichtige Grundunterscheidungen:

• KI-Matchmaking ist ein Feature, kein Veranstaltungsformat. Es läuft innerhalb Ihrer Event-Management-Plattform: Es ersetzt weder die Veranstaltung noch das Programm noch das kuratorische Urteil des Veranstalters. Wer es als eigenständige Lösung betrachtet, konfiguriert es falsch.
• KI-Matchmaking verstärkt, was bereits in den Daten vorhanden ist. Dünne Teilnehmerprofile erzeugen dünne Matches. Der Algorithmus kann Relevanz nicht aus leeren Feldern ableiten. Die Profildatenqualität ist der wichtigste Einzelfaktor für Match-Qualität.

Drei Generationen von KI-Matchmaking-Technologie

Welche Generation von KI eine Plattform tatsächlich einsetzt, statt sich mit dem Begriff „KI-gestützt” zufrieden zu geben, ist eine der nützlichsten Fragen in einer Anbieter-Evaluation. Drei Generationen sind aktuell im produktiven Einsatz.

Generation 1: Regelbasiertes Matching (Tag-Schnittmengen)

Die älteste und am weitesten verbreitete Form. Der Algorithmus findet gemeinsame Tags zwischen zwei Profilen: Wählt Käuferin A „Luxushotels” und Aussteller B ebenfalls „Luxushotels”, werden sie als Match empfohlen. Schnell, transparent und vollständig vorhersehbar, aber spröde. Ein „Beschaffungsleiter” und ein „Purchasing Director” teilen möglicherweise keinen einzigen Tag, obwohl sie sich ideal ergänzen würden. Regelbasiertes Matching ist bei gut beschriebenen, überschaubaren Zielgruppen nach wie vor sinnvoll.

Generation 2: Embedding-basiertes Matching (Semantische Ähnlichkeit)

Fortgeschrittenere Plattformen kodieren Profiltexte, Berufsbezeichnungen, Interessensbeschreibungen, Session-Abstracts, mithilfe eines Modells wie Sentence-BERT in mathematische Vektoren und berechnen Kosinus-Ähnlichkeitswerte über den gesamten Teilnehmer-Pool. Das erfasst semantische Bedeutung jenseits von Schlüsselwörtern. „Einkaufsleiter” und „Leiter Beschaffung” werden als ähnlich eingestuft, auch wenn sie keinen gemeinsamen Tag teilen.

Deutlich bessere Match-Qualität, aber mit zwei bekannten Einschränkungen: das Cold-Start-Problem (Profile, die weniger als 48 Stunden vor der Veranstaltung eingereicht wurden, haben zu wenig Daten für hochwertige Matches) und höherer Rechenaufwand bei großem Teilnehmerfeld.

Generation 3: Agentisches Matchmaking

Die Technologiefront des Jahres 2026. LLM-basierte Agentenarchitekturen, die Match-Rankings nicht einmalig berechnen, sondern kontinuierlich auf Basis von Veranstaltungsverhalten aktualisieren: Welche Meeting-Anfragen wurden angenommen, welche abgelehnt? Wie lange hat sich ein Teilnehmer bei einem bestimmten Ausstellerprofil aufgehalten? An welcher Session hat er teilgenommen? Das System lernt während des Events, sodass Matches am zweiten Tag besser sind als am ersten. Von Bridged.media (2026) als „agentisches Matchmaking” beschrieben: adaptiv, multi-signal und in Tier-1-Plattformen zunehmend verfügbar. Noch relativ neu und schwieriger zu auditieren, aber die klare Entwicklungsrichtung der Branche.

Was KI-Matchmaking tatsächlich verbessert, und was die Daten zeigen

Die Ergebnisdaten für KI-Matchmaking im richtigen Format und mit der richtigen Konfiguration sind belastbar.

• Clarion Events (Grip, 2024–2025): 44 % mehr persönliche Meetings im Jahresvergleich im Gift & Souvenir-Messeportfolio. Beim Smoky Mountain Gift Show wurden 195 Meetings erzielt, bei einem Zielwert von 135, mit 100 % Buyer-Beteiligung.
• Swapcard (2026): KI-Empfehlungen verdoppeln die Match-Annahmequote bei Trade-Show-Organisation+-Events. Bei Association+-Events werden Tier-1-Annahmequoten von bis zu 100 % erreicht.
• Das Problem der unbeantworteten Anfragen: 65–75 % aller Anfragen von Teilnehmern an Aussteller bleiben ohne Matchmaking-Unterstützung unbeantwortet; mit KI-Matchmaking sinkt diese Quote auf 25–35 %.
• Marktgröße: KI-gestütztes Event-Matchmaking ist ein Marktsegment von 9,06 Mrd. USD mit einem CAGR von 6,7 % (Cognizant, 2024).

Diese Ergebnisse sind erreichbar, aber sie erfordern hochwertige Profildaten, korrekte Konfiguration der Matching-Constraints und, bei Hosted-Buyer-Formaten, die Integration kommerzieller Verpflichtungen in die Matching-Logik.

KPI-Benchmarks für Ihre Planung:

Wann KI-Matchmaking das falsche Werkzeug ist

Was Anbieter-Blogs Ihnen nicht sagen: Bei bestimmten Veranstaltungsformaten ist KI-gesteuerte Meeting-Zuteilung kein Feature, sondern ein Risiko. Die zentrale Annahme hinter KI-Matchmaking ist, dass der Algorithmus besser als der Veranstalter weiß, wer wen treffen sollte. Bei großen Open-Registration-Events stimmt das häufig. Bei den folgenden Formaten nicht.

Hosted-Buyer-Programme mit Sponsoren-Garantien

Hosted-Buyer-Events basieren auf expliziten kommerziellen Versprechen. Verkäufer, Hotels, Venues, Reiseveranstalter, Destinationsorganisationen, bezahlen für die Teilnahme und erhalten im Gegenzug eine garantierte Anzahl qualifizierter Käufer-Meetings. Käufer unterzeichnen vertragliche Verpflichtungen zur Meeting-Teilnahme. Die öffentlich zugänglichen Allgemeinen Geschäftsbedingungen der Meetings Show (Klauseln 4.7–4.8) machen Nicht-Erscheinen zu einem Grund für den Ausschluss von zukünftigen Ausgaben. IMEX Frankfurt erwartet 6–8 vorab geplante Meetings pro Hosted Buyer pro Tag und überwacht die Teilnahme aktiv.

InEvent bringt es in ihrer Hosted-Buyer-Dokumentation auf den Punkt: „Sie machen explizite Versprechen: an Aussteller, ‚Sie werden qualifizierte Käufer treffen.’ An Käufer, ‚Sie werden relevante Anbieter treffen.’”

Wenn ein KI-Algorithmus diese Verpflichtungen „optimiert”, weil er nur auf Profilähnlichkeit zugreifen kann, nicht auf die Vertragslogik, kann er die Garantien untergraben, die das Format wirtschaftlich tragen. Aussteller, die für Zugang bezahlt haben, erhalten ihn nicht. Käufer empfinden die Meetings als nicht relevant. Das zerstört das Vertrauen, das das Kernprodukt eines jeden Veranstalters ist. Mehr zur korrekten Durchführung eines Hosted-Buyer-Programms finden Sie in unserem Schritt-für-Schritt-Leitfaden für Hosted-Buyer-Programme.

Verbands-Formate mit Mitglieder-Hierarchien

Branchenverbände enthalten gewachsene Beziehungen, politische Sensibilitäten und strategische Logiken darüber, wer auf der Jahrestagung wen treffen sollte. Nichts davon steht in den Profildaten. Ein Algorithmus, der rein nach Interessensähnlichkeit matcht, wird diese Dynamiken vollständig übersehen, und Meetings empfehlen, die technisch „optimal”, aber kontextuell falsch sind.

Kleine Events unter 150 Teilnehmern

In dieser Größenordnung kennt ein erfahrener Veranstalter häufig jeden Teilnehmer persönlich: den Kontext, die aktuellen Themen, das Gespräch, das zwischen zwei bestimmten Personen entstehen sollte. „Die KI entscheidet” ist hier kein Effizienzgewinn, sondern ein Qualitätsverlust. Manuelles Kurieren mit KI als sekundärer Validierungsschicht liefert in der Regel bessere Ergebnisse als vollautomatische KI-Zuteilung.

Die Entscheidungsmatrix

Die besten Implementierungen spiegeln diese Logik wider. Swapcard bewirbt „volle Kontrolle über Matching-Regeln, Teilnehmergruppen und Meeting-Limits” als zentrales Differenzierungsmerkmal, weil Veranstalter es eingefordert haben. Für eine detaillierte Betrachtung des KI-Matchmakings speziell für Founder-Investor-Formate empfehlen wir unser Playbook zum Matching von Foundern mit den richtigen VCs.

Das Shadow-AI-Problem: Wenn „KI-Matchmaking” bedeutet, die Teilnehmerliste in ChatGPT zu kopieren

Es gibt eine Form von KI-Matchmaking, die kein Plattformanbieter in seinen Fallstudien erwähnt: Ein Mitarbeiter exportiert die Teilnehmerliste in Excel und fügt sie mit der Frage „Wer sollte wen treffen?” in ChatGPT ein.

Das ist verbreiteter, als die meisten Organisationen zugeben. Und in fast allen Fällen ist es nach der DSGVO rechtswidrig.

Warum es ein rechtliches Risiko darstellt

Ihre Teilnehmerliste, Namen, E-Mail-Adressen, Berufsbezeichnungen, Unternehmensnamen, angegebene Interessen, ist personenbezogene Daten im Sinne von Art. 4 DSGVO. Ihre Verarbeitung erfordert eine Rechtsgrundlage und, wenn sie an einen Dritten weitergegeben wird, einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) gemäß Art. 28 DSGVO.

Der kostenfreie Consumer-Tarif von ChatGPT hat keinen AVV. Die auf Datenschutzrecht spezialisierte Kanzlei activeMind.legal stellt klar: Im Consumer-Tarif agiert OpenAI als eigenverantwortlicher Verantwortlicher, nicht als Auftragsverarbeiter, was bedeutet, dass die Übermittlung Ihrer Teilnehmerliste an diesen Dienst ohne weitere Schutzmaßnahmen eine rechtswidrige internationale Datenübertragung darstellt. Dasselbe gilt für den Consumer-Bereich von Claude, Gemini und allen anderen allgemeinen KI-Assistenten, auf die über kostenfreie Weboberflächen zugegriffen wird. ChatGPT Enterprise und die OpenAI API enthalten einen standardisierten AVV, aber nur, wenn dieser Vertrag explizit abgeschlossen wurde.

Es geschieht in erheblichem Ausmaß

Der KI-Sicherheitsbericht 2026 von Metomic zeigt, dass 34,8 % aller ChatGPT-Eingaben in Unternehmensumgebungen sensible Daten enthalten, ein Anstieg von 11 % im Jahr 2023. 47 % der Unternehmen haben keine KI-spezifischen Sicherheitsrichtlinien. Der häufigste Datenlecktyp: Kunden- und Mitarbeiterdaten, was direkt auf Registrierungsdaten von Veranstaltungsteilnehmern zutrifft.

Zwei reale Fälle verdeutlichen das Risiko: In Australien lud ein Regierungsauftragnehmer Namen, Kontaktdaten und Gesundheitsinformationen von 3.000 Flutopfern ohne Genehmigung in ChatGPT hoch, ohne AVV, ohne Information der Datenschutzbehörde. Im Januar 2026 lud ein hochrangiger US-amerikanischer Cybersicherheitsbeamter klassifizierte Vertragsdokumente in eine öffentliche ChatGPT-Oberfläche hoch. Wenn es in Behörden mit aktiven IT-Sicherheitsfunktionen passiert, passiert es auch in Event-Teams unter Termindruck.

Der EU AI Act schreibt ab August 2026 eine Offenlegungspflicht vor

Art. 50 des EU AI Acts, der Transparenzpflichten für KI-Systeme regelt, die mit natürlichen Personen interagieren oder Entscheidungen über sie vorbereiten, tritt am 2. August 2026 in Kraft. Event-Matchmaking-Systeme, die Empfehlungen darüber generieren, welche Teilnehmer welche anderen treffen, fallen unter die Kategorie „begrenztes Risiko”. Teilnehmer müssen klar und verständlich darüber informiert werden, dass ein KI-System ihre Match-Vorschläge generiert.

Wer ab Herbst 2026 Events mit KI-Matchmaking plant, muss Registrierungsstrecke und Event-App-Onboarding jetzt um entsprechende Hinweistexte ergänzen. Die EDPB und die zuständige EU-Behörde haben am 8. Mai 2026 Entwürfe für Durchführungsrichtlinien veröffentlicht.

Fünf Schutzmaßnahmen, die Sie jetzt umsetzen sollten

1. Nutzen Sie ausschließlich DSGVO-konforme Event-Plattformen mit einem expliziten, EU-basierten Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Datenhaltung, keine Consumer-KI-Tools.
2. Stellen Sie vor der Evaluation eines KI-Matchmaking-Anbieters folgende Fragen: Wo werden Teilnehmerdaten gespeichert und verarbeitet? Welche Subprozessoren sind im AVV aufgeführt? Wird die Nutzung der Daten für Modelltraining ausgeschlossen?
3. Etablieren Sie eine interne Richtlinie: Keine personenbezogenen Teilnehmerdaten in Consumer-KI-Tools. Verankern Sie dies im Onboarding jeder Person, die Zugriff auf Registrierungsexporte hat.
4. Bei Nutzung von Enterprise-KI-Plänen (ChatGPT Enterprise, Claude for Work): AVV explizit prüfen, Opt-out aus Modelltraining schriftlich bestätigen lassen, EU-Datenhaltung verifizieren.
5. Pseudonymisierung als Notlösung: Wenn ein KI-Einsatz in einem bestimmten Workflow unvermeidbar ist, nutzen Sie zumindest pseudonymisierte Listen (IDs statt Namen und E-Mail-Adressen), bevor Sie Daten in ein KI-Tool eingeben.

Wie Sie eine Matchmaking-Plattform auswählen: 10 Fragen für Ihre Evaluation

Anbieter-Demos fokussieren auf die Oberfläche. Diese zehn Fragen erfassen die dahinterliegende Architektur und die rechtliche Infrastruktur.

1. Welche KI-Generation nutzt Ihre Matching-Engine? Regelbasiert, embedding-basiert oder agentisch? Können Sie zeigen, wie das System zwei Teilnehmer behandelt, die dasselbe Interesse unterschiedlich formulieren?
2. Wo werden Teilnehmerdaten gespeichert und verarbeitet? EU-Datenhaltung? Welche Subprozessoren sind im AVV gelistet?
3. Liegt ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO vor, und ist die Plattform ISO 27001-zertifiziert? Lassen Sie sich beide Dokumente zeigen, nicht nur eine mündliche Zusicherung.
4. Werden Teilnehmerdaten für das Modelltraining genutzt? Ein expliziter Opt-out-Ausschluss muss im AVV dokumentiert sein.
5. Wie behandelt Ihre Plattform das Cold-Start-Problem? Was sehen Spätanmelder bei der Match-Qualität?
6. Kann ich verbindliche Match-Constraints setzen? Garantierte Aussteller-Kontingente, Kategorie-Sperren, VIP-only-Meeting-Pools?
7. Welcher Offline-Fallback besteht bei schlechter Konnektivität? Entscheidend für Messen in Hallen mit instabilem WLAN.
8. Wie verhindert der Algorithmus Missbrauch durch Overtagging? Das exzessive Hinzufügen von Tags durch Aussteller, um in mehr Suchanfragen zu erscheinen, ist ein bekanntes Muster.
9. Welche API steht für CRM- oder Registrierungssystem-Integration zur Verfügung? Manuelle Datenwiedereingabe zwischen Systemen ist ein vermeidbares Risiko.
10. Welche KPIs messen Sie, und was sind Ihre Benchmark-Werte? Match-Annahmequote, Meetings pro Teilnehmer, Gehaltene-Meetings-Quote: Sie brauchen Zahlen, um den Anbieter in die Pflicht nehmen zu können.

Wie Sie KI-Matchmaking implementieren: Ein 12-Wochen-Zeitplan

Der häufigste Implementierungsfehler ist der zu späte Start der Matchmaking-Konfiguration. Profil-Datenerhebung und Taxonomie-Design müssen lange vor der ersten Match-Generierung abgeschlossen sein.

• T-12 Wochen, Plattformauswahl und Taxonomie-Design: Plattformvertrag finalisieren. Gemeinsam mit Ausstellern und Käufern die Interessenstaxonomie vereinbaren, die Tags oder Kategorien, mit denen sich Teilnehmer im Registrierungsformular beschreiben. Dieser Schritt bestimmt die Match-Qualität für die gesamte Veranstaltung.
• T-8 Wochen, Registrierung öffnet: KI-Matchmaking-Konfiguration ist von Tag eins der Registrierung aktiv. Tags aktiviert, Kategorie-Constraints gesetzt, Pflicht-Match-Pools definiert.
• T-4 Wochen, Profil-Qualitätsprüfung: Den Match-Pool auf Datenvollständigkeit prüfen. Sind die Profile ausreichend befüllt? Senden Sie gezielte Ergänzungsanfragen an unvollständige Profile.
• T-2 Wochen, Erste Match-Generierung: Erste vollständige Match-Generierung durchführen und die Top-20-Ergebnisse manuell prüfen. Spiegeln sie Ihre kommerzielle und kuratorische Logik wider? Falls nicht: Constraints anpassen.
• T-1 Woche, Meeting-Buchungsfenster öffnet: Teilnehmer beginnen, Meetings zu bestätigen und anzufragen. Annahmequoten täglich überwachen. Bei VIP- oder Garantie-Accounts, die unterperformen, manuell eingreifen.
• T-Tag, Live-Adaption: Bei agentischen Plattformen aktualisiert die Engine Match-Rankings kontinuierlich anhand des Veranstaltungsverhaltens. Accountmanager prüfen die VIP-Erfüllung während des Tages.
• T+1 Woche, Auswertung: Nachbefragung auswerten. Tatsächliche KPIs gegen Benchmarks spiegeln. Erkenntnisse für die nächste Ausgabe dokumentieren.

Für eine detaillierte Betrachtung des Matchmaking-Prozesses speziell für Startup-Konferenzen empfehlen wir unseren Vergleich der besten Matchmaking-Apps für Startup-Konferenzen 2026.

Fazit

KI-Matchmaking ist 2026 reif genug für einen zuversichtlichen Einsatz, aber nicht reif genug für einen unkritischen. Die Ergebnisdaten sind real: Clarions 44 %, Swapcards verdoppelte Annahmequoten, 11.000 Meetings bei 63.000 Teilnehmern in drei Tagen. Diese Ergebnisse sind erreichbar, im richtigen Format, mit der richtigen Konfiguration.

Der Schlüssel liegt darin, zu wissen, wann man die KI einsetzen und wann man selbst die Kontrolle behalten sollte. Bei großen Open-Registration-Events mit guten Profildaten übertrifft KI-Matchmaking manuelle Kuration in jeder Größenordnung. Bei Hosted-Buyer-Programmen mit kommerziellen Verpflichtungen, bei Verbands-Formaten mit gewachsenen Beziehungslogiken, bei kleinen Events, bei denen Sie jeden Teilnehmer persönlich kennen, ist das Urteil des Veranstalters nicht ersetzbar. KI soll assistieren, nicht entscheiden.

Und unabhängig vom Format: Halten Sie Teilnehmerdaten aus Consumer-KI-Tools heraus. Das DSGVO-Risiko ist dokumentiert und wächst. Die Offenlegungspflicht des EU AI Acts nähert sich. Die Werkzeuge für einen rechtskonformen Betrieb existieren, sie nennen sich Event-Tech-Plattformen mit explizitem Auftragsverarbeitungsvertrag.

Häufige Fragen

Wie genau ist KI-Matchmaking bei Events 2026?

Match-Annahmequoten von 40–60 % sind bei einer gut konfigurierten Implementierung realistische Zielwerte. Swapcard berichtet von Tier-1-Annahmequoten bis zu 100 % bei Association+-Events. Clarion Events erzielte 44 % mehr Meetings im Jahresvergleich. Die Ergebnisse hängen stark von der Profildatenqualität und der Vollständigkeit der Konfiguration ab.

Ist KI-Matchmaking DSGVO-konform?

Ja, wenn Profile wo möglich pseudonymisiert werden, die Plattform einen expliziten Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO mit EU-Datenhaltung vorlegt und die Nutzung für Modelltraining ausgeschlossen ist. Consumer-Tarife von ChatGPT, Gemini oder Claude erfüllen diese Anforderungen nicht. Ab dem 2. August 2026 verpflichtet der EU AI Act Veranstalter, Teilnehmer klar darüber zu informieren, dass ein KI-System ihre Match-Vorschläge generiert.

Sollten Veranstalter von Hosted-Buyer-Programmen KI-Matchmaking einsetzen?

Nicht immer. Wenn Sponsoren oder Ausstellern garantierter Zugang zu bestimmten Käuferprofilen zugesichert wurde, kann KI-gesteuerte Optimierung diese kommerziellen Zusagen untergraben. Hosted-Buyer-Formate erfordern typischerweise ein hybrides Modell: Der Veranstalter definiert verbindliche Match-Kategorien, und die KI operiert nur innerhalb dieser Grenzen.

Ist es rechtlich zulässig, eine Teilnehmerliste für Matchmaking-Zwecke in ChatGPT hochzuladen?

Im Regelfall nein, ohne zusätzliche Schutzmaßnahmen. Teilnehmerlisten enthalten personenbezogene Daten nach Art. 4 DSGVO. Das Hochladen in einen Consumer-Tarif eines LLMs ohne Auftragsverarbeitungsvertrag stellt eine unzulässige internationale Datenübertragung nach Art. 44 ff. DSGVO dar. Nutzen Sie ausschließlich zertifizierte Event-Tech-Plattformen mit EU-basiertem AVV, EU-Datenhaltung und explizitem Ausschluss von Modelltraining.

Wie lange dauert die Einrichtung von KI-Matchmaking für eine Veranstaltung?

Planen Sie T-12 Wochen für Plattformauswahl und Taxonomie-Design, T-8 Wochen für die Registrierungsöffnung mit aktiver Matchmaking-Konfiguration, T-2 Wochen für die erste Match-Generierung und manuelle Prüfung, sowie Live-Adaption am Veranstaltungstag. Das Taxonomie-Design ist die Phase, die am häufigsten unterschätzt wird.

Funktioniert KI-Matchmaking auch für kleine Events unter 200 Teilnehmern?

Ja, mit Einschränkungen. KI-Matchmaking kann auch in kleinen Gruppen relevante Verbindungen identifizieren. Allerdings liefert bei Events, bei denen der Veranstalter jeden Teilnehmer persönlich kennt, manuelles Kurieren mit KI als sekundärem Validierungsschritt häufig bessere Ergebnisse als vollautomatische KI-Zuteilung. Das Format, nicht nur die Teilnehmerzahl, bestimmt den richtigen Ansatz.