LITAUEN / BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Während eines Offsites in Litauen bringt der Supergründer-Fellow Amerigo Velletti seine KI-App „Remtio“ in die heiße Phase. Die App soll Secondhand-Angebote über mehrere Plattformen hinweg auffindbar machen und dabei nachvollziehbar erklären, warum bestimmte Treffer vorgeschlagen werden. Neu ist auch ein Learning: Nicht jede Idee braucht 24/7-Drill, sondern einen Rhythmus mit planbarem Feierabend. Technisch arbeitet er parallel an einer Schnittstelle namens MCP, um KI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden.
Amerigo Velletti arbeitet gerade an einer KI-App, die das Suchen nach Secondhand-Technik spürbar vereinfachen soll. Sein Ansatz: „Remtio“ nimmt Nutzeranfragen entgegen und bündelt daraufhin Angebote aus verschiedenen Marktplätzen, statt dass man manuell Plattform für Plattform abklappert. Während eines mehrtägigen Offsites in Litauen hat er mit seinem Team weiter am Produkt gearbeitet – und die spontane Standortverlagerung gleich als Impuls genutzt, um seine eigene Arbeitsweise zu hinterfragen. Dass ein Startup nicht nur aus Ideen, sondern auch aus Tagesstruktur besteht, wird in solchen Phasen besonders sichtbar: Einerseits wächst der Code weiter, andererseits zeigt sich, wie stark das Projekt von kleinen Reibungen in der Implementierung abhängt.
Die App knüpft an ein typisches Nutzerproblem bei Gebrauchtgeräten an: Man weiß oft nicht exakt, wonach man suchen soll, oder man möchte Zielkriterien wie Budget und Einsatzszenario priorisieren. „Remtio“ setzt deshalb auf zwei Eingabekanäle, die sich gegenseitig ergänzen. Zunächst führt ein KI-Chat durch die Bedarfsermittlung, etwa zu Zweck, Budgethöhe und Zielkriterien; anschließend durchsucht die Anwendung Angebote und begründet transparent, warum bestimmte Produkte und Modelle vorgeschlagen werden. Daneben gibt es ein klassisches Suchfeld mit Filtern sowie eine Swipe-Logik für Nutzer, die eher durch Katalogisierung stöbern. Genau diese Kombination adressiert sowohl den „Ich habe eine konkrete Idee“-Nutzer als auch den „Ich brauche Orientierung“-Nutzer, der erst im Gespräch versteht, welche Spezifikationen wirklich wichtig sind.
Im Kern ist das Projekt aber auch eine technische Studie darüber, wie KI-Logik sauber in Produktfunktionen übersetzt wird. In Woche zwei des Programms berichtet Velletti, dass er an einer eigenen MCP-Server-Komponente gearbeitet hat. MCP steht dabei für „Model Context Protocol“ und wirkt als Schnittstelle zwischen KI-Modellen und externen Datenquellen sowie Tools. Praktisch heißt das: Statt dass die KI nur generische Antworten produziert, kann sie in einen kontrollierten Kontext eingebunden werden, der Informationen und Aktionen aus dem Produkt heraus anstößt. Velletti beschreibt ausdrücklich, dass er das für „internes“ Durchiterieren der eigenen Suchdaten verwenden will – und perspektivisch auch dafür, externe Daten besser anzubinden. Dass gerade bei einer wachsenden Codebasis auch Fehler entstehen, passt zum Alltag vieler Teams: Er nennt fehlgeschlagene Anfragen, ausgelöst durch Kleinigkeiten wie ein zusätzliches Leerzeichen oder Synchronisationsprobleme, die nachts um 2 Uhr besonders hartnäckig wirken.
Gerade dieser Kontrast – viel technische Detailarbeit, aber weniger Selbstüberlastung – ist wahrscheinlich das wichtigste Signal des Berichts. Velletti beschreibt, dass er zuvor eher als Nachteule unterwegs war und bis in die frühen Morgenstunden am Laptop saß. Danach kippte das Gefühl: Er merkte, dass er seinen Kopf „freimachen“ müsse, und führte das auf Wartezeiten zurück, auf die er keinen direkten Einfluss hat. Dazu zählt das Warten auf Rückmeldungen von Anbietern wie Rebuy und Refurbed, die für sein Secondhand-Versprechen zentral sind. Am Ende mündet das in ein konkretes Learning: Auch Gründer müssen nicht rund um die Uhr arbeiten. Dass er „und Mittwoch einmal um 17 Uhr Feierabend gemacht“ habe, ist in dem Kontext mehr als eine Anekdote – es zeigt, wie sich Produktfortschritt auch über bessere Entscheidungsfähigkeit in Ruhephasen erreichen lässt. Dazu kommt ein strategischer Gedanke: In einer Welt, in der Code schnell wächst – er nennt fast 100.000 Zeilen – entscheidet nicht nur, wer etwas baut, sondern wer es schneller und besser in marktfähige Qualität bringt.
Der Marktteil kann diesen Qualitätshebel allerdings nur greifen, wenn das Produkt auch wirklich schnell an Nutzer gelangt. „Remtio“ befindet sich laut Velletti bereits in der Mobile-Testing-Phase und ist sowohl für Apple als auch für Google vorbereitet; die App-Version sei „fertig entwickelt“. Für die nächsten Schritte gilt: zunächst Secondhand-Technik wie MacBooks, anschließend weitere Kategorien. Nutzerseitig gibt es schon einen Mini-Start: 16 Menschen haben sich registriert, wobei die Herkunftsangaben auffällig sind – elf stammen laut ihm aus Afrika. Er vermutet, dass möglicherweise ein einzelner Nutzer mehrere Accounts angelegt hat, und überlegt, solche Mehrfachanmeldungen wieder zu löschen. Für ein frühes Startup ist das keine Nebensache, denn die Qualität des ersten Nutzerstamms entscheidet mit darüber, welche Feedbackschleifen später wirklich funktionieren und welche nur Rauschen erzeugen.
Daneben verlagert Velletti den Fokus in Richtung „Building in public“. In der zweiten Woche setzt er sich zum Ziel, sichtbarer zu werden und damit früh erste Kunden zu gewinnen – unter anderem über einen neuen Instagram-Account, obwohl er sich als „nicht so der größte Poster“ beschreibt. In Woche drei will er den Schritt stärker Richtung Markt wagen und begründet das mit einer pragmatischen Devise: Für sein Produkt sei es wichtig, schnell am Markt zu sein, statt zu lange zu warten und am Ende feststellen zu müssen, dass die Nachfrage geringer ist als gedacht. Dass er außerdem noch an einer Namenssuche für die App arbeitet, unterstreicht den Produktcharakter der nächsten Phase: Nicht nur Technik entscheidet, auch Positionierung, Verständlichkeit und Wiedererkennbarkeit. Für Teams, die ähnliche KI-Projekte entwickeln, lässt sich daraus vor allem ein Muster ableiten: Schneller Launch braucht nicht zwingend 24/7-Betrieb, aber konsequentes Iterieren – und dafür muss der Betriebsmoment stimmen.
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