BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Der 21-jährige Amerigo Velletti bringt mit Fyndl eine KI-gestützte Suchmaschine für Secondhand-Produkte Richtung App-Store-Launch. Die App bündelt Angebote verschiedener Marktplätze und soll anhand von Sucheingaben passende Produkte samt Begründung vorschlagen. Aktuell bremst ihn noch die Qualität der Kategoriezuteilung: Bei bestimmten Suchbegriffen schlägt das System statt der richtigen Produktklasse etwa MacBooks vor. Gleichzeitig bereitet er die Veröffentlichung für Apple und Google vor, sobald er sich mit dem Such-Feature und dem Markenauftritt wohlfühlt.
Wer eine App im Wartemodus ankündigt, steht fast automatisch unter Produkt-„Druck“: Die Erwartung der rund 80 Interessenten auf der Warteliste trifft die reale Entwicklungsarbeit dann besonders hart, wenn der letzte Feinschliff noch nicht sitzt. Genau dieses Spannungsfeld beschreibt der Berliner Gründer Amerigo Velletti, dessen Secondhand-Suchmaschine inzwischen den Namen Fyndl trägt. Im Kern geht es um eine KI-gestützte Suche, die Angebote mehrerer Plattformen in einer Oberfläche zusammenführt und anschließend nicht nur Treffer liefert, sondern auch erklären soll, warum die Ergebnisse zu einer Anfrage passen.
Technisch betrachtet ist die Herausforderung damit weniger „App Store ja oder nein“, sondern die saubere Orchestrierung von Suche, Produktkategorien und KI-Ausgabe. In der aktuellen Version greift die Plattform bereits auf Angebote von Rebuy, eBay Refurbished, As Good As New und ESM Computers zu; weitere Marktplätze sollen folgen. Das bedeutet in der Praxis: Die Suchanfragen müssen erst in eine interne Logik übersetzt werden, die Produktkategorien zuverlässig erkennt und dann mit den angebundenen Katalogdaten verknüpft. Genau hier setzt Vellettis Kritik an der eigenen Lösung an: Wenn Nutzer etwa „Ich suche Schuhe“ eingeben, aber die Kategorie Schuhe noch nicht angelegt ist, antwortet das System derzeit mit einem Hinweis, dass die Kategorie fehle – und lenkt danach in der Antwort überraschend auf „eher nach einem MacBook“ um. Solche Fehlzuordnungen sind aus Anwendersicht nicht nur unpraktisch, sie zerstören auch das Vertrauen in die Lernfähigkeit der Suchfunktion, weil der Nutzer einen semantischen Fehler erlebt und nicht nur einen Suchtreffer verpassen „könnte“.
Parallel zur technischen Nacharbeit läuft die Markenseite auf Hochtouren. Aus Remtio wurde Fyndl, eine Entscheidung, die Velletti selbst als bewussten Wechsel weg von einer als zu antiquitätshändlerartig empfundenen Anmutung beschreibt. Dass er dafür in Woche drei mit einem Marketingexperten über mehr als drei Stunden diskutiert und dabei über 300 Namensideen ausgewertet hat, zeigt, dass er den Launch nicht als reines Engineering-Enddatum begreift. Ein deskriptiver Name wie Fyndl („find“) soll dabei die Erwartungshaltung direkt transportieren: Secondhand finden statt nur „Secondhand kaufen“. Auch am visuellen Markenauftritt arbeitet er noch, denn das Logo mit einem „F“ und einem grünen Pfeil erfüllt ihn vor dem Marktstart noch nicht vollständig. Für eine Such-App ist das wichtig, weil das Logo im App-Store-Umfeld häufig die erste Schnittstelle zur Kauf- oder Downloadentscheidung ist, während die Nutzerlogik (Sucheingabe → Ergebnis) danach den größten Teil der Bewertung übernimmt.
Damit rückt die Frage nach dem richtigen Zeitpunkt in den Fokus: Velletti will die Apple- und Google-Apps erst veröffentlichen, wenn er mit Funktion und Gefühl „ready“ ist. Seit Woche zwei bereitet er die Veröffentlichung in den Stores vor und hat dafür nach eigenen Angaben die notwendige Zertifizierung erhalten. Aus Produkt-Sicht ist das ein Vorteil, weil es den Launch nicht mehr an formalen Hürden scheitern lässt, sondern an inhaltlichen Qualitätskriterien. Genau deshalb verschiebt sich der Schwerpunkt der nächsten Schritte weg von „wir sind technisch live“ hin zu „wir sind qualitativ konsistent“: weitere Plattformen anbinden, die Suchmaschine robuster machen und die Nutzerführung deutlich verbessern. Besonders „robust“ bedeutet hier, dass die Engine auch dann konsistent reagiert, wenn Nutzer unvollständige oder unerwartete Eingaben machen, Kategorien noch nicht vollständig hinterlegt sind oder die KI-Interpretation eine falsche Produktklasse ableitet.
Was daneben auffällt, ist die konsequente Balance zwischen Tempo und Selbstmanagement im Startup-Kontext. Im Rahmen des zehnwöchigen Startup-Fellowships in Berlin arbeiten die Fellows mit KI an Consumer-Startups und erhalten dabei Mentoring sowie technisches Know-how; Velletti beschreibt, wie das hohe Tempo Spuren hinterlassen kann. Er berichtet auch von eigenen Erfahrungen aus früheren Startup-Phasen, in denen er teils sogar im Büro geschlafen habe, und zieht daraus die klare Konsequenz, sich nicht „kaputtzuarbeiten“. Gerade in einer Phase, in der ein Launch sich innerhalb von Tagen oder Wochen entscheiden kann, ist dieser Blick auf Erschöpfung mehr als eine Wohlfühl-Notiz: Er beeinflusst direkt, wie schnell Iterationen am Such-Feature durchgezogen werden, wie sauber die Tests ausfallen und wie belastbar der Gründer in den Tagen unmittelbar vor der Veröffentlichung bleibt. Dass er dafür bewusst Zeit mit anderen Fellows einplant, obwohl Wettbewerb dazugehört, ist ein praktischer Gegengewicht-Mechanismus gegen das typische „allein im Debugger bleiben“.
Marketing und Content sind in seiner Geschichte ebenfalls eng mit Lernen verknüpft. Velletti testete in Woche vier zwar ein KI-gestütztes Planungstool für Social-Media-Beiträge sowie eine Plattform zur Erstellung von Videos, Bildern und Sprachinhalten, verwirft aber die Idee, Marketingvideos vollständig automatisiert zu produzieren: Mit der Qualität war er offenbar nicht zufrieden, und die Ergebnisse wären letztlich nicht in die gewünschte Tonalität überführt worden. Stattdessen wollte er selbst vor die Kamera – und musste schnell feststellen, dass das schwerer ist, als es im Kopf wirkt. Er beschreibt dabei sehr konkret den „inneren Schweinehund“: Es fällt ihm schwer, sich beim Sprechen selbst zu sehen und zu hören, weil er seine Gedanken beim Formulieren nicht klar genug „rübergebracht“ fühlt. Gleichwohl will er das Format nicht aufgeben und zieht in Betracht, zunächst ein oder zwei Testvideos zu veröffentlichen, auch wenn das für ihn einen „Cringe-Faktor“ mit sich bringt.
Für den kommenden Schritt lohnt sich deshalb ein Blick auf das Zusammenspiel aus Produktqualität, Markendisziplin und Feedback-Schleifen. Wenn die App aus Nutzeranfragen erst verlässliche Kategorien ableitet und dann passende Secondhand-Angebote intelligent priorisiert, wird jeder der angekündigten Verbesserungshebel messbar: Die Suchfunktion muss weniger „Zur Kategorie passt vielleicht etwas anderes“-Momente erzeugen, und die Nutzerführung muss den Weg vom Wunsch („ich suche X“) zur Kauf- oder Kaufbeobachtungsabsicht klarer machen. Vellettis Plan nennt zwar mehrere Baustellen, aber die Reihenfolge folgt einem logischen Muster: Erst die Such-Engine robuster, dann die Nutzung glatter, parallel dazu die Marke finalisieren und die Kooperationen vorantreiben. Genau so entsteht aus einer vielversprechenden Idee eine App, die nicht nur Downloads erzeugt, sondern die nächsten Suchen auch wirklich verdient.
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