BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Startup-Fellowin Suna Marie Tamboga entwickelt mit „Passt“ eine Plattform, die private Anfragen mit passenden Handwerksbetrieben verknüpft. Kunden beschreiben online ihr Problem, darunter fallen Klempner-, Schreinerei- oder Heizungsanliegen, und die App soll daraus eine strukturierte Anfrage machen. Für erfolgreiche Terminbuchungen erhebt das junge Unternehmen eine Gebühr. Technisch entsteht die erste Version in einem Startup-Sommercamp in Berlin, unter anderem mit Codex als KI-Werkzeug für die Code-Erstellung.
Handwerker zu finden wirkt für viele Privathaushalte heute noch wie ein Kommunikationsmarathon: Man ruft an, schreibt E-Mails, wartet auf Rückmeldungen und hofft, dass der richtige Betrieb überhaupt das passende Gewerk anbietet. Genau an dieser Lücke setzt Suna Marie Tamboga mit „Passt“ an. Die 20-Jährige will die Suche nicht nur beschleunigen, sondern den Weg von der Anfrage bis zur Buchung deutlich glätten. Ihr Ansatz ist dabei bewusst simpel: Kunden geben online die Situation an, und die Plattform übersetzt diese Informationen in ein Matching zu geeigneten Betrieben.
Das Prinzip dahinter ist ein strukturierter Ablauf, der aus einer vagen Beschreibung eine eindeutigere Anfrage macht. Wer einen Handwerker braucht, beantwortet zunächst Fragen wie: Was ist kaputt, wo liegt das Problem und wie dringend ist es? „Passt“ soll diese Eingaben bündeln und anschließend an einen passenden Betrieb vermitteln. Für das Geschäftsmodell ist dieser Schritt entscheidend, denn Geld verdient die Plattform zunächst über eine Gebühr bei erfolgreicher Terminbuchung. Damit verlagert sich das Risiko teilweise weg vom reinen Lead-Versand hin zu einer Leistung, die tatsächlich im Terminkalender landet.
Während Kundinnen und Kunden oft nicht sicher wissen, welcher Betrieb wirklich zuständig ist, trifft das Problem auf der anderen Seite in einer weniger sichtbaren Form ebenfalls: Handwerksbetriebe investieren Zeit in Anfragen, die nicht zu ihrem Angebot passen. Tamboga beschreibt „Passt“ deshalb als „Doctolib fürs Handwerk“ – als Analogie dafür, dass Terminfindung und Vermittlung weniger Reibung brauchen. Ein weiterer Punkt ist Vertrauen: Gerade im Handwerk entscheidet langfristig nicht nur die Verfügbarkeit, sondern auch die Qualität. Entsprechend soll die Vermittlung perspektivisch auf geprüfte Anbieter begrenzt werden, damit die Plattform als Qualitätsmarke wahrgenommen wird und nicht als bloße Kontaktbörse.
Die erste funktionsfähige Version entsteht in einem Startup-Sommercamp-Setting, in dem mehrere Fellows in Berlin digitale Produkte von der Idee bis zum ersten lauffähigen Stand entwickeln. Für Tamboga wirkt dabei vor allem der Entwicklungsprozess als Beschleuniger: Sie studiert Wirtschaft, bringt aber keine klassische Programmierer-Ausbildung mit. Trotzdem baut sie innerhalb weniger Wochen eine Plattform mit unterschiedlichen Oberflächen für Kunden und Handwerker, einem Login-System sowie einem eigenen Administrationsbereich. Technisch greift sie dafür auf Codex von OpenAI als KI-Tool zurück: Sie beschreibt, welche Funktion sie braucht, lässt den Code erstellen, testet ihn, prüft auf Fehler und iteriert erneut. Entscheidend ist weniger „magische“ Automatisierung als ein enger Schleifenbetrieb aus Formulierung, Code-Generierung und Validierung.
Diese Art von KI-gestützter Entwicklung ist in der Praxis häufig dann am effektivsten, wenn es um klar umrissene Bausteine geht: Authentifizierung, Formulare, Datenflüsse und Admin-Funktionen sind deutlich greifbarer als etwa ein komplett neues Produktparadigma. Genau diese Aufteilung nutzt „Passt“ offenbar, weil der Kernvorteil – das Matching – an einen stabilen Workflow geknüpft ist. Gleichzeitig bleibt die typische Startup-Aufgabe bestehen, die Tamboga ausdrücklich anspricht: Aus Software muss ein tragfähiges Geschäft werden. Ihre Motivation spielt dabei eine Rolle, aber auch die organisatorische Konsequenz im Alltag: Im Programm arbeitet sie laut eigener Beschreibung häufig sieben Tage die Woche, morgens im Büro und teils bis tief in die Nacht.
Die persönliche Dimension der Idee kommt aus der Familie. Tambogas Mutter führt eine Praxis, und als Jugendliche hilft sie dort aus – mit Einblick in Räume, Mitarbeitende und Entscheidungen. Später prägt sie auch der Umgang der Familie mit Verantwortung und Zusammenhalt. Konkret für das Business: Der Vater erzählt von seinem Handwerksbetrieb, und aus dem Zuhören entsteht das Verständnis dafür, warum Kunden häufig nicht wissen, welcher Betrieb zuständig ist. Tamboga sitzt nachts am Anfang der Marketingkampagne, entwirft Werbeplakate und entwickelt sogar mögliche Slogans, um mit „Passt“ zwischen klassischer Versicherungswerbung und Lieferdiensten herauszustechen. In dieser Verbindung aus Praxisproblem, schneller Prototyping-Iteration und konsequenter Vermarktung liegt der aktuelle Fokus: Die Plattform ist online, erste Handwerker haben sich registriert, und jetzt geht es darum, Nutzerinnen und Nutzer dauerhaft zur Nutzung zu bringen.
Für Unternehmen und Gründerteams ist der Fall weniger ein Plädoyer für „KI statt Entwicklung“, sondern ein Beispiel dafür, wie sich Produktideen in kurzer Zeit operationalisieren lassen, wenn der technische Kern modular bleibt. Das Matching selbst hängt zwar am Ende von Daten und Qualität der hinterlegten Betriebe ab, doch der Weg dorthin erfordert vor allem saubere Prozesse: strukturierte Kundenanfragen, verlässliche Terminlogik und ein Admin-Tool, das Listen pflegen und Qualität sichern kann. Wenn „Passt“ diese Grundlage konsequent weiterführt, dürfte es im nächsten Schritt besonders auf zwei Dinge ankommen: erstens auf die Rate erfolgreicher Buchungen nach der Anfrage, zweitens auf die Skalierung geprüfter Anbieter, ohne den Aufwand im Betrieb zu erhöhen.
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