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Handwerker GPT kommt 2026 🚀

Matching statt Bauchgefühl: Projektanforderungen werden mit Skills & Nachweisen der Betriebe abgeglichen und als begründete Shortlist vorgeschlagen – auf Basis des SBI (in Entwicklung).

 

Geplante Highlights

a) Profiling & Matching: Briefing verstehen → Fit-Score → Shortlist (mit Begründung).

b) Schnittstellen: Anbindung an relevante Plattformen & Systeme.

c) Transparenz: Erklärbare Vorschläge, protokolliert, DSG-orientiert.

 

Alleinstellungsmerkmal (USP)

1. SBI-first: Baut auf dem Schweizer Baubranchen Index auf – strukturierte Ratings, Referenzen, Auszeichnungen als messbare Vertrauenssignale.

2. Erklärbare KI: Jeder Match kommt mit Warum-Begründung (Kriterien, Nachweise, Referenzen).

3. Qualität statt Quantität: Ziel ist die richtige Shortlist, nicht möglichst viele Kontaktkarten.

4. Branchenfokus Schweiz: Terminologie, Gewerke, Prozesse und Compliance für Bau & Handwerk in der Schweiz.

5. Integrationsbereit: API-fähig für bestehende Workflows bei Auftraggebern und Anbietern.

 

Unterschied zu klassischen Lead-Systemen

✅ Kein Lead-Händler-Ansatz: Fokus auf Eignung & Fit, nicht auf Lead-Verkauf oder Auktionen.

✅ Kein Pay-to-Play: Sichtbarkeit basiert auf Datenqualität & Referenzen, nicht auf Gebotslogik.

✅ Weniger Spam, mehr Relevanz: Statt „alle bekommen dieselbe Anfrage“ erzeugt das System gezielte Shortlists.

✅ Nachvollziehbar statt Black Box: Kriterien, die zum Vorschlag führten, werden offengelegt.

✅ Langfristige Profilstärke: Gepflegte Profile und SBI-Signale wirken plattformübergreifend – auch in KI-Suchen.

 

Was Betriebe jetzt aus KI-Sicht tun sollten — auf relevanten Plattformen

Skill-Matrix pflegen (Leistungen, Marken/Systeme, Zertifikate, Regionen).

Referenzen strukturieren (Titel, Rolle, Umfang, Bilder, Kontakt – maschinenlesbar).

Profile konsistent halten (Name, Domain, Telefon, Leistungen & Regionen).

Bewertungen & Auszeichnungen aktiv halten.

SBI/KMU-Rating pflegen.

Fazit:

Ab 2026 bringt Handwerker GPT Klarheit & Tempo in die Vorauswahl.

Wer heute Datenqualität liefert, steht morgen häufiger auf der Shortlist – mit nachvollziehbarem Fit statt Zufall.

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