✨ AI Kontextualisierung
Die Digitalisierung schreitet in Österreichs kleinen und mittleren Unternehmen zwar kontinuierlich voran, bleibt jedoch vielerorts eine Herausforderung. Besonders der Umgang mit oft unübersichtlichen Datenbeständen erweist sich als Schwierigkeit: Wissen ist vorhanden, lässt sich im Arbeitsalltag jedoch häufig nur mit hohem Aufwand nutzen.
Genau hier setzt das Wiener Startup Soneo an. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, Effizienz und Produktivität in Betrieben durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu steigern. Neben Workshops entwickelt Soneo KI-gestützte Lösungen, die vor allem repetitive Prozesse automatisieren und internes Wissen besser nutzbar machen sollen.
Technisches Wissen verfügbar machen
Nun hat das Startup mit dem Konstruktionsassistenten ein neues KI-Produkt speziell für den Maschinenbau vorgestellt. Der Assistent richtet sich an Konstrukteur:innen und soll den schnellen, kontextbezogenen Zugriff auf internes Unternehmenswissen ermöglichen – etwa aus Normen, früheren Projekten oder technischer Dokumentation. “Statt Informationen über unterschiedliche Systeme, Ordnerstrukturen oder Ansprechpersonen hinweg zu suchen, wird relevantes Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar gemacht”, erklärt Co-Founder Yanik Yeganehfar gegenüber brutkasten.
Ein zentrales Anliegen sei es, technisches Erfahrungswissen langfristig zu sichern. “Wissen ist nämlich vorhanden, aber schwer zugänglich, stark fragmentiert und oft an einzelne Personen gebunden”, so Yeganehfar. Der KI-Assistent strukturiere dieses Wissen und mache es unternehmensweit verfügbar. Das soll nicht nur die Einarbeitung neuer Mitarbeitender erleichtern, sondern auch Entscheidungsprozesse beschleunigen und fundierter machen.
Vom Wettbewerb unterscheide sich der Konstruktionsassistent vor allem durch seine Funktionsweise: Anstatt lediglich relevante Dokumente auszugeben, beantworte das System Fragen in natürlicher Sprache und verweise gleichzeitig auf konkrete Fundstellen, um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Zusätzlich könne der Assistent Inhalte multimodal aus Dokumenten zurückgeben, wie das Unternehmen erklärt.
Need im Maschinenbau erkannt
Gegründet wurde Soneo im Sommer des vergangenen Jahres von Andreas Schaubmaier, Lukas Ebermann und Yanik Yeganehfar. Ursprünglich startete das Trio mit dem Plan, eine KI-Agentur zu starten, um reale Problemstellungen in Unternehmen besser zu verstehen und daraus gezielt Produkte zu entwickeln.
In Gesprächen mit unterschiedlichen Betrieben wollte das Team herausfinden, wo Künstliche Intelligenz tatsächlich Mehrwert schafft. “Die Resonanz war dabei oft sehr verhalten, insbesondere auf E-Mails kam kaum Feedback zurück”, erinnert sich Yeganehfar.
Der entscheidende Impuls kam schließlich aus dem Maschinenbau: Gemeinsam mit dem Unternehmen Giscon entwickelte Soneo einen ersten Prototyp für den Zugriff auf technisches Wissen in der Konstruktion. “Als wir diesen Use-Case erstmals gezielt adressiert und auch aktiv kommuniziert haben, änderte sich die Resonanz spürbar. Zum ersten Mal bekamen wir konkrete, positive Rückmeldungen von Konstrukteur:innen und Engineering-Teams, die das Problem sofort wiedererkannten”, sagt der Co-Founder.
Blick nach vorne
Zu den ersten Pilotkunden zählen neben Giscon auch das Lagerhaus Franchise sowie das Herizon Summit. Bei der Weiterentwicklung des Produkts verfolgt Soneo einen stark praxisorientierten Ansatz. “Mit jedem weiteren Kunden und jedem neuen Einsatzszenario fließt konkretes Feedback in das Produkt ein”, sagt Yeganehfar. Der Konstruktionsassistent soll so Schritt für Schritt entlang realer Anforderungen wachsen und zusätzliche Funktionen für den Engineering-Alltag abdecken.
Aktuell ist das Startup bootstrapped. “Dieser Ansatz hat es uns ermöglicht, den Konstruktionsassistenten bis zur Pilotphase eigenständig aufzubauen”, so Yeganehfar. In den kommenden Monaten will sich Soneo auf den weiteren Ausbau des Konstruktionsassistenten konzentrieren. Im Fokus stehen dabei die Gewinnung zusätzlicher zahlender Kunden sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung des Produkts gemeinsam mit bestehenden und neuen Pilotpartnern.
