09.02.2026
PILOTPHASE

Wiener Startup Soneo bringt KI-Assistenten für den Maschinenbau auf den Markt

Das Wiener Startup Soneo hat einen KI-gestützten Konstruktionsassistenten für den Maschinenbau vorgestellt, der internes technisches Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar machen soll.
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Das Founder-Team von © Soneo.

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.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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