Soneo: Wie drei Wiener Gründer mit KI das Datenchaos im Maschinenbau lösen wollen

Das Wiener Startup Soneo entwickelt einen KI-basierten Konstruktionsassistenten für den Maschinenbau. Das vorhandene Wissen ist fragmentiert und verteilt über Normen, Projektordner, Richtlinien und individuelle Ansprechpartner. „Diese Reibung verursacht heute hohe Recherche- und Abstimmungsaufwände und bremst Engineering-Teams im Alltag“, so Soneo-Mitgründer Yanik Yeganehfar. Das Wiener Startup will genau diese Wissensbasis mit seinem KI-Assistenten systematisch nutzbar machen.

Die drei Co-Founder Andreas Schaubmaier, Lukas Ebermann und Yanik Yeganehfar setzen auf einen klaren Fokus: „Wir sind mit dem Anspruch gestartet, KI in KMU dort einzusetzen, wo sie konkret Zeit spart und Prozesse vereinfacht“, so Yeganehfar.

Zugang zu Engineering-Wissen

„Neue Mitarbeitende brauchen lange, um produktiv zu werden. Bestehende Teams verlieren Zeit mit der Suche nach Informationen oder sind auf einzelne Wissensträger angewiesen. Die Folge: unnötige Rückfragen, vermeidbare Konstruktionsfehler, aufwendige Nacharbeit – und damit hohe Kosten“, erklärt Schaubmaier.

Der Konstruktionsassistent soll internes Engineering-Wissen aus Normen, vergangenen Projekten, Richtlinien und technischer Dokumentation im konkreten Arbeitskontext schnell und gezielt zugänglich machen. „Statt sich durch komplexe Ordnerstrukturen und verschiedene Systeme zu klicken oder Kolleg:innen zu unterbrechen, erhalten Konstrukteur:innen die für ihre aktuelle Aufgabe relevanten Informationen in Sekunden – inklusive transparenter Quellenreferenz“, sagen die Gründer. So soll sich die Onboarding-Zeit verkürzen und die Fehlerquote sinken.

„Anfangs zu optimistisch“

„Wir sind anfangs zu optimistisch davon ausgegangen, schnell Projekte zu gewinnen. Viel Outreach ist zunächst ins Leere gelaufen“, geben die Founder offen zu. Das Team wollte bewusst mit mehreren Ansätzen in unterschiedliche Industrien eintauchen, um schließlich die eigene Nische zu finden. „Der Wendepunkt war das Projekt mit GISCON: In der Zusammenarbeit ist der Konstruktionsassistent als Lösungsidee entstanden. Danach haben wir wirklich viele positive Rückmeldungen von Maschinenbauunternehmen bekommen. Das war für uns das klare Signal, den Fokus konsequent auf den Maschinenbau zu legen.“

Unterstützung holte sich Soneo früh bei der AI Factory Austria als eines der ersten Co-Working-Startups. Der Austausch innerhalb der AI:AT-Community spielt hier eine große Rolle. Gemeinsam mit der AI Factory erschließt Soneo die Themen EU Hosting und Compliance.

Ebermann bringt als Tech-Lead über sechs Jahre Softwareentwicklung und zwei Jahre Erfahrung als AI Lead Developer mit, Schaubmaier vereint KI-Expertise von der JKU Linz mit vier Jahren Entwicklererfahrung und verantwortet Produktstrategie und Sales. Yeganehfar, zuständig für das operative Tagesgeschäft und Sales, war zwei Jahre als Assistent des CEO in einem Scale-up tätig.

RAG-Technologie mit Maschinenbau-Fokus

Der Anspruch ist klar formuliert: „Wir entwickeln eng an realen Konstruktionsprozessen und gemeinsam mit Maschinenbauunternehmen. So entstehen Produktfunktionen entlang echter Anforderungen – nicht als generische KI-Lösung, sondern als spezialisierter Assistent für den technischen Alltag.“

Technologisch setzt Soneo auf einen Retrieval-Ansatz (RAG – Retrieval-Augmented Generation). Das KI-Modell greift gezielt auf freigegebene Unternehmensdokumente zu, statt Antworten aus Allgemeinwissen zu generieren. „Das reduziert Halluzinationen und macht Ergebnisse durch klare Quellenreferenzen nachvollziehbar“, sagt Ebermann.

Soneo geht jedoch laut eigenen Angaben über ein reines RAG-System hinaus: Die Lösung kann neben Text auch technische Zeichnungen, Bilder und strukturierte Inhalte verarbeiten. Jede Antwort referenziert direkt auf das Originaldokument inklusive konkreter Fundstelle – essenziell für Normenkonformität und Dokumentationspflicht im Maschinenbau. Soneo setzt auf europäische Hosting-Anbieter und europäische KI-Modelle.

Die Differenzierung liegt im Engineering-Fokus und niedrigen Einführungsaufwand. Statt bestehende Prozesse umzubauen, soll sich Soneo über standardisierte Schnittstellen nahtlos an vorhandene Datenstrukturen anbinden. Perspektivisch plant das Startup, den Assistenten nicht nur für Informationssuche, sondern auch für die Erstellung von Projektdokumentation einzusetzen.

Pilot-First-Ansatz statt sofortiger SaaS-Skalierung

Soneo finanziert sich aktuell bootstrapped über Gründerressourcen und Projektumsatz, prüft aber aktiv eine Angel-Runde. „Wir suchen Smart Capital für die Produktisierung und Skalierung in DACH. Erste Gespräche laufen bereits“, so Schaubmaier. Besonders interessant seien Business Angels mit Maschinenbau-Background, die neben Kapital auch Marktverständnis, Netzwerk und Glaubwürdigkeit in der Branche mitbringen.

Das Geschäftsmodell des Wiener Startups basiert auf einer wiederkehrenden Lizenz plus initialem Setup. Zur Kundengewinnung setzt Soneo bewusst auf einen Pilot-First-Ansatz: Die enge Zusammenarbeit mit ausgewählten Pilotkunden soll das Produkt nah an echten Workflows validieren und starke Referenzen aufbauen.

„In zwei bis drei Jahren sehen wir Soneo als etablierte Standardlösung im deutschsprachigen Maschinenbau – mit mehreren zahlenden Kunden, einem klar standardisierten Onboarding-Prozess und einer skalierbaren Produktarchitektur“, erklärt Schaubmaier. Das langfristige Ziel: ein vollumfänglicher Assistent für den gesamten Konstruktionsprozess, von Normenrecherche und Altprojektanalyse bis zur begleitenden Erstellung prüfbarer Projektdokumentation.

„Wissensarbeit spürbar effizienter machen“

Soneo will „Wissensarbeit spürbar effizienter machen“ und einen „echten Nutzen im Arbeitsalltag schaffen“. Auf die Frage, welche Rolle KI langfristig in der Konstruktion und im Maschinenbau einnehmen wird, sagt Ebermann: „KI wird weniger kreativ konstruieren, sondern Wissens- und Entscheidungsarbeit beschleunigen: schneller Zugriff auf relevante Informationen, konsistentere Standards, weniger Reibung zwischen Projekten und Teams. Unternehmen, die Wissenszugriff operationalisieren, gewinnen messbar Produktivität.“