AI Engineering

Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Ihr Unternehmen

Unser AI-Engineering Ansatz

Bei soneo wissen wir, dass jede Herausforderung individuell ist. Deshalb bieten wir maßgeschneiderte KI-Lösungen, abgestimmt auf Ihr Unternehmen und Ihre Branche.

Unsere Technologien basieren auf aktuellem Know-how und einem tiefen Verständnis Ihrer Prozesse. Gemeinsam identifizieren wir Potenziale für KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen und entwickeln ein passgenaues Konzept.

Die Entwicklung erfolgt vollständig in-house, was uns erlaubt, flexibel und schnell auf Ihre Anforderungen einzugehen, für eine Lösung, die exakt zu Ihnen passt.

Technologien und Methoden

Von RAG-Systemen über KI-Agenten bis zur Prozessautomatisierung: Wir setzen auf produktionserprobte Frameworks wie LangChain und LangGraph, die sich bei führenden Unternehmen und im DACH-Mittelstand bewährt haben.

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RAG-Systeme & Wissensmanagement

Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet Ihre unternehmensinterne Wissensbasis (Normen, Richtlinien, Projektdokumentation) mit Large Language Models. Auf Basis von LangChain entwickeln wir durchsuchbare KI-Systeme, die Ihren Mitarbeitern präzise Antworten mit Quellenangabe liefern. Ideal für Maschinenbau und technische Dokumentation im Mittelstand.

02

LLM-Integration und KI-Integration für Unternehmen, DSGVO-konform

Wir integrieren moderne Sprachmodelle und KI-Lösungen in Ihre bestehenden Geschäftsprozesse – sicher, skalierbar und DSGVO-konform. Von der API-Anbindung über EU-Hosting bis zum Self-Hosting entwickeln wir die passende Architektur für Ihren Anwendungsfall und sorgen für volle Kontrolle über Ihre Unternehmensdaten.

03

Prozessautomatisierung mit KI

Auf Basis von n8n und LangChain automatisieren wir repetitive Workflows end-to-end: Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Triage, Berichterstellung und mehr. Unsere KI-Automatisierungen gehen über klassische Regelwerke hinaus: Sie verstehen Kontext, lernen aus Daten und skalieren mit Ihrem Unternehmen.

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Multimodale KI-Anwendungen

Unsere KI-Systeme verarbeiten nicht nur Text, sondern auch technische Zeichnungen, PDFs, Bilder und Tabellen. Durch multimodale Modelle erschließen wir Informationen aus verschiedensten Datenquellen, besonders relevant für Konstruktion, Fertigung und technische Dokumentation in der DACH-Industrie.

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KI-Agenten & Agentic AI

Mit LangGraph entwickeln wir autonome KI-Agenten, die eigenständig mehrstufige Aufgaben ausführen: von der Recherche über Datenanalyse bis zur automatisierten Entscheidungsvorbereitung. Unsere Agenten-Systeme sind produktionsreif, überwachbar und in bestehende Unternehmensprozesse integrierbar. Ein wachsender Wettbewerbsvorteil für den DACH-Mittelstand.

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KI-Strategie & Einführung

Vor der Technologie steht die Strategie: Wir identifizieren gemeinsam die KI-Anwendungsfälle mit dem höchsten ROI, entwickeln eine umsetzbare Roadmap und begleiten Sie vom Proof of Concept bis zum produktiven Einsatz. Praxiserprobt in über 10 KI-Projekten im DACH-Mittelstand. Typische Projektlaufzeit: 8 Wochen.

Typische Anwendungsfälle

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Wissensmanagement

KI-gestützte Suche über interne Dokumentationen, Normen und Richtlinien. Konstrukteure finden Antworten in Sekunden statt Stunden.

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Dokumentenautomatisierung

Automatische Extraktion, Klassifizierung und Zusammenfassung von Dokumenten: von Rechnungen über technische Spezifikationen bis zu Verträgen.

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Intelligente Assistenten

Unternehmensspezifische Chatbots für Support, HR oder Vertrieb, trainiert auf Ihrem Wissen und integriert in bestehende Systeme.

Messbare Ergebnisse

In unseren bisherigen Projekten konnten wir konkrete Ergebnisse erzielen: 3 bis 6 Stunden Zeitersparnis pro Ingenieur und Woche, über 95% Trefferquote bei dokumentenbasierten Anfragen und eine durchschnittliche Projektlaufzeit von 8 Wochen bis zum produktiven Einsatz.

Vorgehensweise bei Automatisierungen

Teile eines Prozesses oder gesamte Arbeitsabläufe werden in einer Automatisierung dargestellt und von einer Maschine oder KI durchgeführt. Dies ermöglicht eine rasche Verarbeitung großer Datenmengen in kurzer Zeit und mit hoher Qualität.

01

Analyse der Routineaufgaben

Gemeinsam analysieren wir die potenziellen Routinetätigkeiten, welche automatisiert von der Maschine oder künstlicher Intelligenz durchgeführt werden können.

02

Aufsetzen eines Tests

Ein Proof of Concept (PoC) ist bei der Automatisierung von individuellen Prozessen essenziell, um sicherzustellen, dass die Automatisierung fehlerfrei funktioniert, bevor sie vollständig implementiert werden kann.

03

Implementierung der Automatisierung

Nach dem erfolgreichen Abschließen der Test-Phase implementieren wir die Automatisierung für Ihr Unternehmen im definierten Prozess.

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Regelmäßige Wartung und Verbesserung

Wir gewährleisten die laufende Funktionalität der Automatisierung durch regelmäßige Wartung.

Bereit für den nächsten Schritt?

Entdecken Sie, wie unsere KI-Lösungen Ihr Unternehmen transformieren können. Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Beratung.

Häufig gestellte Fragen

Zu AI Engineering: Vorgehen, Daten, Sicherheit, Zeitrahmen und Integration

AI Engineering ist die Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter KI‑Lösungen zur Automatisierung, Optimierung oder Innovation von Geschäftsprozessen. soneo.ai begleitet dabei End‑to‑End: von Analyse und Konzept bis Integration und Betrieb.

Häufig sind Prozessautomatisierungen, KI‑Assistenten, interne Wissenssysteme, Dokumenten‑/Textverarbeitung und generative KI‑Funktionen. Entscheidend ist immer: klarer Business‑Nutzen, gute Datenbasis und saubere Integration.

Typisch sind: Bedarf & Zieldefinition, Datenanalyse/-aufbereitung, Modellauswahl & Prototyp, Integration in Systeme, anschließend Monitoring & laufende Optimierung. Der Fokus liegt auf einem schnellen, validierten MVP statt langer Theoriephasen.

Ein MVP kann häufig in 2 bis 6 Wochen stehen; komplexere Integrationsprojekte dauern eher 2 bis 4 Monate. Der Zeitrahmen hängt vor allem von Datenlage, Integrationsaufwand und Anforderungen an Sicherheit/Compliance ab.

Je nach Use Case strukturierte Daten, Textdaten, Dokumente, Prozesse oder Feedbackdaten. Wenn Daten fehlen oder unstrukturiert sind, ist Data Management oft der beste erste Schritt.

DSGVO‑Konformität und sichere Infrastrukturen sind Standardanforderungen; je nach Bedarf sind Cloud‑Setups (inkl. EU‑Optionen) oder On‑Premise möglich. Zusätzlich achten wir auf Zugriffskonzepte und nachvollziehbare Ergebnisse, wenn das im Prozess nötig ist.

Ziel ist, dass KI dort arbeitet, wo Teams sowieso arbeiten: mit Schnittstellen und Integration in die bestehende Systemlandschaft. Dabei achten wir auf stabile Prozesse, sauberes Monitoring und Wartbarkeit, damit die Lösung im Alltag nicht „bricht“.