Datengetriebene
Marketing Automation, Agentic AI & BI.

Fundiert.

Partnerschaftlich.

Wir automatisieren Ihre Kundenkommunikation mit dem Marketing Automation Studio, bauen mit Ihnen KI-Agenten und beraten im Business Intelligence. Seit 1999.
Die AIC Group GmbH

Drei Standbeine, eine Haltung

Leidenschaft für Daten

Die AIC Group GmbH aus Lüneburg ist ein führendes Beratungshaus rund um Daten: Marketing Automation, Agentic AI und Business Intelligence. Seit unserer Gründung 1999 geht es dabei immer um dasselbe. Daten nutzbar machen, in der Ansprache Ihrer Kunden und in den Entscheidungen dahinter. Inhabergeführt, hanseatisch, vom Mittelstand bis zum Konzern.

Mit dem Marketing Automation Studio (MAS) steuern Sie Ihre Kundenkommunikation aus einer Datenbasis heraus. Ereignisse aus dem Kundenverhalten lösen Workflows aus, ganz ohne manuelle Pflege. Jeder Kunde bekommt, was zu ihm passt. Das steigert Zufriedenheit und Conversion.

Mit eigenen KI-Agenten geben Sie Ihrem Team fachliche Verstärkung an die Hand: Ihr Wissen, jederzeit abrufbar, auch in Themen, in denen niemand bei Ihnen Spezialist ist. Der Einstieg bleibt klein und wächst mit, bis hin zu Aufgaben, die ein Agent selbst übernimmt. Wir beraten tool-agnostisch.
Seit über 25 Jahren beraten wir in Business Intelligence. Beratung vor Technik: erst die Fragen, dann die Kennzahlen, dann die Systeme. Wir begleiten von der Anforderungsanalyse bis in den laufenden Betrieb. Am Ende stehen Zahlen, auf die sich Entscheidungen stützen lassen.
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Vom Mittelstand bis zum Konzern. Auf Augenhöhe.

Kampagnen voll
automatisiert

Das Marketing Automation Studio (MAS) ist unsere Customer Engagement Platform. Kundendaten, Kampagnen und Inhalte liegen an einem Ort. Der Workflow steuert das Wann, das Template das Was. So wird Ihre Ansprache über alle Kanäle relevanter und Ihre Kunden bleiben länger.

Kunde im Mittelpunkt, umgeben von Datenbasis, Zeitpunkt, Template und Kanälen – Marketing Automation aus einer Plattform
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Template aus Bausteinen für Bild, Text und Button mit Vorschau auf dem Smartphone und Kanälen E-Mail, Push und SMS

Gestaltung von Marketinginhalten

Die Content Creation Suite (CCS) ist der Ort für Ihre E-Mail- und Push-Templates. Inhalte per Drag & Drop bauen, Assets einbinden, Vorschau je Testkontakt prüfen. Bedingte Inhalte und KI-gestützte Textvorschläge machen aus einem Template mehrere Ansprachen. Ihr Team arbeitet eigenständig, ohne Umweg über die IT.

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Kunden besser verstehen

Templates im MAS können Empfehlungsinhalte über eine Schnittstelle beziehen: Next Best Offer, Komplementärempfehlungen, Wiederkauf. So sieht jeder Kunde die Produkte, die zu ihm passen. Ob die Werte aus der Customer Insights Suite kommen oder aus Ihrem eigenen Modell, entscheidet die Anbindung.

Kunde und drei Produkte, das passende hervorgehoben – Empfehlungen über eine Schnittstelle

KI als Sparringspartner

Wir bauen KI-Agenten. Angefangen haben wir im eigenen Marketing, heute begleiten wir Unternehmen beim Aufbau eigener Agenten: Rolle klären, Wissen bereitstellen, Schritt für Schritt ausbauen. Ein Einstieg, der klein bleiben darf, und ein Weg, der weiterführt.

Mensch und KI-Agent im Dialog, daneben wachsende Stufen für einen Einstieg, der klein beginnt
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Mehrere Datenquellen laufen in eine Datenbasis zusammen und werden zu einem geprüften Dashboard

Expertise für nutzbare Daten

Von der Strategie über Datenintegration und Dashboards bis in den laufenden Betrieb: Wir bauen die Landschaft, aus der belastbare Zahlen kommen. Branchenübergreifend, oft über viele Jahre beim selben Kunden, und auf Wunsch betreiben wir sie weiter.

Alle reden über Agentic AI. Wir haben einfach angefangen.

Vor einigen Monaten haben wir bei der AIC Group GmbH begonnen, intern einen KI-Agenten aufzubauen. Nicht als formales Pilotprojekt. Nicht mit externer Agentur. Nicht über ein IT-Ticket.

Dass das Thema gerade überall ist, war auch auf der OMR in Hamburg deutlich zu spüren: Keynotes, Podiumsdiskussionen, Pausengespräche. Was uns dabei auffiel: Viele Unternehmen wissen, dass sie sich mit Agentic AI auseinandersetzen sollten. Aber der Einstieg fühlt sich oft groß an. Nach IT. Nach Budget. Nach externer Lösung. Nach Zeit, die gerade fehlt.

Genau dieses Muster kennen wir. Und wir wissen inzwischen aus eigener Erfahrung: Es gibt einen anderen Weg.

Was wir gemacht haben

Der Use Case: Content Creation. Konkret die Planung und Ausarbeitung unserer LinkedIn- und Instagram-Posts.

Warum genau dieser Use Case? Weil er niedrigschwellig ist. Marketingcontent ist öffentlich zugänglich – er enthält keine vertraulichen Informationen, keine sensiblen Daten. Man braucht kein aufwändiges Datenprojekt, um zu starten. Was man braucht, ist ein klares Vorgehen.

Das Vorgehensmodell

Ein funktionierender Agent ist kein Zufallsprodukt. Er entsteht durch Entscheidungen – und durch Iteration. Unser Prozess folgt sechs Phasen.

Phase 1 – Rolle & Ziel definieren
Wofür soll der Agent eingesetzt werden? Was sind seine Aufgaben – und was ausdrücklich nicht? Ohne diese Klarheit bleibt der Agent generisch.

Phase 2 – System Prompt entwickeln
Der System Prompt ist das Herzstück. Er definiert Kontext, Rolle, Tonalität, Arbeitsweise und Qualitätsansprüche. Er macht den Agenten nicht kreativ – er macht ihn verlässlich.

Phase 3 – Wissensdatenbank aufbauen
Ein Agent ist nur so gut wie das Wissen, das ihm zur Verfügung steht. Wir haben dafür strukturierte Dokumente erstellt: Positionierungsgrundlagen, Sprachregeln, Designvorgaben, Redaktionspläne.

Drei Typen von Quellen haben sich dabei bewährt: strategisch-fachliche Dokumente, Stil- und Formatvorgaben sowie Planungsunterlagen.

Wissen schlägt Prompt-Länge.

Phase 4 – Skills entwickeln
Für wiederkehrende Aufgaben haben wir vordefinierte Arbeitsanweisungen entwickelt – sogenannte Skills. Sie sorgen dafür, dass der Agent konsistente, reproduzierbare Ergebnisse liefert, ohne jedes Mal neu instruiert zu werden.

Die Wissensdatenbank liefert das Was und Warum, der Skill das Wie.

Phase 5 – Arbeiten mit dem Agenten
Ein Agent ist kein Texter. Er ist ein Sparringspartner.

Dialog statt perfekter Prompts. Feedback statt Neuanfang.

Wer so arbeitet, kommt schneller zu besseren Ergebnissen.

Phase 6 – Kontinuierlich optimieren
Jeder falsche Output ist eine Lernchance. Die Optimierungsschleife – Fehler erkennen, Ursache identifizieren, nachschärfen – ist entscheidend für die langfristige Qualität.

Jeder falsche Output macht den Agenten besser.

Was wir dabei gelernt haben

Wir haben mit ChatGPT und Claude gearbeitet – zwei Modelle, die heute kaum noch erklärungsbedürftig sind. Was dabei klar wurde: Ein Modell schlägt nicht pauschal ein anderes. Es kommt auf den Kontext an. Die AIC Group GmbH berät tool-agnostisch – entscheidend ist das Vorgehen, nicht das Werkzeug. Was tatsächlich den Unterschied macht, ist nicht das Modell. Es ist die Qualität der Wissensbasis und die Klarheit des System Prompts. Und: Ein Agent entsteht nicht einmal. Er entwickelt sich durch Nutzung.

Das eigentliche Fundament

In Gesprächen mit anderen Unternehmen – und beim Besuch von KI-Anbietern, die uns ihre Lösungen vorstellen – beobachten wir dasselbe Muster immer wieder.

Viele Anbieter bauen Oberflächen, die genau das zugänglich machen, was einen Agenten ausmacht: System Prompt, Wissensdatenbank, vordefinierte Arbeitsanweisungen. Dahinter steckt ein Sprachmodell, ergänzt um Integrationen – in die Website, ins CMS, in bestehende Workflows.

Das ist kein schlechter Ansatz. Aber er löst eine Herausforderung nicht: Den Unterbau sauber aufzubauen.

Was soll der Agent wissen? Wie soll er kommunizieren? Welche Aufgaben soll er reproduzierbar erledigen? Diese Arbeit bleibt immer. Egal ob mit eigenem Agenten oder mit einem Dienstleister.

Genau das hat unsere Entscheidung bestätigt: Wir bauen den Unterbau selbst. Nicht weil wir Tools ablehnen – sondern weil wir verstehen wollen, was einen guten Agenten ausmacht. Und weil dieses Wissen wiederverwendbar ist. Für den nächsten Use Case. Und den übernächsten.

Warum das für andere Unternehmen relevant ist

Content Creation ist ein Einstieg. Das Vorgehensmodell ist übertragbar. Was auf der OMR sichtbar wurde – und was wir seit Monaten in Gesprächen erleben: Der Wille zur Auseinandersetzung mit Agentic AI ist da. Was fehlt, ist ein konkreter, machbarer Einstieg. Kein Tool-Vertrieb. Keine Versprechen, die zu groß sind. Wenn ihr überlegt, wo euer erster Use Case liegen könnte: Schreibt uns gerne auf LinkedIn. Wir teilen unser Vorgehen gern.