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Partnerships for constantly new solutions and interfaces for our customers.
AIC Group – Partner
Strategic partnerships enable us to consistently provide our customers with the latest solutions and interfaces. Whether in the field of email marketing, data integration and visualization, or database management systems, our partners stand for the highest quality, reliability, and expertise in order to offer our customers the best business intelligence solutions and CRM services.
What can you and we do to develop partnership-based business models that benefit both your customers and ours? If you also work in customer management, CRM, or business intelligence and have an interesting business idea, we should get to know each other!
b.telligent is a technology-independent consulting firm specializing in business intelligence, customer relationship management, data warehousing, big data, data science, and cloud technologies. It has six locations in Germany.
With its Realtime Decisioning Engine (RDE), GK (formerly Prudsys) offers a system for real-time personalization, with around 670 million personalized recommendations worldwide every day. Real-time personalization is used, among other things, to recommend the next best product (next best offer) or the next best activity (next best activity).
A consulting firm with a high level of implementation expertise and a strong customer focus. The company’s main areas of focus are consulting, IT strategy and planning, and the implementation of DWH, BI, and CRM projects. Trevisto provides impetus in the areas of digitalization, conventional and digital marketing, customer management, and Industry 4.0.
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.
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.
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.
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.