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Deine Karriere bei uns – Werde fester Bestandteil des AIC Group-Teams!
Die Stellenangebote der AIC Group bieten neue Herausforderungen, Spaß an der Arbeit, ein tolles Umfeld und individuelle Karrieremöglichkeiten.
Unsere Mitarbeiter verkörpern das Unternehmen. Ihr Engagement, ihre Qualifikation und Motivation sind entscheidende Faktoren für den gemeinsamen Erfolg. Wir leben eine aktive, auf Akzeptanz und gegenseitiges Vertrauen aufbauende Unternehmenskultur. Bei der Auswahl neuer Mitarbeiter achten wir überdies auf Persönlichkeit, Verantwortungsbereitschaft, Kreativität und Sozialkompetenz.
Wir pflegen einen partnerschaftlichen, kooperativen Führungsstil, welcher auf gegenseitigem Vertrauen und offener Kommunikation basiert. Verantwortungsbewusstsein und Ergebnisorientierung sind Erfolgsgrundlagen, die durch das Management gelebt und gefördert werden. Wir setzen auf Identifikation mit den Unternehmenszielen, unternehmerisches Denken und Handeln sowie Veränderungsbereitschaft eines jeden Einzelnen.

















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Die AIC Group GmbH wurde 1999 mit Fokus auf Business Intelligence (BI) und Kundenmanagement gegründet und hat seinen Hauptsitz in Lüneburg.
Das Unternehmen verfügt über erfahrene, hochqualifizierte Mitarbeiter, welche die Kunden in allen Phasen des IT-Projekt-Lifecycles begleiten und aufgrund ihrer breiten Lösungs- und Integrationskompetenzen eine ganzheitliche Beratung und Betreuung aus einer Hand gewährleisten können. Hierzu zählen neben der klassischen betriebswirtschaftlichen Beratung auch Projektmanagement, Projektrealisierungs-, Trainings- und Supportkompetenzen.
Wir freuen uns, dass wir dein Interesse wecken konnten und du dir vorstellen kannst ein Teil unseres Teams zu werden! Bitte nutze das Online-Formular, um dich zu bewerben. Dafür brauchst du im ersten Schritt keine Unterlagen.
Wir bekommen täglich viele Anfragen, hab deswegen bitte Verständnis, dass eine Rückmeldung etwas Zeit braucht. In der Regel melden wir uns innerhalb der ersten Woche bei dir, um dir eine Rückmeldung zu geben.
Für uns ist ein Hochschulabschluss kein Muss. Natürlich solltest du für einzelne Positionen ein gewisses Know-How mitbringen. Man kann sich aber auch anderweitig Fähigkeiten aneignen und ist dadurch nicht mehr oder weniger qualifiziert. Wenn du die Liebe zur IT teilst und dich bei uns unter Beweis stellen möchtest, bewirb dich gerne initiativ.
Du hast immer die Möglichkeit, dich auch initiativ zu bewerben. Wenn du überzeugt bist, dass du uns mit deinen Fähigkeiten unterstützen und weiterbringen kannst, dann zeig uns das gerne.
Falls Sie weitere Fragen (FAQ) an uns haben, schreiben Sie uns bitte über unser Kontaktformular. Wir freuen uns auf ihre Nachricht!
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.