Partner der AIC Group

Unsere

Partner!

Partnerschaften für beständig neue Lösungen und Schnittstellen für unsere Kunden.

Partner der AIC Group - Mann und Frau klatschen sich ab

AIC Group – Partner

Strategische Partner für den Geschäftserfolg.

Durch strategische Partnerschaften sind wir in der Lage, unsere Kunden beständig mit neuesten Lösungen und Schnittstellen zu versorgen. Sei es im Bereich des Email Marketings, der Datenintegration und –visualisierung oder auch der Datenbank-Management-Systeme: Unsere Partner stehen für höchste Qualität, Seriosität und Kompetenz, um unseren Kunden die besten Business Intelligence Lösungen und CRM-Dienstleistungen zu bieten.

Was können Sie und wir tun, um partnerschaftliche Geschäftsmodelle zu entwickeln, von denen sowohl Ihre als auch unsere Kunden profitieren? Wenn auch Sie in den Bereichen Kundenmanagement, CRM oder Business Intelligence tätig sind und eine interessante Geschäftsidee haben, sollten wir uns kennen lernen!

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Ein Überblick unserer Partner

Mit wem wir arbeiten.

Airship & Accengage sind jetzt gemeinsam – Die Marketing- und Digital Experience-Teams von Tausenden der weltweit angesehensten Unternehmen verlassen sich auf die App-Experience-Plattform von Airship, um tiefere Verbindungen mit Kunden einzugehen: durch ausgesprochen relevante, orchestrierte Botschaften auf jedem Kanal.

b.telligent ist eine auf Business Intelligence, Customer Relationship Management, Data Warehouse, Big Data, Data Science und Cloud-Technologien spezialisiertes, technologieunabhängiges Beratungsunternehmen und an sechs Standorten in Deutschland vertreten.

Die EXASOL AG ist ein deutsches Software-Unternehmen und bietet eine High-Speed-Hochleistungsdatenbank im B2B-Bereich für Business-Intelligence-Anwendungen an. Die Datenbank EXASolution wurde speziell für den analytischen Einsatz entwickelt.
Die Mission von Google: Die Informationen dieser Welt organisieren und allgemein zugänglich und nutzbar machen. Eine Technologie, Tools, Ressourcen und Tipps, die helfen, das Internet für alle sicherer zu machen.
Inxmail ist ein starker und vertrauenvoller Partner der AIC Group. Sie bietet den E-Mailversand nach dem hohen Versandstandard der CSA. Die CSA zertifiziert Versender von kommerziellen E-Mails, die hohe Qualitätsstandards einhalten. Mit der CSA-Zertifizierung werden Zustellbarkeitsvorteile bei bei den ESP-Providern zur Verfügung gestellt. Diese Vorteile werden von der E-Mail Marketing Lösung der AIC Group für den maximalen Zustellungserfolg nutzbar gemacht.
Knistr ist der deutsche Marktführer für Loyalitätssysteme und Teil der Ingenico Payment Services (vormals easycash), einer der weltweit führenden Anbieter von Zahlungsverkehrslösungen. Es werden kartenbasierte Kundenbindungs- und Geschenkgutscheinlösungen, auf Wunsch mit Zahlungs- und Kreditkartenfunktionen, aus einer Hand geboten.

Als führender weltweiter Anbieter in der Business Intelligence-Technologie bietet Strategy (vormals MicroStrategy) eine integrierte Reporting-, Analyse- & Monitoring-Software, mit der Unternehmen ihre Datenbestände analysieren & Entscheidungen treffen kann.

Optimizely (vormals episerver) gehört zu den europäischen Marktführern für professionelles und innovatives E-Mail-Marketing. 2001 gegründet, steht Optimizely für Top-Performance im Direktmarketing per E-Mail – und als echter Multi-Channel-Dienstleister auch per SMS und Fax.

Talend ist einer der größten Anbieter für Lösungen zur Datenverwaltung und Anwendungsintegration. Neben einer eigenen Open-Source-Software bietet Talend auch eine große Auswahl an Middleware-Lösungen an.

Mit der Realtime Decisioning Engine (RDE) bietet GK (vormals Prudsys) ein System zur Echtzeit-Personalisierung, mit täglich rund 670 Mio. personalisierten Empfehlungen weltweit. Die Echtzeit-Personalisierung wird u.a. für die Empfehlung des nächsten besten Produktes (next best offer) oder für die Empfehlung der nächsten besten Aktivität (next best activity) eingesetzt.

Ein Beratungshaus mit hoher Umsetzungskompetenz und ausgeprägter Kundenorientierung. Die Schwerpunkte des Unternehmens sind Beratung, IT-Strategie und -Planung und die Realisierung von DWH-, BI- und CRM-Projekten. Trevisto setzt Impulse in den Bereichen Digitalisierung, konventionelles und digitales Marketing, Kundenmanagement und Industrie 4.0.

Uniserv ist ein internationaler Anbieter von Data Quality-Lösungen für höchste Ansprüche. Das Angebot umfasst alle wichtigen Data Quality-Funktionen. Der Customer Data Quality-Prozess in großen Datenbanken bildet dabei einen besonderen Schwerpunkt.

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.