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Und die ersten allgemeinen Informationen über uns und unser Unternehmen.
AIC Group GmbH
Zu den Kunden der AIC Group in Lüneburg zählen heute sowohl mittelständische Betriebe als auch namhafte DAX-Unternehmen.
Die AIC Group GmbH zählt zu den führenden Anbietern in Deutschland für Lösungen in den Bereichen Business Intelligence, Customer Analytics, Kampagnenmanagement und Marketing Automation.
Der Schwerpunkt des Unternehmens liegt auf der Entwicklung und Optimierung von Kundendialog- und Loyalitätsprogrammen, die eine effiziente Steuerung des Marketings ermöglichen. Dafür schafft die AIC Group ein kundenzentriertes, digitales Gedächtnis, das Informationen zum Kundenverhalten, zur Kampagnenresonanz, zu Zielgruppen, soziodemografischen Merkmalen sowie zum Kundenwert erfasst und nutzbar macht.
Die AIC Group GmbH wurde 1999 mit dem Schwerpunkt auf Business Intelligence (BI) und Kundenmanagement gegründet und hat ihren Hauptsitz in Lüneburg. Das Unternehmen verfügt über ein Team aus erfahrenen, hochqualifizierten Fachkräften, die Kunden entlang des gesamten IT-Projekt-Lifecycles begleiten. Dank umfassender Lösungskompetenz und Integrationsstärke bietet die AIC Group ganzheitliche Beratung und Betreuung aus einer Hand – von der klassischen betriebswirtschaftlichen Beratung über Projektmanagement und -umsetzung bis hin zu Schulungen und Support.
Seit der Gründung der AIC Group GmbH im Jahr 1999 durch Jörg Heydorn und Ralf Stöver steht das Unternehmen unter gemeinsamer Leitung der beiden geschäftsführenden Gesellschafter. Ihr kooperativer Führungsstil basiert auf gegenseitigem Vertrauen, Offenheit und klarer Ergebnisorientierung – Prinzipien, die das Management konsequent lebt und im Unternehmen verankert.
Dann sprechen Sie uns an:
Tel. 04131 400520
info@aicgroup.de
oder schreiben uns: Kontakt
Vor 25 Jahren wurde die AIC Group als Active Information Concept in Lüneburg gegründet – zu einer Zeit, in der Business Intelligence noch kein gängiger Begriff war und stattdessen von Data Warehousing die Rede war. Dialogmarketing wurde von Experten im Database Marketing manuell durchgeführt, und Marketing Automation war eher Wunschdenken als Realität. Heute sind diese Konzepte fester Bestandteil des Arbeitsalltags – so vertraut, als hätten sie schon immer existiert.
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.