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Unser Partner
in der Beratung
Wir bieten maßgeschneiderte MicroStrategy-Beratung und Implementierungsdienste, um Ihre Business-Intelligence-Lösungen optimal zu gestalten und erfolgreich einzuführen.
Strategy (MicroStrategy) ist eine führende Business-Intelligence-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Daten zu analysieren, zu visualisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. MicroStrategy bietet leistungsstarke Analysetools und benutzerfreundliche Dashboards zur Erstellung interaktiver Berichte – sowohl in der Cloud als auch on-premises. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und bietet skalierbare Lösungen für Unternehmen jeder Größe.
Durch die Integration von Advanced Analytics und Machine Learning können Sie tiefere Einblicke gewinnen und Ihre Daten in wertvolle Geschäftsstrategien umwandeln. Zudem bietet MicroStrategy benutzerfreundliche Visualisierungen, die Ihrem Team helfen, komplexe Daten schnell zu erfassen – für fundierte, datengestützte Entscheidungen in Echtzeit.
AIC Group ist seit über 25 Jahren Premium Partner von Strategy (MicroStrategy) und bietet Ihnen somit tiefgreifende Expertise und umfangreiche Erfahrung in der Implementierung dieser leistungsstarken BI-Lösungen. Unsere Experten begleiten Sie bei der Planung, Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter MicroStrategy-Lösungen. Von der Datenintegration über die Erstellung interaktiver Dashboards bis hin zur Schulung Ihres Teams – wir begleiten Sie in jeder Phase, um sicherzustellen, dass Sie den maximalen Nutzen aus Ihrer BI-Investition ziehen. Profitieren Sie von unserer langjährigen Partnerschaft und Erfahrung, um das volle Potenzial von MicroStrategy auszuschöpfen.




Vorteile mit unserer MicroStrategy Cloud:
Die Strategy (MicroStrategy) Cloud-Lösungen werden auf führenden Hyperscalern wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) und dem rein deutschen Anbieter StackIT angeboten. Wir integrieren die Plattform nahtlos in Ihre bestehende IT-Landschaft und schaffen so eine leistungsfähige, zukunftssichere BI-Infrastruktur.






Möchten Sie sich beim Thema BI Consulting verbessern oder dieses neu entdecken?
Dann sprechen Sie mit uns!
Jörg Heydorn
Ihr Ansprechpartner zum Thema BI Consulting
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.