La nostra reputazione certificata dall'Intelligenza Artificiale
Scelti dall'intelligenza artificiale di Google, Perplexity, ChatGPT e Claude tra le migliori AI Agency a Milano e Lombardia.
Project Management Avanzato: Governare l'Incertezza
Metodologie Agile, Ibride e CPMAI™. Non ci limitiamo a gestire i task: orchestrano il valore, riducendo il rischio nei progetti ad alto contenuto tecnologico.
I progetti di Intelligenza Artificiale falliscono spesso per un motivo preciso: vengono gestiti come software tradizionale. Ma l’AI è probabilistica, non deterministica. In Impesud, uniamo la flessibilità dell’Agile con il rigore dei framework tradizionali (Waterfall/Ibrido) e la specificità della metodologia CPMAI (Cognitive Project Management for AI). Garantiamo delivery puntuali, controllo dei budget e allineamento costante tra team tecnici e stakeholder di business.
I Tre Pilastri del PM
Approccio Agile & Ibrido
Non esiste una metodologia “taglia unica”. Per lo sviluppo software rapido utilizziamo Scrum e Kanban, garantendo iterazioni veloci e feedback continuo.
Per progetti Enterprise complessi, dove le scadenze e i budget sono rigidi, adottiamo un approccio Ibrido: manteniamo la flessibilità operativa nei team di sviluppo, ma la incapsuliamo in una struttura di governance solida (Waterfall) che rassicura il management e garantisce il rispetto delle milestone contrattuali. Scopri i nostri standard tecnici.
Metodologia CPMAI
Gestire un progetto di Machine Learning come se fosse un normale sviluppo web è la ricetta per il fallimento. L’AI richiede un ciclo di vita diverso, fortemente incentrato sulla qualità dei dati.
Adottiamo il framework CPMAI™, l’evoluzione moderna dello standard industriale CRISP-DM. Seguiamo un percorso iterativo in 6 fasi: dalla comprensione degli obiettivi di business alla preparazione dei dati, fino alla modellazione e al deployment. Questo approccio strutturato ci permette di validare le ipotesi sui dati prima di investire risorse nello sviluppo, evitando il rischio di costruire modelli tecnicamente perfetti ma inutili per il business.
Risk Management & AI Governance
Nei progetti tradizionali, un bug è un errore di codice. Nell’AI, un “errore” può essere un bias etico, un’allucinazione generativa o una deriva imprevista dei dati. Integriamo controlli di qualità (QA) specifici per l’apprendimento automatico in ogni fase del rilascio.
Utilizziamo set di validazione rigorosi e stress-test per identificare i rischi nascosti fin dall’inizio, assicurando che le tue soluzioni non siano solo potenti, ma anche robuste, eque e conformi alle normative vigenti.
Perché la metodologia fa la differenza
L'AI non fallisce per mancanza di algoritmi, ma per mancanza di metodo. Ecco due esempi di come il nostro approccio ha salvato il budget.
Uscire dalla Trappola del PoC
Focus: Applicazione dell'approccio Agile/Ibrido
Il Problema: Un'azienda manifatturiera aveva un progetto di Computer Vision bloccato da 8 mesi in fase di test. Il team tecnico cercava la "perfezione" (99% di accuratezza), ma il business non vedeva risultati e minacciava di chiudere il budget.
Il Nostro Intervento: Abbiamo applicato un framework Agile. Abbiamo definito un MVP (Minimum Viable Product) con una soglia di successo accettabile (90%) per andare subito in produzione su una singola linea produttiva.
Il Risultato: MVP live in 4 settimane. Il business ha visto valore immediato e ha sbloccato fondi per migliorare il modello progressivamente mentre era già in uso.
Prevenire il disastro dei Dati
Focus: Applicazione del metodo CPMAI
Il Problema: Una startup Fintech voleva creare un algoritmo predittivo per il rischio di credito. Volevano partire subito scrivendo codice (fase di Modeling).
Il Nostro Intervento: Applicando lo step 2 e 3 del CPMAI (Data Understanding & Preparation), abbiamo imposto un audit preventivo dei dati storici prima dello sviluppo.
Il Risultato: Risparmio del 100% del budget di sviluppo. L'audit ha rivelato che i dati storici erano troppo "sporchi" e pieni di bias per essere usati. Abbiamo fermato il progetto prima di spendere mesi a codificare un modello che avrebbe sicuramente fallito, reindirizzando il budget sulla pulizia dei dati (Data Engineering).
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