La nostra reputazione certificata dall'Intelligenza Artificiale
Scelti dall'intelligenza artificiale di Google, Perplexity e ChatGPT tra le migliori AI Agency a Milano e Lombardia.
Oltre la conversazione: creiamo Agenti AI che lavorano per te.
Non limitarti a “chattare” con l’AI. Mettila al lavoro nei tuoi processi aziendali.
La prima ondata di Generative AI riguardava la creazione di contenuti e i chatbot di base. La seconda ondata, quella attuale, riguarda l’azione.
In Impesud, siamo specializzati nel passaggio dai Large Language Models (LLM) che “sanno” cose, agli Agentic Systems che “fanno” cose. Costruiamo architetture AI sicure, scalabili e integrate, progettate per automatizzare flussi di lavoro complessi e valorizzare il tuo patrimonio di dati.
Le Nostre Soluzioni di AI Avanzata
Non offriamo soluzioni “one-size-fits-all”. Progettiamo l’architettura giusta per il tuo caso d’uso specifico, bilanciando costi, performance e sicurezza dei dati.
Enterprise RAG (Retrieval-Augmented Generation)
L’AI generica non conosce il tuo contesto e rischia di generare risposte inesatte. Le nostre architetture Enterprise RAG risolvono il problema ancorando la capacità di ragionamento dei principali modelli di mercato, come GPT, Claude, Gemini e Llama, esclusivamente al tuo patrimonio informativo aziendale.
Sviluppiamo assistenti intelligenti che rispondono citando puntualmente le tue fonti ufficiali (ERP, Contratti, Wiki), garantendo accuratezza semantica e la totale sicurezza del dato, che non viene mai utilizzato per l’addestramento di modelli pubblici.
Sviluppo di Agenti Autonomi (Agentic AI)
Se un chatbot si limita a conversare, un Agente AI agisce. Sviluppiamo sistemi autonomi in grado di orchestrare ragionamenti complessi e utilizzare attivamente i tuoi strumenti digitali.
Un agente non si ferma alla risposta testuale: riceve un obiettivo di alto livello (come un’analisi di mercato o una pratica amministrativa), pianifica autonomamente la strategia operativa e interagisce direttamente con browser, API e software aziendali (ERP, CRM) per completare il task e consegnare il lavoro finito sui tuoi canali di comunicazione.
Implementiamo per i nostri partner le stesse architetture di Agentic AI v2.1 che perfezioniamo quotidianamente nei nostri laboratori. Vedi lo sviluppo nei Labs.
Fine-Tuning e Modelli Su Misura
Quando le API generaliste mostrano i loro limiti, scendiamo in profondità con il Fine-Tuning. Adattiamo modelli Open Weight avanzati , come Llama, Mistral, DeepSeek o Microsoft Phi, plasmando la loro conoscenza sul tuo specifico tono di voce, sul gergo settoriale e sulle procedure interne.
Questa verticalizzazione trasforma il modello in uno specialista del tuo dominio, migliorando drasticamente le performance sui task critici e ottimizzando latenza e costi rispetto all’uso di modelli generalisti massivi.
Il Nostro Tech Stack
Agnostici rispetto ai vendor, ossessionati dalle performance. Selezioniamo le tecnologie migliori per garantire scalabilità , sicurezza e sovranità del dato.
LLM & SLM di Frontiera
Selezioniamo il motore giusto per ogni task, bilanciando intelligenza e costi. Utilizziamo modelli proprietari avanzati come GPT e Claude per ragionamenti complessi, e modelli Open Weight come Llama, DeepSeek e Mistral per garantire efficienza e privacy on-premise.
Framework Agentici
Per trasformare il linguaggio in azione, costruiamo flussi di lavoro robusti. Utilizziamo framework come LangChain, LangGraph e Microsoft AutoGen per gestire agenti autonomi, mantenere la memoria delle conversazioni e orchestrare l'uso di strumenti esterni.
Vector Database
Il cuore del sistema RAG. Archiviamo e indicizziamo i tuoi dati aziendali su database vettoriali ad alte prestazioni come Pinecone, Weaviate, Qdrant o Azure AI Search, garantendo tempi di recupero delle informazioni nell'ordine dei millisecondi.
Data Pipeline & RAG
La qualità della risposta dipende dalla qualità del dato. Sfruttiamo LlamaIndex e architetture GraphRAG per connettere, pulire e strutturare le tue fonti dati (PDF, ERP, Web), massimizzando la precisione semantica e riducendo le allucinazioni.
Domande Frequenti sui Sistemi Agentici e AI Generativa
Mentre un chatbot tradizionale risponde a domande basandosi su dati predefiniti, un Sistema Agentico (Agentic AI) è in grado di pianificare ed eseguire compiti complessi in autonomia. Gli agenti AI non si limitano a parlare: interagiscono con software, leggono database e utilizzano strumenti aziendali per completare workflow interi, come la gestione di un ordine o l’analisi di un contratto.
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) permette all’AI di consultare i documenti privati della tua azienda (PDF, ERP, CRM) senza che questi vengano usati per addestrare i modelli pubblici (come quelli di OpenAI). In Impesud progettiamo architetture RAG Enterprise che garantiscono la massima privacy dei dati, fornendo risposte basate esclusivamente sulle tue fonti ufficiali e verificate.
I nostri agenti sono progettati per essere “tool-augmented”. Attraverso l’uso di API e middleware personalizzati, i Sistemi Agentici possono interfacciarsi con sistemi come SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics o database SQL proprietari. Questo permette all’AI di agire come un vero e proprio “collaboratore digitale” capace di operare all’interno del tuo ecosistema IT.
Le applicazioni sono molteplici: dall’automazione del customer care di secondo livello alla generazione automatica di report tecnici, fino alla creazione di assistenti alla vendita per l’ecommerce. In ambito Agentic AI, i casi d’uso più forti riguardano l’automazione di processi decisionali, la sintesi di migliaia di documenti legali e l’orchestrazione di workflow complessi tra dipartimenti diversi.
Grazie al nostro approccio iterativo, siamo in grado di rilasciare un MVP (Minimum Viable Product) funzionale in poche settimane. Il processo inizia con un AI Assessment per identificare il caso d’uso a più alto impatto, seguito dallo sviluppo della pipeline di dati e dal deployment in un ambiente Cloud sicuro e scalabile.
Nota Fondamentale: I Dati sono il carburante dell'AI
Un sistema di Generative AI avanzato è inutile se i dati su cui si basa sono disorganizzati, sporchi o inaccessibili (il principio del "Garbage In, Garbage Out"). Se la tua azienda non ha ancora un Data Lake strutturato o pipeline dati affidabili, le performance del RAG ne risentiranno. Ti consigliamo di partire dalle fondamenta.
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