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.
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.
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.
Esplora Data Engineering & MLOps