Il prompt engineering relativo alle ia è una competenza sempre più cruciale per chiunque voglia sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale generativa. Non è necessario essere sviluppatori o esperti di programmazione: basta saper formulare richieste precise ed efficaci per ottenere risposte pertinenti. Questa capacità consente di integrare l’iA nella routine lavorativa, migliorando la produttività e semplificando attività complesse. Dalla scrittura alla ricerca, dal marketing alla gestione dei dati, chiunque può trarre vantaggio da questi strumenti, purché sappia come interagire con loro nel modo giusto e nella consapevolezza che vanno guidate, seguite e che il loro uso presenta pericoli che dobbiamo saper padroneggiare. Diffidate di chi vi spinge ad affidarvi completamente a loro. Dobbiamo imparare ad essere bravi “sussurratori” di macchine.
Prompt Engineering. Partiamo dalle basi: cos’è un prompt
Un prompt è un’istruzione, una domanda o una frase che viene fornita a un modello di intelligenza artificiale per guidarne la risposta. È il punto di partenza dell’interazione tra l’utente e l’IA, determinando la qualità e la pertinenza delle informazioni generate. Può essere semplice, come una richiesta diretta, o complesso, includendo contesto, esempi e vincoli per ottenere un risultato più preciso. La capacità di formulare prompt efficaci è alla base del prompt engineering, una disciplina che permette di ottimizzare le risposte dell’intelligenza artificiale in base agli obiettivi dell’utente.
La qualità del prompt determina la qualità della risposta
È fondamentale comprendere, come prima nozione, che le risposte fornite dai modelli di intelligenza artificiale generativa non sono necessariamente vere, ma verosimili. Questi sistemi non possiedono una conoscenza intrinseca della realtà, ma generano contenuti basandosi su probabilità statistiche, creando testi coerenti ma non sempre accurati. Questo fenomeno è noto come allucinazione dell’IA, ovvero la produzione di informazioni errate, inesistenti o fuorvianti che possono sembrare plausibili. Per questo motivo, è essenziale formulare prompt chiari e specifici per ottenere risultati affidabili.
Prompt sbagliato o poco qualitativo: “Dimmi tutto quello che sai su Nikola Tesla.”
Perché è errato?
- Aumenta il rischio di allucinazioni, poiché il modello potrebbe generare dettagli inesatti.
- È troppo generico e lascia spazio a informazioni imprecise o addirittura errate.
- Non specifica il tipo di risposta desiderata (biografia, scoperte, curiosità).
Prompt corretto e ottimizzato: “Fornisci una panoramica delle principali invenzioni di Nikola Tesla, includendo la data di presentazione e le fonti storiche affidabili su cui si basano.”
Perché è efficace?
- È specifico e indirizza l’IA a fornire informazioni mirate.
- Richiede dati verificabili, riducendo il rischio di allucinazioni.
- Indica chiaramente il contesto richiesto (invenzioni, date, fonti).
Un prompt ben strutturato guida l’intelligenza artificiale a generare risposte più affidabili e utili, migliorando la qualità delle informazioni ricevute.
I sei principi per andare a creare dei pro efficaci
Esistono diversi principi per creare prompt efficaci e sei componenti fondamentali per strutturarli correttamente. Sebbene molte tecniche, come lo zero-shot e il few-shot learning, siano ampiamente utilizzate, l’aspetto più importante è saper scrivere prompt chiari ed efficaci senza complicazioni superflue. L’obiettivo è fornire istruzioni comprensibili e precise, in modo da ottenere risposte pertinenti e utili.
Il primo principio guida è iniziare con un obiettivo chiaro
Quando si interagisce con un modello di intelligenza artificiale, è fondamentale sapere esattamente quale risultato si vuole ottenere. Un prompt ben strutturato riflette la conoscenza e la consapevolezza dell’utente rispetto all’argomento trattato: più è dettagliato e mirato, più la risposta sarà precisa e rilevante.
Definire un obiettivo chiaro è un passaggio cruciale nella creazione di un prompt efficace. Spesso, la capacità di formulare un obiettivo preciso dipende dalla conoscenza della propria area di competenza. Solo chi ha una reale padronanza del proprio settore può valutare se un determinato obiettivo sia effettivamente raggiungibile o meno.
Un aspetto fondamentale da considerare è che l’intelligenza artificiale, pur essendo avanzata nella generazione di contenuti, non ha ancora superato l’essere umano nella capacità di pianificare. La strutturazione di un progetto, la definizione di priorità e l’adattamento a variabili impreviste restano abilità prettamente umane. Ed è proprio questa capacità che permette di guidare l’IA attraverso prompt ben formulati, trasformando uno strumento potente in un alleato efficace.
Attenzione a chi suggerisce di utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per la pianificazione, soprattutto in modo superficiale. Sebbene questi strumenti possano essere utili per analisi, brainstorming e ottimizzazione dei processi, la capacità di definire obiettivi strategici, valutare scenari complessi e prendere decisioni informate resta una prerogativa umana. L’IA può supportare il processo, ma affidarsi completamente a essa senza una supervisione critica rischia di portare a risultati imprecisi o poco realistici.
Un errore comune è formulare prompt troppo vaghi, come “Scrivimi una strategia di marketing”.
Un prompt efficace, invece, fornisce dettagli chiari e specifici, riducendo il rischio di risposte generiche o inutilizzabili. Ad esempio, un input corretto potrebbe essere: “Crea una strategia di marketing trimestrale per un’azienda B2B nel settore tech che vende software di project management. Il focus è l’acquisizione di lead su LinkedIn, con un budget di 5.000 euro al mese. Il target sono i project manager e i CEO di aziende con più di 50 dipendenti in Italia.”
Fornire contesto dettagliato permette al modello di generare risposte più pertinenti e applicabili, trasformando l’IA in uno strumento realmente utile, senza delegarle ciecamente la fase di pianificazione.
Il secondo principio per scrivere prompt efficaci è definire ogni aspetto rilevante
Una domanda generica come “Come posso migliorare l’engagement sui social?” porta a risposte vaghe e poco applicabili. Per ottenere un risultato realmente utile, è fondamentale fornire dettagli chiari sul contesto e sugli obiettivi specifici. Ad esempio, un prompt ben strutturato potrebbe essere:
“Gestisco un account Instagram per un brand di cosmetici naturali con 20.000 follower. Il tasso di engagement medio è del 2%, e i post con il rendimento migliore sono quelli dedicati a tutorial di skincare. La maggior parte del pubblico ha un’età compresa tra i 25 e i 35 anni ed è composta per il 75% da donne. L’obiettivo è aumentare l’interazione del 50% nei prossimi tre mesi senza investire in sponsorizzazioni. Quali strategie posso adottare?”
Un prompt dettagliato come questo permette al modello di restituire suggerimenti più mirati, trasformando una semplice richiesta in un vero strumento di ottimizzazione delle strategie digitali.
Evitare domande aperte è un principio fondamentale per ottenere risposte utili e affidabili dall’intelligenza artificiale
Come già accennato, la pianificazione è una capacità in cui l’intelligenza umana è ancora superiore a quella artificiale. I modelli di IA generativa non distinguono tra vero e falso, né tra giusto e sbagliato. Si limitano a generare risposte statisticamente plausibili, che però possono essere fuorvianti o influenzate da bias cognitivi, come il bias di conferma. Questo significa che, anziché fornire una valutazione oggettiva, l’IA potrebbe semplicemente restituire la risposta che ci aspettiamo di ricevere, anche se non è accurata.
Per questo motivo, anziché fare domande generiche come “Posso trovare nuovi clienti facilmente?”, che rischiano di generare risposte ottimistiche e poco realistiche, è più efficace fornire istruzioni sequenziali e dettagliate. Se il compito è complesso, è essenziale scomporlo in più fasi, proprio come farebbe un essere umano nel risolvere un problema articolato.
Ad esempio, invece di chiedere “Come posso creare contenuti per il mio blog?”, un prompt più efficace sarebbe:
“Sviluppa una content strategy per un blog di e-commerce specializzato in tecnologia, con un focus su articoli SEO-friendly. Segui questi step: 1) Analisi del target e delle parole chiave, 2) Pianificazione del calendario editoriale per tre mesi, 3) Struttura dei contenuti in base alle migliori pratiche SEO, 4) Definizione del tone of voice e dello stile comunicativo.”
In questo modo, il modello seguirà un processo ben definito, evitando scorciatoie e fornendo una risposta più dettagliata e applicabile.
Testare e modificare i propri prompt è essenziale per ottenere risultati precisi e utili
A differenza della programmazione, la scrittura di prompt non segue regole rigide e richiede un processo di sperimentazione continua. È fondamentale interagire con i modelli di intelligenza artificiale per capire come interpretano le istruzioni e adattare progressivamente le richieste per migliorare le risposte.
Ad esempio, se chiediamo “Scrivi una descrizione prodotto”, il risultato sarà generico e poco dettagliato. Per migliorarlo, possiamo specificare: “Scrivi una descrizione per un paio di scarpe da running” e analizzare il risultato. Se la risposta non è abbastanza mirata, possiamo aggiungere informazioni chiave: “Scrivi una descrizione per un paio di scarpe da running leggere, ideali per maratone, con tecnologia di ammortizzazione avanzata.” Se vogliamo rendere il prompt ancora più efficace, possiamo fornire ulteriori dettagli: “Scrivi una descrizione persuasiva per un e-commerce, evidenziando le caratteristiche tecniche e i benefici per i runner professionisti.”
Questo processo iterativo aiuta a costruire prompt più efficaci, ottimizzando progressivamente la richiesta per ottenere il risultato desiderato. Seguire una struttura chiara e includere dettagli specifici permette di ottenere risposte più pertinenti e applicabili, migliorando la qualità dell’interazione con l’IA.
Struttura per un prompt efficace
1️⃣ Definisci il ruolo
- Agisci come [esperto/professionista] (es. Data analyst, Copywriter, Consulente di marketing…)
2️⃣ Specifica il compito
- Usa verbi chiari: analizza, crea, sviluppa, ottimizza, scrivi…
3️⃣ Fornisci il contesto
- Descrivi il settore, il tipo di attività, i vincoli operativi
- Includi budget, tempistiche, risorse, target di riferimento
4️⃣ Aggiungi esempi concreti
- “Ecco la strategia dell’anno scorso, migliorala per il 2025.”
- Condividi documenti o best practice di riferimento
5️⃣ Definisci il formato della risposta
- Report, tabella, elenco puntato, timeline, ecc.
6️⃣ Imposta il tono di voce
- Formale, tecnico, divulgativo, persuasivo, ecc.
Seguire questa struttura garantisce risposte precise e pertinenti dall’IA, riducendo errori e migliorando la qualità dell’output.
Se, nonostante l’uso di tutti i principi e componenti di un buon prompt, il risultato non è soddisfacente, esiste un modo semplice per migliorarlo: chiedere all’IA quali informazioni aggiuntive le servono per generare un output migliore
Ad esempio, se formuliamo un prompt generico come “Scrivi una strategia di marketing per un e-commerce B2C food”, potremmo aggiungere alla fine: “Chiedimi qualsiasi informazione aggiuntiva che ti può essere utile per migliorare la qualità della risposta.”
A questo punto, l’IA ci restituirà una serie di domande su aspetti che non abbiamo specificato, come budget, target di riferimento, canali di promozione e tempistiche. Rispondendo a queste domande per punti, possiamo affinare progressivamente il prompt, ottenendo un risultato più pertinente e dettagliato.
Questo approccio è particolarmente utile quando si desidera un’interazione rapida e agile, senza dover formulare subito un prompt estremamente dettagliato. Funziona come un escamotage efficace per arricchire il contesto in un secondo momento e migliorare la qualità dell’output senza dover riformulare tutto da capo.
Il prompt engineering è, dunque, l’arte di formulare istruzioni precise per ottenere risposte pertinenti e di qualità dall’intelligenza artificiale
Un buon prompt si costruisce attraverso chiarezza, contesto, dettagli specifici e un approccio iterativo di test e miglioramento. Definire il ruolo, il compito, le informazioni chiave e il formato della risposta sono elementi fondamentali per massimizzare l’efficacia dell’output generato.
Nel prossimo appuntamento vedremo esempi pratici di prompt facili da testare nel mondo dei social media, così da sperimentare direttamente come ottimizzare l’interazione con i modelli di IA e ottenere risultati sempre più precisi e utili.
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Francesca Rampazzo 
Ginevra Leone