Ti è mai capitato di fare una domanda a ChatGPT o un altro chatbot AI e ottenere una risposta che non c’entra niente con quello che volevi? O magari una risposta vaga e poco utile? Il problema probabilmente non era l’intelligenza artificiale, ma il modo in cui hai formulato la domanda.
Benvenuto nel mondo del prompt engineering, l’arte di comunicare efficacemente con i Large Language Models. In questa guida completa imparerai come trasformare richieste vaghe in istruzioni precise che ti daranno esattamente ciò che cerchi.
Cos’è il Prompt Engineering?
Il prompt engineering è la disciplina che studia come formulare le richieste (chiamate “prompt”) ai sistemi di intelligenza artificiale per ottenere i migliori risultati possibili.
Pensa al prompt come a una conversazione con qualcuno che è molto intelligente ma che prende tutto alla lettera. Se gli chiedi “parlami del sole”, potrebbe parlarti della stella al centro del nostro sistema solare, di un quotidiano italiano, di una canzone o di qualsiasi altra cosa chiamata “sole”. Ma se specifichi “spiegami in modo semplice come funziona la fusione nucleare nel Sole”, otterrai esattamente l’informazione che cercavi.
Il prompt engineering è importante perché:
- Ti fa risparmiare tempo (meno tentativi per ottenere ciò che vuoi)
- Migliora la qualità delle risposte
- Ti permette di sfruttare appieno le capacità dell’AI
- Riduce risposte errate o fuori tema
Anatomia di un Buon Prompt
Un prompt efficace è composto da diversi elementi. Vediamoli in dettaglio:
1. Il Contesto
Il contesto fornisce all’AI le informazioni di background necessarie per capire la tua richiesta. È come quando spieghi una situazione a un amico prima di fargli una domanda.
Esempio senza contesto: “Come posso migliorare le vendite?”
Esempio con contesto: “Gestisco un piccolo negozio di arredamento online. Il traffico sul sito è buono ma il tasso di conversione è basso. Come posso migliorare le vendite?”
La seconda versione dà all’AI molte più informazioni per fornire consigli specifici e utili.
2. L’Istruzione
L’istruzione è l’azione specifica che vuoi che l’AI compia. Usa verbi chiari come “spiega”, “riassumi”, “crea”, “analizza”, “traduci”, “confronta”.
Esempio vago: “Questo testo”
Esempio chiaro: “Riassumi questo testo in 3 punti chiave”
3. Gli Esempi
Fornire esempi di ciò che vuoi è uno dei modi più efficaci per ottenere risultati ottimali. Questo approccio si chiama “few-shot learning”.
Esempio:
“Scrivi titoli accattivanti per articoli di blog. Ecco alcuni esempi dello stile che mi piace:
– 7 Segreti che Nessuno Ti Dice sul Marketing
– Come Ho Raddoppiato le Vendite in 30 Giorni
– La Guida Definitiva per Principianti alla SEO
Ora crea 5 titoli simili sull’email marketing.”
4. Il Formato
Specifica come vuoi che sia strutturata la risposta. Vuoi un elenco puntato? Un paragrafo? Una tabella? Un formato JSON?
Esempio:
“Crea una lista dei 5 linguaggi di programmazione più richiesti, in formato tabella con tre colonne: nome del linguaggio, difficoltà di apprendimento (facile/medio/difficile), e principali utilizzi.”
5. Il Tono
Specifica lo stile e il tono che desideri: formale, amichevole, professionale, ironico, motivazionale, ecc.
Esempio:
“Spiega come funziona la blockchain con un tono amichevole e informale, come se stessi parlando a un amico al bar.”
Tecniche Fondamentali di Prompt Engineering
Ora vediamo alcune tecniche concrete che puoi iniziare a usare subito:
Zero-Shot Prompting
È il metodo più semplice: fai una domanda diretta senza fornire esempi. Funziona bene per compiti generici.
Esempio:
“Qual è la capitale della Francia?”
“Traduci questa frase in inglese: Buongiorno, come stai?”
Questa tecnica è ottima per informazioni fattuali o compiti semplici che l’AI già conosce bene.
Few-Shot Prompting
Fornisci alcuni esempi prima della tua richiesta. Questo “insegna” all’AI il tipo di risposta che ti aspetti.
Esempio:
“Classifica queste recensioni come positive o negative:
Recensione: Il prodotto è ottimo, lo consiglio! → Positiva
Recensione: Deluso, non funziona come previsto. → Negativa
Recensione: Buon rapporto qualità-prezzo. → Positiva
Ora classifica questa: ‘Il servizio clienti è stato gentile ma il prodotto è mediocre.'”
Chain-of-Thought (Catena di Pensiero)
Chiedi all’AI di “pensare ad alta voce”, spiegando il ragionamento passo dopo passo. Questa tecnica migliora drasticamente la qualità delle risposte per problemi complessi.
Esempio:
“Risolvi questo problema spiegando ogni passaggio del tuo ragionamento: Se un treno parte alle 14:30 e viaggia per 2 ore e 45 minuti, a che ora arriva?”
Una variante ancora più efficace è aggiungere la frase: “Ragiona passo dopo passo prima di dare la risposta finale.”
Role Prompting (Assegnazione di Ruolo)
Chiedi all’AI di comportarsi come un esperto specifico o assumere un ruolo particolare.
Esempio:
“Agisci come un nutrizionista esperto. Un cliente vuole perdere peso ma non ama le verdure. Che consigli gli dai?”
Questo approccio funziona sorprendentemente bene perché l’AI adatta linguaggio e conoscenze al ruolo assegnato.
Iterative Prompting (Approccio Iterativo)
Non aspettarti la perfezione al primo tentativo. Raffina progressivamente il prompt in base alle risposte che ricevi.
Prima iterazione: “Scrivi un’email per un cliente”
Seconda iterazione: “L’email è troppo formale. Rendila più amichevole”
Terza iterazione: “Perfetto, ora aggiungi un riferimento al nostro ultimo incontro”
Errori Comuni da Evitare
Ecco gli errori più frequenti che fanno i principianti (e come evitarli):
Essere Troppo Vaghi
❌ Cattivo: “Parlami di marketing”
✅ Buono: “Spiegami le 3 strategie di marketing digitale più efficaci per un’azienda B2B nel settore tecnologico”
Non Specificare il Formato
❌ Cattivo: “Dimmi i vantaggi e svantaggi del lavoro da remoto”
✅ Buono: “Crea una tabella con due colonne (Vantaggi | Svantaggi) sul lavoro da remoto. Elenca almeno 5 punti per colonna.”
Fare Troppe Domande Insieme
❌ Cattivo: “Cos’è l’AI, come funziona, quali sono i rischi e come posso usarla nel mio lavoro?”
✅ Buono: Dividi in domande separate, una alla volta
Non Dare Contesto Sufficiente
❌ Cattivo: “È una buona idea?”
✅ Buono: “Sto considerando di lasciare il mio lavoro stabile per avviare una startup. Ho 35 anni, 50.000€ di risparmi e una famiglia a carico. Considerando questi fattori, quali sono i rischi e le opportunità di questa decisione?”
Aspettarsi che l’AI Sappia Tutto di Te
L’AI non ricorda conversazioni precedenti (a meno che non siano nella stessa chat). Ripeti le informazioni importanti in ogni prompt.
Prompt per Casi d’Uso Specifici
Vediamo esempi di prompt ottimizzati per diversi scopi:
Scrittura e Creazione Contenuti
“Scrivi un post per LinkedIn di circa 150 parole sul tema della gestione del tempo. Inizia con una domanda provocatoria, includi un aneddoto personale (inventato) e termina con un invito all’azione. Usa un tono professionale ma accessibile.”
“Crea una scaletta per un articolo di blog di 1500 parole intitolato ‘Come Imparare una Nuova Lingua in 6 Mesi’. Include un’introduzione, 5-7 sezioni principali con sottotitoli, e una conclusione.”
Analisi e Riassunto
“Riassumi il seguente articolo in 5 punti chiave. Per ogni punto, usa massimo 2 frasi e inizia con un verbo all’infinito (es: Capire, Implementare, Evitare):
[inserisci il testo dell’articolo]”
“Analizza questo feedback di un cliente e identifica: 1) I principali problemi segnalati 2) Il tono emotivo del messaggio 3) Suggerimenti su come rispondere:
[inserisci il feedback]”
Brainstorming e Idee
“Genera 10 idee creative per il nome di una startup che sviluppa un’app per la meditazione rivolta a professionisti stressati. I nomi dovrebbero essere brevi (max 2 parole), facili da ricordare e disponibili come .com”
“Sono bloccato su come promuovere il mio corso online di fotografia. Suggerisci 15 strategie di marketing diverse, dalle più ovvie alle più creative e non convenzionali.”
Apprendimento e Spiegazioni
“Spiega il concetto di machine learning a tre livelli diversi:
1) Come spiegheresti a un bambino di 10 anni
2) Come spiegheresti a uno studente universitario
3) Come spiegheresti a un esperto di informatica”
“Insegnami le basi della fotografia. Crea un piano di apprendimento strutturato in 4 settimane, con obiettivi settimanali e esercizi pratici per ogni settimana.”
Codice e Programmazione
“Scrivi una funzione Python che prenda una lista di numeri e restituisca solo i numeri pari. Includi:
– Commenti nel codice
– Un esempio di utilizzo
– Gestione degli errori per input non validi”
“Spiega questo codice riga per riga in italiano semplice, come se stessi spiegando a qualcuno che non sa programmare:
[inserisci il codice]”
Consigli Avanzati
Usa Vincoli e Limitazioni
Dare vincoli specifici spesso migliora la qualità delle risposte:
“Scrivi una storia di esattamente 100 parole che includa queste tre parole: bicicletta, tempesta, ricordo.”
“Crea un piano di allenamento settimanale che richieda massimo 30 minuti al giorno e nessuna attrezzatura.”
Richiedi Formati Strutturati
Per dati complessi, chiedi formati strutturati come JSON, CSV, o Markdown:
“Crea una lista di 10 libri sul marketing digitale in formato tabella Markdown con colonne: Titolo, Autore, Anno, Livello (Principiante/Intermedio/Avanzato).”
Usa la Tecnica del “Prima… Poi…”
Per compiti complessi, dividi in fasi:
“Prima, leggi questo testo e identifica i temi principali. Poi, per ogni tema, suggerisci 3 domande di approfondimento che un lettore potrebbe avere.”
Chiedi Spiegazioni e Alternative
Non fermarti alla prima risposta:
“Hai suggerito di usare Facebook Ads. Spiega perché questa sarebbe la scelta migliore per il mio caso. Poi, proponi 2 alternative con i rispettivi pro e contro.”
Strumenti e Risorse per Migliorare
Per diventare bravo nel prompt engineering, ti consiglio di:
Sperimentare Costantemente
Non esiste una formula magica. Ogni compito è diverso. L’unico modo per migliorare è provare, provare, provare.
Studiare Esempi di Prompt
Esistono raccolte online di prompt efficaci. Cerca “prompt library” o “best prompts” per il tuo caso d’uso specifico.
Tenere un “Prompt Journal”
Quando trovi un prompt che funziona particolarmente bene, salvalo. Crea una tua collezione personale di prompt per compiti ricorrenti.
Confrontare Diversi Modelli
GPT-4, Claude, Gemini rispondono diversamente allo stesso prompt. Sperimenta con modelli diversi per trovare quello che funziona meglio per i tuoi scopi.
Usare Prompt Chaining
Per progetti complessi, dividi il lavoro in una serie di prompt collegati, dove l’output di uno diventa l’input del successivo.
Il Futuro del Prompt Engineering
Il prompt engineering sta evolvendo rapidamente. Alcune tendenze emergenti:
Prompt Automatizzati
Stanno nascendo strumenti che ottimizzano automaticamente i prompt. Tu descrivi cosa vuoi, e il sistema genera il prompt migliore.
Prompt Multimodali
Con modelli che capiscono immagini, audio e video, i prompt diventeranno più ricchi e complessi.
Prompt Templates
Librerie di template pronti all’uso per compiti comuni, che puoi personalizzare con i tuoi dettagli specifici.
Prompt Engineering come Professione
Sempre più aziende cercano esperti di prompt engineering. È una competenza che sta diventando preziosa nel mercato del lavoro.
Esercizi Pratici per Iniziare
Ecco alcuni esercizi per mettere in pratica quanto hai imparato:
Esercizio 1: Miglioramento Progressivo
Inizia con un prompt vago come “Parlami di marketing”. Poi, riscrivilo 5 volte, ogni volta rendendolo più specifico e dettagliato. Confronta le risposte che ottieni.
Esercizio 2: Stesso Compito, Stili Diversi
Scegli un compito (es: scrivere l’introduzione a un articolo) e chiedilo in 3 modi diversi:
– Stile formale e accademico
– Stile informale e amichevole
– Stile motivazionale e ispirante
Esercizio 3: Role Play
Scegli 5 ruoli diversi (es: nutrizionista, avvocato, coach, ingegnere, psicologo) e chiedi la stessa domanda facendo assumere all’AI ciascun ruolo. Nota come cambiano le risposte.
Esercizio 4: Chain of Thought
Poni un problema di logica o matematica prima senza specificare il metodo, poi aggiungendo “ragiona passo dopo passo”. Confronta le risposte.
Esercizio 5: Iterazione
Parti da un prompt semplice per creare qualcosa (un’email, un testo, un’idea). Poi, attraverso 5-7 iterazioni successive, perfeziona il risultato chiedendo modifiche specifiche ogni volta.
Conclusione
Il prompt engineering non è una scienza esatta, ma un’abilità che si affina con la pratica. Non esiste il prompt perfetto universale: ciò che funziona dipende dal tuo obiettivo, dal modello AI che usi e dal contesto specifico.
Le chiavi del successo sono:
- Essere specifici e dettagliati
- Fornire contesto adeguato
- Non aver paura di iterare e sperimentare
- Imparare dagli esempi e creare la tua libreria personale
- Verificare sempre i risultati
Ricorda: l’AI è uno strumento potente, ma sei tu che lo guidi. Più diventi bravo nel prompt engineering, più potrai sfruttare appieno le capacità incredibili di questi sistemi.
Inizia oggi stesso: prendi un compito che devi svolgere, scrivi un prompt seguendo le tecniche che hai imparato qui, e vedi cosa succede. Poi perfezionalo, prova alternative, sperimenta. È così che si diventa esperti!
