Prompt engineering

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante, in particolare grazie ai modelli di linguaggio come ChatGPT. Ma se questi modelli sono così potenti, perché a volte sembrano fraintendere le nostre richieste? La risposta sta tutta in una nuova competenza chiave: il prompt engineering.

Che cos'è il Prompt Engineering

Il prompt engineering è l'arte e la tecnica di progettare comandi o richieste (i cosiddetti prompt) in modo da ottenere le risposte più pertinenti, accurate e utili da un modello di intelligenza artificiale. In altre parole, non si tratta semplicemente di "fare una domanda", ma di costruire con attenzione il modo in cui la domanda viene posta, fornendo all'AI il contesto, il tono, le istruzioni e gli esempi necessari per guidarla nel suo ragionamento.

Perché è così importante?

Anche i modelli più avanzati non "capiscono" nel senso umano del termine. Rispondono basandosi su schemi statistici appresi da enormi quantità di dati.
Un prompt poco chiaro può facilmente portare a risposte vaghe, sbagliate o fuori tema. Saper progettare prompt efficaci è diventato quindi un'abilità essenziale per migliorare la qualità delle risposte e ridurre gli errori e i malintesi.

Quindi, saper "parlare" con l'intelligenza artificiale è una soft skill tanto importante quanto oggi lo è la capacità di scrivere bene un'email, di comunicare o organizzare un meeting. Non si tratta solo di tecnologia: si tratta di comunicazione, creatività e pensiero critico. Il prompt engineering non è solo una moda passeggera: è una competenza che si sta rivelando sempre più preziosa per chiunque voglia lavorare in modo efficace con l'AI.

In altre parole, il futuro sarà scritto non solo da chi crea AI, ma anche da chi saprà guidarla con le parole giuste. È questo il senso pratico del prompt enginnering.

Come funziona in pratica?

Volendo sintetizzare, un buon prompt ha queste caratteristiche:

• Deve essere chiaro e specifico. Fornire istruzioni dettagliate riduce l'ambiguità.
• Deve dare il giusto contesto. Spiegare il "perché" di una richiesta aiuta il modello a scegliere meglio le informazioni rilevanti.
• Impostare un ruolo o uno stile. Ad esempio, chiedere all'AI di rispondere "come un avvocato esperto" o "con tono amichevole" cambia radicalmente il risultato.
• Offrire esempi (few-shot prompting). Mostrare alcuni esempi di ciò che si vuole all'AI, aiuta il modello LLM a capire il formato e il tipo di risposta atteso dall'utente.

Ecco un esempio pratico di cattivo prompt.

"Scrivi un riassunto sulla Rivoluzione Francese"

Si ottiene sicuramente un risultato migliore scrivendo la richiesta in questo modo:

"Sei un insegnante di storia. Scrivi un riassunto chiaro e sintetico (massimo 150 parole) degli eventi principali della Rivoluzione Francese, destinato a studenti di scuola superiore."

In quest'altro prompt stiamo dando al modello un ruolo, specifichiamo cosa vogliamo in dettaglio sapere dell'argomento, a chi è destinato e come deve essere scritto. Il risultato finale è senza dubbio migliore.

In un certo senso, progettare un prompt efficace equivale a fornire un roadmap al modello AI, indirizzandolo passo-passo verso l’output atteso.

Tecniche avanzate di Prompt Engineering

Con il tempo, sono nate strategie ancora più raffinate, tra cui:

• Zero-shot prompting: fare una richiesta chiara senza esempi.
• Few-shot prompting: includere esempi nel prompt per insegnare lo schema di risposta.
• Chain-of-thought prompting: chiedere al modello di "pensare a voce alta", articolando i passaggi logici prima della risposta finale.
• System prompting: definire regole generali che influenzano il comportamento complessivo del modello (dove possibile).

A ciascuno di questi argomenti dedicheremo il giusto approfondimento che merita per scendere più nel dettaglio.

Questa guida avanzata è rivolta a un pubblico esperto o particolarmente ambizioso, presenterà sia i principi fondamentali che le tecniche avanzate del prompt engineering. Illustreremo esempi pratici di prompt efficaci e tecniche di raffinamento, offriremo trucchi e best practice per migliorare l’efficacia delle richieste, e discuteremo strategie specifiche per diversi ambiti d’uso (testo, codice, immagini).

Infine, esamineremo le tendenze future e le possibili evoluzioni di questa disciplina, per capire come il ruolo del prompt engineering stia cambiando e quali sfide e opportunità si profilano all’orizzonte.