Tendenze future del Prompt Engineering

Il campo del prompt engineering, pur essendo nato di recente, sta evolvendo rapidamente. Man mano che i modelli di IA diventano più potenti e diffusi, cambiano anche le esigenze e le tecniche per interagire efficacemente con essi. Ecco alcune tendenze e possibili evoluzioni all’orizzonte:

Maggiore astrazione e strumenti automatizzati

Ci si aspetta che in futuro parte del lavoro di prompt engineering venga sempre più automatizzato o facilitato da strumenti software. Ad esempio, stanno emergendo sistemi che suggeriscono come formulare i prompt (basati su librerie di prompt efficaci già sviluppati) e addirittura funzioni integrate nelle piattaforme AI dove l’utente descrive a grandi linee cosa vuole e la piattaforma genera un prompt dettagliato. Inoltre, l’adaptive prompting - ovvero modelli che apprendono autonomamente a riformulare le richieste - è un’area di ricerca già molto attiva. In questo scenario, il modello potrebbe aggiustare internamente il prompt o chiedere chiarimenti all’utente (un po’ come farebbe un essere umano) per arrivare alla comprensione corretta, riducendo la necessità di prompt perfetti al primo colpo.

Un altro filone sono gli agenti AI autonomi (stile AutoGPT e simili) che iterano sui prompt senza intervento umano: questi sistemi generano un proprio prompt, valutano la risposta, quindi generano il prompt successivo fino a completare un obiettivo. Qui il prompt engineering si sposta dal livello umano al livello di meta-programmazione dell’agente. L’umano fornisce un obiettivo generale, e l’AI stessa crea i sub-prompt. Questo trend potrebbe cambiare il ruolo del prompt engineer in futuro, da “autore di prompt” a “supervisore di agenti” che controlla e indirizza a un livello più alto.

Modelli multimodali e nuove forme di prompt

L’arrivo di modelli multimodali che accettano testo, immagini e altri input combinati, espande ulteriormente il concetto di prompt. Già GPT-4 può elaborare prompt contenenti sia descrizioni testuali che immagini: ad esempio, potremmo inserire una foto e chiedere al modello di descriverla o di rispondere a una domanda su di essa. In futuro, prompt potrebbero includere audio, video o altri dati. Ciò significa che il prompt engineering dovrà considerare istruzioni che coinvolgono più modalità. Ad esempio: “Ecco un’immagine [allegata], descrivi cosa vi accade e genera una possibile continuazione narrativa in testo.” La progettazione del prompt diventa più complessa, dovendo specificare chiaramente come usare ciascun input. I multimodal prompts rappresentano quindi una nuova frontiera in cui testuale e non-testuale si mescolano.

Un’altra evoluzione è il concetto di prompt persistenti o contestuali: con contesti sempre più grandi (si parla di modelli con contesti di decine di migliaia di token già ora), diventerà possibile fornire interi documenti o manuali come parte del prompt. Questo sposterà parte dell’attenzione da come scrivere il prompt a quale contesto fornire. Il prompt engineer potrebbe trovarsi a curare enormi “contesti” pre-caricati (ad esempio tutta la documentazione di un’azienda) in modo che il modello li utilizzi nelle risposte.

Riduzione dell’importanza del Prompt Engineering?

Una domanda aperta è se col tempo i modelli diventeranno talmente bravi da richiedere meno sforzo di prompting. Ad esempio, modelli fortemente addestrati su istruzioni e in grado di capire meglio l’intento potrebbero dare buone risposte anche a prompt formulati in modo ingenuo. Inoltre, pratiche come il fine-tuning su task specifici o l’uso di modelli specializzati potrebbero in parte soppiantare la necessità di prompt complessi: se ho un modello già fine-tunato per fare traduzioni legali, non dovrò scrivere un lungo prompt con esempi, perché il modello è già formato per quello scopo.

Tuttavia, nonostante queste possibilità, il consenso attuale è che il prompt engineering manterrà la sua rilevanza nel medio termine. Questo perché i modelli generici non potranno essere perfetti su ogni micro-task, quindi un’istruzione ben congegnata farà sempre la differenza tra un output buono e uno ottimo. L’utilizzo di modelli in contesti sempre nuovi (dalla medicina, all’educazione, alla finanza) richiederà comunque qualcuno che sappia come interrogare l’AI nel modo migliore per quel dominio. Anche con interfacce più intuitive, capire cosa chiedere e come rimane fondamentale. Il prompt engineer potrebbe evolvere in una figura di designer di conversazioni IA, che progetta l’interazione utente-AI in senso più ampio.

Sfide e opportunità

Guardando avanti, ci sono alcune sfide che il prompt engineering dovrà affrontare:

• Bias e Prompt etici: mano a mano che si prende coscienza dei bias nei modelli, diventa parte del lavoro di prompt engineering mitigarli nella formulazione delle richieste. Ad esempio, attenzione a come si pongono domande su gruppi demografici, assicurarsi di usare un linguaggio inclusivo e non suggerire stereotipi. Nel futuro questa sensibilità sarà sempre più richiesta, e potrebbero emergere linee guida specifiche (o addirittura strumenti automatici) per analizzare un prompt dal punto di vista etico.
• Complessità dei modelli: con modelli sempre più complessi (ad esempio GPT-5 o altre reti con trilioni di parametri), potrebbe paradossalmente diventare più difficile prevedere come risponderanno a prompt non banali. Il prompt engineer dovrà aggiornarsi continuamente su come le nuove versioni dei modelli interpretano certi input, perché una tecnica che funzionava bene su GPT-3.5 potrebbe non essere ottimale su GPT-5, e viceversa.
• Interdisciplinarità: il prompt engineering sta già fondendosi con campi come la User Experience (UX) e la psicologia cognitiva. Progettare prompt efficaci potrebbe richiedere di capire non solo il modello, ma anche l’utente finale: qual è l’esperienza che vogliamo fornire? In questo senso, il futuro prompt engineer potrebbe lavorare a stretto contatto con designer UX per creare interfacce conversazionali ottimali, oppure con esperti di dominio per catturare sfumature lessicali importanti.

Ogni sfida porta con sé opportunità: chi saprà padroneggiare questa evoluzione sarà in grado di costruire interazioni uomo-AI migliori e più affidabili. Si prospetta che il prompt engineering diventi sempre più simile a una forma d’arte tecnica, dove la creatività umana e la comprensione profonda dei modelli permetteranno di ottenere risultati sorprendentemente vicini a ciò che si intendeva, con interazioni naturali. Il campo è in pieno fermento, e per chi è interessato il consiglio è di restare sempre aggiornati sulle ultime scoperte, sperimentare in prima persona e condividere le tecniche con la comunità.

In conclusione, il prompt engineering oggi è già un pilastro nel dialogo con l’IA, ma è destinato a crescere ed evolvere insieme ai modelli stessi. Che lo si consideri una fase transitoria destinata a semplificarsi, o una nuova abilità permanente nell’era dell’IA, al momento saper parlare efficacemente alle macchine è importante. In futuro, potrebbe non esserlo più, o perlomeno potrebbe perdere la natura "user" di oggi e diventare una "skill" più professionale e tecnica di chi progetta agenti, sistemi o interfacce AI.