Prompt engineering: come scrivere prompt efficaci e ottenere risposte migliori dall’AI

Il prompt engineering è la capacità di formulare istruzioni chiare e strutturate per ottenere risposte più pertinenti dai sistemi di AI. Nel lavoro quotidiano, specificare obiettivo, contesto, destinatari e formato aiuta a migliorare la qualità dei risultati e a ridurre il tempo dedicato alle correzioni. Come si scrive, quindi, un prompt efficace? Quali tecniche permettono di guidare meglio l’AI? Questo articolo presenta esempi pratici, un modello da riutilizzare e un percorso in cinque passaggi per costruire richieste più precise, insieme alle attenzioni necessarie per proteggere dati e informazioni riservate in azienda.

Che cos’è il prompt engineering e perché è così importante?

Il prompt engineering consiste nel formulare le istruzioni da dare ai sistemi di AI in modo da ottenere risultati mirati, comprensibili e immediatamente utilizzabili. Non si tratta di "magia", ma di comunicare con chiarezza con un sistema che elabora il linguaggio su base statistica. Il contesto, la descrizione del compito, gli esempi e i criteri di qualità influenzano fortemente le risposte del modello. Chi fornisce queste informazioni in modo preciso ottiene generalmente risultati molto migliori; chi le omette riceve più spesso risposte vaghe, incomplete o poco pertinenti rispetto alle proprie esigenze.

Un fattore decisivo è quindi la qualità delle istruzioni. Prompt poco chiari o troppo sintetici producono spesso risultati imprecisi, perché lasciano al modello un margine di interpretazione eccessivo: qual è l’obiettivo? A chi è destinata la risposta? Quale formato deve avere? Quali vincoli deve rispettare, per esempio in termini di tono, lunghezza, fonti o conformità alle norme?

Un prompt ben strutturato aumenta la probabilità che l’AI comprenda correttamente il compito, selezioni i contenuti pertinenti e li restituisca nel formato desiderato. Questo riduce il tempo necessario per rielaborare le risposte e, al contempo, migliora la qualità e la coerenza dei risultati.

Il prompt engineering è particolarmente importante quando si vuole utilizzare l’AI in modo produttivo, per esempio per ricerche, bozze di testi, sintesi, generazione di idee, supporto all’analisi o scrittura di codice. In questi casi è più utile descrivere chiaramente il compito e il contesto: qual è la situazione di partenza, quale risultato si vuole ottenere e come si valuta la qualità della risposta? A seconda dell’applicazione, possono aggiungersi ulteriori requisiti, come la verifica dei fatti, la protezione dei dati, evitando di inserire informazioni sensibili nei prompt, o passaggi di approvazione da parte di una persona prima di riutilizzare i risultati, secondo un approccio Human-in-the-Loop.

ChatGPT: tecniche avanzate di prompt engineering

Caso di studio: l’impatto di prompt precisi sui risultati dell’AI

Nella pratica, è facile osservare quanto la qualità dei prompt influenzi le prestazioni di un sistema di AI, soprattutto nel caso di chatbot e assistenti che gestiscono richieste ricorrenti. Anche piccole modifiche alle istruzioni possono fare la differenza tra una risposta che "più o meno va bene" e una davvero utile, completa e capace di orientare azioni concrete.

Uno dei principali vantaggi di un prompt ben formulato è il risparmio di tempo: anziché perdere tempo con risposte imprecise, si ottengono subito le informazioni corrette. Però, imparare a scrivere buoni prompt richiede esercizio. Senza indicazioni chiare o una formazione adeguata, chi è alle prime armi spesso non riesce a sfruttare appieno le potenzialità dell’AI.

Esempio pratico di un percorso tipico: in un progetto per un cliente, un chatbot era stato inizialmente configurato con istruzioni piuttosto generiche. Durante l’utilizzo, questo portava spesso alla necessità di ulteriori chiarimenti, a risposte incomplete o a risultati che, pur sembrando plausibili sul piano linguistico, non rispondevano al bisogno effettivo. In una fase successiva, i prompt sono stati rivisti sistematicamente: sono stati esplicitati gli obiettivi ("Che cosa deve permettere di fare la risposta?"), aggiunte le informazioni di contesto rilevanti ("Quali informazioni sono importanti?"), definito il formato desiderato, per esempio una sequenza di passaggi, una tabella o una breve sintesi, e stabiliti i vincoli, come il tono, i contenuti da evitare e la gestione dell’incertezza.

Risultato: dopo l’ottimizzazione, le risposte erano più coerenti, precise e adatte al contesto di utilizzo. I team dovevano intervenire meno sui risultati e l’interazione era complessivamente più efficiente.

Perché funziona: un prompt ben formulato riduce il margine di interpretazione. Il modello deve "indovinare" meno ciò che si intende e può concentrarsi maggiormente sulle informazioni rilevanti. Sono particolarmente efficaci quattro elementi:

• obiettivo: che cosa voglio ottenere?
• contesto: a quali informazioni deve fare riferimento l’AI?
• formato: come deve presentarsi il risultato?
• vincoli: che cosa è consentito, che cosa va evitato e quale livello di qualità ci si aspetta?

Come misurare nella pratica il miglioramento dei prompt

• Percentuale di richieste risolte alla prima risposta: con quale frequenza la prima risposta risolve la richiesta senza bisogno di chiarimenti o rielaborazioni?
• Numero di richieste di chiarimento per ogni domanda: quante volte gli utenti devono tornare sull’argomento perché mancano informazioni di contesto o dettagli, oppure perché la risposta non è chiara?
• Tempo di gestione per caso: quanto tempo passa dall’invio della richiesta all’ottenimento di una risposta utilizzabile, compresi i passaggi di correzione?
• Impegno necessario per correggere e rielaborare: quanto tempo viene dedicato a modificare, integrare o verificare i risultati dell’AI?
• Indicatori di utilizzo e soddisfazione: per esempio una valutazione rapida con pollice alzato o abbassato ("utile/non utile") oppure un punteggio da 1 a 5 dopo la risposta.

Consiglio: prima dell’ottimizzazione, raccogli i dati di partenza per una o due settimane, per esempio su 50–100 casi. Dopo la modifica, ripeti la misurazione per un periodo della stessa durata. Potrai così valutare gli effetti in modo più realistico.

Tecniche efficaci di prompt engineering a confronto

La differenza tra un prompt utile e uno inefficace sta spesso nel livello di precisione: più sono chiari l’obiettivo, il contesto e il formato desiderato, meno l’AI deve "indovinare" e più la risposta sarà adatta alle tue esigenze. Per una verifica rapida, chiediti: una persona potrebbe svolgere questo compito senza chiedere chiarimenti, basandosi soltanto su questa descrizione? Se la risposta è no, probabilmente al prompt mancano informazioni di contesto o criteri di qualità.

A confronto: un prompt vago e un prompt chiaro

Prompt vago:"Spiegami che cos’è un database".

Prompt chiaro:"Spiega come funzionano i database relazionali a chi è alle prime armi. Introduci i concetti di tabella, chiave e relazione. Fornisci un breve esempio, tipo clienti e ordini, e concludi con tre tipici scenari di utilizzo in azienda. Rispondi in 6–8 frasi".

Il secondo prompt offre all’AI un quadro chiaro: destinatari, termini rilevanti, esempio e lunghezza desiderata. Il risultato è generalmente più coerente e subito utilizzabile.

Tre tecniche particolarmente efficaci nella pratica

1) Zero-shot prompting: senza esempi

Descrivi il compito, il contesto e il formato della risposta senza fornire modelli da seguire. Questa tecnica è adatta a molte attività comuni, purché tu esprima chiaramente ciò di cui hai bisogno.

Esempio:"Crea una checklist di otto punti…" oppure "Riassumi in cinque punti…".

2) Few-shot prompting: con esempi

Fornisci uno o due esempi di come dovrebbe essere una buona risposta. Questo riduce sensibilmente i fraintendimenti, soprattutto per quanto riguarda il tono, la struttura e il livello di dettaglio.

Esempio:"Ecco un esempio dello stile da seguire: … Crea altri due paragrafi nello stesso formato".

3) Procedere per fasi: prima il piano, poi la risposta

Chiedi all’AI di preparare prima un breve piano o alcuni passaggi intermedi e, successivamente, la risposta finale. È utile per i compiti più complessi, perché permette di definire in anticipo la struttura.

Esempio:"Crea prima una scaletta di cinque punti. Poi scrivi il testo finale seguendo la scaletta".

Consiglio: formula il prompt come un’istruzione di lavoro chiara

Una buona pratica consiste nel formulare il prompt come se dovessi assegnare un compito a una persona: in modo chiaro, mirato e con un contesto sufficiente. I risultati diventano ancora più affidabili se specifichi anche i criteri di qualità, per esempio "con un esempio", "senza supposizioni", "in brevi passaggi", "chiedi chiarimenti se mancano informazioni".

Come creare un prompt efficace, passo dopo passo

Un buon prompt nasce da istruzioni di lavoro chiare: descrivi obiettivo, contesto e risultato desiderato in modo che l’AI debba interpretare il meno possibile. Questo fa risparmiare tempo, riduce i passaggi di correzione e migliora la qualità delle risposte. I passaggi seguenti aiutano a formulare prompt utili nella pratica, che si tratti di creare testi, organizzare informazioni, sviluppare idee o preparare analisi.

1) Definisci con precisione l’obiettivo e il compito

Per prima cosa, esprimi con la massima chiarezza che cosa deve fare l’AI e quali caratteristiche deve avere una buona risposta.

Esempio: invece di "Spiega l’intelligenza artificiale", è meglio scrivere:
"Spiega come viene utilizzata l’AI in ambito sanitario per la diagnosi precoce delle malattie. Indica tre casi d’uso tipici, due opportunità e due limiti. Rispondi in 8–10 frasi, rivolgendoti al lettore con il lei".

Più sono concreti l’obiettivo, il contesto e il risultato desiderato, più l’AI potrà fornire una risposta utile e meno sarà necessario rielaborarla.

2) Aggiungi il contesto rilevante, senza scrivere un romanzo

I sistemi di AI possono lavorare soltanto con le informazioni che fornisci. Aggiungi quindi i dettagli decisivi per ottenere una risposta adeguata: destinatari, vincoli, aspetti su cui concentrarsi, situazione di partenza o terminologia utilizzata.

Esempio: invece di "Confronta Python e Java", funziona meglio questa formulazione:
"Confronta Python e Java rispetto alla loro idoneità per il machine learning in azienda. Considera l’ecosistema, l’impegno necessario per l’implementazione, le prestazioni e i tipici scenari di utilizzo. Presenta il risultato in una tabella con cinque criteri".

Attenzione: fornire un contesto non significa raccontare tutto. Inserisci soltanto le informazioni che migliorano effettivamente la risposta.

3) Formula una domanda mirata e circoscrivi la richiesta

Le domande molto aperte lasciano all’AI un ampio margine di interpretazione e producono spesso risposte generiche. È più efficace formulare la domanda in modo da chiarire quale aspetto è rilevante e quale livello di approfondimento ti aspetti.

Regola pratica: se, leggendo la domanda, pensi "Si potrebbe rispondere in mille modi diversi", la richiesta è ancora troppo ampia.

Puoi circoscriverla specificando, per esempio:

• Destinatari: principianti, decisori o esperti.
• Focus: soltanto vantaggi e svantaggi, implementazione oppure rischi.
• Lunghezza: per esempio cinque punti, 150 parole o tre esempi.
• Criteri: per esempio "con un esempio pratico", "con una checklist", "senza supposizioni".

4) Definisci il formato e la struttura della risposta

Il formato è spesso una leva importante per migliorare la qualità. Se non specifichi come deve presentarsi la risposta, riceverai frequentemente un testo discorsivo, anche quando ti servirebbero una checklist, una tabella o una sequenza di passaggi.

Esempio:"Presenta il risultato come una checklist di dieci punti, ordinati per importanza. Aggiungi un breve esempio per ogni punto".

Per i compiti più articolati, è utile inserire nel prompt una struttura chiara, per esempio un elenco:

"Spiega:

1. Le basi di Python.
2. Le differenze rispetto a Java.
3. L’utilizzo nello sviluppo web.

Rispondi in tre sezioni con relativi titoli".

5) Metti alla prova il prompt e miglioralo progressivamente

Anche i buoni prompt diventano spesso davvero efficaci soltanto dopo uno o due cicli di revisione. Se la prima risposta non è adeguata, di solito è un segnale che l’obiettivo, il contesto o il formato non erano ancora abbastanza chiari.

Il prompting diventa così un processo di lavoro controllato, anziché un semplice procedere per tentativi.

Utilizzare l’AI in sicurezza in azienda: protezione dei dati, riservatezza e conformità

Soprattutto in ambito aziendale, i buoni prompt devono essere precisi e sicuri. Evita di inserire inutilmente nei prompt informazioni riservate o dati personali. Definisci inoltre regole sui contenuti consentiti e sulle modalità di verifica dei risultati, in particolare prima che le risposte dell’AI vengano utilizzate per decisioni, comunicazioni o processi operativi, secondo un approccio Human-in-the-Loop.

• Protezione dei dati, per esempio ai sensi del GDPR: utilizza dati personali soltanto quando è necessario e consentito; ove possibile, anonimizzali o pseudonimizzali.
• Riservatezza: non copiare in strumenti pubblici dati interni sui clienti, contratti, credenziali di accesso o strategie riservate.
• Conformità e rischio: in funzione del caso d’uso, verifica le linee guida interne e gli eventuali requisiti normativi, per esempio quelli dell’AI Act.
• Controllo della qualità: verifica i risultati confrontandoli con le fonti, le policy e i requisiti professionali. È particolarmente importante per gli argomenti giuridici, finanziari o legati alla sicurezza.

Conclusione: il prompt engineering come competenza chiave per lavorare con l’AI

L’efficacia dell’AI dipende in larga misura dalla qualità delle istruzioni ricevute. Un buon prompt engineering significa indirizzare l’AI verso compiti specifici e darle indicazioni chiare. Prompt precisi e ben progettati permettono di sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia. Consentono inoltre di migliorare la qualità dei risultati e ridurre il lavoro di rielaborazione: un vantaggio particolarmente rilevante quando l’AI viene integrata regolarmente nei processi di lavoro.

Articolo tradotto e adattato dall'originale scritto dal team di Cegos Integrata e disponibile qui.

FAQ - Frequently Asked Questions

Che cos’è il prompt engineering?

È la pratica di formulare e perfezionare le istruzioni rivolte ai sistemi di AI per ottenere risposte più precise, pertinenti e utilizzabili.

Quali elementi deve contenere un prompt efficace?

Un prompt efficace specifica obiettivo, compito, contesto, destinatari, formato, lunghezza e criteri di qualità. Se necessario, include vincoli ed esempi da seguire.

Qual è la differenza tra zero-shot e few-shot prompting?

Lo zero-shot prompting descrive il compito senza fornire esempi. Il few-shot prompting include alcuni esempi per orientare lo stile, la struttura o il livello di dettaglio della risposta.

Come si può capire se un prompt è migliorato?

Si possono confrontare il numero di chiarimenti necessari, il tempo per ottenere una risposta utilizzabile, il lavoro di correzione e la soddisfazione degli utenti prima e dopo la modifica.

Quali informazioni bisogna evitare di inserire nei prompt aziendali?

Non vanno copiati in strumenti pubblici dati riservati sui clienti, contratti, credenziali o strategie confidenziali. L’inserimento di dati personali deve essere necessario e consentito, nel rispetto delle regole applicabili.

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Scritto da

Cegos

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