Guida all'ingegneria dei prompt di FIDAcademy - I nostri consigli pratici

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui vengono creati i contenuti, analizzati i dati e automatizzati i processi. Applicazioni come ChatGPT, Gemini e altri sistemi supportati dall'intelligenza artificiale forniscono testi, analisi, concetti o codice in pochi secondi. Ma nella pratica, diventa subito chiaro che la qualità dei risultati non è una coincidenza. Dipende in larga misura dalla precisione e dalla struttura della richiesta.

Molti utenti si rendono conto che, sebbene gli strumenti di IA siano potenti, spesso forniscono risposte troppo generiche o non direttamente utilizzabili. La ragione raramente risiede nel sistema stesso, ma quasi sempre nella richiesta. Un compito formulato in modo poco chiaro porta a risultati vaghi. Un prompt strutturato in modo strategico, invece, garantisce risultati pertinenti, strutturati e mirati.

È proprio qui che entra in gioco l'ingegneria del prompt. Descrive lo sviluppo sistematico e l'ottimizzazione degli input utilizzati per controllare i sistemi di intelligenza artificiale. Non si tratta solo della giusta scelta delle parole, ma anche del contesto, della definizione dell'obiettivo, dell'assegnazione del ruolo, delle specifiche del formato e del perfezionamento iterativo. Se usato correttamente, il prompt engineering diventa uno strumento produttivo nel vostro lavoro quotidiano, indipendentemente dal fatto che lavoriate nel marketing, nell'IT, nelle vendite o nella gestione.

Questa guida fornisce una panoramica strutturata delle basi del prompt engineering. Imparerete come sono strutturati i prompt, quali tecniche si sono dimostrate valide nella pratica e quali errori dovreste evitare. L'obiettivo è quello di fornire una chiara comprensione di come controllare in modo efficiente i sistemi di IA e migliorare in modo sostenibile la qualità dei risultati.

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Definizione: cos'è l'ingegneria dei prompt?

L'ingegneria dei prompt si riferisce alla formulazione strutturata e mirata di input (prompt) per i sistemi di intelligenza artificiale. L'obiettivo è ottenere risultati di alta qualità, pertinenti e direttamente utilizzabili attraverso istruzioni precise. Invece di una semplice domanda, l'ingegneria dei prompt consiste nel progettare consapevolmente il contesto, l'obiettivo, le condizioni quadro e il formato di output.

Un prompt è più di una semplice riga di input. Definisce

• il ruolo che l'intelligenza artificiale deve svolgere

• quale obiettivo deve essere raggiunto

• quali informazioni devono essere prese in considerazione

• quali restrizioni o criteri si applicano,

• e il formato in cui deve essere prodotto il risultato.

Soprattutto con modelli linguistici potenti come ChatGPT, è chiaro che piccoli aggiustamenti nella formulazione possono fare una grande differenza nella qualità della risposta. Un prompt non specifico porta spesso a risultati generici. Un prompt chiaramente strutturato, invece, genera contenuti precisi, tecnicamente appropriati e mirati.

L'ingegneria dei prompt non è quindi una disciplina puramente tecnica, ma una competenza metodologica. Combina pensiero analitico, conoscenze specialistiche e chiarezza comunicativa. Questa competenza sta diventando sempre più importante nelle aziende perché determina l'efficienza con cui gli strumenti di IA possono essere utilizzati nel lavoro quotidiano.

In breve, prompt engineering significa controllare consapevolmente i sistemi di IA invece di lasciare i risultati al caso.

Perché i suggerimenti validi determinano la qualità dei risultati dell'IA

Le prestazioni dei moderni sistemi di intelligenza artificiale sono elevate, ma i risultati sono tanto buoni quanto lo sono gli input sottostanti. Un prompt agisce come uno strumento di controllo. Definisce l'obiettivo, il contesto e le aspettative. Se queste informazioni mancano o non sono formulate chiaramente, il risultato è spesso costituito da risposte generiche, superficiali o non direttamente utilizzabili.

I modelli linguistici come ChatGPT funzionano in modo probabilistico. Ciò significa che calcolano la risposta più probabile in base ai dati di addestramento. Senza istruzioni chiare, ricadono su modelli generici. Con istruzioni precise, invece, possono produrre contenuti in modo più strutturato, specializzato e specifico per il gruppo target.

Nella pratica, questo è particolarmente evidente:

• Una definizione poco chiara del target porta a risultati confusi.

• La mancanza di contesto genera risposte generiche

• L'assenza di specifiche sul formato rende difficile un ulteriore utilizzo diretto

• Istruzioni troppo complesse o contraddittorie riducono la qualità.

Un buon prompt riduce il margine di interpretazione. Fornisce al sistema una direzione chiara, aumentando così in modo significativo l'efficienza e la qualità dei risultati. In un contesto aziendale, in particolare, ciò significa meno rielaborazioni, processi più rapidi e risultati più coerenti. Per imparare a usare correttamente l'IA, consultate la FIDAcademy!

I componenti più importanti di un buon prompt

Un prompt strutturato segue solitamente una struttura chiara. A seconda dell'applicazione, i singoli elementi possono essere ponderati in modo diverso, ma alcune componenti si sono dimostrate particolarmente efficaci nella pratica.

1. definizione del ruolo

Definire la prospettiva da cui l'IA deve rispondere.
Esempio: "Sei un redattore SEO esperto" o "Sei un consulente di sicurezza informatica".
La definizione del ruolo influenza la tonalità, il livello di dettaglio e la tecnicità.

2. definizione dell'obiettivo

Descrivete con precisione il risultato che vi aspettate.
Invece di "Scrivi qualcosa sull'IA", "Crea una sezione del blog strutturata sui vantaggi dell'IA nelle PMI con circa 300 parole" è molto più efficace.

3. contesto

Fornite informazioni di contesto pertinenti. Tra queste, il gruppo target, il settore, il livello di conoscenza o le condizioni quadro specifiche. Più il contesto è rilevante, più il risultato sarà personalizzato.

4. compito specifico

Formulare chiaramente cosa si deve fare esattamente: spiegare, analizzare, confrontare, strutturare, riassumere o ottimizzare.

5. Specifiche di formato e struttura

Definire l'aspetto del risultato. Ad esempio:

• enumerazione o testo continuo

• un certo numero di parole

• sottotitoli

• Tabella o lista di controllo

6. restrizioni o criteri

Determinare cosa deve essere evitato o tenuto in particolare considerazione. Ad esempio, un linguaggio fattuale, un discorso diretto con "Du" o l'evitare il gergo tecnico.

Tecniche di apprendimento dalla pratica

Il lavoro quotidiano con i sistemi di intelligenza artificiale ha dimostrato che alcuni metodi migliorano notevolmente la qualità dei risultati. Non si tratta tanto di formulazioni complesse quanto di procedure strutturate. Le seguenti tecniche hanno dimostrato la loro validità nella pratica.

1. suggerimenti basati sul ruolo

Assegnare un ruolo chiaro all'IA. Ciò consente di controllare la tecnicità, la prospettiva e il tono.
Esempio: "Sei un project manager IT di un'azienda di medie dimensioni e spiega i vantaggi dell'automazione dei processi supportata dall'IA".

Questa tecnica garantisce risposte più coerenti e mirate.

2. istruzioni passo-passo

Suddividete i compiti complessi in singole fasi.
Invece di chiedere un'analisi completa in una sola frase, potete formulare:

1. Analizzare la situazione iniziale.

2. Identificare i punti deboli.

3. Sviluppare raccomandazioni specifiche per l'azione.

Questa struttura migliora significativamente la qualità soprattutto dei compiti più complessi.

3 Suggerimenti iterativi

Spesso un buon prompt non viene creato al primo tentativo. Affinate il risultato passo dopo passo.
Si può seguire con:

• "Approfondisci il punto 3".

• "Formulare in modo più concreto".

• "Aggiungere esempi pratici concreti".

In questo modo si sviluppa un risultato finale preciso a partire da una solida struttura di base.

4 Specificazioni e strutturazione del formato

Definite chiaramente l'aspetto della risposta:

• Numero di paragrafi

• uso di sottotitoli

• punti elenco o testo continuo

• Numero massimo di parole

Questa tecnica riduce la post-elaborazione e aumenta la fruibilità diretta.

5. utilizzare esempi nel prompt

Se ci si aspetta un risultato specifico, si può includere un esempio.
Esempio: "La struttura dovrebbe essere simile a: Introduzione - Problema - Soluzione - Conclusione".

Gli esempi specifici aiutano il modello a interpretare meglio le vostre aspettative.

I nostri consigli pratici per migliorare i prompt

Nel lavoro quotidiano, diventa subito chiaro che spesso ci sono solo pochi aggiustamenti nel prompt tra un risultato medio e uno veramente buono dell'IA. Il fattore decisivo non è la lunghezza dell'input, ma la struttura, la chiarezza e l'orientamento all'obiettivo.

I seguenti suggerimenti si basano sull'esperienza pratica di progetti, workshop e dell'uso quotidiano dei sistemi di IA. Vi aiuteranno a procedere in modo più sistematico, a evitare gli errori tipici e a migliorare la qualità dei vostri risultati passo dopo passo.

Non considerate questi suggerimenti come regole rigide, ma come linee guida collaudate. L'ingegneria tempestiva è un processo di apprendimento. Quanto più consapevolmente formulerete e quanto più specificamente itererete, tanto più efficacemente potrete utilizzare gli strumenti di IA nel vostro contesto di lavoro.

Suggerimento n. 1: iniziare in modo semplice e lavorare in modo iterativo

Quando si inizia con l'ingegneria dei prompt, bisogna rendersi conto di una cosa: raramente si creano buoni prompt al primo tentativo. Il processo è iterativo e si basa su tentativi ed errori, adattamento e ottimizzazione.

Iniziate con un'istruzione semplice e chiaramente formulata e ampliatela gradualmente con ulteriori contesti, specifiche di formato o restrizioni. Anche piccoli aggiustamenti spesso portano a risultati significativamente migliori. L'esperienza pratica dimostra che precisione, chiarezza e una struttura chiara sono più importanti di formulazioni complesse.

Se il vostro compito è ampio, suddividetelo in più sottocompiti. Invece di mappare tutto in un'unica richiesta, potete definire le singole fasi una dopo l'altra e costruirle l'una sull'altra. Questo riduce la complessità e aumenta la controllabilità dei risultati.

Suggerimento n. 2: Formulare istruzioni chiare

Un prompt efficace contiene istruzioni chiare per l'azione. Le formulazioni tipiche sono, ad esempio

• "Scrivi..."

• "Analizza..."

• "Riassumi..."

• "Classificare..."

• "Tradurre..."

• "Struttura..."

Questi comandi diretti aiutano il modello a riconoscere il tipo di compito che si vuole risolvere.

Sperimentate con diverse formulazioni, parole chiave e informazioni contestuali. Più il contesto è specifico e pertinente, più il risultato sarà mirato.

Può anche essere utile separare chiaramente le istruzioni dal contesto, ad esempio utilizzando sottotitoli o separatori visibili. In questo modo si garantisce una migliore struttura del messaggio.

Esempio:

Istruzioni:
Traduci il seguente testo in spagnolo.

Testo:
"Ciao!"

Output:
¡Hola!

Suggerimento n. 3: la specificità determina la qualità

Quanto più specifica è la descrizione del compito, tanto migliore sarà il risultato. Se vi aspettate un certo formato, una lunghezza definita o uno stile specifico, dovete formularlo chiaramente.

Un testo chiaramente organizzato, con una struttura comprensibile, è più importante delle singole parole chiave. È particolarmente efficace specificare direttamente i formati di output desiderati.

Esempio:

Estrarre i nomi dei luoghi dal testo seguente.
Formato desiderato:
Località: <elenco separato da virgole>

Input:
"... Henrique Veiga-Fernandes, neuroimmunologo presso il Centro Champalimaud per l'ignoto di Lisbona...".

Output:
Località: Centro Champalimaud per l'ignoto, Lisbona

Prestate attenzione alla lunghezza del messaggio. Troppi dettagli irrilevanti aumentano la complessità senza migliorare la qualità. È fondamentale che tutte le informazioni contenute contribuiscano alla risoluzione del compito.

Suggerimento n. 4: evitare l'imprecisione

È facile cadere nella trappola di essere troppo vaghi o contraddittori. Affermazioni come "Scrivi brevemente qualcosa sulla prompt engineering" lasciano molto spazio all'interpretazione.

Sarebbe più preciso, ad esempio:
"Spiega il concetto di prompt engineering in 2-3 frasi per uno studente di scuola superiore".

Quanto più chiara è la formulazione dell'aspettativa, tanto meglio il modello potrà rispondere. I buoni prompt funzionano in modo simile alla comunicazione chiara nella vita lavorativa di tutti i giorni: diretti, non ambigui e senza inutili ambiguità.

Suggerimento n. 5: Formulare ciò che deve essere fatto, non ciò che deve essere evitato.

Un errore comune è quello di concentrarsi sui divieti nel prompt. Affermazioni come "Non chiedete informazioni personali" possono scatenare reazioni indesiderate perché il focus linguistico è proprio su questo punto.

È meglio formulare attivamente ciò che il modello dovrebbe fare nello specifico.

Meno efficace:
"Non chiedere informazioni sugli interessi".

Meglio:
"Consiglia un film tra quelli attualmente in voga a livello globale senza fare domande".

Le istruzioni positive e orientate all'azione sono strutturate in modo più chiaro e in genere portano a risultati più stabili.

Errori tipici nel prompting e come evitarli

Oltre alle tecniche collaudate, ci sono errori ricorrenti che hanno un impatto negativo sulla qualità dei risultati. Se li conoscete, potete evitarli.

1. richieste troppo generiche

"Scrivi qualcosa sulla digitalizzazione" porta inevitabilmente a risposte superficiali.
Meglio: definire il gruppo target, l'ambito e la prospettiva.

2. mancanza di contesto

Senza informazioni di contesto, l'IA non può valutare il livello o i dettagli richiesti.
Soluzione: specificare il settore, il gruppo target e lo scopo del testo.

3 Istruzioni ambigue o contraddittorie

Se chiedete "breve e dettagliato" allo stesso tempo, otterrete risultati incoerenti.
Soluzione: stabilire chiaramente le priorità dei requisiti.

4. nessuna specifica di formato

Senza specifiche strutturali, si rischia di ottenere un formato non direttamente riutilizzabile.
Soluzione: definire la struttura e il formato di visualizzazione nel prompt.

5 Troppi requisiti in un unico passaggio

Un prompt sovraccarico con numerosi vincoli può compromettere la qualità della risposta.
Soluzione: dividere i compiti complessi in più fasi o prompt.

Ingegnerizzare il prompt significa procedere in modo sistematico e ridurre le fonti di errore tipiche. Con strutture chiare, un contesto concreto e un'iterazione mirata, è possibile aumentare in modo sostenibile la qualità dei risultati dell'IA, riducendo al contempo il tempo necessario per la rielaborazione. Nei nostri corsi di formazione sull'IA, imparerete a lavorare in sicurezza con l'IA!

Panoramica delle tecniche di prompt avanzate

Oltre ai metodi di base, esistono diverse tecniche di prompt avanzate che vengono utilizzate principalmente per compiti complessi, analisi basate sui dati o nell'ambiente di sviluppo. Di seguito troverete una panoramica strutturata degli approcci più importanti e della loro categorizzazione pratica.

Richiesta a colpo zero

Con il prompt a zero colpi, all'IA viene dato solo un compito, senza esempi o dimostrazioni aggiuntive.
Esempio: "Crea un'analisi SWOT per un'azienda IT di medie dimensioni".

Questa tecnica è adatta a compiti standard chiaramente definiti. Il prerequisito è che l'istruzione sia formulata con precisione.

Suggerimenti in pochi colpi

In questo caso si aggiungono uno o più esempi al compito. Questo permette al modello di capire meglio quale modello o formato è richiesto.

Esempio:

• Esempio 1: Ingresso → Uscita

• Esempio 2: Ingresso → Uscita

• Nuovo compito

La richiesta di pochi colpi migliora significativamente la coerenza e l'accuratezza del formato.

Suggerimento a catena di pensieri (CoT)

Con il prompt a catena di pensieri, si chiede esplicitamente all'intelligenza artificiale di rivelare le sue fasi di pensiero.
Esempio: "Spiega passo per passo come sei arrivato a questo risultato".

Questa tecnica è particolarmente utile per le domande logiche, matematiche o analitiche.

Autoconsistenza

L'autoconsistenza estende l'approccio CoT. Si tratta di generare diversi percorsi di soluzione e di selezionare il risultato che ha maggiori probabilità di essere coerente. L'obiettivo è ottenere una maggiore affidabilità nei compiti complessi.

Richiesta di conoscenza generata

In questo caso si lascia che l'IA generi le conoscenze di base rilevanti prima di elaborare il compito vero e proprio.
Esempio:

1. "Elencare i fattori importanti per la sicurezza informatica nelle PMI".

2. "Creare una raccomandazione di azione basata su questi fattori".

Questo migliora la qualità della risposta finale.

Concatenamento di prompt

Nel concatenamento di prompt, diversi prompt sono collegati logicamente tra loro. Il risultato di una fase serve come base per la successiva. Questa tecnica è adatta a processi in più fasi, come la creazione di contenuti, l'analisi o lo sviluppo di strategie.

Albero dei pensieri

L'albero dei pensieri estende il processo di pensiero lineare. Invece di perseguire una sola soluzione, si considerano e valutano in parallelo diversi possibili percorsi di pensiero. Questo aumenta la qualità delle decisioni complesse.

Generazione aumentata di recupero (RAG)

La Retrieval Augmented Generation combina un modello linguistico con un database di conoscenze esterne. Il sistema accede specificamente ai dati aziendali attuali o interni e li integra nella risposta.

Questa tecnologia è particolarmente importante nel contesto aziendale, in quanto riduce le allucinazioni e consente di ottenere risposte basate sui fatti.

Ragionamento automatico e utilizzo di strumenti

In questo caso, il modello è abilitato a utilizzare strumenti esterni, come funzioni di calcolo, API o database. Ciò estende la gamma di funzioni oltre la pura generazione di testo.

Ingegnere automatico del prompt

Con l'Automatic Prompt Engineer, l'IA ottimizza autonomamente i prompt per ottenere risultati migliori. Questo approccio è utilizzato principalmente nell'ambiente di ricerca e sviluppo.

Prompt attivo

Il prompt attivo identifica le domande particolarmente difficili e concentra la formazione o l'ottimizzazione specificamente su queste aree per aumentare le prestazioni.

Stimolo direzionale

Nel prompt vengono integrati impulsi o suggerimenti mirati per indirizzare il modello in una direzione specifica senza predefinire completamente la soluzione.

Modelli linguistici assistiti dal programma (PAL)

I modelli linguistici assistiti da programma combinano i modelli linguistici con il codice eseguibile. Ad esempio, il modello genera il codice Python per risolvere un problema matematico e poi lo esegue.

ReAct (ragionamento e azione)

ReAct combina il pensiero logico con azioni concrete. Il modello analizza una situazione, decide un'azione (ad esempio, recuperare informazioni) e poi elabora il risultato.

Riflessione

La riflessione consente al modello di rivedere e migliorare le proprie risposte. È un processo iterativo di autocorrezione per migliorare la qualità.

Catena di pensiero multimodale

Gli approcci multimodali alla CoT collegano testo, immagini o altri tipi di dati all'interno di un'analisi graduale. Questa tecnica sta diventando sempre più importante, soprattutto nel campo dell'interpretazione delle immagini e dell'analisi dei documenti.

Suggerimenti grafici

Il graph prompting struttura le informazioni sotto forma di reti o relazioni. In questo modo è più facile modellare e analizzare relazioni complesse.

Meta-prompting

Nel meta-prompting, l'intelligenza artificiale viene istruita a sviluppare un prompt ottimale per un compito specifico. L'obiettivo è generare sistematicamente input migliori.

Classificazione per uso pratico

Non tutte le tecnologie sono ugualmente rilevanti nel lavoro quotidiano. Per la maggior parte delle applicazioni aziendali, i seguenti metodi sono particolarmente rilevanti nella pratica:

• prompting a pochi colpi

• Catena di pensiero

• Concatenamento di prompt

• Recupero Generazione Aumentata

• ReAct

Approcci più complessi come l'Albero dei pensieri o l'Ingegnere automatico di prompt si trovano principalmente nell'ambiente della ricerca.

Per voi questo significa: iniziare con prompt strutturati, lavorare in modo iterativo ed espandere i vostri metodi secondo le necessità. L'ingegneria dei prompt non è un insieme rigido di regole, ma una cassetta degli attrezzi da utilizzare in modo mirato a seconda delle esigenze.

La struttura batte il caso

L'ingegnerizzazione tempestiva non è un espediente, ma un'abilità fondamentale nella gestione professionale dei sistemi di intelligenza artificiale. La qualità dei risultati dipende in larga misura dalla chiarezza con cui si formulano i requisiti, dalla precisione con cui si specifica il contesto e dalla coerenza con cui si ottimizza in modo iterativo.

In pratica, è stato dimostrato che coloro che forniscono suggerimenti in modo strutturato lavorano in modo più efficiente. Buoni prompt riducono la rielaborazione, aumentano la qualità tecnica delle risposte e rendono l'uso dell'IA pianificabile e riproducibile. Questo aspetto è particolarmente importante nell'ambiente aziendale, se si vogliono supportare in modo affidabile processi, contenuti o analisi.

Allo stesso tempo, il prompt engineering non è uno schema che si impara una volta sola, ma un'abilità che si sviluppa con l'esperienza. Nuovi modelli, nuovi casi d'uso e nuove integrazioni, ad esempio in relazione ai dati aziendali interni o alle soluzioni di automazione, ampliano continuamente le possibilità.

È proprio per questo che affrontiamo l'argomento anche nei nostri corsi di formazione sull'IA presso la FIDAcademy. Tra le altre cose, vi insegniamo come impostare sistematicamente i prompt, evitare gli errori tipici e utilizzare gli strumenti di IA in modo sicuro ed efficiente nel vostro lavoro quotidiano. L'obiettivo è trasformare le conoscenze teoriche in competenze pratiche concrete.

Se non volete solo provare l'IA, ma volete usarla in modo strategico, il prompt strutturato è una leva decisiva. Con la giusta metodologia, è possibile controllare i sistemi in modo mirato, invece di lasciare il risultato al caso.