Prompt engineering

Il prompt engineering è la disciplina che si occupa di scrivere, testare e ottimizzare le istruzioni (i “prompt”) con cui interagiamo con un modello di intelligenza artificiale generativa, per ottenere risposte precise, pertinenti e riutilizzabili. Non è semplice “saper chiedere bene”: è un lavoro fatto di iterazione, conoscenza del modello e comprensione del risultato finale che si vuole raggiungere, che si tratti di un testo, un’immagine, una riga di codice o un flusso automatizzato.

Cos’è il prompt engineering

Ogni modello linguistico o generativo produce risposte diverse a seconda di come viene interrogato. Cambiando l’ordine delle informazioni, il tono, gli esempi forniti o il livello di dettaglio richiesto, cambia anche la qualità dell’output. Il prompt engineering nasce proprio da qui: dalla necessità di trasformare un’idea vaga in un’istruzione strutturata che il modello possa interpretare correttamente, in modo ripetibile.

Chi lavora sui prompt non si limita a scrivere una domanda. Costruisce un contesto: definisce il ruolo che il modello deve assumere, i vincoli da rispettare, il formato dell’output atteso e, spesso, esempi concreti da seguire. È un processo simile alla progettazione di un’interfaccia, solo che l’interfaccia è il linguaggio naturale.

Da dove arriva questo termine

L’espressione ha iniziato a diffondersi tra il 2020 e il 2022, insieme alla crescita dei grandi modelli linguistici come GPT-3 e ai primi strumenti di generazione di immagini come DALL-E e Midjourney. Prima di allora, interagire con un sistema di AI richiedeva competenze di programmazione o l’uso di interfacce rigide con parametri predefiniti. Con i modelli generativi, il linguaggio naturale è diventato lo strumento di lavoro principale, e con esso è nata l’esigenza di una figura capace di padroneggiarlo in modo tecnico.

Da qui il prompt engineering si è evoluto rapidamente: da pratica sperimentale, diffusa soprattutto tra sviluppatori e ricercatori, a competenza richiesta trasversalmente in ruoli creativi, di marketing, di prodotto e di analisi dati.

Come funziona in pratica

Un prompt efficace segue solitamente una logica precisa, anche quando il risultato finale sembra spontaneo. Gli elementi che lo compongono più di frequente sono:

• Ruolo: chi deve “essere” il modello mentre risponde (un copywriter, un analista, un tutor).
• Contesto: le informazioni di sfondo necessarie a inquadrare la richiesta.
• Istruzione: cosa deve fare esattamente il modello, formulato in modo diretto.
• Vincoli: lunghezza, tono, formato, cosa evitare.
• Esempi: uno o più casi che mostrano il tipo di output desiderato.

Non tutti i prompt richiedono tutti questi elementi. Una richiesta semplice può bastare con un’istruzione chiara; un compito complesso, come generare contenuti coerenti con le linee guida di un brand, ne richiede quasi sempre di più.

Le tecniche principali

Con il tempo si sono consolidate alcune tecniche riconosciute, spesso citate anche nelle offerte di lavoro che richiedono competenze di prompt engineering.

Zero-shot e few-shot prompting

Nel primo caso si chiede al modello di svolgere un compito senza fornire esempi, contando sulla sua conoscenza pregressa. Nel secondo si inseriscono uno o più esempi nel prompt stesso, per orientare lo stile e la struttura della risposta.

Chain of thought

Consiste nel chiedere al modello di ragionare per passaggi intermedi prima di arrivare alla risposta finale. È particolarmente utile per compiti logici, matematici o di analisi, dove un salto diretto alla conclusione porta più facilmente a errori.

Prompt iterativo

Il prompt non viene scritto una sola volta: si affina attraverso più tentativi, osservando dove il modello sbaglia interpretazione e correggendo l’istruzione di conseguenza. È probabilmente la pratica più usata nel lavoro quotidiano, più della conoscenza di tecniche “avanzate”.

Prompt strutturato o a template

Prevede l’uso di formati fissi, spesso con placeholder, pensati per essere riutilizzati in flussi di lavoro ricorrenti: generazione di descrizioni prodotto, email, report, script.

Le competenze di chi fa prompt engineering

Non serve necessariamente saper programmare, anche se conoscere le basi della logica di un modello aiuta molto. Le competenze più richieste riguardano piuttosto:

• capacità di scrittura chiara e sintetica;
• conoscenza del dominio in cui si opera (marketing, sviluppo software, design, contenuti);
• pensiero analitico, per capire perché una risposta non funziona e come correggerla;
• pazienza nel testare e confrontare più versioni dello stesso prompt;
• familiarità con gli strumenti di AI generativa più diffusi e con le loro differenze di comportamento.

Dove si usa: creative, tech, marketing e digital

Il prompt engineering non è più confinato ai team tecnici. Nei ruoli creativi viene usato per generare bozze di copy, concept visivi o varianti di uno stesso contenuto da testare. Nel marketing serve a produrre in modo più rapido contenuti per campagne, email, annunci, mantenendo coerenza con il tono di voce del brand. In ambito tech, gli sviluppatori lo integrano nella scrittura di codice, nella creazione di documentazione e nella costruzione di prodotti basati su AI. Nel digital più in generale, entra nei processi di analisi dati, ricerca, automazione e assistenza clienti.

Per questo motivo, sempre più annunci di lavoro su Crebs, nell’ambito creative, tech, marketing e digital, includono il prompt engineering tra le competenze richieste o preferenziali, anche per ruoli che tradizionalmente non avevano nulla a che fare con l’intelligenza artificiale.

Errori comuni da evitare

Chi inizia a lavorare con i prompt tende a commettere alcuni errori ricorrenti: scrivere richieste troppo generiche, aspettandosi che il modello indovini il contesto mancante; non specificare il formato dell’output desiderato; ignorare la lunghezza massima consentita per il prompt; oppure abbandonare un’istruzione dopo un solo tentativo, invece di correggerla in base alla risposta ricevuta. Il prompt engineering funziona meglio quando viene trattato come un processo, non come un tentativo isolato.

Domande frequenti

Il prompt engineering è un lavoro a sé stante? In alcune aziende sì, esiste la figura del prompt engineer con responsabilità specifiche. Più spesso, però, è una competenza integrata in ruoli già esistenti, come content specialist, sviluppatore, marketer o UX writer.

Serve sapere programmare per fare prompt engineering? No, non è indispensabile. È utile capire come ragiona un modello, ma la parte centrale del lavoro riguarda la scrittura e la logica delle istruzioni, non il codice.

Che differenza c’è tra prompt engineering e prompt design? I due termini vengono spesso usati come sinonimi. Alcuni distinguono il prompt design come attività più orientata alla parte creativa e conversazionale, e il prompt engineering come approccio più sistematico, orientato a flussi ripetibili e testabili.

Questa competenza è richiesta in quali settori? È sempre più presente in ambito creative, tech, marketing e digital: dalla scrittura di contenuti alla programmazione, dalla gestione di campagne pubblicitarie all’assistenza clienti automatizzata.