Che cos’è il Prompt Engineering? Guida dettagliata al 2026

Che cos’è il Prompt Engineering?

Nel suo cuore, il prompt engineering è simile all’insegnare a un bambino attraverso le domande. Così come una domanda ben formulata può guidare il processo di pensiero di un bambino, un prompt ben costruito può indirizzare un modello di IA, in particolare un Large Language Model (LLM), verso un output specifico. Esploriamo meglio questo concetto.

Definizione e concetti chiave

Il prompt engineering è la pratica di progettare e perfezionare prompt—domande o istruzioni—per ottenere risposte specifiche dai modelli di IA. Pensalo come l’interfaccia tra l’intento umano e l’output della macchina.

Nel mondo dell’IA, dove i modelli sono addestrati su dataset enormi, il prompt giusto può fare la differenza tra un modello che comprende la tua richiesta e uno che la interpreta male.

Per esempio, se hai mai interagito con assistenti vocali come Siri o Alexa, hai già sperimentato una forma base di prompt engineering. Il modo in cui formuli la tua richiesta—"Metti un po’ di musica rilassante" rispetto a "Riproduci la Sinfonia di Beethoven"—può produrre risultati molto diversi.

Il lato tecnico del prompt engineering

Il prompt engineering, pur affondando le radici nell’arte del linguaggio, è strettamente intrecciato con le complessità tecniche dei modelli di IA. Ecco uno sguardo più da vicino al lato tecnico:

• Architetture dei modelli: i Large Language Model (LLM) come GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e Llama di Meta sono basati su architetture transformer. Queste architetture consentono ai modelli di gestire enormi quantità di dati e comprendere il contesto tramite meccanismi di self-attention. Creare prompt efficaci richiede spesso di capire queste architetture sottostanti.
• Dati di training e tokenizzazione: gli LLM sono addestrati su vasti dataset, tokenizzando l’input in unità più piccole (token) per l’elaborazione. La scelta della tokenizzazione (basata su parole, byte-pair, ecc.) può influenzare il modo in cui un modello interpreta un prompt. Per esempio, una parola tokenizzata in modo diverso potrebbe generare output differenti.
• Parametri del modello: gli LLM hanno milioni, se non miliardi, di parametri. Questi parametri, ottimizzati durante l’addestramento, determinano come il modello risponde a un prompt. Comprendere la relazione tra parametri e output può aiutare a creare prompt più efficaci.
• Temperature e top-k sampling: durante la generazione di risposte, i modelli usano tecniche come l’impostazione della temperatura e il top-k sampling per determinare casualità e varietà degli output. Per esempio, una temperatura più alta può produrre risposte più varie (ma potenzialmente meno accurate). I prompt engineer spesso regolano queste impostazioni per ottimizzare gli output.
• Funzioni di loss e gradienti: a un livello più profondo, il comportamento del modello durante la risposta è influenzato dalle sue funzioni di loss e dai gradienti. Queste grandezze matematiche guidano il processo di apprendimento del modello. Anche se i prompt engineer non le modificano direttamente, capirne l’impatto può offrire spunti sul comportamento del modello.

Per chi desidera capire il funzionamento interno di questi modelli, il nostro tutorial su Transformers e Hugging Face offre un’immersione nella meccanica alla base dei principali LLM.

Perché il prompt engineering è importante

Il prompt engineering è il ponte che garantisce una comunicazione efficace tra umani e IA. Non si tratta solo di ottenere la risposta giusta; si tratta di fare in modo che l’IA comprenda il contesto, le sfumature e l’intento dietro ogni domanda.

L’evoluzione dei prompt

Il prompt engineering, pur essendo una disciplina relativamente recente, affonda le radici nella storia più ampia dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e del machine learning. Capirne l’evoluzione aiuta a contestualizzarne l’attuale rilevanza.

I primi giorni dell’NLP

Le origini dell’NLP risalgono alla metà del XX secolo, con l’avvento dei computer digitali. I primi approcci erano rule-based, basati su regole manuali e algoritmi semplici. Questi sistemi erano rigidi e faticavano a gestire le complessità e le sfumature del linguaggio umano.

NLP statistica e machine learning

Con l’aumento della potenza di calcolo e dei dataset, tra la fine del XX e l’inizio del XXI secolo si è passati a metodi statistici. Gli algoritmi di machine learning hanno iniziato a svolgere un ruolo centrale, consentendo modelli di linguaggio più flessibili e guidati dai dati. Tuttavia, questi modelli avevano ancora limiti nella comprensione del contesto e nella generazione di testi lunghi coerenti.

L’ascesa dei modelli basati su transformer

L’introduzione dell’architettura transformer con il paper "Attention is All You Need" del 2017 ha segnato una svolta significativa. I transformer, grazie ai meccanismi di self-attention, potevano elaborare enormi quantità di dati e catturare pattern linguistici complessi. Questo ha portato allo sviluppo di modelli come BERT di Google, che ha rivoluzionato compiti come la classificazione del testo e l’analisi del sentiment.

L’impatto dei GPT di OpenAI

La serie Generative Pre-trained Transformer (GPT) di OpenAI, in particolare GPT-2 e GPT-3, ha portato i transformer al livello successivo. Questi modelli, con miliardi di parametri, hanno mostrato un’incredibile capacità di generare testo coerente, contestualmente pertinente e spesso indistinguibile da quello umano. L’ascesa dei modelli GPT ha messo in luce l’importanza del prompt engineering, poiché la qualità degli output dipendeva fortemente dalla precisione e chiarezza dei prompt.

Il prompt engineering oggi

Con l’adozione diffusa dei modelli basati su transformer nell’industria, nella ricerca e nelle applicazioni quotidiane, il prompt engineering è emerso come una disciplina cruciale. È il ponte che assicura che questi potenti modelli vengano sfruttati in modo efficace, rendendo gli strumenti di IA più accessibili e intuitivi. Con l’ascesa dei modelli di ragionamento come la serie o di OpenAI, l’extended thinking di Claude di Anthropic e R1 di DeepSeek, il bisogno di prompt sfumati ed efficaci è cambiato. Questi modelli ora svolgono gran parte del ragionamento passo-passo internamente.

Allo stesso tempo, sistemi agentici come il computer use di Claude e il più ampio ecosistema Model Context Protocol (MCP) hanno ampliato ciò che i prompt ben costruiti possono automatizzare end-to-end.

L’arte e la scienza di creare prompt

Creare un prompt efficace è insieme un’arte e una scienza. È un’arte perché richiede creatività, intuizione e una profonda comprensione del linguaggio. È una scienza perché si basa sui meccanismi con cui i modelli di IA elaborano e generano risposte.

Le sottigliezze del prompting

Ogni parola in un prompt conta. Una piccola variazione nella formulazione può portare a output molto diversi da parte di un modello di IA. Per esempio, chiedere al modello di "Descrivere la Torre Eiffel" rispetto a "Raccontare la storia della Torre Eiffel" genererà risposte diverse. La prima potrebbe fornire una descrizione fisica, la seconda entrare nel suo significato storico.

Capire queste sfumature è essenziale, soprattutto quando si lavora con gli LLM. Questi modelli, addestrati su vasti dataset, possono generare un’ampia gamma di risposte in base agli indizi che ricevono. Non si tratta solo di fare una domanda; si tratta di formularla in modo che sia allineata al risultato desiderato.

Lo abbiamo visto nella nostra guida su come usare Midjourney per creare visual: la differenza tra aggiungere pesi ai tuoi prompt per il termine ‘space ship’ può generare immagini di astronavi sci-fi oppure di una nave che naviga nello spazio.

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Elementi chiave di un prompt

Vediamo gli aspetti che compongono un buon prompt:

• Istruzione: questo è il nucleo del prompt. Dice al modello cosa vuoi che faccia. Per esempio, "Riassumi il seguente testo" fornisce un’azione chiara al modello.
• Contesto: il contesto fornisce informazioni aggiuntive che aiutano il modello a capire lo scenario più ampio o lo sfondo. Per esempio, "Considerando la recessione economica, fornisci consigli d’investimento" offre al modello un quadro a cui ancorare la risposta.
• Dati di input: sono le informazioni specifiche che vuoi che il modello elabori. Può essere un paragrafo, un insieme di numeri o anche una singola parola.
• Indicatore di output: particolarmente utile negli scenari di role-playing, questo elemento guida il modello sul formato o sul tipo di risposta desiderata. Per esempio, "Nel stile di Shakespeare, riscrivi la seguente frase" dà al modello un indirizzo stilistico.

Nel nostro guida specifica su ChatGPT prompt engineering, abbiamo visto alcuni esempi di buoni prompt per questo strumento.

Il prompt engineering di ChatGPT in azione

Per un approccio pratico, il corso di DataCamp su Building Chatbots in Python offre esercizi per creare prompt destinati a interazioni con chatbot.

Tecniche di prompt engineering

Creare il prompt perfetto spesso richiede sperimentazione. Ecco alcune tecniche utili:

Tecniche di base

Sono consigli che l’utente medio può usare per migliorare i propri prompt.

• Role-playing: facendo recitare al modello un ruolo specifico, come uno storico o uno scienziato, puoi ottenere risposte su misura. Per esempio, "In qualità di nutrizionista, valuta il seguente piano alimentare" potrebbe produrre una risposta basata sulla scienza della nutrizione.
• Affinamento iterativo: inizia con un prompt ampio e perfezionalo gradualmente in base alle risposte del modello. Questo processo iterativo aiuta a portare il prompt alla perfezione.
• Feedback loop: usa gli output del modello per informare e regolare i prompt successivi. Questa interazione dinamica fa sì che le risposte del modello si allineino sempre più alle aspettative dell’utente.

Tecniche avanzate

Qui vediamo strategie più sofisticate che richiedono una comprensione più profonda del comportamento del modello.

• Zero-shot prompting. Questa tecnica prevede di fornire al modello un compito che non ha visto durante l’addestramento. Mette alla prova la sua capacità di generalizzare e produrre output pertinenti senza esempi precedenti.
• Few-shot prompting/in-context learning. Qui al modello vengono forniti alcuni esempi (shot) per guidare la risposta. Offrendo contesto o istanze precedenti, il modello può comprendere meglio e generare l’output desiderato. Per esempio, mostrare al modello varie frasi tradotte prima di chiedergli di tradurne una nuova.
• Chain-of-Thought (CoT). Questa tecnica avanzata consiste nel guidare il modello attraverso una serie di passaggi di ragionamento. Scomponendo un compito complesso in step intermedi o "catene di ragionamento", il modello può raggiungere una migliore comprensione linguistica e output più accurati. È come guidare qualcuno passo passo in un problema di matematica complesso.

Per chi desidera approfondire il metodo alla base di queste tecniche, il nostro corso su NLP avanzata con spaCy offre esercizi pratici ed esempi reali.

L’equilibrio tra specificità e apertura

Sebbene la specificità in un prompt possa portare a risposte più accurate, c’è anche valore nel lasciare i prompt leggermente aperti. Questo consente al modello di attingere al suo vasto training e fornire intuizioni o risposte che potrebbero non essere immediatamente ovvie. Per esempio, "Dimmi qualcosa di interessante sul sistema solare" è aperto, ma può generare spunti affascinanti dal modello.

Con strumenti come Google Gemini, puoi essere specifico quanto vuoi o lasciare aperto

Come funziona il Prompt Engineering

La creazione del prompt iniziale è solo l’inizio. Per sfruttare davvero la potenza dei modelli di IA e garantire l’allineamento con l’intento dell’utente, è essenziale perfezionare e ottimizzare i prompt. Questo processo iterativo è un mix di arte e scienza, e richiede sia intuizione sia analisi guidate dai dati.

1. Crea un prompt adeguato

Abbiamo esplorato alcuni prompt di ChatGPT per il marketing in un articolo separato e raccolto un cheat sheet di ChatGPT che copre molte specifiche di questo strumento. Tuttavia, esistono molti framework (come LangChain, LlamaIndex e gli SDK di OpenAI e Anthropic) che prevedono la creazione di prompt.

Ecco alcune regole generali per creare prompt per strumenti di IA:

• La chiarezza è fondamentale: assicurati che il prompt sia chiaro e non ambiguo. Evita il gergo, a meno che non sia necessario per il contesto.
• Prova il role-playing: come detto, far assumere al modello un ruolo specifico può generare risposte più su misura.
• Usa vincoli: impostare limiti o vincoli può aiutare a guidare il modello verso l’output desiderato. Per esempio, "Descrivi la Torre Eiffel in tre frasi" fornisce un vincolo di lunghezza chiaro.
• Evita le domande tendenziose: le domande suggestive possono introdurre bias nell’output del modello. È essenziale restare neutrali per ottenere una risposta imparziale.

2. Itera e valuta

Il processo di perfezionamento dei prompt è iterativo. Ecco un tipico flusso di lavoro:

• Stendi il prompt iniziale: in base al compito e all’output desiderato.
• Metti alla prova il prompt: usa il modello di IA per generare una risposta.
• Valuta l’output: verifica se la risposta è allineata all’intento e soddisfa i criteri.
• Affina il prompt: apporta gli aggiustamenti necessari in base alla valutazione.
• Ripeti: continua finché non raggiungi la qualità di output desiderata.

Durante questo processo, è anche importante considerare input e scenari diversi per assicurare l’efficacia del prompt in un’ampia gamma di situazioni.

3. Calibra e fine-tuna

Oltre a perfezionare il prompt in sé, è possibile calibrare o fare fine-tuning del modello di IA. Ciò comporta l’aggiustamento dei parametri del modello per allinearlo meglio a compiti o dataset specifici. Pur essendo una tecnica più avanzata, può migliorare sensibilmente le prestazioni del modello in applicazioni specialistiche.

Per approfondire la calibrazione e il fine-tuning dei modelli, il nostro corso sui concetti degli LLM tratta tecniche di fine-tuning e training.

Il ruolo del Prompt Engineer

Con l’IA che continua a plasmare i settori e ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia, è emerso un nuovo ruolo in prima linea: il Prompt Engineer. Questo ruolo è fondamentale per colmare il divario tra l’intento umano e la comprensione della macchina, garantendo che i modelli di IA comunichino in modo efficace e producano output pertinenti.

Un nuovo percorso professionale nell’IA?

I rapidi progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’adozione diffusa dei Large Language Model (LLM) hanno creato una domanda di nicchia ma cruciale per esperti in grado di creare prompt efficaci. Queste persone, note come prompt engineer, non sono solo tecnici ma artisti che comprendono le sfumature del linguaggio, del contesto e del comportamento dell’IA.

Come riportato dal Time Magazine, tra gli altri, aziende dai colossi tech alle startup stanno riconoscendo il valore di ruoli specializzati nel prompt engineering. Man mano che le soluzioni basate sull’IA si integrano nei prodotti e nei servizi, la competenza di un Prompt Engineer garantisce che queste soluzioni siano efficaci, intuitive e contestualmente pertinenti.

Il mercato del lavoro per il prompt engineering si è maturato dopo l’hype iniziale del 2023–2024. Le job title di "prompt engineer" come ruolo autonomo si sono raffreddate, ma la competenza è ora incorporata in ruoli IA più ampi: AI engineer, applied ML engineer, AI solutions consultant e conversational designer la includono spesso come requisito centrale. Gli stipendi variano molto: Coursera indica una mediana USA intorno a 126.000 $ l’anno, mentre ZipRecruiter mostra annunci entry-level più vicini ai 63.000 $.

Annunci di lavoro per prompt engineer su Indeed

Competenze tecniche per il prompt engineering

A seconda del ruolo specifico e del suo livello di tecnicità, un prompt engineer ha bisogno di solide basi in diverse aree tecniche:

• Comprensione dell’NLP: una profonda conoscenza delle tecniche e degli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale.
• Familiarità con gli LLM: esperienza con modelli come GPT, Claude, Gemini, Llama e con le relative architetture.
• Sperimentazione e iterazione: capacità di testare, perfezionare e ottimizzare i prompt in base agli output del modello.
• Analisi dei dati: analizzare le risposte del modello, identificare pattern e prendere decisioni guidate dai dati.

Per chi desidera acquisire o affinare le competenze tecniche, il nostro percorso di competenze in Natural Language Processing in Python offre un curriculum completo adatto agli aspiranti prompt engineer.

Competenze non tecniche per il prompt engineering

Sebbene la preparazione tecnica sia vitale, un prompt engineer ha bisogno anche di un set di competenze non tecniche:

• Comunicazione: capacità di esprimere idee, collaborare con i team e comprendere le esigenze degli utenti.
• Competenza di dominio: a seconda dell’applicazione, la conoscenza specifica del settore può essere preziosa.
• Padronanza della lingua: dominio di lingua, grammatica e semantica per creare prompt efficaci.
• Pensiero critico: valutare gli output del modello, identificare bias e garantire pratiche di IA etiche.
• Creatività: pensare fuori dagli schemi, sperimentare nuovi stili di prompt e innovare soluzioni.

Queste soft skill, combinate con l’expertise tecnica, rendono il ruolo del prompt engineer insieme impegnativo e gratificante, aprendo la strada a una nuova era di collaborazione uomo-IA.

Il futuro del Prompt Engineering

Mentre ci troviamo sulla soglia di un’era guidata dall’IA, il prompt engineering è destinato a svolgere un ruolo chiave nel plasmare il futuro delle interazioni uomo-IA. Il campo, sebbene relativamente agli inizi, ha un enorme potenziale di crescita.

Ricerca e sviluppi in corso

Il mondo dell’IA è dinamico, con ricerche e innovazioni che emergono a ritmo sostenuto. Nel contesto del prompt engineering:

• Prompting adattivo: i ricercatori stanno esplorando modalità per cui i modelli generino in modo adattivo i propri prompt in base al contesto, riducendo la necessità di input manuali.
• Prompt multimodali: con l’ascesa dei modelli multimodali in grado di elaborare testo e immagini, la portata del prompt engineering si espande includendo indizi visivi.
• Prompting etico: con la crescente attenzione all’etica dell’IA, c’è un focus sulla creazione di prompt che garantiscano equità, trasparenza e mitigazione dei bias.

Per rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi, il nostro articolo su etica nella generative AI affronta alcune delle grandi domande del momento. Puoi anche esplorare le competenze dell’AI engineer e dove si sovrappongono al prompt engineering in una guida separata. 

Valore e rilevanza nel lungo periodo

Il prompt engineering non è solo una tendenza passeggera. Man mano che i modelli di IA diventano più complessi e integrati in applicazioni diversissime—dalla sanità all’intrattenimento—la necessità di una comunicazione efficace diventa fondamentale. I prompt engineer saranno i perni che garantiranno che questi modelli siano accessibili, intuitivi e pertinenti al contesto.

Inoltre, con la democratizzazione dell’IA e l’interazione di un pubblico sempre più ampio senza competenze tecniche, il ruolo del prompt engineer evolverà. Saranno chiamati a creare interfacce intuitive, formulare prompt user-friendly e garantire che l’IA resti uno strumento che potenzia le capacità umane.

Sfide e opportunità

Come ogni campo emergente, il prompt engineering presenta alcune sfide:

• Complessità dei modelli: con la crescita di dimensioni e complessità, creare prompt efficaci diventa più impegnativo.
• Bias ed equità: garantire che i prompt non introducano o amplifichino involontariamente bias negli output.
• Collaborazione interdisciplinare: il prompt engineering si trova all’incrocio tra linguistica, psicologia e informatica, richiedendo collaborazione tra discipline.

Tuttavia, queste sfide rappresentano anche opportunità. Stimolano l’innovazione, favoriscono la collaborazione interdisciplinare e aprono la strada alla prossima generazione di strumenti e soluzioni di IA.

Considerazioni etiche nel prompt engineering

Con l’IA che diventa una presenza fissa in vari settori, le considerazioni etiche nel prompt engineering passano in primo piano. Il ruolo dei prompt engineer va oltre la creazione di prompt efficaci: devono anche garantire che i modelli di IA interagiscano con gli utenti in modo equo, imparziale ed etico. Di seguito le aree chiave di attenzione:

Mitigazione dei bias

I prompt engineer svolgono un ruolo cruciale nel ridurre i bias negli output dell’IA, che possono derivare dai dati di training o dalla formulazione dei prompt stessi. Tra le strategie:

• Progettazione neutra dei prompt: evitare domande tendenziose o prompt che possano predisporre il modello a risposte di parte.
• Test di equità: testare regolarmente i prompt con input diversificati per garantire output bilanciati tra demografie o contesti differenti.
• Consapevolezza dei bias nei dati: comprendere i dataset usati per addestrare gli LLM e modellare i prompt per controbilanciare eventuali bias intrinseci.

Interazioni di IA eque

Per garantire interazioni eque, i prompt engineer possono:

• Usare prompt sensibili al contesto: guidare i modelli a considerare prospettive più ampie nelle risposte, includendo punti di vista sotto-rappresentati.
• Monitorare gli standard etici: integrare linee guida etiche nelle pratiche di prompt engineering, evitando prompt che possano suscitare output dannosi o discriminatori.

Trasparenza e spiegabilità

I prompt engineer dovrebbero puntare alla trasparenza, creando prompt che abilitino interazioni con l’IA chiare e comprensibili. Ciò include:

• Mettere in evidenza le limitazioni dell’IA nelle risposte.
• Progettare prompt che incoraggino il modello a citare le fonti o chiarire il ragionamento.

Considerazioni finali

Il mondo dell’intelligenza artificiale è vasto, complesso e in continua evoluzione. Nel nostro percorso tra le complessità del prompt engineering, è evidente che questo campo è più di un semplice esercizio tecnico: è un ponte tra l’intento umano e la comprensione della macchina. È l’arte sottile di porre le domande giuste per ottenere le risposte desiderate.

Il prompt engineering, pur essendo una disciplina relativamente nuova, detiene la chiave per sbloccare il pieno potenziale dei modelli di IA, in particolare dei Large Language Model. Man mano che questi modelli entrano sempre più nella nostra quotidianità, l’importanza di una comunicazione efficace non può essere sopravvalutata. Che si tratti di un assistente vocale che aiuta nelle attività quotidiane, di un chatbot che offre supporto clienti o di uno strumento di IA a supporto dei ricercatori, la qualità dell’interazione dipende dai prompt che li guidano.

Per data enthusiast, professionisti e pubblico in generale, comprendere il prompt engineering non significa solo comunicare meglio con l’IA. Significa immaginare un futuro in cui l’IA si integra senza attriti nella nostra vita, potenziando le nostre capacità e arricchendo le nostre esperienze.

In questo momento, il futuro del prompt engineering è luminoso, pieno di sfide da superare e traguardi da raggiungere. Per chi è incuriosito da questo campo, il viaggio è appena iniziato. Scopri le basi del prompt engineering con il nostro corso, scopri come imparare l’IA nella nostra guida dedicata oppure impara come addestrare un tuo LLM con PyTorch nel nostro tutorial.