Cos’è il Prompt Engineering? Guida dettagliata al 2026

Cos’è il Prompt Engineering?

In sostanza, il prompt engineering è un po’ come insegnare a un bambino attraverso le domande. Così come una domanda ben formulata può guidare il ragionamento di un bambino, un prompt ben costruito può orientare un modello di IA, in particolare un Large Language Model (LLM), verso un output specifico. Vediamo questo concetto più da vicino.

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 enormi dataset, il prompt giusto può fare la differenza tra un modello che comprende la tua richiesta e uno che la fraintende.

Per esempio, se hai mai interagito con assistenti vocali come Siri o Alexa, ti sei già cimentato in una forma basilare di prompt engineering. Il modo in cui formuli la richiesta—"Metti della musica rilassante" rispetto a "Metti la Sinfonia di Beethoven"—può produrre risultati molto diversi.

Il lato tecnico del prompt engineering

Il prompt engineering, pur radicato nell’arte del linguaggio, è strettamente intrecciato con le complessità tecniche dei modelli di IA. Ecco uno sguardo più ravvicinato alla parte tecnica:

• Architetture dei modelli: i Large Language Models (LLM) come GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e Llama di Meta si basano su architetture transformer. Queste architetture consentono di gestire enormi quantità di dati e comprendere il contesto tramite meccanismi di self-attention. Creare prompt efficaci spesso richiede di capire queste architetture sottostanti.
• Dati di training e tokenizzazione: gli LLM sono addestrati su vasti dataset, tokenizzando l’input in porzioni più piccole (token) per l’elaborazione. La scelta della tokenizzazione (a livello di parola, byte-pair, ecc.) può influenzare come un modello interpreta un prompt. Ad 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. Capire la relazione tra parametri e output può aiutare a creare prompt più efficaci.
• Temperature e top-k sampling: nella generazione delle 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 i risultati.
• Funzioni di loss e gradienti: a un livello più profondo, il comportamento del modello durante la risposta a un prompt è influenzato dalle sue funzioni di loss e dai gradienti. Queste strutture matematiche guidano il processo di apprendimento del modello. Sebbene i prompt engineer non le modifichino direttamente, comprenderne 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 approfondimento sulla meccanica dei LLM più diffusi.

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 far sì che l’IA comprenda contesto, sfumature e intenzione dietro ogni richiesta.

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 tempi 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 scritte a mano e algoritmi semplici. Questi sistemi erano rigidi e faticavano a gestire la complessità e le sfumature del linguaggio umano.

NLP statistica e machine learning

Con l’aumento della potenza computazionale 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 cruciale, consentendo modelli linguistici più flessibili e guidati dai dati. Tuttavia, questi modelli avevano ancora limiti nella comprensione del contesto e nella generazione di testi lunghi e coerenti.

L’ascesa dei modelli basati su transformer

L’introduzione dell’architettura transformer nell’articolo "Attention is All You Need" del 2017 ha segnato un punto di svolta. I transformer, con i loro 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 attività 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’abilità senza precedenti nel generare testi coerenti, pertinenti al contesto e spesso indistinguibili da quelli umani. L’ascesa dei GPT ha evidenziato l’importanza del prompt engineering, poiché la qualità degli output è diventata strettamente legata alla precisione e chiarezza dei prompt.

Il prompt engineering oggi

Con l’ampia adozione dei modelli basati su transformer in ambito industriale, nella ricerca e nelle applicazioni quotidiane, il prompt engineering è emerso come disciplina cruciale. È il ponte che assicura un uso efficace di questi potenti modelli, rendendo gli strumenti di IA più accessibili e intuitivi. Con l’ascesa di modelli di ragionamento come la serie o di OpenAI, il pensiero esteso di Claude di Anthropic e R1 di DeepSeek, il bisogno di prompt raffinati ed efficaci è cambiato. Ora gran parte del ragionamento passo passo avviene internamente ai modelli.

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

L’arte e la scienza di scrivere prompt

Scrivere un prompt efficace è sia un’arte che una scienza. È un’arte perché richiede creatività, intuito e una profonda comprensione del linguaggio. È una scienza perché poggia 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" produrrà risposte differenti. La prima potrebbe fornire una descrizione fisica, la seconda approfondire la sua rilevanza storica.

Comprendere queste sfumature è essenziale, soprattutto con gli LLM. Questi modelli, addestrati su grandi moli di dati, 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 sia immagini di astronavi sci-fi sia 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 comando centrale del prompt. Dice al modello cosa vuoi che faccia. Per esempio, "Riassumi il seguente testo" fornisce un’azione chiara.
• Contesto: il contesto offre informazioni aggiuntive che aiutano il modello a comprendere lo scenario più ampio. Ad esempio, "Considerando la recessione economica, fornisci consigli d’investimento" offre uno sfondo entro cui inquadrare la risposta.
• Dati di input: sono le informazioni specifiche che vuoi che il modello elabori. Possono essere un paragrafo, un set di numeri o anche una singola parola.
• Indicatore di output: particolarmente utile negli scenari di role-play, questo elemento guida il modello sul formato o tipo di risposta desiderato. Ad esempio, "Nel stile di Shakespeare, riscrivi la seguente frase" fornisce una direzione stilistica.

Nella nostra guida specifica su ChatGPT prompt engineering, abbiamo visto alcuni esempi concreti 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 propone esercizi sulla scrittura di prompt per interazioni con chatbot.

Tecniche di prompt engineering

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

Tecniche di base

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

• Role-playing: facendo interpretare 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" può produrre una risposta fondata sulla scienza della nutrizione.
• Raffinamento iterativo: inizia con un prompt ampio e perfezionalo gradualmente in base alle risposte del modello. Questo processo iterativo aiuta a limare il prompt fino alla perfezione.
• Feedback loop: usa gli output del modello per orientare e regolare i prompt successivi. Questa interazione dinamica fa sì che, nel tempo, le risposte del modello siano sempre più allineate alle aspettative.

Tecniche avanzate

Qui troviamo strategie più complesse che richiedono una comprensione più profonda del comportamento del modello.

• Zero-shot prompting. Questa tecnica consiste nel fornire al modello un compito che non ha visto durante l’addestramento. Metterà alla prova la sua capacità di generalizzare e produrre output pertinenti senza fare affidamento su esempi precedenti.
• Few-shot prompting/in-context learning. In questo caso, al modello vengono forniti pochi esempi (shot) per guidarne la risposta. Offrendo contesto o istanze precedenti, il modello può comprendere meglio e generare l’output desiderato. Per esempio, mostrando al modello alcune frasi già tradotte prima di chiedergli di tradurne una nuova.
• Chain-of-Thought (CoT). Questa tecnica avanzata guida il modello attraverso una serie di passaggi di ragionamento. Scomponendo un compito complesso in passaggi intermedi o "catene di ragionamento", il modello può raggiungere una migliore comprensione linguistica e output più accurati. È come guidare qualcuno passo dopo passo nella risoluzione di un problema matematico complesso.

Per chi desidera approfondire il metodo dietro queste tecniche, il nostro corso su advanced NLP with spaCy offre esercizi pratici ed esempi reali.

L’equilibrio tra specificità e apertura

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

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

Come funziona il Prompt Engineering

Scrivere il prompt iniziale è solo l’inizio. Per sfruttare davvero la potenza dei modelli di IA e garantire che siano allineati all’intento dell’utente, è fondamentale perfezionare e ottimizzare i prompt. Questo processo iterativo è un mix di arte e scienza, che richiede intuizione e analisi basate sui dati.

1. Crea un prompt adeguato

Abbiamo esplorato alcuni prompt di ChatGPT per il marketing in un articolo a parte e abbiamo anche raccolto un cheat sheet di ChatGPT che copre molti aspetti specifici 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 gli strumenti di IA:

• La chiarezza prima di tutto: assicurati che il prompt sia chiaro e non ambiguo. Evita il gergo, a meno che non sia necessario al contesto.
• Prova il role-playing: come visto prima, assegnare al modello un ruolo specifico può portare a risposte più su misura.
• Usa vincoli: impostare limiti o vincoli aiuta a guidare il modello verso l’output desiderato. Ad esempio, "Descrivi la Torre Eiffel in tre frasi" fornisce un vincolo di lunghezza chiaro.
• Evita le domande tendenziose: le domande tendenziose possono influenzare l’output del modello. È importante rimanere neutrali per ottenere una risposta imparziale.

2. Itera e valuta

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

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

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

3. Calibra e affina

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

Per approfondire calibrazione e fine-tuning, il nostro corso sui concetti di LLM copre tecniche di fine-tuning e training.

Il ruolo del Prompt Engineer

Mentre l’IA continua a plasmare i settori e a 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 intento umano e comprensione della macchina, garantendo che i modelli di IA comunichino in modo efficace e producano output pertinenti.

Un nuovo percorso di carriera nell’IA?

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

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

Il mercato del lavoro per il prompt engineering si è maturato rispetto all’hype iniziale del 2023–2024. Le posizioni con il solo titolo di "prompt engineer" 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 tra i requisiti principali. Gli stipendi variano molto: Coursera riporta una mediana USA intorno a 126.000 dollari l’anno, mentre ZipRecruiter segnala offerte entry-level più vicine a 63.000 dollari.

Offerte di lavoro per prompt engineer su Indeed

Competenze tecniche per il prompt engineering

A seconda del ruolo e del livello di tecnicità, un prompt engineer necessita di una solida base in diverse aree tecniche:

• Comprensione dell’NLP: una profonda conoscenza di tecniche e algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale è essenziale.
• Familiarità con gli LLM: esperienza con modelli come GPT, Claude, Gemini, Llama e con le loro architetture sottostanti.
• 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, individuare pattern e prendere decisioni basate sui dati.

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

Competenze non tecniche per il prompt engineering

Oltre alla padronanza tecnica, un prompt engineer ha bisogno di un set di competenze non tecniche:

• Comunicazione: capacità di esprimere idee, collaborare in team e capire le esigenze degli utenti.
• Competenza di dominio: a seconda dell’applicazione, le conoscenze specifiche di settore possono essere preziose.
• Padronanza della lingua: ottima conoscenza di lingua, grammatica e semantica per scrivere prompt efficaci.
• Pensiero critico: valutare gli output del modello, individuare bias e garantire pratiche di IA etiche.
• Creatività: pensare fuori dagli schemi, sperimentare nuovi stili di prompt e ideare soluzioni innovative.

Queste soft skill, unite all’expertise tecnica, rendono il ruolo del prompt engineer stimolante e appagante, aprendo la strada a una nuova era di collaborazione uomo-IA.

Il futuro del Prompt Engineering

Sull’orlo 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 giovane, ha enormi potenzialità di crescita.

Ricerca e sviluppi in corso

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

• Prompting adattivo: i ricercatori stanno studiando modalità per far sì che i modelli generino autonomamente prompt in base al contesto, riducendo la necessità di input manuali.
• Prompt multimodali: con la crescita di modelli multimodali in grado di elaborare testo e immagini, la portata del prompt engineering si amplia fino a includere 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 restare aggiornati sugli ultimi sviluppi, il nostro articolo su etica nell’IA generativa affronta alcune delle grandi questioni 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 termine

Il prompt engineering non è una moda passeggera. Man mano che i modelli di IA diventano più complessi e integrati in applicazioni diverse—dalla sanità all’intrattenimento—la necessità di una comunicazione efficace diventa cruciale. I prompt engineer saranno le figure chiave per garantire 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 privo di competenze tecniche, il ruolo del prompt engineer evolverà. Saranno responsabili di creare interfacce intuitive, scrivere prompt user-friendly e assicurare che l’IA resti uno strumento che potenzia le capacità umane.

Sfide e opportunità

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

• Complesso dei modelli: con l’aumentare di dimensioni e complessità, scrivere prompt efficaci diventa più impegnativo.
• Bias ed equità: evitare che i prompt introducano o amplifichino bias negli output del modello.
• Collaborazione interdisciplinare: il prompt engineering si trova all’incrocio tra linguistica, psicologia e informatica, richiedendo collaborazione tra discipline.

Tuttavia, queste sfide sono 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 sempre più presente in vari settori, le considerazioni etiche nel prompt engineering diventano centrali. Il ruolo dei prompt engineer va oltre la scrittura di prompt efficaci: devono anche garantire che i modelli di IA interagiscano con gli utenti in modo equo, imparziale ed etico. Ecco le aree chiave:

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 stessa dei prompt. Le strategie includono:

• Progettazione neutrale dei prompt: evitare domande tendenziose o prompt che possano predisporre il modello a risposte di parte.
• Test per l’equita: testare regolarmente i prompt con input diversificati per assicurare output bilanciati tra demografie e contesti differenti.
• Consapevolezza dei bias nei dati: comprendere i dataset usati per addestrare gli LLM e adattare i prompt per contrastare eventuali bias intrinseci.

Interazioni eque con l’IA

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 sottorappresentati.
• Monitorare gli standard etici: incorporare linee guida etiche nelle pratiche di prompt engineering, come evitare prompt che possano generare output dannosi o discriminatori.

Trasparenza e spiegabilità

I prompt engineer dovrebbero puntare alla trasparenza creando prompt che favoriscano interazioni chiare e comprensibili. Ciò include:

• Mettere in evidenza i limiti 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 attraverso le sfumature del prompt engineering, è emerso chiaramente che questo ambito 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, sebbene disciplina relativamente nuova, è la chiave per sbloccare il pieno potenziale dei modelli di IA, in particolare dei Large Language Models. Man mano che questi modelli si integrano sempre più nella vita quotidiana, l’importanza di una comunicazione efficace non può essere sopravvalutata. Che si tratti di un assistente vocale per le attività quotidiane, di un chatbot per l’assistenza clienti o di uno strumento di IA a supporto dei ricercatori, la qualità dell’interazione dipende dai prompt che li guidano.

Per appassionati di dati, 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.

A questo punto, il futuro del prompt engineering è luminoso, ricco di sfide da affrontare 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.