Con l’avvento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM — “Large Language Models”), si è aperto un mondo di possibilità per l’interazione fra uomo e macchina. Tuttavia, per ottenere risultati soddisfacenti da questi modelli non basta scrivere una domanda generica: serve padroneggiare un’abilità emergente, nota come prompt engineering. In pratica, il prompt engineering consiste nell’arte e nella scienza di progettare input (i “prompt”) in modo che il modello generi l’output desiderato, preciso, rilevante e coerente.

Cos’è un prompt?

Un prompt è l’input che fornisci al modello AI: può essere una semplice domanda, un’istruzione complessa, un contesto con esempi, o anche un blocco di codice da completare.

La qualità del prompt influenza fortemente l’output: un prompt vago o mal strutturato genererà una risposta mediocre. Per questo, un buon prompt engineering definisce con chiarezza: cosa vuoi ottenere, a quale pubblico ti rivolgi, quale formato desideri, quali vincoli ci sono.

In sostanza, se il modello è come un attore, il prompt è il copione: più è chiaro, meglio verrà eseguito.

Gli elementi fondamentali del prompt engineering

Nel progettare un prompt efficace, è utile considerare alcuni componenti chiave che emergono dalla guida di Google Cloud:

• task (compito) : lo scopo dell’ Cosa vuoi che il modello faccia? (ad esempio: “riassumi questo testo”, “crea una lista di idee”, “scrivi un codice in Python”);
• istruzioni di sistema (opzionali) : istruzioni che definiscono tono, registro, stile, pubblico. Aiutano a guidare il modello su come comportarsi;
• esempi (few‑shot, one‑shot) : fornire al modello uno o più esempi dell’input‑output desiderato aiuta a “insegnargli” che tipo di risposta vuoi;
• contesto supplementare : eventuali dati, descrizioni, background che aiutano il modello a capire meglio l’ambito della richiesta.

 Tipologie di prompt: quando usarle

Nel prompt engineering si distinguono diverse strategie, che è utile conoscere per adattare il proprio approccio:

• zero‑shot prompt: si fornisce solo l’istruzione, senza esempi pre‑ Ideale per attività semplici o per test rapidi.
• one‑shot / Few‑shot prompt: si include rispettivamente un esempio o pochi esempi prima del prompt principale, per orientare meglio il modello;
• chain‑of‑Thought (CoT) prompt: si invita il modello a ragionare in passaggi intermedi prima di dare la risposta finale, utile per compiti complessi che richiedono logica o spiegazioni dettagliate.

Queste tecniche rientrano pienamente nelle “strategie di prompt engineering” e vanno combinate al caso d’uso.

Strategie e best practice per scrivere prompt migliori

Ecco un insieme di consigli pratici per applicare il prompt engineering in modo efficace:

• definisci obiettivi chiari, specifica l’azione desiderata (es. “Scrivi un elenco puntato che…”) e il formato (lunghezza, stile) per evitare ambiguità;
• fornisci contesto e informazioni di base: più il modello conosce la situazione, meglio può generare un output pertinente. Ad esempio: “In base a questo report allegato, analizza…”;
• sii specifico e preciso, evita formulazioni indefinite come “scrivi qualcosa su…”, meglio: “scrivi un saggio di 500 parole rivolto a studenti di 16‑18 anni che spiega…”;
• sperimenta e adatta. Il prompt engineering non si esaurisce al primo tentativo. Dopo aver visto l’output del modello, puoi regolare il prompt per migliorarne la qualità, iterare, affinare;
• gestisci multi‑turno e contesto conversazionale. Se la tua interazione con l’LLM si sviluppa su più domande/risposte, progetta come mantenere il contesto, come dare istruzioni per ogni turno.

Prompt engineering: esempi pratici

Ecco alcuni prompt engineering con esempi concreti per rendere più chiaro l’approccio.

Esempio 1 – Riassunto di testo

Prompt:

> “Leggi il seguente articolo sul cambiamento climatico. Produci un riassunto di circa 150‑200 parole, elencando i tre principali fattori di rischio e suggerendo una possibile soluzione locale.”

> Qui stiamo definendo: compito (riassumere), formato (150‑200 parole), pubblico implicito (lettrice generica), e output desiderato (tre fattori + suggerimento).

Esempio 2 – Traduzione + tono specifico

Prompt:

> “Traduci questo testo dall’italiano all’inglese mantenendo un tono formale, adatto a un report aziendale. Evidenzia con [nota] le parti che hanno richiesto un’interpretazione.”

> Qui il prompt indica la lingua, il tono, il formato e il dettaglio aggiuntivo.

Esempio 3 – Codice e debugging (prompt engineering per sviluppatori)

Prompt:

> “Sei un assistente Python. Qui sotto trovi un codice che genera grafici ma ha un bug. Individica il bug, spiega perché accade e correggi il codice commentando le modifiche.”

> Questo tipo di prompt mostra come un prompt engineering possa andare oltre la semplice generazione testuale e orientarsi alla programmazione.

Con questi esempi puoi capire come cambiare il prompt modifica la qualità dell’output dell’LLM.

Risorse per l’apprendimento

Esistono ottime risorse per studiare in modo strutturato il prompt engineering:

• Puoi cercare un “Prompt engineering PDF”: alcuni provider (anche Google Cloud) offrono whitepaper o guide scaricabili che spiegano a fondo le tecniche.
• Esistono anche Prompt engineering corso online in italiano: ad esempio su piattaforme come Udemy trovi corsi in lingua italiana che insegnano come progettare prompt efficaci.

Queste due tipologie di risorsa — pdf e corso — sono ottime per consolidare competenze, soprattutto se vuoi usare gli LLM in modo professionale o per attività complesse.

Perché il prompt engineering è importante?

Non è solo “un bel plus”: il prompt engineering è essenziale per ottenere output di qualità, controllati e utili dagli LLM. Ecco alcuni motivi:

• migliora le prestazioni del modello (prompt ben strutturati portano a risposte più accurate, pertinenti e utili);
• riduce bias e risposte non appropriate (un buon prompt può mitigare il rischio che il modello produca contenuti indesiderati o fuorvianti);
• aumenta prevedibilità e controllo (grazie a prompt progettati ad hoc, puoi orientare meglio il comportamento del modello verso un risultato definito);
• migliora l’esperienza utente (interazioni chiare, coerenti e ben guidate rendono l’utilizzo dell’LLM più intuitivo e soddisfacente).

In sintesi: non basta avere un modello potente, bisogna saperci “parlare” bene — ed è qui che entra in scena il prompt engineering.

Considerazioni

Ecco alcuni suggerimenti pratici per chi si avvicina al prompt engineering:

• inizia in modo semplice  (prova prompt brevi, diretti, e analizza il risultato. Poi gradualmente aggiungi contesto, specificità, esempi);
• tieni traccia dei tuoi prompt migliori (salva quelli che funzionano e annota perché. Ti aiuta a costruire una “libreria” personale);
• sperimenta con vari formati di prompt (zero‑shot, few‑shot, CoT, multi‑turno — vedi cosa funziona meglio con il modello che usi);
• adatta al modello che stai usando (ogni LLM ha proprie caratteristiche, limiti, e formati preferiti. Il “prompt engineering” richiede anche questa conoscenza);
• valuta il risultato, non solo la prima risposta (considera qualità, coerenza, accuratezza, e se l’output serve allo scopo. Poi modifica il prompt);
• se vuoi approfondire, investi del tempo nel leggere le best practice.

Conclusioni

Il prompt engineering è una competenza chiave per chiunque voglia sfruttare al meglio gli LLM oggi. Non è solo “scrivere una domanda”, ma progettare il contesto, la struttura, il formato, il tono, perfino il pubblico, per guidare il modello verso un risultato ottimale.

Conoscere le tecniche (zero‑shot, few‑shot, CoT), applicare best‑practice, sperimentare, iterare: tutto questo rientra nella disciplina del prompt engineering.

Il prompt engineering è fondamentale nell’interazione con modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT perché rappresenta il ponte tra l’intenzione dell’utente e la risposta generata dal modello. Scrivere un prompt efficace significa saper porre la domanda giusta, nel modo giusto, per ottenere risposte pertinenti, coerenti e utili. In un contesto in cui l’IA è sempre più utilizzata per automatizzare compiti, generare contenuti, supportare decisioni o sviluppare codice, la qualità del prompt può determinare il successo o il fallimento dell’intero processo.

Un prompt ben progettato può ridurre errori, aumentare la precisione, migliorare la creatività delle risposte e far risparmiare tempo. Questo è particolarmente importante in ambiti come il marketing, l’educazione, lo sviluppo software o l’assistenza clienti, dove la chiarezza e la rilevanza delle informazioni sono essenziali. Inoltre, il prompt engineering consente di “guidare” l’intelligenza artificiale, ottenendo output personalizzati, contestualizzati e in linea con specifici obiettivi.

In sintesi, il prompt engineering non è solo una tecnica, ma una competenza chiave nel rapporto tra esseri umani e intelligenze artificiali. Saperlo padroneggiare significa sfruttare al massimo le potenzialità degli strumenti AI, ottenendo risposte più intelligenti, utili e mirate.

Se stai appena iniziando: cerca risorse strutturate — un pdf scaricabile, un corso online — per approfondire e trasformare la tua capacità di progettare prompt in una skill concreta.

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