NOTIZIE DALL’ARENA n. 59 - Prompting Masterclass 🚀: tutto quello che devi sapere è in questa newsletter 📩

[FREE 💪🏻] Trend, trucchi e soluzioni per Integrare l'Intelligenza Artificiale nel lavoro e nella vita quotidiana, rispettando la privacy e la protezione dei dati.

feb 02, 2025

👋 Ciao, sono Giovanna Panucci. Benvenuti alla 59ª edizione di NOTIZIE DALL’ARENA, la newsletter dei Gladiatori Digitali che vi guida nell’esplorazione dell’intelligenza artificiale in modo semplice, pratico e sempre conforme alle regole. 🎯 Oltre 1.500 Gladiatori si allenano con me ogni settimana! Scrivere per voi è un piacere, ma anche una sfida che accetto sempre con entusiasmo. 💪

💚 Questa è l’Edizione FREE. Ogni domenica mattina i Gladiatori FREE ricevono curiosità, notizie, prompt e aggiornamenti sul mondo dell’IA. Se volete fare un salto di qualità e unirvi alla cerchia dei Gladiatori PREMIUM, potete fare l’upgrade del vostro abbonamento qui.

💼 La Formazione che fa la differenza! Il 14 marzo 2025 ci vedremo di persona a MILANO per il primo CORSO IN AULA di LEGAL PROMPTING: 6 ore di workshop frontali dove vi insegnerò come padroneggiare l’arte del prompting in ambito professionale. Non perdete questa occasione per potenziare le vostre competenze e la vostra carriera! 💼 Qui trovate tutte le info per iscrivervi!

Cari i miei Gladiatori,

Questa vita è davvero un’Arena.
Quando ho scelto il nome di questa Community non immaginavo che sarebbe stato così azzeccato. Ogni settimana è una battaglia: novità che spuntano da ogni angolo, aggiornamenti che cambiano le regole del gioco, rivoluzioni che ribaltano ciò che credevamo di sapere.

E questa settimana? Una vera giostra.
I colossi dell’IA si stanno sfidando colpo su colpo. Dopo il clamore di DeepSeek, con tanto di scaramucce con il Garante della Privacy ed una valanga di polemiche, ecco che OpenAI rilancia con il nuovo modello o3 e il pulsante “Think” nella barra di ricerca.
(Non vi ricorda qualcosa? Sì, proprio il modello cinese. La concorrenza fa miracoli.)

Morale? Basta distrarsi un attimo e rischi di perderti un pezzo di storia.
Per i riassunti e i recap ci sono già svariate newsletter che fanno un ottimo lavoro di sintesi e razionalizzazione dei contenuti. Fatevi un giro in rete per leggere le ultime news.

Ma qui, lo sapete, si fa sul serio.
Qui, nel nostro Ludus—la palestra dei gladiatori digitali—affiliamo le armi e ci prepariamo a combattere con competenze vere.

E sapete qual è l’arma più potente che potete avere in questa Arena?
No, non è l’ultimo modello di IA.
È il modo in cui ci parlate.

🟢 Il Prompting non è un trucco da smanettoni o l’hashtag da mettere sotto ai post.

È un’abilità. Anzi, è LA competenza che farà la differenza tra chi l’IA la subisce e chi la governa.

🟢 Mettetevelo in agenda. Entro fine anno dovrete acquisire questa skill.

E per darvi un bel booster, un questa edizione domenicale di Gladiatori Digitali non parleremo di “trucchetti veloci”.
Vi porto nel cuore dell’arte del prompting.
Un metodo pratico, ispirato alle best practice di chi l’IA la costruisce davvero: OpenAI, Anthropic, Google, Meta e compagnia bella.

Preparatevi, perché oggi troverete tutto:
⚔️ Le basi per scrivere un buon prompt;
⚔️ Un esempio con template da applicare subito;
⚔️ La differenza tra “Chain-of-Thought” e Ragionamento Sintetico spiegata una volta per tutte;
⚔️ Tecniche avanzate di prompting: Few-Shot, CoT, Multi-Prompt;
⚔️ Come correggere un prompt che non funziona.
⚔️ Il tool che utilizzo io per organizzare i prompt. Permette di tenere tutto ordinato creando dei veri e propri Template “a riempimento”, senza doverli riscrivere ogni volta.

Affilate il gladio. Si comincia.

Parlare con un Chatbot può essere frustrante…

Avete mai chiesto aiuto a un’IA e pensato: “Mah, mi aspettavo di più”?
Magari vi siete ritrovati con una risposta fuori tema, generica, o talmente lunga da sembrare il sequel di Guerra e Pace. Oppure ancora peggio: l’IA vi ha risposto con sicurezza… ma la risposta era completamente sbagliata. Succede. Più spesso di quanto si pensi.

E no, non è colpa dell’IA.
Non perché sia perfetta, ma perché l’IA fa esattamente quello per cui è stata progettata: risponde in base a come le viene posta la domanda.

Immaginatela come un arciere. Se gli date una freccia storta e mirate male, il bersaglio lo manca. Anche se è un arciere bravissimo. L’IA è uguale: il bersaglio lo centra solo se il prompt è ben costruito.

La verità?

Avete molto più potere di quanto credete.
Il punto non è: “L’IA non capisce.”
Il punto è: “Come glielo state chiedendo?”

Tutto ruota attorno a questo: il prompt design.
Non una formula magica, non un trucco da nerd, ma un’abilità vera e propria: l’arte di fare domande in modo strategico per ottenere risposte utili, chiare e mirate.

Oggi vi spiego come farlo.

Perché il Prompting è Importante

I Large Language Models (LLM) sono incredibilmente versatili, ma anche incredibilmente… letterali.
Se gli chiedete: “Parlami della Rivoluzione Industriale”, lo faranno. Ma preparatevi a una risposta vaga, generica, magari pure un po’ noiosa.
Un compitino scolastico.

Se invece scrivete:
“Riassumi in 100 parole le cause principali della Rivoluzione Industriale, concentrandoti sull’impatto delle innovazioni tecnologiche in Italia”, ecco che il modello cambia marcia. Più preciso. Più utile. Più centrato.

Un buon prompt non è una semplice domanda. È un comando strategico che fa scattare l’IA nella direzione giusta.
Ecco cosa deve garantirvi:

Efficienza: Un prompt ben scritto elimina il ping-pong di chiarimenti.
Basta perdite di tempo. Una domanda, una risposta utile.
Precisione: Aggiungendo il contesto giusto, evitate che l’IA si perda in dettagli inutili o, peggio, si inventi cose.
(Le famose “allucinazioni”.)
Affidabilità: Un prompt strutturato in modo chiaro porta a risposte coerenti, di qualità, senza sorprese.
Non una volta bene e tre male: sempre bene.

Esiste un Metodo (abbastanza) condiviso per scrivere prompt efficaci.

Se vi capita di sfogliare le guide ufficiali dei principali LLM—da GPT-4 di OpenAI a Claude di Anthropic, fino a Gemini di Google—scoprirete una cosa interessante: nonostante le differenze tra questi modelli (e sì, contano eccome, ma ne parleremo un’altra volta), la base per scrivere un prompt efficace è sorprendentemente simile.

👉 La bella notizia?
Non importa quale modello state usando, ci sono 6 elementi chiave che potete applicare per costruire prompt chiari, precisi ed efficaci.

Vediamoli uno per uno.

1. Ruolo o Persona

Quando scrivete un prompt, una delle prime cose che dovreste fare è dire al modello chi deve essere.

Per esempio: “Sei un consulente finanziario esperto di investimenti sostenibili” oppure “Sei un coach motivazionale che aiuta a superare la procrastinazione”.

Perché funziona? Perché l’IA si adatta subito al ruolo che le assegnate. Cambia tutto: il tono, lo stile, perfino il tipo di informazioni che tira fuori. Se le dite di essere un insegnante di storia che spiega la Seconda Guerra Mondiale a studenti delle superiori, userà un linguaggio semplice e diretto. Se invece le chiedete di fare l’esperto di marketing digitale, vi risponderà con strategie e termini tecnici più specifici.

👉 Ma c’è un aspetto interessante: con i modelli più avanzati, quelli bravi a “ragionare” davvero, come o1 e soprattutto o1 Pro e adesso anche o3, questa cosa del ruolo conta molto meno. Basta spiegare chiaramente il compito e il modello ci arriva da solo, senza bisogno di incasellarlo in una “persona” precisa.

Insomma, definire il ruolo può fare la differenza, soprattutto con modelli meno evoluti. Con quelli più smart non sempre serve. O meglio, dipende da quanto volete guidare la risposta.

2. Obiettivo/Task

Dopo aver definito il ruolo (quando serve), il passaggio successivo è spiegare esattamente cosa volete che l’IA faccia.

Per esempio: “Scrivi un’introduzione accattivante per una newsletter sul marketing” oppure “Crea un elenco di 5 idee per post su LinkedIn per un avvocato specializzato in diritto delle tecnologie”.

Perché è importante? Perché i modelli di IA sono estremamente flessibili. Se non date loro un obiettivo preciso, tendono a divagare o a restituire risposte troppo generiche. Più siete chiari sul risultato che volete ottenere, più il modello sarà “focalizzato” nel rispondervi.

👉 Un piccolo trucco:
Se il compito è complesso e non riuscite a definirlo tutto subito, scomponetelo in fasi più piccole. Ad esempio, prima chiedete: “Genera la struttura di un articolo”, poi: “Approfondisci il secondo paragrafo con esempi pratici”. È come costruire un puzzle: un pezzo alla volta, fino a completare il quadro.

3. Contesto e informazioni chiave

Un altro elemento fondamentale per un prompt efficace è fornire i dati o le informazioni essenziali di cui l’IA ha bisogno per rispondere in modo accurato.

Per esempio: “Ecco il testo del regolamento comunale, analizzalo per individuare eventuali incongruenze” oppure “Qui sotto trovi un estratto di 200 parole da un articolo scientifico in inglese, sintetizzalo evidenziando i concetti principali in italiano”.

Perché è importante?
Perché l’IA, se non ha abbastanza informazioni, tende a “riempire i vuoti” con supposizioni. Questo può andare bene per compiti creativi, ma se cercate risposte precise o dettagli specifici di un settore, dovete darle i dati giusti.

👉 Attenzione anche al contrario:
Troppe informazioni irrilevanti possono confondere il modello. Se riempite il prompt di dettagli inutili, rischiate che l’IA si perda o dia peso a cose che non c’entrano. La chiave è fornire il contesto necessario, ma senza rumore di fondo.

4. Formato dell’output

Un altro aspetto fondamentale è indicare come volete che l’IA presenti la risposta.

Per esempio: “Riassumi questi dati in un elenco puntato”, oppure “Organizza le informazioni in una tabella con due colonne: ‘Problema’ e ‘Soluzione’”, o ancora “Scrivi una breve introduzione di massimo 100 parole”.

Perché è importante?
Perché se non specificate il formato, l’IA potrebbe restituirvi una risposta chilometrica o, peggio, nascostare le informazioni importanti in un muro di testo difficile da leggere.

👉 Un trucco utile:
Se volete un output specifico, mostrate un esempio fittizio per far capire al modello cosa vi aspettate.
Tipo: *“Organizza i dati così:

Problema: [qui la descrizione]
Soluzione: [qui la risposta]”*

In questo modo l’IA riconosce il modello e replica la struttura desiderata.

5. Esempi o dimostrazioni (opzionale)

Un altro modo per ottenere risposte più mirate è mostrare un esempio di ciò che volete. Può essere un esempio ben fatto o, in alcuni casi, persino uno sbagliato per far capire cosa evitare.

Per esempio: “Ecco un esempio di e-mail che uso spesso per contattare un potenziale cliente” oppure “Questo esempio [esempio] è un post LinkedIn che secondo i miei gusti è troppo generico, evita questo stile e rendilo più diretto”.

Perché è importante?
Perché l’IA “impara” dagli esempi in tempo reale. Anche un solo esempio può chiarire meglio il formato o lo stile che state cercando rispetto a lunghe spiegazioni. È come dire: “Fallo così” invece di perdervi in mille dettagli teorici.

👉 Attenzione, però:
Aggiungere un esempio può essere utile, ma a volte rischia di limitare la creatività del modello. Se volete ottenere risposte più originali o diverse tra loro, provate a testare il prompt con e senza l’esempio per vedere quale funziona meglio.

Dipende sempre dal vostro obiettivo finale.

6. Istruzioni aggiuntive

L’ultimo elemento da considerare è impostare dei vincoli o dare istruzioni aggiuntive per guidare meglio la risposta dell’IA.

Per esempio: “Rispondi in massimo 150 parole”, oppure “Non utilizzare dati esterni, basati solo sulle informazioni fornite”, o ancora “Spiega questo concetto come se parlassi a un ragazzo di terza media”.

Perché è importante?
Perché l’IA tende ad essere troppo prolissa o a divagare se non le date limiti chiari. I vincoli servono proprio a tenerla “sotto controllo”, così da ottenere risposte più concise e focalizzate.

👉 Un consiglio pratico:
Non esagerate con i vincoli.
Se ne mettete troppi, il modello rischia di confondersi o di restituire risposte rigide e poco naturali. Meglio pochi limiti ben chiari e, se serve, accompagnateli con un esempio per far capire esattamente cosa volete.

“Chain-of-Thought” vs. Ragionamento Sintetico

Dopo aver visto come strutturare un prompt efficace, c’è un’altra distinzione importante da fare.

👉 Volete che l’IA vi mostri tutti i passaggi del suo ragionamento o preferite una risposta finale già pronta e sintetizzata?

Questa differenza conta molto, soprattutto quando si lavora con modelli più avanzati.
Alcuni modelli, come o1 Pro, elaborano il ragionamento in modo “nascosto”: fanno diversi passaggi interni, calcolano, confrontano opzioni, ma non vi mostrano il processo. Vi danno direttamente la risposta finale, come un cuoco che vi serve un piatto perfetto senza farvi vedere cosa ha fatto in cucina.

Altri modelli, invece, possono produrre quello che si chiama Chain-of-Thought (CoT): una specie di “pensiero ad alta voce” in cui vi spiegano passo dopo passo come sono arrivati alla conclusione. È come se lo stesso cuoco vi mostrasse ogni fase della ricetta: dalla scelta degli ingredienti fino all’impiattamento.

📌 Piccola parentesi tecnica (ma fondamentale):

Non si parla mai abbastanza della differenza tra:

Modelli che ragionano in modo profondo (deep reasoning), come o1 Pro. Questi elaborano più idee in parallelo, le confrontano internamente e poi scelgono la migliore. Voi vedete solo il risultato finale, ma dietro c’è un “brainstorming” invisibile.
Modelli CoT (come o1, DeepSeek R1 o Gemini Flash Thinking 2.0), che invece generano una sequenza logica leggibile, come se scrivessero un tema scolastico: ragionano “a voce alta” mentre arrivano alla conclusione. In realtà, stanno solo seguendo un’unica linea di pensiero, senza fare confronti paralleli.

🎯 Qual è la lezione per noi comuni mortali?

Chiedere troppi dettagli può confondere il modello.
Alcuni modelli (come la serie o1 di OpenAI) consigliano di non forzare sempre il CoT, perché quando il compito è semplice, spiegare ogni passaggio può peggiorare la qualità della risposta. È un po’ come chiedere a un esperto di matematica di spiegarvi le tabelline passo per passo: può farlo, ma a volte complica invece di semplificare.

Meno è meglio.
Se vi serve solo capire la logica finale, basta qualcosa di essenziale, tipo: “Spiega il tuo ragionamento in 2-3 punti chiave”.
Così avrete risposte chiare, concise e senza perdervi nei dettagli inutili.

Errori comuni nel Prompting (e come correggerli)

Ora che sappiamo come strutturare un prompt efficace, vediamo cosa può andare storto.
Spesso, capire gli errori è il modo migliore per evitarli. Ecco quindi alcuni errori classici da tenere d’occhio e, soprattutto, come correggerli.

1. Richieste Vaghe o Ambigue

❌ Errore: “Parlami dell’evoluzione tecnologica.”
Risultato? Una risposta generica che spazia da Internet al microonde, senza un filo logico.

✅ Meglio: “Descrivi l’impatto degli smartphone sul comportamento sociale tra il 2010 e il 2020, evidenziando tre cambiamenti principali.”
Così l’IA sa esattamente su cosa concentrarsi e non si perde in chiacchiere inutili.

2. Troppe Richieste in una Sola Frase

❌ Errore: “Analizza questo report, crea una presentazione PowerPoint, suggerisci strategie di marketing, scrivi un tweet promozionale e poi fai un riepilogo per la newsletter.”
Risultato? Un pasticcio: l’IA cercherà di fare tutto insieme, male.

✅ Meglio: “Inizia analizzando questo report e riassumi i punti chiave. Dopo ti chiederò di trasformare il riassunto in una presentazione.”
Scomponete il compito: un passo alla volta, con istruzioni chiare per ogni fase.

3. Nessuna Indicazione sul Formato

❌ Errore: “Raccontami tutto su questa azienda.”
Risultato? Un testo lungo e confuso, difficile da leggere.

✅ Meglio: “Fornisci una panoramica dell’azienda in 5 punti: storia, missione, prodotti principali, risultati chiave e prospettive future.”
L’IA funziona meglio quando sa come deve organizzare le informazioni.

4. Mancanza di Contesto Essenziale

❌ Errore: “Confronta questi piani di abbonamento.”
(Ma non avete fornito i dettagli dei piani!)

✅ Meglio: “Ecco tre piani di abbonamento con caratteristiche diverse. Analizza costi, funzionalità e vantaggi principali e fai un confronto in 3 punti.”
Date al modello tutte le informazioni necessarie. Non può confrontare ciò che non conosce!

5. Istruzioni Contraddittorie

❌ Errore: “Scrivi una descrizione dettagliata in massimo 10 parole.”
Risultato? L’IA non sa cosa fare: essere dettagliata o breve? Impossibile fare entrambe le cose.

✅ Meglio: “Fornisci una descrizione concisa (massimo 30 parole). Se servono dettagli extra, aggiungili in una seconda frase opzionale.”
Chiarezza prima di tutto: se ci sono priorità, fatele emergere. L’IA ha bisogno di istruzioni coerenti.

📌 La Lezione da Portare a Casa:

Un buon prompt è come dare istruzioni a un collega che non conosce il progetto:

Siate specifici.
Scomponete i compiti complessi.
Date contesto e definizioni chiare.

E ricordate: l’IA è potente, ma siete voi a guidarla. Le domande giuste fanno la differenza.

Esempio Pratico: Caso d’uso per insegnante che vuole aggiornare il proprio metodo di insegnamento

Per chiudere il cerchio, vediamo come mettere in pratica tutto quello che abbiamo imparato con un esempio dettagliato.

Immaginiamo di voler utilizzare l’IA per aiutare un insegnante che vuole aggiornare il proprio metodo di insegnamento.
Questo docente ha sempre lavorato in scuole tradizionali e ora, con l’arrivo delle IA, vuole passare a una didattica più innovativa, basata su metodologie attive e l’uso della nuova tecnologia in classe. Ha a disposizione alcune linee guida ministeriali, qualche idea vaga e una bozza di programma didattico poco strutturata.

L’obiettivo è creare un prompt efficace per ottenere un supporto concreto. Ecco cosa dovrebbe fare per lui l’IA:

Riassumere i principi chiave delle metodologie didattiche innovative
In modo che l’insegnante comprenda chiaramente le basi da cui partire.
Porre domande per comprendere il contesto specifico della classe
Ad esempio: Qual è il livello degli studenti? Quali strumenti tecnologici sono disponibili?
Confrontare il programma didattico attuale con le metodologie moderne
Identificando punti di forza e aree da migliorare.
Suggerire attività pratiche e strumenti tecnologici da integrare
Per esempio: laboratori interattivi, uso di app educative, strategie per il lavoro di gruppo.
Valutare il livello di difficoltà del cambiamento
Classificando la transizione come “facile”, “moderata” o “complessa” in base al gap tra il metodo attuale e quello desiderato.
Organizzare le informazioni in modo chiaro e strutturato
Evitando risposte confuse e creando una guida pratica passo-passo.

Prompt:

RUOLO:
Sei un assistente IA esperto in innovazione didattica e metodologie di insegnamento in Italia, con competenze nell’integrazione di tecnologie digitali in ambito scolastico.

OBIETTIVO/TASK:
Aiuta l’insegnante a valutare come aggiornare il proprio metodo di insegnamento per renderlo più innovativo, attraverso i seguenti passaggi:
1. Riassumi i principi chiave delle metodologie didattiche innovative e attive.
2. Intervista l’insegnante per comprendere meglio il suo contesto: livello degli studenti, strumenti tecnologici disponibili, approccio didattico attuale.
3. Confronta il metodo di insegnamento attuale con le metodologie moderne, evidenziando punti di forza, aree di miglioramento e lacune.
4. Proponi soluzioni pratiche per colmare le lacune, suggerendo attività didattiche, strumenti digitali o approcci metodologici specifici.
5. Fornisci una valutazione del livello di difficoltà del cambiamento (facile, moderato o complesso) con una breve spiegazione del motivo.

CONTESTO:
- L’insegnante ha sempre lavorato in scuole tradizionali e vuole aggiornare il proprio metodo per integrare le nuove tecnologie e le metodologie didattiche attive.
- Ha a disposizione alcune linee guida ministeriali e una bozza di programma didattico poco strutturata.
- L’obiettivo è rendere la didattica più coinvolgente e adatta a un ambiente di apprendimento moderno.

FORMATO DI OUTPUT:
Fornisci la risposta finale suddivisa in queste sezioni:
1. Sintesi delle Metodologie Innovative
2. Panoramica sul Background dell’Insegnante
3. Punti di Connessione tra Metodo Attuale e Nuove Metodologie
4. Lacune e Raccomandazioni
5. Valutazione del Livello di Difficoltà del Cambiamento (con una breve spiegazione)

ESEMPI:
- Esempio di buona analisi dei punti di connessione:
“Connessione 1: L’approccio dell’insegnante al lavoro di gruppo si allinea alle strategie di apprendimento collaborativo delle metodologie attive.”
“Connessione 2: L’uso di presentazioni multimediali può essere facilmente integrato con strumenti digitali interattivi.”
- Esempio di cattiva analisi dei punti di connessione
“Sì, ci sono alcune somiglianze. Passiamo oltre.”

ISTRUZIONI AGGIUNTIVE:
- Mantieni il riepilogo finale entro le 500 parole.
- Fai domande di approfondimento una alla volta per non sovraccaricare l’insegnante.
- Usa un tono di supporto, incoraggiante e positivo.

Questo prompt sfrutta le regole che abbiamo visto prima: definisce chiaramente il ruolo, i dati, i vincoli e il formato, passo dopo passo.

Il risultato? Una risposta ben strutturata, mirata e rilevante, invece di una divagazione prolissa sull’innovazione nella didattica in generale.

Tecniche avanzate di Prompting

Visto che siamo Gladiatori Digitali, è il momento di alzare un po’ l’asticella.
Non serve diventare esperti assoluti di prompting, ma conoscere queste 3 tecniche fa la differenza.
Sono proprio quelle che gli esperti veri usano ogni giorno per ottenere risultati impeccabili.

Ecco quindi le 3 tecniche avanzate di prompting che dovreste avere nel vostro arsenale (magari le approfondiremo più avanti…).

1. Few-Shot Prompting

Se volete che l’IA replichi uno stile o un formato specifico, dovete fornirle alcuni esempi di input → output desiderato.

💡 Esempio:
“Quando ricevi una pezzo di articolo, ecco come voglio che tu lo riassuma…” e poi mostrate un esempio concreto.

Questa tecnica funziona benissimo in attività come:

Estrazione di dati strutturati
Sintesi
Compilazione

Più esempi date, più l’IA capisce il modello da seguire.

2. Chain-of-Thought (da usare con cautela)

Se avete bisogno di spiegazioni passo dopo passo, potete chiedere:
“Spiega come hai ragionato step by step.”

👉 Attenzione però:
Abbiamo visto che non tutti i modelli gestiscono bene la Chain-of-Thought se forzati. A volte, chiedere un ragionamento sintetico è più che sufficiente per verificare la correttezza della risposta, senza appesantire il processo.

3. Strategie Iterative o Multi-Prompt

Per compiti complessi, meglio spezzare il lavoro in più fasi, proprio come fareste parlando con un essere umano:
1️⃣ Pianifica
2️⃣ Ottieni i primi risultati
3️⃣ Rivedi e affina
4️⃣ Concludi

💡 Esempio:
“Prima crea una scaletta dell’articolo. Poi espandi ogni sezione con maggiori dettagli.”

Questo approccio aiuta l’IA a concentrarsi su un passaggio alla volta, migliorando la qualità del risultato finale.

Come correggere un Prompt che non funziona

Anche con un prompt ben strutturato, può capitare di ricevere una risposta fuori tema o non proprio come ve l’aspettavate. Niente panico: basta qualche aggiustamento per rimettere l’IA in carreggiata.

Ecco cosa fare quando il modello “deraglia”:

1. Controllate il Formato

👉 Il problema: La risposta è un muro di testo?
Forse non avete specificato che volevate un elenco puntato o sezioni ben definite.

✅ La soluzione: Aggiungete istruzioni chiare sul formato: “Organizza la risposta in 3 punti chiave” o “Usa titoli e sottotitoli per ogni sezione”.

2. Aggiungete o riducete i dettagli

👉 Il problema: La risposta è troppo generica o, al contrario, si perde in dettagli inutili?
L’IA può confondersi se il prompt è troppo vago o troppo carico di informazioni.

✅ La soluzione:

Se è troppo superficiale: Aggiungete dettagli specifici per guidare meglio la risposta.
Se è troppo complessa: Semplificate il prompt, togliendo il superfluo.

🎯 L’equilibrio è la chiave: né troppo né troppo poco.

3. Ribadite l’obiettivo

👉 Il problema: L’IA ha preso una strada sbagliata, divagando o concentrandosi su aspetti irrilevanti?
A volte basta che il modello perda di vista l’obiettivo per deviare completamente.

✅ La soluzione:
Riformulate il prompt ricordando esattamente cosa volete:
“Il punto principale è… concentrati su questo aspetto.”

4. Ricordate: breve non è sempre meglio

👉 Il problema: Il prompt è troppo conciso, tipo: “Analizza. Vai.”
Così l’IA è costretta a indovinare cosa volete davvero, spesso sbagliando.

✅ La soluzione:
Datele un po’ più di “spazio di manovra” con una richiesta più strutturata:
“Analizza questo testo e riassumi i concetti chiave in 3 punti, spiegando brevemente perché sono importanti.”

🎯 La Lezione?

Un prompt non è mai “sbagliato”. È solo una bozza che può essere migliorata, riformulata e affinata. Ogni errore è un’opportunità per capire come guidare meglio l’IA. E più ci provate, più diventerete bravi a farlo.

Perché un buon Prompt migliora l’interazione tra Umano e IA?

Ma quindi, perché tutto questo sbattimento? Non si tratta solo di ottenere risposte più precise. La verità è che, quando impariamo a scrivere bene i prompt, l’interazione con l’IA cambia completamente: non è più un semplice “assistente virtuale” che butta fuori risposte random, diventa un vero alleato. Un partner di lavoro, se vogliamo.

Il primo grande vantaggio? ⏱️ Risparmiamo un sacco di tempo.
Invece di perdere ore a chiarire cosa volevamo dire o correggere risposte sbagliate, basta un prompt ben fatto per ottenere subito risultati di qualità. Nessun ping-pong di domande e risposte inutili, solo efficienza.

E quando cominciamo a vedere che le risposte sono sempre centrate, dettagliate e coerenti, cresce anche la fiducia. Non perché l’IA “capisca” davvero, ma perché sappiamo che, se guidata bene, fa il suo lavoro in modo impeccabile. Questo ci dà anche la sicurezza di chiederle cose più complesse o creative, perché sapremo che non partirà per la tangente.

Non serve essere programmatori per ottenere tutto questo.
Non c’è bisogno di codice, formule o tecnicismi. Scrivere un buon prompt è solo questione di fare domande chiare e mirate. Niente di più. È come spiegare a qualcuno che non conosce il vostro lavoro cosa volete ottenere: più sarete specifici, più il risultato sarà vicino alle vostre aspettative.

Ecco perché il prompting fa la differenza: non state solo parlando con una macchina, state creando un modo per farla lavorare al vostro fianco.

Concludiamo…

Se siete arrivati fin qui, complimenti. Avete fatto più di leggere: avete capito l’importanza del prompting.

Il prompt engineering non deve essere qualcosa di intimidatorio o troppo tecnico. Alla fine, si riduce tutto a questo: dire all’IA chi siamo, cosa vogliamo e come lo vogliamo. Tutta la documentazione dei principali provider di IA—da OpenAI a Anthropic, da Microsoft a Google—torna sempre su questo concetto.

Ma ora che sapete cosa conta, vediamo come continuare a migliorare:

🚀 Sperimentate
Partitw da compiti semplici.
Provate, modificate il prompt, osservate la risposta.
Affinate, ritentate, aggiustate i dettagli finché non otterrete esattamente ciò che volevate. Poi alzate il livello.

📚 Imparate dalle guide ufficiali
OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google, Meta e compagnia bella condividono buone pratiche.
E indovinate un po’? Sono tutte disponibili sui canali ufficiali.
Buttatele in NotebookLM e interrogatele.

🟢 🚀 (A proposito, non perdete l’edizione premium di giovedì: sarà dedicata proprio a come usare al meglio NotebookLM per interrogare fino a 300 fonti contemporaneamente. Un game changer, fidatevi.)

🔄 Create template riutilizzabili
Se avete flussi di lavoro ricorrenti (es. riassumere articoli, analizzare paper, creare documenti) trasformate i vostri prompt in template “a riempimento.”
Esistono molti tool per organizzarli, io per esempio uso “ChatGPT & Claude Organizzatore di chat in cartelle GPT-4o AI - Easy Folders”. E’ spaziale. Ti permette di tenere tutto ordinato e di recuperare i tuoi prompt con un click, senza doverli riscrivere ogni volta.

Con i suggerimenti e gli spunti di questa newsletter, sei sulla strada giusta per creare prompt potenti, capaci di darti chiarezza, precisione e quel tocco di creatività che fa la differenza.

Buon prompting, Gladiatori!

Rimani aggiornato su tutte le novità e gli eventi! 🌐

Seguimi sui miei canali social per restare al passo con le ultime novità su intelligenza artificiale, privacy e i prossimi appuntamenti.

📹 YouTube: Iscriviti al canale per video esclusivi e approfondimenti settimanali.

💼 LinkedIn: Connettiti con me per aggiornamenti professionali e analisi delle ultime tendenze nell'IA.

📸 Instagram: Seguimi per contenuti dinamici e uno sguardo dietro le quinte della mia attività quotidiana.

👍 Facebook: Unisciti alla community e partecipa a discussioni stimolanti sui temi più attuali.