Il mondo dell’Intelligenza Artificiale ha dato il benvenuto a un campo nuovo e in continua evoluzione: il Prompt Engineering. In italiano “ingegneria dei prompt”. Si tratta dell’arte di progettare istruzioni, domande o input specifici per interagire efficacemente con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT.
Prima di approfondire l’ambito del Prompt Engineering soffermiamoci a chiarire il concetto di prompt, che rappresenta l’input da cui tutto parte.
Cos’è un prompt
Un prompt è un’istruzione o un input testuale (o, in alcuni casi, visivo o sonoro) fornito a un modello di Intelligenza Artificiale per stimolarne una risposta. Nella sua essenza, è il messaggio che definisce il contesto, la domanda o il compito che il modello deve affrontare.
Un prompt può essere semplice, come una singola domanda diretta (“Qual è la capitale della Francia?”), oppure complesso, con più livelli di istruzioni e contesto (“Immagina di essere un esperto di storia e spiega l’importanza culturale di Parigi nel XIX secolo”).
Un buon prompt fornisce un chiaro obiettivo per il modello, includendo spesso dettagli specifici, esempi o limiti per ridurre l’ambiguità e le allucinazioni e orientare la risposta. Ad esempio, nella scrittura creativa, un prompt potrebbe includere elementi narrativi, toni o temi da seguire. Nella programmazione, può consistere in specifiche tecniche per generare codice corretto e così via.
I componenti di un prompt
Come si legge nella guida al Prompt Engineering, un prompt può contenere uno dei seguenti componenti:
- Istruzione: un compito o un’istruzione specifica che il modello deve eseguire;
- Contesto: può coinvolgere informazioni esterne o contesti aggiuntivi che possono indirizzare il modello verso risposte migliori;
- Dati in Input: è l’input o la domanda per la quale ci interessa trovare una risposta;
- Indicatore dell’Output: indica il tipo o il formato dell’output o della risposta.
Che cos’è il Prompt Engineering
Il Prompt Engineering è un campo emergente che manca ancora di definizioni o standard universalmente accettati. Possiamo classificarlo, quindi, come la disciplina/competenza che si occupa di progettare prompt ottimizzati per ottenere risultati specifici e di alta qualità da modelli di IA Generativa. La qualità della risposta è direttamente correlata alla chiarezza, al contesto e alla struttura del prompt fornito. In altre parole, per ottenere risposte giuste serve porre le giuste domande.
Sembra scontato ma non lo è affatto: si tratta, infatti, di una skill che non si limita a formulare domande dirette, ma implica comprendere a fondo il funzionamento interno dei modelli linguistici, le loro limitazioni e i loro punti di forza. In un certo senso, è come imparare una nuova lingua: non basta conoscere le parole, bisogna padroneggiare la grammatica, il tono e il contesto.
L’affermarsi del Prompt Engenieering va di pari passi con il diffondersi dell’Intelligenza Artificiale Generativa il cui mercato, secondo i dati Altindex-Statista, è destinato a raggiungere un valore di 356 miliardi di dollari entro il 2030, per un CAGR (Compound Annual Growth Rate) del 47% entro la fine del decennio. Facendo un piccolo passo indietro che spieghi meglio la portata di numeri simili, nel 2024 ha generato un valore di 36 miliardi di dollari e, dal 2020, in soli quattro anni, le sue dimensioni di mercato sono cresciute del 554%.
Entro i prossimi 5 anni la GenAI rappresenterà il 43% del mercato totale dell’Intelligenza Artificiale, con Gartner che prevede che il 40% delle soluzioni di AI Generativa sarà multimodale (comprendendo un mix variabile di testi, immagini, audio e video) entro il 2027.
Ancora, secondo un’analisi condotta da Coherent Market Insights, il mercato della ricerca aziendale raggiungerà i 12,9 miliardi di dollari entro il 2031, trainato proprio dalla crescente adozione di soluzioni di ricerca alimentate dall’AI.
Il mercato globale del Prompt Engineering ha raggiunto il valore di ben 213,24 milioni di dollari nel 2023 e 280,08 milioni di dollari nel 2024. Un trend che è destinato a a crescere raggiungendo, secondo le stime, ben 2.515,79 miliardi di dollari entro il 2032, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 31,6% nel periodo di riferimento.
Elementi chiave del Prompt Engineering
L’ingegneria dei prompt è una pratica che combina intuizione, creatività e un approccio metodico e che si basa su alcuni elementi chiave che vale la pena approfondire.
Chiarezza: il primo passo verso risposte efficaci
La chiarezza è uno degli aspetti fondamentali nel Prompt Engineering. Un input chiaro e ben strutturato aiuta il modello a comprendere con precisione cosa si desidera ottenere e, proprio per questo motivo, evitare ambiguità è cruciale: domande troppo generiche o poco definite rischiano di generare risposte altrettanto vaghe. Ad esempio, anziché chiedere “Parlami di tecnologia”, si potrebbe specificare “Descrivi i principali vantaggi del Prompt Engineering nel settore del marketing digitale”. La differenza è evidente: il secondo prompt è più mirato e contestualizzato, e dunque è più probabile che produca un output rilevante.
Contestualizzazione: fornire il quadro completo
Un altro elemento essenziale è la contestualizzazione. I modelli di linguaggio operano meglio quando hanno un contesto chiaro in cui incanalare le loro risposte. Ad esempio, se si vuole spiegare un concetto complesso a un pubblico non specializzato, si può esplicitare nel prompt: “Spiega cos’è il Prompt Engineering come se lo stessi insegnando a studenti delle scuole superiori”. Questo tipo di contestualizzazione aiuta il modello a calibrare il linguaggio, il tono e la profondità delle informazioni fornite.
Obiettivi specifici: sapere cosa si vuole
Definire con precisione l’obiettivo del prompt è un altro aspetto cruciale. I modelli di linguaggio sono strumenti estremamente flessibili, ma hanno bisogno di istruzioni chiare per funzionare al meglio. Chiedere “Elenca tre esempi di applicazioni del Prompt Engineering” è molto più efficace rispetto a una richiesta generica come “Parlami del Prompt Engineering”. Specificare il risultato desiderato – che sia una lista, un’analisi o un confronto – permette di ottenere risposte più pertinenti e utili.
Struttura e istruzioni dettagliate
Per richieste più complesse, è utile suddividere il prompt in passaggi o istruzioni dettagliate. Ad esempio, per ottenere un’analisi articolata, si potrebbe scrivere: “1. Spiega cos’è il Prompt Engineering. 2. Descrivi un esempio pratico di utilizzo. 3. Concludi con un elenco dei principali vantaggi di questa tecnica”. Questo approccio guida il modello attraverso una sequenza logica, aumentando le probabilità di ottenere una risposta completa e ben organizzata.
Linguaggio e stile: adattarsi al pubblico
Un buon prompt tiene conto anche del tono e dello stile desiderati. Che si tratti di un testo accademico, di un articolo divulgativo o di un messaggio informale, specificare il registro linguistico aiuta a modellare la risposta. Ad esempio, si potrebbe richiedere: “Rispondi in modo formale e dettagliato per un pubblico accademico” oppure “Scrivi una spiegazione semplice e amichevole”. Questo tipo di indicazioni permette di adattare l’output alle esigenze specifiche del contesto.
Iterazione e perfezionamento: l’importanza della sperimentazione
Spesso, il primo prompt non produce esattamente il risultato desiderato, ed è necessario modificarlo e perfezionarlo. Questa fase di sperimentazione è fondamentale per capire come ottimizzare le richieste e ottenere risposte sempre più pertinenti.
Tecniche avanzate di Prompt Engineering
I professionisti del Prompt Engineering adottano strategie avanzate per sfruttare al meglio i modelli di Intelligenza Artificiale, soprattutto in compiti complessi o specialistici.
Scopriamo alcune delle tecniche principali:
Chain-of-Thought Prompting
Questa pratica consiste nel richiedere al modello di esplicitare il ragionamento passo dopo passo per arrivare a una risposta. È un approccio che si rivela particolarmente utile in problemi complessi, come calcoli matematici, logica o situazioni in cui il ragionamento sequenziale è fondamentale.
Few-Shot Learning
Il Few-Shot Learning prevede l’inserimento nel prompt di alcuni esempi concreti per “istruire” il modello sul tipo di risposta atteso. Gli esempi servono come riferimento per stabilire il formato, lo stile o il contenuto desiderato.
Meta-Prompting
Il Meta-Prompting consiste nel progettare un prompt che chiede al modello di generare un altro prompt ottimizzato per un determinato compito. In pratica, il modello viene utilizzato non solo come esecutore di istruzioni, ma anche come “progettista” di input migliori. Questa tecnica è utile per sfruttare la creatività del modello e ottenere suggerimenti che l’utente potrebbe non aver considerato, rendendola particolarmente potente nei processi iterativi.
Condizionamento contestuale
Questa tecnica prevede di costruire un contesto dettagliato e immersivo all’interno del prompt, simulando una situazione specifica. Ciò permette al modello di “interpretare un ruolo” o di rispondere come se si trovasse in un ambiente ben definito.
Zero-Shot Prompting
È una tecnica nel Prompt Engineering in cui si chiede al modello di eseguire un compito o rispondere a una domanda senza fornire esempi specifici o istruzioni dettagliate all’interno del prompt. In altre parole, il modello deve basarsi esclusivamente sulla sua conoscenza pre-addestrata per generare una risposta o completare il compito.
Prompt Engineering e AI Engineering: che differenza c’è
Prompt Engineering e AI Engineering rappresentano due approcci distinti, ma complementari, all’utilizzo e allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale. Come detto, il Prompt Engineering si concentra sull’arte di comunicare efficacemente con modelli di AI, come i modelli linguistici generativi, attraverso prompt ottimizzati. Questo ruolo non richiede necessariamente una profonda conoscenza tecnica dell’architettura del modello, ma piuttosto una comprensione di come strutturare richieste per ottenere risposte utili, accurate e contestualizzate.
D’altra parte, l’AI Engineering è una disciplina più tecnica e ingegneristica, focalizzata sulla costruzione, il training e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale. Questo ruolo include lo sviluppo di pipeline di dati, l’addestramento di modelli complessi e la loro ottimizzazione per applicazioni specifiche. Gli AI Engineer lavorano direttamente sull’infrastruttura e sui meccanismi sottostanti che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale.
Professione Prompt Engineer
Tra le diverse figure a cui la diffusione dell’AI sta dando vita c’è Prompt Engineer, un professionista specializzato nel creare e ottimizzare i prompt per far sì che i modelli di intelligenza artificiale (come ChatGPT, DALL·E o altri modelli generativi) rispondano in modo efficace, coerente e utile alle richieste dell’utente. Questi prompt, spesso più complessi di quanto sembri, sono la chiave per sbloccare il pieno potenziale dell’Intelligenza Artificiale.
A prima vista, il lavoro potrebbe sembrare semplice: fornire comandi chiari a un sistema. Tuttavia, la realtà è ben più articolata. Un Prompt Engineer deve saper comprendere il funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), anticipare le loro risposte, e strutturare input che portino a risultati specifici. È una combinazione di linguistica, logica e creatività, supportata da una profonda comprensione dei limiti e delle potenzialità dell’IA.
Un Prompt Engineer è responsabile di:
- Creare e ottimizzare i prompt: disegnare input chiari, strutturati e specifici per ottenere risultati desiderati dai modelli di IA. Ciò include l’uso delle tecniche prima citate, come il Chain-of-Thought Prompting, il Few-Shot Learning e il Meta-Prompting;
- Testare e iterare: sperimentare diversi approcci per valutare quali prompt generano le risposte più rilevanti ed efficaci. Questo richiede un approccio iterativo, affinando costantemente il design dei prompt;
- Adattare i prompt al contesto: sviluppare input personalizzati per specifici settori, compiti o applicazioni, come l’educazione, il Customer Service, la scrittura creativa, la ricerca scientifica o l’automazione di processi aziendali;
- Simulare ruoli o ambienti: usare il condizionamento contestuale per creare scenari realistici in cui il modello può “interpretare un ruolo” (es. medico, insegnante, avvocato) e fornire risposte adeguate a tali contesti;
- Risolvere problemi complessi: applicare tecniche avanzate per affrontare compiti che richiedono ragionamenti logici, creatività o analisi approfondite.
Competenze e formazione dell’ingegnere del prompt
Sebbene non esista ancora un percorso accademico univoco, la figura del Prompt Engineer si sta affermando nel panorama del mercato del lavoro anche grazie a corsi specialistici e workshop di formazione pratica. In merito alle skill, a questo professionista è richiesto di possedere un insieme di competenze interdisciplinari tra cui:
- Linguistica computazionale: per comprendere come il linguaggio naturale viene interpretato dai modelli;
- Pensiero critico e logica: per anticipare gli esiti e strutturare richieste efficaci;
- Creatività: per sviluppare prompt innovativi e stimolanti;
- Tecnologia: familiarità con i modelli di Machine Learning e i loro meccanismi;
- Capacità di analisi: per valutare i risultati e iterare continuamente sul prompt per ottimizzarlo.
