Prompting: come influenzare le risposte dell’AI per ottenere risultati migliori

L’intelligenza artificiale generativa è ormai parte integrante del lavoro di molte aziende, dai contenuti alla progettazione, fino all’analisi dati. Ad esempio, nel settore del marketing, l’AI viene utilizzata per creare post social e campagne pubblicitarie ottimizzate; nella progettazione, aiuta gli architetti a generare modelli 3D più efficienti; nell’analisi dati, supporta le aziende nell’elaborazione di insight strategici più rapidamente. Ma ottenere risposte di qualità non è scontato: il risultato dipende da come poniamo la domanda.

Il prompting non è solo scrivere richieste all’AI, ma una vera e propria competenza strategica, in grado di migliorare l’efficienza e la precisione delle risposte, riducendo il tempo speso per la revisione e l’affinamento dei contenuti generati. Ogni giorno, professionisti del marketing, consulenti, designer e imprenditori si affidano all’AI per generare testi, immagini, report e analisi. Tuttavia, senza un prompt ben costruito, l’output può risultare vago, poco utile o persino fuorviante.

Vediamo come il prompting influisce sulle risposte dell’AI e quali strategie applicare per ottenere risultati concreti e utilizzabili nel business.

1. Il prompting è una conversazione, non un comando

Molti pensano che basti scrivere una richiesta generica per ottenere una risposta perfetta. In realtà, il prompting è un processo iterativo, simile a una conversazione con un collaboratore. Più dettagli forniamo, più l’AI può rispondere in modo mirato.

Esempio nel mondo del marketing:

• Prompt generico: “Scrivi un post per promuovere un servizio di consulenza digitale.”
  • Risultato: Testo generico, senza un target preciso.
• Prompt efficace: “Scrivi un post LinkedIn di massimo 800 caratteri per promuovere un servizio di consulenza digitale per PMI nel settore retail. Il tono deve essere professionale, ma coinvolgente. Sottolinea i benefici del servizio nell’ottimizzare la gestione delle vendite online e concludi con una call to action per prenotare una consulenza gratuita.”
  • Risultato: Un contenuto mirato e più efficace.

L’AI non può intuire da sola il pubblico o l’obiettivo del contenuto: dobbiamo guidarla.

2. Il contesto è essenziale

Ogni richiesta dovrebbe includere elementi chiave come target, tono, formato e obiettivo. Maggiore è il contesto, più preciso sarà il risultato.

Esempio in ambito editoriale:

• Prompt vago: “Scrivi un articolo sull’intelligenza artificiale.”
  • Output: Un testo generico, privo di focus.
• Prompt efficace: “Scrivi un articolo di 800 parole sull’impatto dell’AI nel settore legale, evidenziando tre esempi concreti di studi legali che la utilizzano per l’analisi contrattuale. Il tono deve essere informativo e autorevole.”
  • Output: Un articolo specifico, adatto al pubblico di riferimento.

Nel business, chiedere all’AI senza fornire un quadro chiaro è come dare istruzioni vaghe a un team: il risultato sarà poco efficace.

3. Specificità: il segreto di un buon prompt

L’AI risponde esattamente a ciò che le viene chiesto, senza leggere tra le righe. Un prompt generico produce risposte ampie e spesso inutilizzabili, mentre un prompt dettagliato indirizza l’AI su un output utile e mirato.

Esempio nella scrittura creativa:

• Prompt generico: “Scrivi una storia fantasy.”
  • Risultato: Trama poco originale e prevedibile.
• Prompt efficace: “Scrivi un racconto fantasy di 1500 parole ambientato in un mondo post-apocalittico, con un protagonista solitario alla ricerca di un’antica reliquia che può salvare la sua città. Il tono deve essere epico e drammatico, con un colpo di scena finale.”
  • Risultato: Una storia strutturata e avvincente.

Lo stesso principio vale in qualsiasi settore: più dettagli forniamo, più la risposta sarà utile.

4. L’iterazione per affinare i risultati

Il primo output dell’AI non è sempre perfetto. Ma, come in qualsiasi processo creativo, possiamo raffinare il risultato interagendo con il modello.

Esempio nel business writing:

• Step 1: “Scrivi un’email di vendita per un software di gestione aziendale.”
  • Output: Testo generico, senza elementi distintivi.
• Step 2: “Scrivi un’email di vendita per un software di gestione aziendale rivolto alle PMI. Sottolinea il risparmio di tempo e la facilità d’uso, con una call to action chiara per richiedere una demo.”
  • Output: Più mirato, ma ancora migliorabile.
• Step 3: “Scrivi un’email di vendita di massimo 200 parole per un software gestionale per PMI del settore retail. Il tono deve essere professionale, ma diretto. Inizia con una domanda per catturare l’attenzione, evidenzia un caso di successo e chiudi con una call to action per prenotare una demo gratuita.”
  • Output: Email chiara, persuasiva e perfettamente in target.

Affinare un prompt con più iterazioni è una pratica comune tra i professionisti dell’AI, che consente di ottimizzare progressivamente la qualità delle risposte.

5. Errori comuni da evitare nel prompt design

• Essere vaghi → Se il prompt è troppo generico, l’AI restituirà una risposta altrettanto generica.
• Dimenticare il pubblico → Un messaggio senza un destinatario chiaro rischia di non funzionare.
• Non specificare il tono → Il linguaggio cambia a seconda del contesto e del pubblico.
• Chiedere troppo in un unico prompt → Meglio suddividere il processo in più richieste per ottenere risultati migliori.

Il prompting engineering è una competenza strategica

Scrivere prompt efficaci non è solo una questione di tecnica, ma un’abilità che può fare la differenza nella produttività e nell’efficacia delle risposte AI.

Chi padroneggia il prompting può sfruttare al massimo l’intelligenza artificiale per migliorare il proprio lavoro, dalla scrittura alla progettazione, fino all’analisi strategica.

📜 “Non è tanto importante avere tutte le risposte, quanto saper porre le domande giuste.” – Socrate

L’AI non è qui per sostituire il nostro lavoro, ma per amplificarne il valore. Il modo in cui la interroghiamo determina quanto sarà utile nel supportarci.

Nel prossimo articolo vedremo come ottimizzare i prompt per generare contenuti sempre più personalizzati e adatti alle nostre esigenze professionali.