Il Prompt Engineering è una delle competenze più importanti nell’era dell’intelligenza artificiale.
Saper scrivere prompt efficaci permette di ottenere risultati migliori dai modelli di linguaggio (LLM), ridurre errori e allucinazioni e automatizzare processi complessi senza scrivere codice.
In questa guida completa scoprirai:
- cos’è il Prompt Engineering
- perché è una skill chiave nel 2026
- le 6 regole del prompt perfetto, supportate dalla ricerca
- come strutturare un prompt in Markdown
- un esempio pratico pronto all’uso
Cos’è il Prompt Engineering
Il Prompt Engineering è la tecnica che permette di comunicare in modo efficace con i modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT e altri LLM, attraverso istruzioni testuali strutturate, chiamate prompt, con l’obiettivo di ottenere output più accurati, coerenti e affidabili.
Il Prompt Engineering è la disciplina che studia come comunicare in modo efficace con i modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT e altri Large Language Model (LLM), attraverso istruzioni testuali chiamate prompt.
Un prompt ben scritto consente di:
- migliorare drasticamente la qualità delle risposte
- guidare il comportamento del modello
- ottenere output coerenti, strutturati e affidabili
Perché il Prompt Engineering è così importante
Andrew Karpathy, founding member di OpenAI, ha dichiarato:
“Il miglior nuovo linguaggio di programmazione è l’inglese.”
Questo perché oggi un singolo prompt scritto correttamente può sostituire migliaia di righe di codice.
Grazie a strumenti come Zapier, Make, Voiceflow, Vapi e Relevance AI, il Prompt Engineering permette di:
- creare automazioni avanzate
- orchestrare flussi AI complessi
- ridurre tempi e costi di sviluppo
- aumentare l’affidabilità degli LLM
È una competenza chiave per imprenditori, sviluppatori, marketer e aziende che vogliono integrare l’AI nei processi aziendali.
Le 6 regole del prompt perfetto
Un prompt efficace non è casuale. Si basa su sei elementi fondamentali, ciascuno supportato da tecniche di prompting studiate scientificamente:
- Ruolo
- Obiettivo
- Specifiche
- Contesto
- Esempi
- Note finali
Vediamoli uno per uno.
1. Ruolo (Role Prompting)
Assegnare un ruolo chiaro e dettagliato all’LLM migliora immediatamente le performance.
Esempio
Sei un esperto stratega di marketing digitale, specializzato in campagne creative orientate alla conversione.
Più il ruolo è specifico, più il modello capisce come deve “pensare”.
Miglioramento medio delle performance: +15–25%
2. Obiettivo (Chain of Thought Prompting)
L’obiettivo descrive esattamente cosa deve fare il modello e deve iniziare sempre con un verbo.
Esempio
Analizza e rispondi alle email in arrivo, classificandole automaticamente e generando risposte professionali e personalizzate.
Qui è fondamentale essere chiari, dettagliati e diretti.
Incremento delle performance: fino a +90%
3. Specifiche (Constraints)
Le specifiche sono le regole operative che il modello deve rispettare.
Esempio
- Struttura: introduzione, corpo, conclusione
- Tono: informale ma professionale
- Inizia sempre con “Gentile {{Nome}}”
- Usa il formato Markdown
Maggiore precisione = meno allucinazioni.
Incremento delle performance: +115%
4. Contesto (Emotion Prompting)
Il contesto spiega perché il compito è importante e in quale ambiente viene svolto.
Esempio
Lo studio riceve numerose email ogni giorno. Risposte rapide e accurate sono fondamentali per mantenere la fiducia dei clienti.
Questo attiva una maggiore attenzione da parte del modello.
Incremento delle performance: +115%
5. Esempi (Few-Shot Prompting)
Gli esempi guidano tono, formato e lunghezza delle risposte.
Esempio
Gentile {{Nome}},
grazie per averci contattato. Per la dichiarazione dei redditi può inviarci la documentazione o fissare un appuntamento.
Cordiali saluti,
{{Studio}}
Con 5–15 esempi, un LLM può svolgere nuovi compiti senza fine-tuning.
Incremento delle performance: +14%
6. Note finali (Lost in the Middle Effect)
Le note finali servono a rafforzare le istruzioni più importanti.
Esempi
-
- Non includere dati sensibili
- Output in formato Markdown
- Questo compito è una questione di vita o di morte. Pensa attentamente prima di rispondere.
Creare urgenza aumenta la qualità dell’output.
Incremento delle performance: +56%
Perché usare il Markdown nei prompt AI
Il Markdown aiuta a strutturare prompt complessi in modo chiaro e leggibile anche per gli LLM.
Vantaggi principali
- migliore comprensione del prompt
- riduzione degli errori
- maggiore coerenza nell’output
Elementi fondamentali:
#Titoli##Sottotitoli- Grassetto
- Liste
- Separatori (
---)
Anche OpenAI utilizza prompt in Markdown nei propri sistemi.
Esempio pratico di prompt perfetto
# Ruolo
Sei un assistente virtuale per uno studio commercialista con competenze fiscali avanzate.
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# Compito
- Leggere le email
- Classificarle
- Rispondere in modo professionale
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# Specifiche
- Saluto e chiusura sempre presenti
- Linguaggio chiaro
- **Formato Markdown**
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# Contesto
Lo studio riceve molte richieste ogni giorno. Le risposte devono essere rapide e precise.
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# Esempi
## Input
Come procedere per la dichiarazione dei redditi?
## Output
Gentile {{Nome}},
grazie per averci contattato.
Può inviarci la documentazione necessaria o fissare un appuntamento.
Cordiali saluti,
Il team dello studio
---
# Note finali
Non fornire dati sensibili.
Questo compito è una questione di vita o di morte.Quindi perché imparare il Prompt Engineering oggi?
Il Prompt Engineering è una competenza strategica per chiunque voglia sfruttare davvero l’intelligenza artificiale.
Imparare a scrivere prompt efficaci significa:
- ottenere risultati più accurati
- ridurre errori e costi
- sfruttare al massimo gli LLM
‘Le slide e gli esempi completi sono disponibili gratuitamente nel link in descrizione.
Se stai valutando l’implementazione dell’AI nella tua azienda, puoi prenotare una call conoscitiva per parlarne insieme.
