Prompt Engineering con l'IA per Principianti

In Breve

Quello che devi sapere: La differenza tra una risposta mediocre e una eccellente da parte dell'IA dipende quasi sempre dal prompt. I prompt specifici e ricchi di contesto ottengono risultati costantemente migliori rispetto a quelli vaghi — e le tecniche si imparano in circa un'ora.

Punti chiave:

• Ruolo + obiettivo + formato di output in un unico prompt è la tecnica ad alto impatto per chi inizia
• Il prompting a catena di ragionamento ("pensa passo dopo passo") migliora significativamente il ragionamento dell'IA su compiti complessi
• Gli esempi few-shot — fornire all'IA 1-2 esempi di output — è il modo più rapido per ottenere risultati coerenti e in linea con lo stile desiderato
• Le istruzioni di formattazione esplicite (numero di parole, punti elenco, tabelle) riducono drasticamente il tempo di revisione
• Tutte e cinque le tecniche funzionano con ChatGPT, Claude, Gemini e qualsiasi altro LLM di rilievo

Stai già usando l'IA. Ma i risultati sono discontinui. A volte scrive esattamente quello che ti serviva. Altre volte è generica, troppo lunga, o manca completamente il punto.

L'IA non è rotta. Il problema è il prompt.

Il prompt engineering sembra tecnico. In realtà è semplicemente imparare a comunicare chiaramente quello che vuoi. Cinque tecniche coprono il 90% dei casi, e puoi applicarle tutte già oggi.

Cosa Rende un Prompt Inefficace

La maggior parte delle persone scrive prompt per l'IA come se stesse digitando una ricerca su Google: breve, vaga, senza contesto.

"Scrivi un'email sul lancio del nostro prodotto."

L'IA non conosce il tuo prodotto, il tuo pubblico, il tuo tono, né cosa vuoi che l'email ottenga. Senza quel contesto, fa del suo meglio — e quel meglio è sempre la versione media e più prudente della richiesta.

L'IA può lavorare solo con quello che le dai. Dagliene di più, e otterrai di più in cambio.

Tecnica 1: La Formula Base (Ruolo + Obiettivo + Formato)

Questo singolo cambiamento migliorerà la maggior parte dei tuoi prompt immediatamente.

Invece di dire all'IA cosa fare, digli tre cose:

1. Chi è (ruolo)
2. Cosa vuoi (obiettivo + contesto)
3. Come lo vuoi (formato di output)

Prima:

Scrivi un'email sul lancio del nostro prodotto.

Dopo:

Sei un product marketer in un'azienda SaaS B2B. Scrivi un'email di 3 paragrafi
ai clienti esistenti per annunciare una nuova funzionalità di analisi. Tono: professionale
ma non rigido. Concludi con una CTA per prenotare una demo di 15 minuti.

Il secondo prompt fornisce all'IA una prospettiva precisa. L'output sarà notevolmente più utile e richiederà molto meno editing.

Tecnica 2: Il Role Prompting

Assegnare all'IA un ruolo specifico ne plasma il vocabolario, le assunzioni e il livello di dettaglio.

"Agisci come un ingegnere software senior che revisiona questo codice per vulnerabilità di sicurezza" ottiene una risposta molto diversa rispetto a "revisiona questo codice."

Template di ruolo ad alte prestazioni:

• "Sei un [professione] con [X] anni di esperienza in [specializzazione]. Il tuo pubblico è [pubblico target]."
• "Agisci come un [esperto specifico] specializzato in [area di nicchia]."
• "Sei un [ruolo] che scrive per [pubblico specifico]. Usa un linguaggio appropriato per [livello di competenza]."

Il ruolo non deve essere un titolo lavorativo reale. "Agisci come un editor estremamente critico che taglia le parole inutili senza pietà" funziona perfettamente per ottenere testi snelli e ben editati.

Alcuni ruoli utili da tenere a portata di mano:

Tecnica 3: Il Prompting a Catena di Ragionamento

Per compiti complessi, dì all'IA di ragionare sul problema prima di rispondere. Si chiama chain-of-thought prompting, e migliora significativamente la qualità dell'output su compiti che richiedono molto ragionamento.

La versione più semplice: aggiungi "Pensa passo dopo passo prima di dare la tua risposta finale" a qualsiasi prompt.

Casi d'uso ideali:

• Analisi complesse o domande strategiche
• Debug di codice o problemi tecnici
• Compiti matematici e logici
• Scenari decisionali con trade-off

Esempio:

Devo scegliere tra due CRM per un team di 5 persone. Ci servono integrazione email,
un'app mobile e una vista pipeline. Il budget è di 50€/mese. Analizza i trade-off
passo dopo passo prima di fare una raccomandazione.

Questo spinge l'IA a mostrare il suo ragionamento. L'output diventa più utile e la logica è più facile da verificare.

Se stai usando modelli di ragionamento (o1 o o3 di OpenAI, oppure la modalità di pensiero esteso di Claude), lo fanno automaticamente. Per i modelli di chat standard, questo suggerimento fa la differenza.

Tecnica 4: Gli Esempi Few-Shot

Questo è il modo più rapido per ottenere output coerenti e in linea con lo stile desiderato: mostra all'IA esattamente cosa vuoi prima di chiederle di farlo.

Fornisci all'IA 1-3 esempi del formato, dello stile o della struttura che cerchi. Poi fai la tua richiesta.

Template:

Ecco degli esempi del tono che voglio:

Esempio 1: [input] → [output]
Esempio 2: [input] → [output]

Ora fai lo stesso per: [la tua richiesta effettiva]

Esempio pratico:

Ecco degli esempi dello stile di scrittura che voglio:

Input: Annuncio di prodotto per uno strumento di pianificazione
Output: "Programmare è diventato più semplice. Imposta la tua disponibilità una volta,
condividi un link, fatto. Niente più email avanti e indietro."

Input: Annuncio di prodotto per uno strumento di archiviazione file
Output: "I tuoi file, ovunque tu sia. Carica da qualsiasi dispositivo, accedi da tutti.
Semplice."

Ora scrivi uno per: una nuova funzionalità di chat AI nel nostro strumento di project management.

L'IA coglie lunghezza, ritmo e tono dai tuoi esempi. Di solito due esempi sono sufficienti.

Tecnica 5: Le Istruzioni di Formattazione dell'Output

La maggior parte dei principianti si dimentica di specificare come vuole che l'output sia strutturato. L'IA usa il formato che le sembra più naturale, che potrebbe non corrispondere a quello di cui hai bisogno.

Digli esattamente cosa vuoi:

Le istruzioni di formattazione non rendono solo l'output più bello. Obbligano l'IA a stabilire priorità diverse. "3 punti elenco, ciascuno sotto le 15 parole" impone concisione. "Inizia con il punto chiave" impone una struttura con la conclusione in apertura.

Mettere Tutto Insieme: Prima e Dopo

Ecco l'intero set di tecniche applicato a uno scenario reale.

Scenario: Vuoi un post LinkedIn su una lezione di carriera che hai imparato.

Prompt base:

Scrivi un post LinkedIn su una lezione che ho imparato sulla gestione del tempo.

Risultato: Generico. Avrebbe potuto essere scritto da chiunque, su qualsiasi cosa.

Prompt ottimizzato:

Sei un senior product manager con 10 anni di esperienza. Scrivi un post LinkedIn
sull'imparare a dire no alle riunioni che non richiedono le tue decisioni.
Tono: onesto e diretto, non predicatorio. Niente hashtag. Meno di 150 parole. Inizia con
una frase d'apertura breve e incisiva che cattura l'attenzione. Concludi con un consiglio pratico.

Risultato: Specifico, ben strutturato, sembra scritto da qualcuno con vera esperienza.

La differenza non sta nella complessità. Sta nella specificità. Vincoli più concreti lasciano all'IA meno spazio per ricadere nel generico.

Come Iterare Quando i Risultati Non Sono Ancora Soddisfacenti

I buoni prompt raramente vengono scritti al primo tentativo. Trattalo come una bozza.

Se il primo output è all'80%, continua la conversazione:

• "Bene. Ora rendilo il 30% più breve."
• "Rimuovi il linguaggio formale — fallo sembrare più una conversazione tra colleghi."
• "Il terzo punto è debole. Riscrivi solo quella sezione con un esempio concreto."
• "Cambia il tono da persuasivo a informativo."

Non è necessario riscrivere l'intero prompt ogni volta. Costruisci su ciò che funziona.

Questo è particolarmente utile per la scrittura e i compiti di contenuto. Per uno sguardo più approfondito sugli strumenti IA pensati specificamente per i flussi di lavoro di scrittura, consulta i migliori strumenti IA per scrivere nel 2026.

Errori Comuni

Troppo vago. "Aiutami con il marketing" vs "Scrivi tre opzioni di oggetto per un'email di re-engagement a clienti che non acquistano da 90 giorni." Il secondo prompt non lascia quasi spazio a una risposta scadente.

Troppe richieste in una volta. Non stipare cinque richieste in un unico prompt. Suddividi i compiti complessi in passaggi: chiedi prima uno schema, poi espandi ogni sezione.

Nessun contesto sul tuo pubblico. L'IA non sa se stai scrivendo per un dodicenne o un docente universitario. Specificalo esplicitamente.

Accettare la prima risposta. Itera. La maggior parte dei buoni output richiede 2-3 scambi, non un unico prompt perfettamente formulato.

Aspettarsi che legga nel pensiero. Se hai dei vincoli (numero di parole, argomenti da evitare, formato preferito), indicali subito. Non scoprire di doverli aggiungere dopo aver letto una risposta inutilizzabile.

Una volta che hai prompt solidi per i compiti ricorrenti, puoi usarli come mattoni per automatizzare flussi di lavoro IA ripetitivi con strumenti come Zapier o Make.

Funziona su Tutti i Modelli IA?

Sì. Le tecniche fondamentali funzionano con ChatGPT, Claude, Gemini e qualsiasi altro LLM di rilievo.

Alcune piccole differenze da tenere a mente:

ChatGPT (GPT-4o): Risponde bene a prompt strutturati con sezioni chiare. Gestisce prompt con vincoli multipli in modo pulito. Veloce per la maggior parte dei compiti.

Claude (Anthropic): Particolarmente bravo a seguire istruzioni dettagliate e sfumate. Gestisce contesti lunghi e requisiti di tono sottili meglio della maggior parte dei modelli. Se sei specifico su voce e stile, Claude di solito consegna.

Gemini (Google): Ottimo su compiti che beneficiano dell'accesso a informazioni in tempo reale. Si applicano le stesse tecniche di prompting; lo stile dell'output differisce leggermente.

Le tecniche in questa pagina funzionano con tutti. Scegli il modello che già usi e applicale lì.

Se stai ancora decidendo quale IA usare, il confronto tra ChatGPT e Claude copre le differenze pratiche per i casi d'uso più comuni.

Domande Frequenti

Qual è la differenza tra il prompt engineering e il semplice "usare l'IA"?

Il prompt engineering è la pratica deliberata di progettare prompt per ottenere output specifici e di alta qualità. La maggior parte delle persone "usa l'IA" digitando richieste casuali e accettando qualsiasi risposta arrivi. Il prompt engineering significa essere intenzionali su cosa si chiede e come lo si formula. Il divario tra i due equivale spesso a una differenza di 5 volte nella qualità dell'output.

Quanto deve essere lungo un prompt?

Abbastanza da includere ruolo, obiettivo, contesto e istruzioni di formato — abbastanza breve da rimanere chiaro. Per la maggior parte dei compiti, 50-150 parole è il punto ottimale. I compiti tecnici complessi possono richiedere di più. Le semplici richieste di formattazione o riassunto possono essere una singola frase. Se il tuo prompt è più lungo di un paragrafo ed è ancora vago, il segnale è che devi essere più specifico, non più lungo.

Devo memorizzare queste tecniche?

No. La maggior parte delle persone interiorizza 2-3 tecniche dopo una settimana di pratica deliberata. Inizia con la formula base (ruolo + obiettivo + formato) poiché migliora ogni prompt immediatamente. Aggiungi le altre quando ti trovi di fronte a un compito in cui potrebbero aiutare.

E se seguo tutti questi consigli ma ottengo comunque risultati scadenti?

Prova un modello diverso — alcuni compiti si adattano genuinamente meglio a certi modelli. Verifica anche che il tuo ruolo e il contesto siano effettivamente accurati e internamente coerenti. Se dici all'IA di "scrivere come un esperto" ma i tuoi esempi sono informali, invia segnali contrastanti. E itera: tratta la prima risposta come punto di partenza, non come prodotto finito.

Vale la pena impararlo se gli strumenti IA continuano a migliorare?

Sì. I modelli migliori rispondono ancora meglio ai prompt ben strutturati. Il divario tra un buon prompt e uno vago non si è ridotto man mano che i modelli sono migliorati — anzi, i modelli più capaci hanno più margine per fare cose migliori quando vengono guidati chiaramente. Le basi che impari oggi si applicheranno a ogni modello che verrà dopo.

Conclusione

La maggior parte delle persone ottiene solo una frazione di ciò che l'IA può offrire perché non ha cambiato il modo in cui chiede. Aggiungi un ruolo, specifica il formato di output, dai all'IA un obiettivo concreto — i risultati migliorano immediatamente.

Le cinque tecniche sono:

1. Ruolo + obiettivo + formato in un unico prompt
2. Assegna un ruolo specifico adatto al compito
3. Chiedi di pensare passo dopo passo per ragionamenti complessi
4. Fornisci esempi quando vuoi uno stile o una struttura coerenti
5. Indica esattamente come vuoi che l'output sia formattato

Inizia solo con la prima. La formula base da sola farà una differenza evidente in qualsiasi compito per cui usi regolarmente l'IA.

Per chiunque voglia applicare queste tecniche su più modelli IA senza passare da una scheda all'altra, Zemith ti dà accesso a ChatGPT, Claude e altri in un unico posto.