Come scrivere prompt efficaci su ChatGPT, Copilot, Gemini e Claude: consigli ed esempi pratici

I Large Language Models (LLM) come ChatGPT di OpenAI, Copilot di Microsoft, Gemini di Google o Claude di Anthropic, tutti modelli sviluppati su reti neurali profonde, sono capaci di comprendere e generare linguaggio umano con una precisione sorprendente, facilitando compiti che vanno dalla programmazione alla creazione di contenuti.

In questo articolo ti fornisco 9 consigli essenziali + 1 “Bonus” per affinare la tua capacità di interagire con gli LLM, trasformando ogni interazione in un’opportunità per ottenere risposte utili e realmente spendibili, e diventando così un eccellente «Prompt Engineer».

Per approfondire: Che cos’è un Prompt nell’Intelligenza Artificiale Generativa?

Tuttavia, prima andare a scoprire come scrivere prompt efficaci, attraverso consigli ed esempi pratici, è necessaria una premessa per comprendere a fondo il funzionamento di queste piattaforme.

Che cosa sono e come funzionano gli LLM

I Large Language Models (LLM), come ChatGPT, Copilot e Gemini, sono sistemi matematici sofisticati che apprendono dalle enormi quantità di dati testuali con cui sono stati addestrati, inclusi libri, articoli e conversazioni disponibili su internet, per produrre risposte che imitano la comunicazione umana.

Questi modelli sono strettamente legati al campo del Natural Language Processing (NLP), una disciplina che sviluppa algoritmi capaci di comprendere e generare il linguaggio umano. Durante la fase di addestramento, gli LLM esaminano i testi per apprendere come parole, frasi e concetti siano comunemente connessi, utilizzando tecniche di analisi linguistica per mappare le relazioni e le strutture del linguaggio.

Il cuore operativo degli LLM è l’analisi statistica del linguaggio, dove il modello calcola le probabilità con cui certe parole seguono altre nel discorso. Ad esempio, è più probabile che dopo “buongiorno,” seguano parole come “come” e “stai” piuttosto che parole non correlate come “dinosauri”. Utilizzando queste probabilità, l’LLM genera risposte coese e pertinenti in base ai prompt forniti dagli utenti.

Con il tempo, gli LLM vengono continuamente affinati con nuovi dati e feedback, migliorando le loro capacità di comprensione e risposta. Ciò rende necessario saper formulare prompt chiari e strutturati che indirizzino questi modelli linguistici verso compiti specifici, sfruttando efficacemente la loro analisi statistica per ottenere risultati utili.

Vado ora ad esporre i consigli pratici e i relativi esempi per sfruttare al meglio queste potenti tecnologie di intelligenza artificiale.

1 – Definisci l’obiettivo

La chiarezza dell’obiettivo è fondamentale quando si lavora con modelli di linguaggio avanzati come ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude. Un obiettivo ben definito orienta il modello verso risposte specifiche e rilevanti, ottimizzando l’efficacia del dialogo e riducendo il tempo investito in una interazione poco produttiva.

Prima di comporre il tuo prompt, identifica esattamente cosa ti aspetti come risultato. Ciò ti aiuta a formulare una richiesta più precisa, oltre a facilitare anche il modello nell’elaborare risposte utili e pertinenti. Dovresti considerare che cosa vuoi che il modello risponda e come quella risposta verrà utilizzata.

Domande guida:

• È chiaro ciò che il modello deve rispondere? La tua domanda elimina ogni possibile ambiguità?
• Quali informazioni specifiche o dati devono essere inclusi nella risposta? (Questi dettagli sono necessari per evitare generalizzazioni)
• Qual è lo scopo ultimo della risposta? Cerchi di informare, persuadere, o forse di analizzare dati per una decisione di business?

Esempio pratico: Supponiamo che tu debba creare contenuti per una campagna di email marketing per promuovere un nuovo prodotto tecnologico. Un prompt ben definito potrebbe essere: «Genera una bozza di email persuasiva per la nostra prossima campagna di marketing, destinata a dirigenti aziendali interessati a soluzioni tecnologiche innovative. Includi tre punti chiave sui benefici del nostro nuovo prodotto e suggerisci un call to action efficace che inviti alla registrazione a un nostro esclusivo webinar.» Questo approccio garantisce che ogni prompt sia strategicamente pensato per produrre il massimo valore dal modello di intelligenza artificiale, assicurando che le risposte siano allineate agli obiettivi del tuo progetto di marketing.

Consigli e spiegazioni ulteriori:

• Segmentazione del pubblico: Specifica chiaramente il segmento di pubblico target (es. dirigenti aziendali), permettendo al modello di adattare tono e stile.
• Contenuto preciso: Chiedendo di includere benefici specifici e un call to action, indirizzi il modello a concentrarsi su elementi che aumentano l’efficacia della comunicazione.
• Applicazione pratica: Fornendo un contesto sul come la risposta verrà utilizzata (in questo caso, una campagna email), aiuti il modello a generare contenuti che siano non solo informativi, ma anche direttamente applicabili.

2 – Assegna un ruolo

Stabilire un ruolo preciso e definito per il “Chatbot” è utile per orientare efficacemente le interazioni. Un modello linguistico può assumere svariati ruoli, come assistente per il servizio clienti, tutor per l’apprendimento, consulente per acquisti, o anche come moderatore in forum e piattaforme social. Alcune persone segnalano di usare ChatGPT addirittura come psicologo o amico del cuore con cui confidarsi.

La definizione del ruolo influenzerà non solo il tipo di domande a cui il sistema è attrezzato per rispondere, ma anche il tono e lo stile della comunicazione.

Domande guida:

• Qual è la funzione principale del modello linguistico utilizzato? È destinato a risolvere problemi tecnici, fornire informazioni educative o assistere in processi di acquisto?
• Quale tono e stile di comunicazione sono appropriati per il ruolo che deve assumere il chatbot? Un tono professionale e diretto potrebbe essere adatto per un assistente aziendale, mentre un tono più amichevole e informale sarebbe ideale per un approccio focalizzato sull’engagement su piattaforme social.

Esempio pratico: Supponiamo che tu voglia utilizzare ChatGPT come tutor virtuale per svolgere compiti di matematica. Un prompt efficace che rifletta questo ruolo potrebbe essere: “Agisci come un tutor di matematica. Sono uno studente che ti chiede aiuto per risolvere un problema di algebra riguardante le equazioni quadratiche. Come puoi guidarmi nella comprensione di questo concetto e a trovare la soluzione passo dopo passo?”. Oppure, se hai necessità di un personal trainer virtuale per allenarti a correre, potresti scrivere “Sei un trainer di running, aiutami a creare un piano di allenamento graduale, per allenarmi 12 volte al mese, incrementando il livello di difficoltà per riuscire a concludere una mezza maratona entro 6 mesi”.

Consigli e spiegazioni ulteriori:

• Chiarezza del ruolo: Verifica che il ruolo assegnato sia ben compreso per prevenire confusione e migliorare l’efficienza delle interazioni, sottoponendo domande specifiche volte ad approfondire se il modello linguistico sta agendo davvero nel modo in cui gli hai chiesto.
• Formazione continua: Continua a formare il chatbot con esempi specifici del suo ruolo, per affinare la sua capacità di rispondere in modo coerente e utile. Una scelta ottimale, se hai la versione Plus (a pagamento) di ChatGPT, è quella di progettare un tuo GPTs dedicato integrando le istruzioni sul ruolo all’interno delle istruzioni o in un file da caricare nel Knowledge.

3 – Fornisci un contesto adeguato

Quando interagisci con modelli di linguaggio avanzati come ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini, è essenziale contestualizzare chiaramente il tuo prompt. Un “ambiente di riferimento” aiuta il modello a comprendere non solo cosa chiedi, ma anche perché lo chiedi, migliorando così la precisione e la rilevanza delle risposte. Questo approccio consente di guidare il modello attraverso le sfumature della tua richiesta, assicurando che ogni risposta sia adatta davvero alle tue esigenze.

Domande guida:

• Il prompt chiarisce l’obiettivo che si desidera raggiungere con la risposta?
• Sono stati forniti dettagli sufficienti per permettere al modello di comprendere il contesto specifico in cui la risposta sarà utilizzata?
• Quali informazioni aggiuntive potrebbero aiutare il modello a migliorare la qualità della sua risposta?

Esempio pratico: Immagina di lavorare per un e-commerce che vende prodotti informatici e di elettronica. Vuoi creare un report sulle tendenze di consumo degli apparecchi elettronici durante il periodo natalizio da presentare ai colleghi del reparto marketing. Un prompt adeguatamente contestualizzato potrebbe essere: «Sintetizza un report, da presentare ai miei colleghi del reparto marketing, che analizza le tendenze di acquisto di apparecchi elettronici nel periodo natalizio, evidenziando quali prodotti sono stati più popolari e le motivazioni dietro queste preferenze. Considera i dati di vendita degli ultimi tre anni e discuti come le promozioni stagionali influenzano il comportamento del consumatore».

Consigli e spiegazioni ulteriori: Questo prompt specifica chiaramente il contesto temporale (il periodo natalizio) e il focus dell’analisi (apparecchi elettronici) oltre che i destinatari del report (i colleghi del reparto marketing), guidando il modello a concentrarsi sui dati pertinenti e rilevanti. La richiesta di includere un’analisi multi-annuale e di considerare l’impatto delle promozioni stagionali fornisce al modello ulteriori direttive per generare una risposta che sia informativa e direttamente applicabile alle esigenze di marketing.

4 – Sii specifico e diretto

Essere chiari, specifici e concisi è fondamentale per costruire prompt potenti ed efficaci; riducono le ambiguità e migliorano la qualità delle risposte, concentrando il modello sui dettagli rilevanti ed evita digressioni inutili.

Per cui, quando formuli un prompt, inserisci dettagli precisi che definiscono chiaramente ciò che desideri ottenere e assicurati che ogni parola contribuisca a questo obiettivo. Elimina frasi superflue e assicurati che il prompt sia diretto e al punto, guidando esplicitamente il modello verso il tipo di risposta atteso.

Domande guida:

• Ogni elemento del prompt è necessario per ottenere la risposta desiderata?
• Il prompt contiene dettagli sufficienti per indirizzare le risposte in modo appropriato?
• Il prompt guida chiaramente il modello verso l’output desiderato?

Esempio pratico: Hai necessità di risolvere un problema di rete. Un prompt non ottimale potrebbe essere: «Cosa fare se la connessione è lenta?» Questo è vago e può generare una vasta gamma di risposte. Un prompt migliorato sarebbe: «Elabora una guida passo-passo per diagnosticare una connessione Internet lenta su una rete aziendale, includendo controlli specifici per il router e il server.» Questa versione del prompt è diretta e specifica, sottopone una risposta dettagliata e direttamente applicabile al problema.

5 – Struttura logica

La struttura logica di un prompt è fondamentale per guidare i modelli di linguaggio come ChatGPT, Claude, Copilot e Gemini verso una risposta coerente e ordinata. Una struttura organizzata aiuta il sistema a comprendere sia la natura della richiesta che l’ordine in cui le informazioni dovrebbero essere presentate, migliorando così la chiarezza e l’efficacia della risposta.

Quando formuli un prompt, considera di organizzare la richiesta in modo che conduca il modello attraverso il processo necessario per arrivare alla risposta desiderata. Puoi, ad esempio, porre le domande in una sequenza logica o fornire uno schema di come desideri che la risposta sia strutturata.

Domande guida:

• Gli argomenti sono presentati in un ordine che facilita la comprensione e la logica risposta?
• Ogni parte del prompt contribuisce alla domanda generale senza deviare in tangenti non necessarie?
• Il prompt include indicazioni su come concludere o riassumere la risposta?

Esempio pratico: Immagina di dover presentare un’analisi comparativa delle performance di diversi canali di marketing digitale. Un prompt strutturato logicamente potrebbe essere: «Elabora un report che inizi con una panoramica delle spese totali per ogni canale di marketing digitale nell’ultimo trimestre, seguita da una comparazione del ROI di ciascun canale, e concludi con raccomandazioni su come ottimizzare la spesa per il prossimo trimestre.»

6 – Utilizza esempi

L’uso di esempi nei prompt può notevolmente migliorare la qualità e la rilevanza delle risposte. Gli esempi, infatti, aiutano a concretizzare il concetto o il compito richiesto, fornendo un modello o un riferimento che il sistema AI può seguire per generare risposte più precise e utili.

Per cui, quando sviluppi un prompt, considera l’inclusione di uno o più esempi che illustrino chiaramente il tipo di risposta o il formato che desideri ottenere. Così orienti il modello su come strutturare la sua risposta o su quali dettagli includere, riducendo le ambiguità e migliorando la precisione.

Domande guida:

• L’esempio è direttamente rilevante per il prompt e per l’obiettivo desiderato?
• L’esempio è chiaro e comprensibile per chi leggerà la risposta?
• L’esempio fornisce una guida sufficiente per il modello su come procedere con la risposta?

Esempio pratico: Supponi di dover preparare una presentazione per illustrare le tendenze emergenti nel consumo di media digitali. Un prompt che utilizza un esempio esplicativo potrebbe essere: «Prepara una presentazione che analizzi le tendenze recenti nell’utilizzo di media digitali, concentrandoti su come le preferenze dei consumatori sono cambiate nel 2023. Per esempio, esamina il rapporto “Tendenze dei Media Digitali 2023” e dettaglia come l’aumento dello streaming video on-demand ha influenzato i comportamenti di visione televisiva tradizionale. Includi tabelle che confrontano i dati di abbonamento streaming mensili con la visione televisiva tradizionale dello stesso periodo.»

Consigli e spiegazioni ulteriori:

• Specificità degli elementi analizzati: Indicando esattamente quali trend e dati esaminare, guidi il modello a concentrarsi sugli aspetti più rilevanti dell’evoluzione dei media digitali.
• Utilizzo di dati comparativi: Chiedendo di includere tabelle comparative, fornisci un esempio concreto di come desideri che le analisi visive siano strutturate, permettendo al modello di generare output che illustrano chiaramente le tendenze nel tempo.

7 – Sfrutta la creatività

Essere creativi nei prompt inviati ai vari LLM può accompagnare verso risposte sicuramente più originali e coinvolgenti. Soprattutto in contesti che richiedono ideazione o soluzioni non convenzionali, un prompt creativamente formulato può ispirare il modello a esplorare possibilità oltre le risposte standard e prevedibili.

Potresti includere la richiesta di idee fuori dagli schemi, l’uso di scenari ipotetici o la sfida di norme e aspettative comuni. Anche porre domande aperte che invitano a riflessioni profonde o soluzioni uniche può essere un ottimo modo per stimolare la creatività.

Domande guida:

• Il prompt permette al modello di esplorare diverse direzioni e soluzioni?
• Il prompt invita a pensare in modo innovativo o a rompere con le convenzioni?
• Ci sono elementi nel prompt che possono ispirare il modello a generare risposte originali o artistiche?

Esempio pratico: Immagina di essere un autore che cerca nuove idee per un racconto di fantascienza. Un prompt potrebbe essere: «Immagina un mondo in cui la tecnologia consente alle persone di scambiare i loro ricordi come se fossero oggetti tangibili. Descrivi una giornata nella vita di un personaggio che commercia ricordi per vivere. Quali sono le implicazioni etiche, sociali e personali di tale tecnologia?”

Consigli e spiegazioni ulteriori:

• Scenario innovativo e originale: Introducendo un concetto unico e invitante come lo scambio di ricordi, il prompt incoraggia il modello a pensare in modi che non si limitano ai soliti output, ma ricerca qualcosa che vada oltre gli schemi che fornisce di consueto.
• Domande ampie: Chiedendo di esplorare le implicazioni etiche, sociali e personali, il prompt stimola una risposta più complessa e sfaccettata, che può generare idee profonde e dettagliate.

8 – Feedback iterativo

Il feedback iterativo è essenziale per affinare continuamente la qualità dei prompt e delle risposte generate dalle piattaforme che utilizzi. Attraverso questo processo, puoi valutare l’efficacia dei prompt, identificare aree di miglioramento e ottimizzare le interazioni future con quel modello.

Integra, quindi, un tuo sistema di feedback che permetta di raccogliere input sia dal modello che dagli utenti finali; può includere valutazioni sulla pertinenza delle risposte, la chiarezza, e l’efficacia complessiva. Utilizza poi questi dati per modificare e migliorare i prompt futuri.

Domande guida:

• Come valuterai le risposte del modello? Quali criteri userai per determinare l’efficacia di un prompt?
• Come puoi modificare i prompt basandoti sul feedback ricevuto per migliorare le risposte future?
• Quali metodi utilizzerai per raccogliere feedback dagli utenti e come lo integrerai nel processo di ottimizzazione dei prompt?

Esempio pratico: Supponi di utilizzare un modello AI per supportare un corso online di matematica. Dopo ogni lezione, potresti chiedere agli studenti di compilare un questionario riguardante la chiarezza delle spiegazioni fornite dall’AI basate sui prompt inseriti. Un feedback ricorrente potrebbe essere che gli studenti trovano le risposte troppo astratte o prive di esempi pratici. Utilizzando questo feedback, potresti modificare i prompt futuri per includere più esempi concreti e applicazioni reali dei concetti matematici, come «Descrivi come l’algebra può essere utilizzata per risolvere problemi quotidiani di budget o misurazioni».

Consigli e spiegazioni ulteriori: Questo approccio rende le lezioni più interessanti e comprensibili per gli studenti, oltre a migliorare anche l’efficacia del modello AI nell’insegnamento, garantendo che gli studenti non solo comprendano i concetti teorici, ma vedano anche come possono essere applicati nella vita reale. Implementare questo tipo di feedback iterativo aiuta a colmare il divario tra conoscenza teorica e applicazione pratica, ottimizzando l’esperienza educativa complessiva.

9 – Test e valutazione

Ricorda che gli LLM come ChatGPT, Copilot, Claude e Gemini possono presentare risposte imprecise su persone o eventi, quindi è sempre bene verificare le informazioni ricevute. Inoltre, considera la privacy e la sicurezza dei dati quando utilizzi queste tecnologie.

Effettuare test e valutazioni regolari dei prompt e delle risposte che ricevi è utile per assicurare che il sistema funzioni al meglio delle sue capacità. Questa pratica aiuta a garantire che le risposte siano più accurate, pertinenti e siano in grado di rispettare gli standard qualitativi richiesti per specifici contesti d’uso, soprattutto di tipo professionale.

Di conseguenza, sviluppa un protocollo di test che includa vari scenari e casi d’uso per verificare la robustezza e l’adeguatezza delle risposte del modello. Considera l’implementazione di test automatizzati che possano valutare sistematicamente la coerenza e la rilevanza delle risposte, così come test manuali per valutare la comprensione umana e la naturalezza del linguaggio.

Domande guida:

• I test coprono una gamma sufficientemente ampia di scenari per garantire che il modello possa gestire diverse tipologie di richieste?
• I criteri di valutazione sono ben allineati con gli obiettivi specifici del prompt e le aspettative degli utenti?
• Come vengono aggiornati e migliorati i test in base ai cambiamenti nel modello o nelle esigenze degli utenti?

Esempio pratico: Pensa alla possibilità di utilizzare un modello AI per fornire consulenza finanziaria personalizzata. Per testare l’efficacia dei prompt, potresti creare scenari simulati in cui vari profili di clienti (es. un giovane professionista, una famiglia, un pensionato) chiedono consigli su investimenti, risparmi o gestione del debito. Questi test possono includere domande specifiche come «Qual è il miglior piano di investimento per un risparmiatore conservativo nei suoi 30 anni?» e valutare le risposte per la loro accuratezza, pertinenza e personalizzazione.

Consigli e spiegazioni ulteriori:

• Diversificazione dei test: Utilizza un ampio spettro di scenari per assicurarti che il modello possa rispondere efficacemente a una varietà di richieste e tipologie di utenti.
• Feedback continuo: Incorpora un sistema di feedback continuo che permetta di affinare e aggiustare i test basandosi sui risultati e sulle reazioni degli utenti reali.

Consiglio “Bonus” – Fatti aiutare dall’IA

Prima di concludere, ti lascio un ultimo ma fondamentale trucco per perfezionare i tuoi prompt.

Riguarda lo sfruttamento diretto del modello linguistico che stai utilizzando. In che modo?

1) Innanzitutto, chiedendo a ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude se il prompt che stai utilizzando è, secondo lui, migliorabile e in che modo.

2) In secondo luogo, concludi il prompt chiedendo all’AI di sottoporti delle domande prima di fornire la risposta. Per esempio: «Prima di procedere con la generazione di una risposta, hai domande o dubbi sulle informazioni che ho fornito o sul compito che ti ho assegnato? Se sì, ti prego di elencarli così posso chiarire e contestualizzare meglio la mia richiesta».

Questo approccio invita l’AI a interagire attivamente nel processo di definizione del contesto, assicurando che tutte le incertezze siano risolte prima di procedere con una risposta finale. Questo metodo migliora nettamente la qualità dell’interazione con l’IA e consente di affinare il prompt iniziale per renderlo il più efficace possibile.

Conclusioni

Diventare competenti nella costruzione di prompt efficaci per piattaforme di linguaggio avanzate come ChatGPT, Claude, Copilot e Gemini è – secondo me – sia una competenza tecnica ma anche una vera e propria arte che unisce creatività, precisione e comprensione della “mente” (passami il termine) del modello che stai usando.

In questo processo, la chiave del successo sta nel mantenere un equilibrio tra l’approccio scientifico e l’apertura alla creatività e all’innovazione. Ogni prompt è un “ponte” tra l’intelligenza umana e l’intelligenza artificiale, un dialogo progettato per esplorare e sfruttare nel modo giusto le incredibili capacità di questi strumenti.

Ricorda, il valore di un buon prompt si misura dall’efficacia con cui esso consente al modello AI di agire quasi come un’estensione del pensiero umano, intuitivamente e in modo pertinente. Man mano che continuiamo a esplorare e spingere i confini di ciò che l’intelligenza artificiale può fare, la nostra capacità di comunicare con queste tecnologie in modi sempre più sofisticati e significativi sarà fondamentale per aumentare le nostre potenzialità (o se preferisci super-poteri) e integrarle efficacemente nella nostra quotidianità privata e lavorativa.

Per approfondire questi argomenti e scoprire come applicarli anche alla tua azienda, scrivimi subito!

Glossario: Reti neurali, Large Language Models (LLM), Internet, Feedback, Call to action, Webinar, Target, Chatbot, E-commerce, Trend