Prompt engineering: Cos’è e come funziona?

Un nuovo linguaggio per dialogare con l’intelligenza artificiale

Ultimamente, si è parlato moltissimo di intelligenza artificiale generativa. Esiste un aspetto, un po' meno visibile e molto più strategico, che sta cambiando il modo in cui le perosne e le aziende interagiscono con questi strumenti: il Prompt Engineering.

In parole semplici, si tratta della tecnica di scrivere istruzioni efficaci per ottenere risultati precisi da un modello di AI. Non basta chiedere qualcosa a un chatbot: bisogna sapere come chiederlo. Un prompt ben costruito può generare testi più coerenti, analisi più pertinenti, suggerimenti più intelligenti. Un prompt scritto male, invece, produce risposte generiche, vaghe o fuorvianti.

Il Prompt Engineering, ad oggi, non è più una nicchia per sviluppatori o ricercatori: è diventato un vero e proprio linguaggio di interfaccia tra le persone e l’intelligenza artificiale. E come ogni nuovo linguaggio, richiede competenza, intuito e un po' di pratica.

Prompt engineering: come migliorare qualità, precisione e rilevanza

Il Prompt Engineering ormai è diventato uno strumento di progettazione, capace di influenzare in modo diretto la qualità, la precisione e la rilevanza di ciò che l’intelligenza artificiale restituisce.

Pensiamola così: se l’AI è un super collaboratore, il prompt è il briefing. E un briefing approssimativo genera risultati approssimativi. Viceversa, un prompt chiaro, contestualizzato e ben strutturato può generare output ad altissimo valore, anche in processi complessi.

Facciamo un esempio semplice:

• Prompt generico: "Scrivi una descrizione prodotto per una sedia da ufficio."
  → Risultato: testo neutro, vago, simile a mille altri.
• Prompt mirato: "Scrivi una descrizione per una sedia da ufficio ergonomica, con seduta in rete traspirante, pensata per chi lavora al PC 8 ore al giorno. Tonalità professionale, tono tecnico-informativo."
  → Risultato: contenuto preciso, utilizzabile, orientato all’utente finale.

Più si impara a progettare i prompt con attenzione, più l’AI diventa un’estensione utile e affidabile dei flussi di lavoro quotidiani. Ecco perché il Prompt Engineering non è solo una skill operativa, ma una leva strategica per migliorare efficienza, comunicazione e innovazione.

Figure emergenti e nuove competenze aziendali

Il Prompt Engineering sta dando vita a un nuovo vocabolario di ruoli e responsabilità all’interno delle organizzazioni. Se all’inizio era considerata una competenza “di contorno” per chi lavorava già con l’AI, oggi sta diventando una disciplina a sé, con figure professionali dedicate.

Tra le più rilevanti troviamo:

• Prompt Designer: progetta prompt efficaci per ottenere output precisi, consistenti e ripetibili, anche in contesti complessi.
• AI Trainer: si occupa di addestrare i modelli su dati e linguaggi specifici dell’azienda, ma anche di istruire i team interni sull’uso corretto degli strumenti.
• Prompt Strategist: figura ibrida, che unisce competenze di comunicazione, business e AI per definire l’utilizzo dei prompt all’interno dei flussi aziendali.

Queste figure, ancora rare ma in crescita, mostrano quanto il Prompt Engineering stia trasformandosi in una nuova alfabetizzazione digitale, che sempre più team dovranno sviluppare: non solo chi lavora nel tech, ma anche marketing, customer care, HR, vendite.

In un futuro molto vicino, saper dialogare con l’AI sarà come oggi saper scrivere una mail o impostare una campagna: una competenza di base, trasversale, su cui costruire vantaggio competitivo.

Perché interessa a chi lavora nel B2B (e non solo ai developer)

Per chi lavora in azienda, sapere come rivolgersi all'AI è una skill pratica per ottimizzare attività, accelerare processi e migliorare l’efficacia delle comunicazioni interne ed esterne.

In ambito commerciale, ad esempio, può essere utilizzato per generare proposte personalizzate, schede tecniche, descrizioni prodotto differenziate per target, adattate in tempo reale al tono di voce o al tipo di cliente.
Nel marketing, consente di creare contenuti su larga scala, testare varianti di messaggi, automatizzare la produzione di testi SEO-friendly e campagne DEM.
Nel supporto clienti, può alimentare chatbot avanzati che rispondono in modo puntuale, coerente e in linea con le policy aziendali, grazie a prompt predefiniti e contestualizzati.

La vera svolta arriva quando l’azienda inizia ad addestrare l’AI sul proprio contesto specifico. In questo scenario, il Prompt Engineering diventa lo strumento per parlare all’intelligenza artificiale con il linguaggio dell’azienda stessa, rendendo ogni output più pertinente, più efficiente e - soprattutto - più controllabile.

Ambiti di applicazione concreti

Il Prompt Engineering ha già impatti misurabili in diversi reparti aziendali. Vediamo alcuni esempi reali e replicabili.

Marketing e contenuti

Creazione di schede prodotto, articoli blog, post social, FAQ e DEM. Un buon prompt può velocizzare la scrittura, mantenendo tono e coerenza con la brand voice. Inoltre, consente test A/B su messaggi e titoli in pochi secondi.

Vendite e supporto commerciale

Generazione di email di risposta personalizzate, adattate al tono richiesto (formale, amichevole, tecnico). Stesura rapida di presentazioni, follow-up commerciali e documenti sintetici da condividere con prospect e clienti. Tutto partendo da input minimi.

Customer care e assistenza interna

I prompt guidano chatbot o agenti AI che supportano i clienti con risposte accurate, coerenti e aggiornate. Ma aiutano anche i team interni: onboarding, supporto tecnico, procedure interne… tutto può essere automatizzato o velocizzato, se si sa come chiederlo.

Analisi e interpretazione dei dati

Da dati testuali destrutturati (come email o sondaggi) a database CRM: i prompt permettono di estrarre insight, sintetizzare tendenze, formulare report e presentazioni a partire da enormi moli di informazioni, senza bisogno di codice.

Documentazione e compliance

Redazione assistita di policy aziendali, manuali tecnici, contratti-tipo. L’AI può generare bozze solide, ma serve una guida: un prompt ben costruito che imposta la cornice giusta.

È bene far notare che, in tutti questi ambiti, l'AI non sostituisce l’expertise umana, ma la potenzia, accelerando le operazioni e alzando la qualità media del risultato finale.

Errori comuni da evitare con l’AI generativa

L’entusiasmo per l’intelligenza artificiale è comprensibile, ma proprio per questo è facile cadere in trappole che compromettono il risultato. Ecco alcuni errori frequenti che abbiamo notato quando si inizia a utilizzare strumenti generativi senza un approccio strutturato:

• Prompt vaghi o troppo generici: se chiedi “scrivi un testo per il mio sito”, otterrai un testo generico, indistinto, spesso identico a quello che genererebbe un concorrente. L’AI restituisce solo ciò che capisce: se non le dai un contesto, non può fare molto.
• Assenza di obiettivo chiaro: chiedere al chatbot di “fare brainstorming” o “scrivere un post” può sembrare utile, ma senza specificare il pubblico, il tono, la finalità… è tempo perso. Il prompt deve essere una richiesta pensata, non un’intuizione buttata lì.
• Nessun controllo sull’output: l’AI può essere brillante, ma anche imprecisa. Il prompt non è il punto di arrivo: è l’inizio. Serve sempre una fase di revisione, adattamento e validazione, specialmente se i contenuti toccano aspetti tecnici, legali o commerciali.
• Mancanza di standard: se ogni team o ogni persona scrive prompt a modo suo, il risultato sarà incoerente. È utile definire linee guida interne e prompt “master” riutilizzabili per attività ricorrenti.

Evitare questi errori significa recuperare controllo, migliorare la qualità degli output e, cosa fondamentale, risparmiare tempo senza sacrificare precisione.

Checklist: da dove partire per usare bene il Prompt Engineering

Integrare il Prompt Engineering in azienda non richiede stravolgimenti, ma scelte consapevoli. Ecco una checklist pratica per iniziare con il piede giusto:

1. Identifica i task ripetitivi o standardizzabili: quali contenuti, comunicazioni o analisi potresti automatizzare con l’AI generativa?
2. Definisci chi se ne occupa: chi all’interno del team scrive i prompt? Sono sempre le stesse persone o è un’attività lasciata al caso?
3. Prepara prompt guida: costruisci una piccola libreria di prompt testati, già adattati al tono aziendale, da cui partire e iterare velocemente.
4. Chiarisci gli obiettivi di ogni richiesta all’AI: l’obiettivo dev’essere chiaro: cosa vuoi ottenere esattamente? In quale tono? Per chi?
5. Valida sempre gli output: quasi nessun prompt è perfetto alla prima. L’intelligenza artificiale va guidata, rifinita e contestualizzata con occhio critico.
6. Migliora con l’uso: ogni nuovo caso d’uso è un’opportunità per migliorare i prompt esistenti e crearne di nuovi, sempre più efficaci.

Prompt Engineering: una skill che ogni team dovrebbe sviluppare

Nel giro di pochi mesi, il Prompt Engineering è passato da curiosità tecnica a competenza strategica. E presto diventerà una skill diffusa, trasversale, essenziale per dialogare con strumenti che saranno sempre più presenti nella quotidianità aziendale.

Non stiamo parlando di una moda passeggera, ma di un cambiamento di linguaggio. Così come negli anni abbiamo imparato a scrivere email efficaci, gestire campagne digitali o leggere dati, ora dobbiamo imparare a parlare con l’intelligenza artificiale in modo utile.

Chi padroneggia questa capacità prima degli altri potrà lavorare meglio, più in fretta e con più controllo.
E come sempre accade con i nuovi linguaggi, chi li impara per primo, detta le regole.