L’AI Generativa ha rivoluzionato la creatività e la risoluzione dei problemi, ma il suo utilizzo efficace differisce in modo significativo dai motori di ricerca tradizionali. A differenza di Google, dove sono sufficienti semplici parole chiave, l’AI Generativa richiede suggerimenti ben elaborati per guidare i suoi risultati. Il Promp Engineering è la chiave per sbloccare il suo potenziale.
In questo articolo esploreremo le strategie per aiutare gli utenti a scrivere prompt migliori e a sbloccare il pieno potenziale della Generative AI.
Che cos’è il Prompt Engineering?
Il Prompt engineering implica una strutturazione degli input per ottenere risposte significative e di alta qualità da parte dell’AI. A differenza dei motori di ricerca, che si limitano a recuperare informazioni esistenti, l’AI Generativa si basa su istruzioni precise per creare contenuti pertinenti. Specificare chiaramente il contesto, il tono e la struttura è essenziale per ottenere risultati soddisfacenti.
Componenti chiave per Prompt efficaci
Chiarezza e specificità
Nonostante la loro potenza, i modelli di AI Generativa non possono interpretare le intenzioni senza istruzioni chiare. Per ottenere risultati di alta qualità è essenziale disporre di indicazioni chiare, perchè le risposte dell’AI sono generate, non semplicemente recuperate. Google è in grado di analizzare termini generici e fornire risultati basati sulla pertinenza, ma la Generative AI ha bisogno di dettagli per “capire” ciò che gli utenti chiedono. Quanto più chiare e specifiche sono le richieste degli utenti, tanto migliori saranno i risultati.
- Un esempio efficace: “Scrivi un post di 500 parole sull’importanza della sicurezza informatica per le piccole imprese, concentrandoti sulla crittografia dei dati e sulla formazione dei dipendenti.”
- Un esempio poco efficace: “Scrivi un post sulla sicurezza informatica per un blog .”
Nel primo esempio gli utenti specificano il contenuto, l’audience (piccole imprese) e le aree di interesse (crittografia dei dati e formazione dei dipendenti), che aiutano a guidare efficacemente l’AI. Un linguaggio vago o ambiguo è quindi da evitare, perchè può portare a risultati irrilevanti o insoddisfacenti.
In caso di generazione di immagini, anche il cosiddetto Shot-prompting può aiutare. Lo shot-prompting è una descrizione breve e specifica di ciò che l’utente desidera in un’immagine, concentrandosi sul soggetto principale, sull’ambientazione e sull’atmosfera. Questo approccio aiuta l’AI a generare un’immagine con un forte impatto visivo, mettendo in evidenza solo gli elementi più rilevanti.
Ruoli e Informazioni di Contesto
Un modello di AI Generativa non è in grado di comprendere da solo il contesto. Fornire informazioni di base e definire i ruoli consente di adattare le risposte dell’AI alle specifiche esigenze.
- Un esempio efficace : “In qualità di responsabile marketing di un’azienda produttrice di bottiglie d’acqua ecologiche, crea una descrizione del prodotto per i consumatori attenti all’ambiente, evidenziando il materiale privo di BPA, la portabilità e la capacità di mantenere le bevande fredde per 24 ore.”
- Un esempio poco efficace: “Scrivi una descrizione del prodotto per una bottiglia d’acqua.”
In questo caso l’inclusione del ruolo degli utenti, delle informazioni sul pubblico target e delle caratteristiche del prodotto forniscono un contesto cruciale che consente all’AI di generare una descrizione personalizzata e convincente.
Definizione di tono e stile
La Generative AI può adattare il proprio tono e stile in base alle indicazioni degli utenti. Specificare il tono – formale, informale, persuasivo o tecnico – aiuta a garantire che la risposta sia in linea con il pubblico a cui è destinata.
- Un esempio efficace: “Scrivi un’e-mail formale a un potenziale partner commerciale, evidenziando i vantaggi di una nuova opportunità di partnership.”
- Un esempio non efficace: “Scrivi una mail a un partner commerciale.”
Senza specificare il tono nel secondo esempio, l’AI potrebbe inviare un’e-mail troppo informale e fuori tono per il contesto.
Impostazione della struttura
Fornire una struttura ben definita guida l’AI a produrre output organizzati, soprattutto per compiti complessi. I suggerimenti strutturati sono particolarmente utili per output più lunghi, come articoli, relazioni o anche incarichi di creatività.
- Un esempio efficace: “Scrivi un articolo di 1.000 parole sui vantaggi dell’AI nell’assistenza sanitaria. Strutturalo come segue:
- Introduzione (150 parole): Panoramica dell’AI nell’assistenza sanitaria.
- Vantaggi principali (500 parole): Focus sulla diagnostica, sulla cura del paziente e sull’efficienza amministrativa.
- Sfide (200 parole): Affrontare le problematiche etiche e normative.
- Conclusione (150 parole): Riassumere ed evidenziare il potenziale futuro.”
- Un esempio non efficace: “Scrivi un articolo sull’AI nell’assistenza sanitaria.”
Suddividendo il contenuto in sezioni precise, specificando i limiti di parole o delineando i punti chiave, gli utenti si assicurano che l’AI generi risultati mirati, logici e completi.
Dimostrazione attraverso esempi chiari
Includere esempi per mostrare il tono, la struttura o lo stile desiderato aiuta l’AI a fornire risultati coerenti.
- Un esempio efficace: “Scrivi la descrizione di uno smartwatch rivolto a professionisti esperti di tecnologia. Utilizzare come riferimento: “Questo portatile leggero è dotato di processore Intel i7, 16 GB di RAM e display Retina, e offre la portabilità e durata della batteria per tutto il giorno.”
- Un esempio non efficace: “Scrivi uno descrizione per uno smartwatch.”
La condivisione di prompt esemplificativi adattati a compiti specifici può aiutare a garantire coerenza e qualità tra i vari utenti.
Le sfide più comuni del Prompt Engineering
Una delle sfide più comuni è quella di aspettarsi che l’AI deduca specifiche da richieste vaghe. La Generative AI non recupera le risposte, ma le costruisce in base a come viene strutturata la richiesta. D’altro canto, anche richieste complesse e composte da più parti possono sopraffare l’Intelligenza artificiale, portando spesso a risultati di qualità inferiore.
Concentrarsi su un compito alla volta con istruzioni chiare e specifiche per ogni richiesta è molto più efficace. Gli utenti devono anche tenere presente che le risposte dell’AI possono necessitare di perfezionamenti per ottenere il risultato desiderato. Raffinando iterativamente i prompt – aggiungendo dettagli, aggiustando il tono o chiedendo di modificare sezioni specifiche – gli utenti possono migliorare notevolmente i risultati. Ad esempio, guidando l’AI con un approccio “Chain-of-Thought”, passo dopo passo, è possibile aiutarla a comprendere meglio gli obiettivi degli utenti per l’output.
Conclusione: come padroneggiare il Prompt Engineering
Un prompt engineering efficace trasforma l’AI Generativa in uno strumento versatile per la creatività, la comunicazione e la risoluzione dei problemi. Tuttavia, per massimizzare il valore di questa tecnologia non bastano le competenze tecniche, ma occorre un cambiamento di mentalità e di competenze.
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