Vuoi una ricerca più rapida, bozze più chiare o semplicemente un brainstorming più intelligente? Imparare a parlare con l'intelligenza artificiale è più semplice di quanto sembri. Piccole modifiche al modo in cui chiedi e al modo in cui segui le richieste possono trasformare i risultati da mediocri a sorprendentemente eccellenti. Immagina di dare indicazioni a uno stagista di grande talento che non dorme mai, a volte tira a indovinare e ama la chiarezza. Tu dai una spinta, lei aiuta. Tu guidi, lei eccelle. Tu ignori il contesto... lei tira a indovinare comunque. Sai com'è.
Di seguito è riportato un manuale completo su " Come parlare all'IA" , con suggerimenti rapidi, tecniche più approfondite e una tabella comparativa per scegliere lo strumento più adatto alle proprie esigenze. Se preferisci dare un'occhiata veloce, inizia con la Guida Rapida e i Modelli. Se invece sei un nerd, gli approfondimenti sono la tua passione.
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Come parlare con l'intelligenza artificiale ✅
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Obiettivi chiari : spiega al modello esattamente cosa significa "buono". Non basandoti su criteri di vibrazioni o speranze.
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Contesto + vincoli - I modelli funzionano meglio con esempi, struttura e limiti. La documentazione del provider raccomanda esplicitamente di fornire esempi e specificare la forma dell'output [2].
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Raffinamento iterativo : il primo prompt è una bozza. Miglioralo in base all'output; la documentazione dei principali provider lo raccomanda esplicitamente [3].
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Verifica e sicurezza - Chiedi al modello di citare, di ragionare, di controllare se stesso, e tu continui a controllare due volte. Gli standard esistono per una ragione [1].
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Abbinare lo strumento all'attività : alcuni modelli sono ottimi per la codifica; altri prosperano in contesti lunghi o nella pianificazione. Le best practice dei fornitori lo sottolineano direttamente [2][4].
Siamo onesti: molti "trucchi rapidi" non sono altro che un modo di pensare strutturato con punteggiatura amichevole.
Mini-caso composito rapido:
un PM ha chiesto: "Scrivere una specifica di prodotto?" Risultato: generico.
Aggiornamento: "Sei un PM a livello di staff. Obiettivo: specifiche per la condivisione crittografata. Destinatari: ingegneri mobili. Formato: una pagina con ambito/ipotesi/rischi. Vincoli: nessun nuovo flusso di autorizzazione; compromessi di citazione".
Risultato: una specifica utilizzabile con rischi espliciti e compromessi chiari, perché l'obiettivo, il pubblico, il formato e i vincoli sono stati dichiarati in anticipo.
Come parlare con l'intelligenza artificiale: guida rapida in 5 passaggi ⚡
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Indica il tuo ruolo, il tuo obiettivo e il tuo pubblico.
Esempio: sei un coach di scrittura legale. Obiettivo: rendere questo promemoria più chiaro. Pubblico: non avvocati. Mantieni il gergo tecnico al minimo indispensabile; mantieni l'accuratezza. -
Assegna un compito concreto con dei vincoli.
Riscrivilo a 300-350 parole; aggiungi un riassunto di 3 punti; mantieni tutte le date; rimuovi le espressioni ridondanti. -
Fornisci contesto ed esempi.
Incolla frammenti, stili che ti piacciono o un breve campione. I modelli seguono gli schemi che mostri loro; la documentazione ufficiale afferma che questo migliora l'affidabilità [2]. -
Chiedi spiegazioni o verifiche.
Mostra brevemente i tuoi passaggi; elenca le ipotesi; segnala eventuali informazioni mancanti. -
Iterare: non accettare la prima bozza.
Bene. Ora comprimi del 20%, mantieni i verbi incisivi e cita le fonti in linea. L'iterazione è una buona pratica fondamentale, non solo la tradizione [3].
Definizioni (utile abbreviazione)
Criteri di successo: l'asticella misurabile per "buono", ad esempio lunghezza, adattamento al pubblico, sezioni richieste.
Vincoli: gli elementi non negoziabili, ad esempio "nessuna nuova rivendicazione", "citazioni APA", "≤ 200 parole".
Contesto: il contesto minimo per evitare supposizioni, ad esempio riepilogo del prodotto, profilo dell'utente, scadenze.
Tabella comparativa: strumenti per parlare con l'intelligenza artificiale (volutamente stravaganti) 🧰
I prezzi variano. Molti offrono livelli gratuiti + upgrade opzionali. Categorie approssimative, in modo che rimangano utili e non diventino obsoleti all'istante.
| Attrezzo | Ideale per | Prezzo (approssimativo) | Perché funziona per questo caso d'uso |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | ragionamento generale, scrittura; aiuto con la codifica | Gratuito + Pro | Ottima capacità di seguire le istruzioni, ampio ecosistema, prompt versatili |
| Claudio | lunghi documenti contestuali, ragionamento attento | Gratuito + Pro | Eccellente con input lunghi e pensiero graduale; gentile per impostazione predefinita |
| Google Gemelli | attività basate sul web, multimediali | Gratuito + Pro | Buon recupero; forte nel mix di immagini e testo |
| Microsoft Copilot | Flussi di lavoro d'ufficio, fogli di calcolo, e-mail | Incluso in alcuni piani + Pro | Vive dove vive il tuo lavoro: utili vincoli integrati |
| Perplessità | ricerca + citazioni | Gratuito + Pro | Risposte chiare con fonti; ricerche rapide |
| A metà viaggio | immagini e concept art | Sottoscrizione | Esplorazione visiva; si abbina bene ai prompt basati sul testo |
| Poe | un posto dove provare tanti modelli | Gratuito + Pro | Cambio rapido; esperimenti senza impegno |
Se stai scegliendo: abbina il modello al contesto che più ti interessa: documenti lunghi, codifica, ricerca con fonti o elementi visivi. Le pagine delle best practice dei provider spesso evidenziano in cosa eccelle il loro modello. Non è una coincidenza [4].
L'anatomia di un prompt ad alto impatto 🧩
Utilizza questa semplice struttura quando vuoi ottenere risultati costantemente migliori:
Ruolo + Obiettivo + Pubblico + Formato + Vincoli + Contesto + Esempi + Processo + Controlli di output
Sei un product marketer senior. Obiettivo: scrivere un brief di lancio per un'app di note che tutela la privacy. Pubblico: dirigenti impegnati. Formato: promemoria di una pagina con titoli. Vincoli: inglese semplice, niente espressioni idiomatiche, mantenere le affermazioni verificabili. Contesto: incollare il riepilogo del prodotto qui sotto. Esempio: imitare il tono del promemoria incluso. Procedura: pensare passo dopo passo; porre prima 3 domande di chiarimento. Controlli dell'output: concludere con un elenco di 5 rischi e una breve FAQ.
Questo boccone è sempre meglio delle battute vaghe.
Approfondimento 1: Obiettivi, ruoli e criteri di successo 🎯
I modelli rispettano ruoli chiari. Definiscono chi è l'assistente, come si manifesta il successo e come verrà valutato. Le linee guida per la sollecitazione orientata al business raccomandano di definire in anticipo i criteri di successo: ciò mantiene i risultati allineati e più facili da valutare [4].
Consiglio tattico: chiedi al modello una checklist dei criteri di successo prima di scrivere qualsiasi cosa. Poi, alla fine, chiedigli di autovalutarsi in base a quella checklist.
Approfondimento 2: Contesto, vincoli ed esempi 📎
L'intelligenza artificiale non è psichica; è affamata di pattern. Fornitele i pattern giusti. Mettete il materiale più importante in cima e siate espliciti sulla forma dell'output. Per input lunghi, la documentazione del fornitore sottolinea che l'ordinamento e la struttura influenzano materialmente i risultati in contesti lunghi [4].
Prova questo micro-modello:
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Contesto: massimo 3 punti elenco che riassumono la situazione
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Materiale di origine: incollato o allegato
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Fai: 3 proiettili
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Non: 3 proiettili
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Formato: lunghezza specifica, sezioni o schema
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Barra di qualità: cosa deve includere una risposta A+
Approfondimento 3: Ragionamento su richiesta 🧠
Se vuoi una riflessione attenta, chiedila brevemente. Richiedi un piano o una spiegazione sintetica; alcune guide ufficiali suggeriscono di indurre la pianificazione per compiti complessi per migliorare l'aderenza alle istruzioni [2][4].
Sollecito:
pianifica il tuo approccio in passaggi numerati. Esprimi le tue ipotesi. Quindi fornisci solo la risposta finale, con una motivazione di 5 righe alla fine.
Piccola nota: un testo più ragionato non è sempre la scelta migliore. Bilancia chiarezza e concisione per non affogare nella tua stessa impalcatura.
Approfondimento 4: L'iterazione come superpotere 🔁
Tratta il modello come un collaboratore che alleni a cicli. Richiedi due bozze contrastanti con toni diversi; oppure richiedi solo la bozza . Poi perfeziona. OpenAI e altri raccomandano esplicitamente il perfezionamento iterativo, perché funziona [3].
Esempio di ciclo:
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Dammi tre opzioni di contorno con angolazioni diverse.
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Scegli le parti più forti, unisci le parti migliori e scrivi una bozza.
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Ridurre del 15%, aggiornare i verbi e aggiungere un paragrafo scettico con citazioni.
Approfondimento 5: Guardrail, verifica e rischio 🛡️
L'intelligenza artificiale può essere utile e tuttavia sbagliare. Per ridurre il rischio, è possibile prendere spunto da framework di rischio consolidati: definire la posta in gioco, richiedere trasparenza e aggiungere controlli di equità, privacy e affidabilità. Il framework di gestione del rischio dell'intelligenza artificiale del NIST delinea le caratteristiche di affidabilità e le funzioni pratiche che è possibile adattare ai flussi di lavoro quotidiani. Chiedere al modello di rivelare l'incertezza, citare le fonti e segnalare i contenuti sensibili, quindi verificare [1].
Richieste di verifica:
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Elenca le 3 ipotesi principali. Per ciascuna, valuta l'affidabilità e indica la fonte.
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Citare almeno 2 fonti attendibili; se non ne esistono, dirlo chiaramente.
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Fornisci una breve controargomentazione alla tua risposta, quindi conciliati.
Approfondimento 6: Quando le modelle esagerano e come tenerle a freno 🧯
A volte le IA diventano troppo zelanti, aggiungendo complessità indesiderate. Le linee guida di Anthropic denunciano la tendenza a sovra-ingegnerizzare; la soluzione è l'imposizione di vincoli chiari che dicano esplicitamente "niente extra" [4].
Prompt di controllo:
apporta solo le modifiche da me esplicitamente richieste. Evita di aggiungere astrazioni o file extra. Mantieni la soluzione minimale e mirata.
Come parlare con l'intelligenza artificiale per la ricerca e l'esecuzione 🔍⚙️
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Modalità di ricerca: richiedere punti di vista contrastanti, livelli di confidenza e citazioni. Richiedere una breve bibliografia. Le capacità si evolvono rapidamente, quindi verificare qualsiasi elemento critico [5].
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Modalità di esecuzione: specificare le peculiarità del formato, la lunghezza, il tono e gli aspetti non negoziabili. Richiedere una checklist e un'autovalutazione finale. Mantenere il testo conciso e testabile.
Suggerimenti multimodali: testo, immagini e dati 🎨📊
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Per le immagini: descrivere lo stile, l'angolazione della telecamera, l'atmosfera e la composizione. Se possibile, fornire 2-3 immagini di riferimento.
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Per le attività sui dati: incollare le righe di esempio e lo schema desiderato. Indicare al modello quali colonne mantenere e quali ignorare.
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Per i media misti: specifica dove va inserito ogni elemento. "Un paragrafo introduttivo, poi un grafico, poi una didascalia con una frase ad effetto per i social".
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Per documenti lunghi: mettere prima gli elementi essenziali; l'ordinamento è più importante con contesti molto ampi [4].
Risoluzione dei problemi: quando il modello va di lato 🧭
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Troppo vago? Aggiungi esempi, vincoli o uno schema di formattazione.
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Troppo prolisso? Imposta un budget di parole e richiedi la compressione dei punti elenco.
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Non hai colto il punto? Riformula gli obiettivi e aggiungi 3 criteri di successo.
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Inventi? Richiedi fonti e una nota di incertezza. Cita o specifica "nessuna fonte".
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Tono troppo sicuro di sé? Richiedi punteggi di copertura e fiducia.
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Allucinazioni nei compiti di ricerca? Eseguire verifiche incrociate utilizzando framework affidabili e riferimenti primari; le linee guida sui rischi degli enti di normazione esistono per un motivo [1].
Modelli: copia, modifica, vai 🧪
1) Ricerca con fonti
Sei un assistente di ricerca. Obiettivo: riassumere il consenso attuale su [argomento]. Pubblico: non tecnico. Includere 2-3 fonti attendibili. Processo: elencare le ipotesi; annotare l'incertezza. Output: 6 punti elenco + 1 paragrafo di sintesi. Vincoli: nessuna speculazione; se le prove sono limitate, dichiararlo. [3]
2) Redazione dei contenuti
Sei un editor. Obiettivo: scrivere la bozza di un post sul blog su [argomento]. Tono: amichevole ed esperto. Formato: H2/H3 con elenchi puntati. Lunghezza: 900–1100 parole. Includi una sezione di controargomentazione. Concludi con un TL;DR. [2]
3) Aiuto alla codifica
Sei un ingegnere senior. Obiettivo: implementare [funzionalità] nello [stack]. Vincoli: niente refactoring a meno che non venga richiesto; concentrarsi sulla chiarezza. Processo: delineare l'approccio, elencare i compromessi, quindi scrivere il codice. Output: blocco di codice + commenti minimi + un piano di test in 5 fasi. [2][4]
4) Promemoria strategico
Sei uno stratega di prodotto. Obiettivo: proporre 3 opzioni per migliorare [metrica]. Includi pro/contro, livello di impegno, rischi. Output: tabella + raccomandazione a 5 punti. Aggiungi ipotesi; poni 2 domande di chiarimento alla fine. [3]
5) Revisione di documenti lunghi
Sei un redattore tecnico. Obiettivo: condensare il documento allegato. Posiziona il testo sorgente nella parte superiore della finestra di contesto. Output: riepilogo esecutivo, rischi chiave, domande aperte. Vincoli: mantenere la terminologia originale; nessuna nuova rivendicazione. [4]
Errori comuni da evitare 🚧
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Domande vaghe come "migliorare questa situazione". Migliore in che modo?
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Nessun vincolo , quindi il modello riempie gli spazi vuoti con ipotesi.
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Sollecito one-shot senza iterazione. La prima bozza è raramente la migliore, il che vale anche per gli esseri umani [3].
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Saltare la verifica sugli output ad alto rischio. Prendere in prestito gli standard di rischio e aggiungere controlli [1].
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Ignorare le linee guida del fornitore che ti dicono letteralmente cosa funziona. Leggi la documentazione [2][4].
Mini Case Study: da vago a focalizzato 🎬
Richiesta vaga:
scrivi alcune idee di marketing per la mia app.
Risultato probabile: idee sparse; segnale basso.
Prompt aggiornato utilizzando la nostra struttura:
sei un lifecycle marketer. Obiettivo: generare 5 esperimenti di attivazione per un'app di note che mette al primo posto la privacy. Pubblico: nuovi utenti nella prima settimana. Vincoli: nessuno sconto; deve essere misurabile. Formato: tabella con ipotesi, passaggi, metrica, impatto previsto. Contesto: gli utenti calano dopo il secondo giorno; la funzionalità principale è la condivisione crittografata. Controlli di output: poni 3 domande di chiarimento prima di proporre. Quindi consegna una tabella e un riepilogo esecutivo di 6 righe.
Risultato: idee più chiare, legate ai risultati, e un piano pronto per essere testato. Niente magia, solo chiarezza.
Come parlare con l'intelligenza artificiale quando la posta in gioco è alta 🧩
Quando l'argomento riguarda salute, finanza, diritto o sicurezza, è necessaria una maggiore diligenza. Utilizzare framework di rischio per guidare le decisioni, richiedere citazioni, ottenere un secondo parere e documentare ipotesi e limiti. Il NIST AI RMF è un solido punto di riferimento per la creazione di una propria checklist [1].
Lista di controllo ad alto rischio:
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Definire la decisione, gli scenari di danno e le mitigazioni
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Richiedi citazioni ed evidenzia l'incertezza
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Esegui un controfattuale: "Come è possibile che sia sbagliato?"
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Ottieni una revisione da un esperto umano prima di agire
Osservazioni finali: troppo lungo, non l'ho letto 🎁
Imparare a parlare con l'IA non significa ricorrere a incantesimi segreti. È un pensiero strutturato espresso in modo chiaro. Definisci il ruolo e l'obiettivo, fornisci il contesto, aggiungi vincoli, chiedi ragionamenti, ripeti e verifica. Fai questo e otterrai risultati incredibilmente utili, a volte persino piacevoli. Altre volte il modello si allontanerà, e va bene così; lo riporti indietro. La conversazione è il lavoro. E sì, a volte mescolerai le metafore come uno chef con troppe spezie... poi ridurrai il ritmo e spedirai.
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Definisci il successo in anticipo
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Fornire contesto, vincoli ed esempi
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Chiedere ragionamenti e verifiche
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Ripeti due volte
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Abbina lo strumento all'attività
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Verificare tutto ciò che è importante
Riferimenti
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NIST - Quadro di riferimento per la gestione del rischio dell'intelligenza artificiale (AI RMF 1.0). PDF
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Piattaforma OpenAI - Guida all'ingegneria rapida. Link
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Centro assistenza OpenAI - Procedure consigliate per la progettazione dei prompt per ChatGPT. Link
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Anthropic Docs - Suggerimenti per le migliori pratiche (Claude). Link
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Stanford HAI - AI Index 2025: Performance tecnica (Capitolo 2). PDF