Credevo che la buona ingegneria dei prompt significasse scrivere il prompt perfetto al primo colpo.
Scrivi qualcosa di brillante, premi invio, ottieni esattamente quello che vuoi. Come un incantesimo magico.
Non funziona così. E una volta che l’ho accettato, sono diventato molto più bravo con l’IA.
Il primo prompt è solo l’inizio
Il tuo primo prompt è un punto di partenza, non il traguardo.
Nemmeno gli esperti lo azzeccano al primo tentativo. Trattano l’ingegneria dei prompt come una conversazione—un avanti e indietro dove ogni risposta informa la prossima richiesta.
L’IA ti dà qualcosa. Vedi cosa manca o è sbagliato. Regoli. Ripeti finché non ottieni quello che serve.
Questo non è un fallimento della tecnica. È la tecnica.
Perché i primi prompt sbagliano
Varie cose lavorano contro il successo al primo tentativo:
Non sai esattamente cosa vuoi finché non vedi le opzioni. Pensi di volere “un’email professionale”, ma quando leggi la versione dell’IA, capisci che volevi davvero qualcosa di più breve, più caloroso o più diretto.
L’IA interpreta le tue parole diversamente da come le intendevi. “Casual” per te potrebbe significare “rilassato ma professionale”. Per l’IA potrebbe significare “usare gergo ed emoji”. Scopri questa discrepanza solo vedendo il risultato.
Le richieste complesse hanno molte variabili. Tono, lunghezza, formato, livello di dettaglio, cosa includere, cosa omettere—non puoi specificare tutto in anticipo. Alcune cose diventano chiare solo con l’iterazione.
Il divario tra concetto e esecuzione è reale. Hai una visione nella tua testa. Tradurre quella in parole che l’IA può eseguire richiede perfezionamento.
Niente di tutto questo è colpa tua. È semplicemente come funziona il processo.
La mentalità dell’iterazione
Ecco il cambio mentale che aiuta:
Non cercare di scrivere il prompt perfetto. Cerca di iniziare una conversazione produttiva.
Il tuo primo prompt dovrebbe essere abbastanza buono da ottenere una risposta utile—qualcosa su cui puoi reagire e costruire. Poi iterei.
È più veloce che agonizzare sul prompt iniziale perfetto. E produce risultati migliori, perché stai facendo aggiustamenti basati su output reale piuttosto che immaginare cosa potrebbe funzionare.
Frasi di iterazione pratiche
Queste sono le mie frasi di follow-up più utilizzate. Copiale direttamente:
Regolare la lunghezza
- “Rendilo più corto. Dimezza.”
- “Troppo breve. Espandi con più dettagli.”
- “Questo dovrebbe stare in un paragrafo.”
- “Dividi questo in sezioni più corte.”
Regolare il tono
- “Troppo formale. Rendilo conversazionale.”
- “Troppo casual. Più professionale, per favore.”
- “Più caloroso. Come se stessi parlando con un amico.”
- “Più fiducioso. Meno esitazione.”
Regolare il contenuto
- “Concentrati di più su [aspetto specifico].”
- “Togli la parte su [argomento].”
- “Aggiungi esempi.”
- “Includi numeri/dati specifici.”
- “Meno teoria, più consigli pratici.”
Regolare il formato
- “Presenta questo come elenco puntato.”
- “Converti in un elenco numerato.”
- “Usa i titoli per organizzare.”
- “Metti questo in una tabella.”
- “Formatta come codice.”
Reindirizzare
- “Non è esattamente quello che intendevo. Voglio…”
- “Bene, ma ho bisogno che sia più su X e meno su Y.”
- “Ricomincia con questo angolo: [nuova direzione].”
- “Mantieni la struttura ma cambia gli esempi.”
Avvicinarsi
- “Quasi. Il secondo paragrafo è perfetto—fai il primo paragrafo con quel tono.”
- “Il formato è giusto, ma rendi il contenuto più specifico.”
- “Mantieni tutto tranne la conclusione. Riscrivi solo quella parte.”
La regola delle tre iterazioni
La maggior parte dei compiti converge in tre iterazioni:
Iterazione 1: Ottieni l’output di base. Vedi cosa produce l’IA con il tuo prompt iniziale.
Iterazione 2: Risolvi i problemi ovvi. Correggi tono, lunghezza o formato.
Iterazione 3: Affina i dettagli. Piccoli aggiustamenti per renderlo perfetto.
Se sei oltre tre iterazioni e ancora non vicino, qualcosa non va con il tuo approccio—o l’attività è troppo complessa per un singolo prompt, o devi ricominciare con un angolo diverso.
Dividere vs Iterare
A volte l’iterazione non è la risposta. A volte devi dividere l’attività.
Itera quando:
- L’output va nella giusta direzione
- Stai regolando una o due cose
- I piccoli cambiamenti lo risolveranno
Dividi quando:
- L’output è completamente sbagliato
- Molte cose importanti devono cambiare
- La richiesta sta cercando di fare troppo
Per attività complesse, prova: “Facciamo questo passo dopo passo. Prima, dammi solo [prima parte].”
Poi itera su quella parte finché non è giusta. Poi passa al prossimo pezzo.
Feedback selettivo
Sii specifico su cosa funziona e cosa no.
Vago: “Questo non è giusto.”
Meglio: “Il tono è perfetto, ma gli esempi non si adattano al mio settore. Usa esempi dal software B2B invece che dal retail.”
Ancora meglio: “Mantieni i paragrafi 1 e 3 esattamente come sono. Riscrivi il paragrafo 2 per concentrarti sulle sfide di implementazione invece che sui vantaggi.”
Più specifico è il tuo feedback, meno l’IA deve indovinare cosa cambiare.
La tecnica “Sì, e”
Invece di sostituire tutto l’output, costruisci su quello che è buono.
Prompt: “Scrivi un paragrafo introduttivo per il mio blog post sul lavoro remoto.”
L’IA scrive qualcosa di decente ma generico.
Seguito: “Buon inizio. Ora rendilo più personale—menziona un momento frustante specifico del lavoro remoto con cui i lettori potranno identificarsi.”
L’IA aggiunge l’elemento personale.
Seguito: “Meglio. Ora rendi l’ultima frase più d’impatto.”
Ogni iterazione aggiunge un livello. Stai scolpendo la risposta piuttosto che ricominciare da capo.
Quando ricominciare
A volte l’iterazione non vale la pena. Ricomincia da capo quando:
- Sei all’iterazione 5+ e ancora frustrato
- L’approccio fondamentale è sbagliato (non solo i dettagli)
- Hai imparato qualcosa dall’output che cambia quello che vuoi
- Il contesto della conversazione è diventato confuso
Ricominciare non è un fallimento. Sta usando quello che hai imparato per fare un primo tentativo migliore.
Quando ricomincia, porta quello che hai imparato: “In realtà, quello che voglio è [descrizione più chiara basata su quello che sai ora].”
Il vantaggio nascosto dell’iterazione
L’iterazione ti insegna quello che vuoi davvero.
Spesso non sai completamente cosa stai cercando finché non vedi quello che non stai cercando. Il primo tentativo dell’IA chiarisce il tuo stesso pensiero.
“Oh, non voglio una proposta formale. Voglio più un pitch casual.”
“In realtà, ho bisogno che questo sia meno su feature e più sul problema che risolviamo.”
“Pensavo di volere qualcosa di completo, ma davvero ho solo bisogno dei punti chiave.”
Questo processo di scoperta è prezioso. Non combatterlo—usalo.
Flusso di lavoro pratico
Ecco come affronto la maggior parte dei compiti con l’IA ora:
Scrivi un prompt ragionevole. Non pensarci troppo. Includi le basi: compito, contesto, eventuali vincoli importanti.
Leggi l’output con domande: Cosa va bene? Cosa va male? Cosa manca?
Dai feedback specifico. Concentrati sul problema più grande per primo.
Ripeti i passaggi 2-3 finché non sei soddisfatto o realizzi che hai bisogno di un approccio diverso.
Se bloccato, ricomincia con la chiarezza che hai guadagnato.
Questo di solito richiede 2-4 scambi. Raramente di più.
Il tuo nuovo mantra
Smetti di cercare di scrivere il prompt perfetto.
Inizia a cercare di avere una conversazione produttiva.
Il primo messaggio è solo l’apertura. Quello che conta è quello che fai con la risposta—come guidi, regoli e affini finché non ottieni quello che serve.
Il tuo primo prompt non funzionerà mai.
E questo è esattamente come dovrebbe essere.