Corso di Prompt Engineering

Oggi l’Intelligenza Artificiale generativa sta entrando progressivamente nelle attività quotidiane di uffici, aziende e professioni specialistiche. Tuttavia, il vero vantaggio competitivo non dipende solamente dall’utilizzo degli strumenti AI, ma dalla capacità di comunicare con essi in modo efficace. Le migliori pratiche di prompt engineering evidenziano che la qualità dei risultati ottenuti è strettamente legata alla chiarezza degli obiettivi, al contesto fornito e al livello di dettaglio delle istruzioni. Un corso di prompt engineering permette quindi di sviluppare una competenza sempre più strategica: trasformare una richiesta generica in un input strutturato capace di generare output precisi, affidabili e immediatamente utilizzabili.

In ambito lavorativo, saper formulare prompt efficaci significa aumentare concretamente la produttività. Report, analisi, presentazioni, comunicazioni, sintesi di documenti, attività di pianificazione e supporto alle decisioni possono essere realizzati in tempi significativamente ridotti quando l’AI riceve istruzioni corrette e complete. Il prompt engineering consente di ridurre ambiguità, errori interpretativi e continue revisioni degli output, trasformando l’AI da semplice strumento di supporto a vero acceleratore delle attività professionali. Le organizzazioni che investono in queste competenze permettono alle proprie persone di concentrarsi maggiormente sul valore aggiunto, delegando alle tecnologie una parte crescente delle attività operative e ripetitive.

Un ulteriore motivo per investire nella formazione sul prompt engineering riguarda la qualità e l’affidabilità dei risultati prodotti dall’AI. Professionisti e aziende devono essere in grado non solo di ottenere risposte rapide, ma anche di verificarne la correttezza, mitigare possibili errori, gestire i rischi legati a bias e interpretazioni scorrette e utilizzare l’AI in modo responsabile. Un percorso formativo dedicato insegna tecniche di perfezionamento, iterazione e controllo degli output, sviluppando una vera e propria cultura dell’utilizzo consapevole dell’Intelligenza Artificiale. In un mercato sempre più orientato ai dati e all’automazione, il prompt engineering sta diventando una competenza trasversale destinata a caratterizzare i professionisti più efficaci e preparati dei prossimi anni

La struttura del corso

Il corso si struttura su 3moduli formativi per un totale di circa 12ore di formazione. Si parte dalle basi per vedere come è strutturato un prompt e in seguito si approfondiscono le tecniche per la realizzazioni di nterazioni sempre più performanti.

Modulo 1

Fondamenti di prompt engineering

Obiettivo del modulo: comprendere che cos’è un prompt, quali elementi lo rendono efficace e perché chiarezza, contesto, ruolo, vincoli e formato sono fondamentali per ottenere risposte utili dall’AI.

  • Introduzione al prompt engineering e alle cinque parole chiave: obiettivo, contesto, ruolo, vincoli e formato.
  • Chiarezza,specificità e concisione nella formulazione delle richieste.
  • Uso di informazioni di contesto, esempi, analogie e verbi d’azione.
  • Indicazione del formato di output e integrazione della conoscenza di dominio.
  • Prime esercitazioni guidate: trasformare prompt generici in prompt chiari, contestualizzati e utilizzabili.

Risultato atteso: al termine del modulo i partecipanti saranno in grado di riconoscere i limiti di un prompt poco efficace e di riscriverlo in modo più chiaro, mirato e coerente con l’obiettivo desiderato.

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Modulo 2

Tecniche operative per scrivere prompt efficaci

Obiettivo del modulo: sperimentare le principali tecniche di prompting, partendo da quelle più semplici fino ad arrivare a strategie più strutturate per gestire compiti articolati, creativi o professionali.

  • Prompting con istruzione diretta, prompting basato su domande e prompting aperto.
  • Prompting zero-shot, few-shot e basato su parole chiave.
  • Prompting con istruzioni passo dopo passo, confermativo, negativo e basato su vincoli.
  • Prompting iterativo, contestuale, comparativo e basato su scenari
  • Laboratorio pratico: scegliere la tecnica più adatta in base al tipo di risultato richiesto.

Risultato atteso: al termine del modulo i partecipanti sapranno usare tecniche diverse di prompting e scegliere consapevolmente quella più adatta in funzione di obiettivo, pubblico, livello di dettaglio e contesto operativo.

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Modulo 3

Prompt engineering avanzato, qualità e responsabilità

Obiettivo del modulo: approfondire le tecniche avanzate e professionali, comprendere le principali sfide del prompt engineering e sviluppare un approccio più consapevole, critico e responsabile all’interazione con i sistemi di AI generativa.

  • Tecniche avanzate: chain-of-thought, prompting basato sui ruoli, persona complessa, persone multiple e prompt multimodali
  • Concatenazione di prompt, meta-prompting, prompting costituzionale, fallback e catene ibride.
  • Gestione dell’ambiguità, coerenza tra risposte multiple e bilanciamento tra specificità e flessibilità.
  • Bias, privacy, conoscenza di dominio, limiti del modello, allucinazioni e sicurezza.
  • Attività conclusiva: progettare, testare e migliorare un set di prompt per un caso d’uso reale.

Risultato atteso: al termine del modulo i partecipanti saranno in grado di progettare prompt più robusti, valutare criticamente gli output generati dall’AI e riconoscere rischi, limiti e responsabilità collegati all’uso professionale del prompt engineering.

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