L’arte di chiedere all’AI. Il prompt engineering dei prossimi anni

Negli ultimi due anni l’AI generativa è entrata ovunque: nei flussi di email, nei CRM, nei tool di automazione, nelle riunioni strategiche. Ma mentre tutti parlano di “integrare l’AI”, non c’è ancora chiarezza su come sviluppare una cultura del “dialogo” tra azienda e AI. Come si dialoga al meglio con una intelligenza artificiale? Come si stabilisce un rapporto consolidato di comprensione e comunicazione reciproca che risulti affidabile, completo e che sia capace di generare valore? E quali cambiamenti ci aspettano nell’immediato futuro? In uno scenario che cambia continuamente, le risposte vanno cercate nello strumento che fa – e che farà ancora per molto – da canale comunicativo tra umano e AI: il prompt.  

L’arte di parlare all’AI. Il prompt engineering dei prossimi anni

Lo scenario attuale dell’AI vede una macchina azionata da un pulsante. Un input produce un output, un testo, un’immagine, un foglio excel, un workflow. L’input è dato dal prompt, il comando che si rivolge all’AI. Più il prompt è complesso, articolato, definito, più l’output sarà completo. 

Tra il 2023 e il 2024 il prompt engineering sembrava un mix tra creatività e copywriting. Qualche istruzione, un paio di esempi, e l’AI avrebbe fatto il resto. Un po’ come le pubblicità degli attrezzi da palestra: “dieci minuti al giorno e ti cambia la vita”.

Negli ultimi due anni le aziende hanno capito che la questione non era affatto “scrivere prompt carini”. Era capire come indirizzare modelli sempre più intelligenti e autonomi, capaci di generare testo, prendere decisioni, analizzare dati, recuperare informazioni e collaborare con strumenti esterni.

E qui entra in gioco il futuro prossimo: modelli che ragionano, agenti che prendono iniziative, strumenti che combinano dati, contenuti e obiettivi di business senza passare da dieci piattaforme diverse. 

Il nuovo scenario del prompting

In questo scenario il prompting è l’interfaccia con cui governiamo l’AI, un’interfaccia che ti permette di governare un sistema potente ma che però non ragiona come un umano. 

L’AI non “intuisce”, non “capisce l’atmosfera”, non è sensibile alla “vibe” di un brand. Interpreta strutture, contesto e logica. E se sbagli a dirle cosa deve fare, lei farà comunque qualcosa. Solo che sarà sbagliato.

Servono quindi istruzioni più solide. Non più “parole messe bene”.

Da metà 2025 è successo qualcosa di sorprendente: l’AI è diventata più “umana” nella conversazione, più intuitiva, ma per usarla seriamente serve più tecnica.

Stiamo parlando di progettare processi di comunicazione tra esseri umani e sistemi intelligenti. E come sempre quando arriva una nuova tecnologia, chi impara a parlarle nel modo giusto prende un vantaggio competitivo enorme.

Cosa cambierà nell’ingegneria del prompt già nel 2026 

Nel 2026 il prompt engineering non è più solo un esercizio creativo: diventa un pilastro architetturale nei sistemi AI aziendali..

Automatizzazione dell’ottimizzazione dei prompt

Una delle evoluzioni più rilevanti riguarda l’“Automatic Prompt Engineering” (APE): non sono più solo gli esseri umani a scrivere e testare prompt, ma gli stessi LLM possono generare, valutare e migliorare le proprie istruzioni.

Questo significa che le aziende possono scalare la produzione di prompt non più manualmente, ma con cicli automatici di generazione e selezione.

Strumenti interattivi + collaborazione umana-AI

Uno dei colli di bottiglia individuati tra umano e AI è la difficoltà a creare prompt che producano output di alta qualità, un problema che finisce per limitare le potenzialità dei modelli che restano sottoutilizzati. 

Per colmare questa lacuna alcuni ricercatori hanno creato un assistente di prompt interattivo potenziato dalla stessa AI. PromptPilot, è uno strumento progettato come assistente interattivo per il prompt engineering che supporta l’utente durante il processo di scrittura. 

In uno studio con 80 partecipanti che svolgono task reali, l’uso di PromptPilot ha fatto salire significativamente la qualità delle risposte generate rispetto agli standard attuali. 

L’esperimento dimostra che l’interfaccia di guida all’utilizzo dell’AI è uno dei nuovi strumenti che si affacceranno in azienda:  un’interfaccia di sistema che guida, struttura e migliora le istruzioni in tempo reale.

Il green prompting: come produrre input sostenibili

Tutti sanno del costo ambientale dell’AI: la semantica del prompt, non solo la sua lunghezza, incide sui consumi energetici: alcune parole chiave fanno salire il costo di energia, mentre altre lo abbassano. Di conseguenza, anche il design dei prompt deve avere un impatto sostenibile e quindi misurabile. 

Avremo quindi a che fare anche con la necessità da parte delle aziende di saper e poter produrre prompt sostenibili e “leggeri” dal punto di vista energetico.

No, non ci sarà la professione del “prompt engineer”

Mentre nel 2023 si parlava di “prompt engineer” come figura specialistica, oggi molte fonti segnalano una sua progressiva scomparsa come ruolo “a sé stante”: il prompting si sta integrando come competenza trasversale nei team di prodotto, marketing e sviluppo. In parte anche perché gli strumenti di automazione (come APE o PromptPilot) riducono il bisogno di specialisti dedicati.

Controllo, governance e versioning del prompt

Con i prompt che diventano infrastruttura, l’idea di “versioning” diventa centrale. Il versioning per il prompt, è il modo per tenere traccia delle diverse versioni di uno stesso prompt nel tempo, capire quale funziona meglio, documentare le modifiche e poter tornare indietro se qualcosa smette di funzionare.

Perché serve? Perché un prompt non è mai “finito”: cambia quando cambiano i modelli, quando cambiano i dati, quando cambia il tono del brand o il risultato che vuoi ottenere. Senza il “versionamento” ti ritrovi con dieci prompt diversi salvati qua e là, nessuno sa qual è quello giusto, e gli output iniziano a diventare incoerenti.

Il versionamento invece permette di tenere una storia delle modifiche, con data, autore e motivo del cambiamento; testare due versioni diverse dello stesso prompt e capire quale performa meglio; evitare che i team modifichino “a caso” il prompt e rompano un processo. Seve quindi gestire i prompt come asset aziendali, non come appunti improvvisati. 

Strumenti come la versione developer di PromptPilot permettono di tracciare modifiche, costi dei token, e performance nel tempo. I prompting quindi non è più “arte del fraseggio”, ma diventa una disciplina specifica con automazione, misurazione, sostenibilità e governance. Chi non lo vede come componente strategica rischia di restare indietro.

I Prompt ibridi

L’altra grande novità emersa dai paper del 2024-2025 riguarda i “prompt ibridi”: combinazioni di testo + dati strutturati (liste, snippet, esempi) che, secondo diverse ricerche riducono gli errori perché i modelli interpretano molto meglio una traccia mista rispetto a una puramente narrativa.

In sostanza, il prompt engineering moderno assomiglia più a un lavoro da architetto che da copywriter: devi pensare agli strati, alle dipendenze, alle verifiche. E quando li incastri bene, l’AI non solo capisce cosa chiedi: capisce perché lo chiedi.

Il metodo per costruire un prompt “professionale” nel 2026

Costruire un prompt professionale significa passare da “scrivo quello che mi viene in mente” a “progetto un’istruzione ben definita, misurabile e ottimizzabile”.Questa costruzione non è solo un esercizio creativo: è un processo strutturato, continuo e strategico..

1. Definisci lo scopo (Goal)

Il primo passo è chiarire cosa vuoi ottenere con l’AI. Non basta “fammi un testo”: il prompt professionale parte da un obiettivo ben definito. Qual è lo scopo? Vuoi generare idee, analizzare dati, fare una campagna marketing o produrre report? 

2. Fornisci il contesto giusto

Il contesto è la base su cui il modello costruisce la risposta. In un prompt professionale è utile dare:

• Informazioni di background rilevanti (es. dati sul brand, pubblico target, limiti legali)
• Vincoli (tone, lunghezza, formato)
• Qualsiasi dato strutturato utile (numeri, elenco di punti, esempi)

Le best practice indicano che contestualizzare evita risposte generiche e migliora l’allineamento con gli obiettivi.

3. Assegna un ruolo o una “persona” all’AI

Far assumere un “ruolo” all’AI è una tecnica potente. Ad esempio, puoi dire: “Sei un direttore marketing con 10 anni di esperienza in e-commerce B2B”, oppure “un analista dati senior specializzato in trend finanziari”. Questo aiuta l’AI a modellare tono, lingua, priorità.

4. Specifica il formato dell’output

Non dare per scontato che l’AI sappia come vuoi la risposta. Se vuoi un elenco, un report in paragrafi, delle raccomandazioni o un JSON, dichiara chiaramente il formato. Per esempio, puoi scrivere: “Rispondi con tre sezioni: analisi, raccomandazioni, conclusione” oppure “generare un json con chiavi: titolo, descrizione, priorità”.

5. Imposta i “Guardrail”

I vincoli sono guardrail che evitano che l’AI “scappi”. Possono essere di tono (“non usare termini troppo tecnici”), di lunghezza (“max 200 parole”), di contenuto (“non includere claim medici se non verificati”). 

È anche utile autorizzare il modello a dire “Non lo so” quando non ha dati solidi. Inserire vincoli chiari rafforza il controllo e migliora la qualità finale dell’output.

6. Usa esempi (Few-Shot)

Fornire esempi concreti nel prompt è una delle strategie più efficaci. Mostra all’AI cosa intendi per “buono”: metti input → output, casi giusti/sbagliati, varianti. Le tecniche few-shot sono da tempo un pilastro dell’ingegneria di prompt perché aiutano il modello a “capire lo stile e il formato desiderato”.

7. Incorporare ragionamento (se serve)

Se il task lo richiede (decisioni strategiche, analisi, piani), puoi chiedere all’AI di “ragionare passo dopo passo” (chain-of-thought). Questo migliora la qualità del ragionamento interno e rende più robusto il risultato.

Inoltre, puoi combinare ragionamento con self-critique: chiedi di auto-valutare l’output generato e poi correggerlo/consolidarlo. Questo approccio aiuta a ottenere risposte più ponderate e precise.

8. Iterazione e feedback

Un prompt professionale non è mai “definitivo”: devi testare, analizzare, modificare. Le migliori pratiche suggeriscono un ciclo iterativo: lanci il prompt → vedi il risultato → identifichi punti deboli → raffinazione.

Questo loop è fondamentale: anche piccole modifiche possono produrre miglioramenti significativi.

9. Versionamento e documentazione

Abbiamo parlato prima del versioning. Per un uso efficace in azienda, i prompt vanno trattati come codice o asset di conoscenza. Documentali: descrizione, uso previsto, metriche di valutazione, esempi, owner. Le librerie di prompt condivise aumentano la scalabilità e la coerenza tra team.

Salvare versioni di prompt con modifiche e risultati (what worked/what didn’t) è fondamentale per migliorare nel tempo.

10. Verifica e governance

Infine, quando costruisci prompt professionali, integra anche un sistema di verifica. Puoi:

• Richiedere all’AI di giustificare le sue risposte (“Perché hai scelto X come conclusione?”).
• Testare prompt su casi limite (“Cosa succede se ricevi dati errati?”).
• Definire guardrail etici (“Non generare affermazioni non verificabili”, “Evita linguaggio discriminatorio”).

Questa fase di governance serve per garantire che i prompt siano sicuri, coerenti e allineati al brand o ai valori aziendali.

Cinque prompt avanzati in ambito marketing automation

Ecco cinque esempi di “prompt avanzati” che puoi utilizzare in ambito marketing automation.

1. Prompt avanzato per ottimizzare una sequenza di onboarding B2B

Obiettivo: aumentare attivazioni e reply qualificati.

Ruolo: sei un analista di automazioni specializzato in onboarding B2B.
Contesto: questa sequenza onboarding riguarda un software gestionale per PMI. I contatti entrano dopo una demo. Il tasso di attivazione è fermo al 12%.
Task: analizza la struttura attuale della sequenza (te la fornirò subito dopo) e proponi una revisione orientata al “time-to-value”: ogni email deve anticipare un micro-successo del cliente.
Vincoli: mantieni lo stesso numero di email, rispetta i limiti di deliverability, evita contenuti che possono attivare filtri.
Output: una nuova sequenza completa + note di reasoning su perché ogni modifica aumenta la probabilità di attivazione.
Controllo: chiudi con una checklist dei rischi potenziali e di come mitigarli.

2. Prompt avanzato per generare una campagna e-commerce guidata dai dati

Obiettivo: aumentare il ROI di una campagna automations basata sui comportamenti.

Ruolo: sei il mio responsabile strategico di marketing automation con accesso ai dati comportamentali.
Dataset: ti fornisco eventi, frequenza acquisto media, valore medio del carrello e categorie più cliccate.
Task: costruisci tre modelli di segmentazione avanzata basati su intenzione d’acquisto, non su demografia.
Vincoli: usa solo segnali comportamentali; niente cluster generici tipo “freddi-tiepidi-caldi”.
Output: per ogni segmento: trigger di ingresso, email necessarie, logica dei tempi, KPI da monitorare e ragionamento che ha portato alle scelte.
Governance: includi un sistema di versioning della campagna: v1 (base), v1.2 (ottimizzata), v1.3 (personalizzazione predittiva).

3. Prompt avanzato per creare una campagna cart recovery più persuasiva

Obiettivo: aumentare del 20% il recupero carrelli.

Ruolo: sei un conversion strategist con focus sull’e-commerce.
Contesto: il check-out ha un tasso di abbandono del 71%.
Task: genera una sequenza di 3 email dove ogni messaggio usa un “trigger mentale” differente (urgenza razionale, utilità, prova sociale).
Vincoli: evita toni aggressivi e niente sconti nella prima email.
Reasoning richiesto: spiega perché ogni anchor psicolinguistica funziona per utenti che hanno già visto il prodotto.
Output: testo delle email + script di automazione + suggerimento di test A/B pronti da implementare.

4. Prompt avanzato per progettare un sistema di lead qualification automatizzato

Obiettivo: filtrare e qualificare lead B2B senza intervento umano.

Ruolo: sei il mio architetto di automazioni.
Contesto: generiamo lead da advertising, ma solo il 15% è realmente in target.
Task: crea un flusso di qualificazione a step progressivi che combina email, micro-survey e scoring comportamentale.
Vincoli: lo scoring deve essere spiegabile e auditabile.
Output: schema del flusso, copy delle email, logica dei punteggi, criteri di avanzamento.
Governance: proponi un sistema per verificare mensilmente se i criteri di scoring restano validi.

5. Prompt avanzato per sviluppare una “content engine” automatizzata

Obiettivo: generare newsletter settimanali basate su performance reali.

Ruolo: sei il mio editor AI integrato nei dati.
Contesto: l’azienda invia una newsletter tematica settimanale. I dati disponibili includono: click, conversioni, retention, prodotti visualizzati.
Task: crea un sistema automatizzato che:

• analizza l’andamento degli ultimi 30 giorni
• identifica 3 trend rilevanti
• genera una newsletter che sfrutta quei trend per aumentare l’engagement
  Vincoli: niente contenuti generici, ogni sezione deve basarsi su un dato reale.
  Output: newsletter completa + reasoning trasparente + una proposta di versioning (v0.9 → v1.1 → v2.0).

In conclusione: il prompting come leva strategica

In definitiva vediamo chiaramente che il prompting non è più quel gioco creativo dei primi mesi di ChatGPT. È diventato una competenza strategica, qualcosa che sta tra la cultura digitale, la capacità di analisi e il pensiero sistemico. E mentre il ruolo del prompt engineer come specialista isolato perde centralità, la capacità di interrogare l’AI diventa un fattore competitivo per chiunque lavori nel marketing, nel product, nelle vendite, nel customer care.

Nei prossimi anni chi riesce a trasformare un problema di business in una sequenza di indicazioni comprensibili per un modello intelligente, potrebbe ottenere un grande vantaggio competitivo. 

Perché alla fine, “interrogare l’AI” non significa trovare la domanda perfetta: significa guidare l’intelligenza che stiamo costruendo verso ciò che serve davvero al nostro business. E questa, ormai, non è più una competenza tecnica: è leadership.