Il prompt engineering, o progettazione dei prompt, ha conquistato il mondo dell’IA generativa. Questo lavoro, consiste nell’ottimizzare l’input testuale per comunicare efficacemente con modelli linguistici di grandi dimensioni.

Il prompt engineering, in un mondo sempre più avvolto dall’ombra dell’intelligenza artificiale, è diventato un ponte cruciale tra l’ingegneria linguistica e l’autonomia creativa delle macchine. Questa disciplina, che si preoccupa di fornire input testuali mirati e ben strutturati alle IA, è stata vista come una chiave per sfruttare al massimo il loro potenziale. Tuttavia, come ogni fenomeno emergente nel vasto universo della tecnologia, il suo ruolo potrebbe subire profonde trasformazioni nel tempo.

Il World Economic Forum ha definito il prompt engineering il “lavoro del futuro” per via della sua capacità di massimizzare le funzionalità rivoluzionarie dei modelli di IA Generativa, migliorando in modo significativo la qualità delle risposte generate e apportando un significativo valore aggiunto.

Tuttavia, il numero crescente di annunci di lavoro contenenti il termine “GPT” e l’aumento del 36% del numero di post che si riferiscono all’intelligenza artificiale generativa rispetto al 2022 fanno suppare che il prompt engineering potrebbe essere una tendenza destinata ad esaurirsi nel breve periodo.

La capacità di formulazione del problema: l’abilità da acquisire

Oguz A. Acar, titolare di una cattedra di Marketing presso la King’s Business School del King’s College di Londra, sostiene che l’abilità da acquisire è la capacità di formulazione del problema: la capacità di identificare, analizzare e delineare i problemi.

Un approccio simile è utilizzato già da alcuni anni in molti uffici marketing, dove il primo passo di ogni nuova sfida è quello di identificare e definire i problemi giusti da risolvere.

Ciò richiede un cambio di mentalità aziendale e una maggiore attenzione alla formulazione dei problemi.

L’incapacità delle aziende di diagnosticare i problemi

Un sondaggio condotto dalla Harvard Business Review ha rilevato che l’85% degli intervistati è fortemente d’accordo o concorda sul fatto che le loro organizzazioni sono incapaci di diagnosticare i problemi e l’87% è fortemente d’accordo o concorda sul fatto che questo difetto comporti costi significativi.

L’importanza della formulazione dei problemi

Come ribadiamo costantemente nelle nostre esposizioni, per sviluppare un caso d’uso davvero efficace è fondamentale riconoscere i problemi alla loro origine e successivamente elaborare una soluzione mirata a risolverli, evitando l’errore comune di procedere in direzione opposta.

L’implementazione dell’AI in ambito aziendale richiede una simile visione strategica, capace di reinterpretare le sfide attuali in un contesto arricchito da strumenti innovativi e potenti da apprendere e sfruttare al massimo.

In sintesi, il prompt engineering sarà un’abilità importante nel breve periodo, ma è fondamentale acquisire la capacità di formulazione del problema per sfruttare il potenziale dell’IA generativa nel lungo termine.

Marina Geymonat Head of AI Lab @Leonardo Labs in una interessante riflessione ha evidenziato la necessità di fare un “reframing” dei problemi in ottica di risolverli con l’AI :


La famosa questione di Ford: la gente chiede cavalli più veloci, ma la soluzione non è aumentare la velocità del cavallo, perché il problema vero è la necessità di spostare più persone e più merci, più rapidamente e in modo più sicuro.

La risoluzione della questione ha imposto una radicale revisione dei sistemi di trasporto, sia per le persone sia per le merci, esigendo una visione olistica in un contesto completamente trasformato.

Olistica in quanto elementi del vecchio sistema, quali stazioni di posta, maniscalchi e sellai, dovevano evolversi in stazioni di servizio, officine e negozi di pneumatici.

Non è facile proiettarsi in una realtà così alterata quando si vive ancora nell’era equestre, ma questa capacità di anticipare il futuro ha segnato la distinzione tra le imprese che hanno prosperato e quelle che sono rimaste indietro.

Analogamente, l’adozione dell’intelligenza artificiale in ambito aziendale richiede una simile visione strategica: riformulare le sfide correnti in un contesto arricchito da nuovi e potenti strumenti da apprendere e sfruttare al massimo. Sebbene ci sia ancora strada da fare, questo articolo che predilige un’accurata definizione dei problemi prima di precipitarsi verso soluzioni, ci orienta, a mio avviso, nella direzione corretta.