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Corso su Copilot: le domande che mi arrivano nell’incontro Q&A

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Durante un corso su Microsoft Copilot arriva sempre quel momento bellissimo, e un po’ pericoloso, in cui finisce la teoria e iniziano le domande vere. Non “che cos’è l’intelligenza artificiale generativa?”, non “scrivimi una mail simpatica”, non “fammi una tabella”. Quelle sono le prove da palestra. Le domande interessanti arrivano quando una persona prova Copilot sul proprio lavoro: documenti aziendali, cartelle OneDrive, file Excel, PDF scansionati, riunioni, policy, sicurezza, Word che si comporta in modo strano.

In un incontro Q&A del 6 luglio 2026, dopo una formazione su Copilot da 3 giornate in un’azienda pubblica, sono emersi dubbi molto concreti. Li riordino qui sotto in forma di guida pratica: domande, risposte e qualche consiglio operativo per usare Copilot senza trattarlo come una bacchetta magica. Anche perché le bacchette magiche, di solito, non hanno il reparto IT alle spalle.

Quali sono le domande più frequenti in un corso su Copilot?

Le domande più frequenti in un corso su Copilot riguardano sicurezza dei dati, qualità delle fonti, indicizzazione dei file in OneDrive, affidabilità delle risposte, gestione di Excel e tabelle, uso di Copilot in Word, memoria della chat e differenze con strumenti come Gemini o Gemini Notebook (ex NotebookLM). Il punto pratico è questo: Copilot funziona meglio quando gli si danno obiettivi chiari, file leggibili, contesto sufficiente e una richiesta che obbliga a mostrare fonti, passaggi e limiti del risultato.

Corso Microsoft Copilot per aziende e professionisti

Prima regola: Copilot non guida, co-pilota

Il nome Copilot dice già molto. Non è “autopilot”. Non è il pilota automatico che prende il controllo mentre noi guardiamo fuori dal finestrino. È un assistente che lavora bene se la persona che lo usa sa impostare rotta, vincoli, fonti e controlli.

Nel corso ho insistito su un principio semplice: garbage in, garbage out. Se la richiesta è vaga, il risultato sarà vago. Se le fonti sono disordinate, Copilot può perdersi. Se il documento è una scansione illeggibile, non possiamo pretendere miracoli. Se chiediamo un’analisi numerica senza verificare i calcoli, stiamo solo delegando con eleganza un possibile errore.

Per questo uso spesso il metodo GOL:

  • Guida: quale ruolo deve assumere Copilot? Revisore, consulente legale, analista, comunicatore, formatore?
  • Obiettivo: che cosa deve produrre davvero?
  • Layout: in che formato deve rispondere? Tabella, elenco, sintesi, mail, verbale, piano operativo?

Creare prompt perfetti per ChatGPT: il metodo G.O.L.

Detto questo, veniamo alle domande.

Copilot legge subito i file caricati in OneDrive?

Non sempre. Una delle domande più frequenti riguarda l’indicizzazione: “Ho caricato una cartella piena di documenti su OneDrive, perché Copilot non li trova tutti?”.

La risposta pratica è: serve tempo. Quando carichiamo molti file, soprattutto cartelle grandi, Microsoft 365 deve sincronizzarli e indicizzarli. In alcuni casi bastano minuti, in altri servono ore; con archivi pesanti o complessi può volerci anche di più. Se Copilot risponde in modo parziale, non è detto che stia “ignorando” i file: magari alcuni non sono ancora entrati bene nel suo campo visivo.

Che cosa fare?

  • verificare che la sincronizzazione OneDrive sia conclusa;
  • aspettare qualche ora prima di interrogare archivi appena caricati;
  • dividere cartelle enormi in sottoinsiemi tematici;
  • preferire file testuali, Word, Excel o PDF ben riconosciuti;
  • evitare scansioni senza OCR quando serve un’analisi precisa.

In pratica: prima di accusare Copilot di pigrizia, controlliamo se gli abbiamo dato materiale davvero leggibile.

Che formato devo usare per far leggere meglio i documenti a Copilot?

Copilot lavora meglio quando i documenti sono strutturati. Un file Word pulito, un Excel nativo o un testo ben organizzato sono più facili da interpretare rispetto a PDF scansionati, immagini, tabelle fotografate o documenti pieni di layout complicati.

Durante il Q&A è emersa anche l’idea di convertire alcuni documenti in formati più leggibili, per esempio testo o Markdown, quando il caso d’uso lo consente. Non è una regola assoluta, ma può aiutare nei progetti in cui bisogna far analizzare molte fonti.

La mini-checklist è questa:

  1. se il documento è una scansione, fare OCR prima;
  2. se contiene tabelle, valutare se esiste il file Excel originale;
  3. se è molto lungo, aggiungere titoli e sezioni chiare;
  4. se contiene allegati o immagini, separare le parti importanti;
  5. se l’output è critico, chiedere sempre riferimenti alle fonti.

Copilot può inventare risposte anche se lavora sui miei documenti?

Sì. Questa è la domanda che non piace a chi vorrebbe la risposta rassicurante, ma è meglio dirla chiaramente: Copilot può sbagliare anche quando lavora su documenti aziendali.

Nel Q&A sono stati citati casi di affermazioni non presenti nei file, per esempio scostamenti di bilancio o conclusioni numeriche non verificabili. Le cause possono essere diverse: tabelle lette male, scansioni imperfette, periodi confrontati in modo errato, richiesta ambigua, oppure la tendenza del modello a completare una risposta plausibile.

Il rimedio non è smettere di usarlo. Il rimedio è usarlo con metodo:

  • chiedere “indica da quale file e da quale sezione hai tratto questa risposta”;
  • far mostrare i passaggi prima della conclusione;
  • chiedere di separare fatti, inferenze e ipotesi;
  • usare file Excel nativi per i numeri;
  • controllare manualmente le risposte importanti.

Un prompt utile può essere:

Analizza questi documenti, ma prima di trarre conclusioni mostra i passaggi.
Per ogni affermazione indica la fonte.
Se un dato non è presente o non è chiaro, scrivi "non verificabile"
e non completare la risposta per supposizione.

Come devo usare Copilot con Excel e dati numerici?

Con Excel bisogna alzare il livello di attenzione. Copilot può essere molto utile per riassumere, trovare pattern, proporre formule, spiegare tabelle e trasformare dati in una prima lettura. Ma quando ci sono importi, bilanci, scostamenti, percentuali o decisioni economiche, serve verifica.

La regola pratica è: non chiedere solo il risultato, chiedi il procedimento.

Meglio una richiesta così:

Analizza questo file Excel.
Prima mostra i calcoli usati.
Poi indica eventuali anomalie.
Infine riassumi le conclusioni in una tabella con:
- dato analizzato
- calcolo effettuato
- risultato
- livello di confidenza
- controllo manuale consigliato.

In questo modo Copilot non viene trattato come un oracolo, ma come un assistente che deve lasciare tracce. E le tracce sono fondamentali, soprattutto quando l’errore costa.

In Word posso far modificare solo una parte del documento?

Sì, ed è una delle funzioni più utili. Molti temono che Copilot, dentro Word, riscriva tutto il documento anche quando si vuole cambiare solo un paragrafo. Il trucco è lavorare in modo mirato: selezionare la parte interessata e chiedere una modifica precisa.

Per esempio:

Riscrivi solo il paragrafo selezionato.
Mantieni tono professionale, lunghezza simile e tutti i dati presenti.
Non modificare il resto del documento.

Oppure:

Trasforma questa sezione in un elenco puntato operativo.
Non aggiungere informazioni nuove.
Conserva date, nomi e importi.

Il punto è delimitare il campo. Copilot tende a essere utile; se non gli diciamo dove fermarsi, a volte diventa utile anche dove non lo avevamo invitato.

In Copilot (non in Word), esiste anche questa opzione:

Perché Copilot in Word a volte perde il contesto?

Altra domanda concreta: “Ieri stavo lavorando su un documento con Copilot, oggi riapro Word e sembra che non ricordi più bene il contesto. È normale?”.

Può succedere. La cronologia della chat e il contesto del documento non sempre restano agganciati nel modo che l’utente si aspetta. In alcuni casi è un limite dell’esperienza d’uso, in altri un comportamento legato alla sessione, alla licenza, alla configurazione del tenant o a piccoli bug di sincronizzazione.

La soluzione più pratica è non affidare tutto alla memoria implicita della chat. Meglio salvare nel documento una breve sintesi di lavoro, oppure ripartire con un prompt di contesto:

Sto lavorando su questo documento.
Obiettivo: renderlo più chiaro per un pubblico non tecnico.
Mantieni struttura, dati e tono istituzionale.
Prima riassumi che cosa contiene il documento, poi proponi le modifiche.

Se il problema si ripete in azienda, conviene segnalarlo all’IT: non per drammatizzare, ma per capire se c’è un tema di configurazione, aggiornamento o bug.

Copilot conserva quello che scrivo? Posso cancellare la memoria?

Qui bisogna distinguere tra memoria della conversazione, cronologia visibile, dati aziendali e policy Microsoft 365. Secondo la documentazione Microsoft su privacy e sicurezza di Microsoft 365 Copilot, prompt, risposte e dati accessibili tramite Microsoft Graph non vengono usati per addestrare i modelli fondativi. Microsoft spiega anche che Copilot rispetta gli impegni di sicurezza, privacy, compliance e data residency previsti per i clienti Microsoft 365 commerciali.

Questo non significa però che si possa scrivere qualunque cosa in qualunque strumento. In azienda valgono sempre policy interne, licenze, ruoli, permessi e classificazione dei dati.

Se vuoi rimuovere informazioni da una conversazione, i passaggi pratici sono:

  • cancellare la chat dallo storico, quando disponibile;
  • verificare le impostazioni personali di Copilot;
  • controllare eventuali personalizzazioni o memorie abilitate;
  • ricordare che file, mail e documenti restano nelle loro posizioni originali;
  • chiedere all’IT come vengono gestiti log, retention e compliance nel tenant aziendale.

Per approfondire la parte ufficiale, rimando alla pagina Microsoft su data, privacy and security for Microsoft 365 Copilot.

Posso usare Gemini, Gemini Notebook o altri strumenti con documenti aziendali?

Domanda inevitabile: “Se Gemini o Gemini Notebook mi sembrano più bravi su alcune analisi, posso usarli al posto di Copilot?”.

La risposta formativa è semplice: dipende dai dati e dalla licenza. Se parliamo di documenti aziendali, informazioni riservate, clienti, bilanci, contratti, dati personali o materiale interno, non basta che uno strumento sia comodo. Serve una valutazione aziendale: contratto, trattamento dei dati, data residency, sicurezza, amministrazione, log, permessi, eventuale uso dei dati per migliorare i modelli.

In molti contesti aziendali la policy è chiara: per dati aziendali si usa Copilot con licenza business, mentre strumenti esterni richiedono approvazione e licenze dedicate. Non è burocrazia fine a se stessa: è il modo per evitare che un documento riservato finisca nel posto sbagliato per una prova fatta “solo cinque minuti”.

Quando conviene usare Copilot Notebooks o un sistema RAG?

Quando le fonti diventano tante, Copilot usato come semplice chat può non bastare. In questi casi ha senso ragionare per notebook tematici, raccolte di fonti o sistemi RAG, cioè sistemi che recuperano informazioni da documenti specifici e le usano per generare risposte più ancorate alle fonti.

Il principio è lo stesso di una buona scrivania: se metto tutti i fogli in un mucchio, poi mi lamento perché non trovo nulla. Meglio creare raccolte per tema:

  • contratti;
  • procedure interne;
  • normativa;
  • documentazione tecnica;
  • verbali di riunione;
  • materiali commerciali.

Quando uno spazio ha limiti di fonti, si possono accorpare documenti minori, creare sintesi riepilogative o dividere il lavoro in notebook separati. L’obiettivo non è caricare “tutto”, ma caricare ciò che serve per rispondere bene.

Buona notizia degli ultimi giorni: Microsoft ha copiato Gemini Notebook:

Qual è il prompt migliore per iniziare una richiesta a Copilot?

Non esiste il prompt perfetto, ma esiste un prompt meno pigro. Questo, per esempio, funziona bene in molti contesti aziendali:

Agisci come [ruolo].
Devi aiutarmi a [obiettivo].
Usa solo le informazioni presenti in [fonti/documenti].
Se qualcosa non è presente, dichiaralo.
Procedi in questi passaggi:
1. riassumi le fonti rilevanti;
2. indica i dati certi;
3. separa dubbi e ipotesi;
4. proponi una risposta operativa.
Formato finale: [tabella / elenco / email / piano / sintesi].
Tono: [professionale / semplice / tecnico / divulgativo].

La differenza tra questo e “fammi un riassunto” è enorme. Nel primo caso stiamo dando un compito. Nel secondo stiamo lanciando una monetina digitale.

I rischi da evitare in azienda

Se dovessi riassumere i rischi emersi nel Q&A, direi questi:

  • fidarsi senza verificare: soprattutto su numeri, contratti, dati sensibili e conclusioni operative;
  • caricare file illeggibili: scansioni, PDF sporchi, tabelle fotografate, documenti senza struttura;
  • confondere Copilot con un motore di verità: è un assistente probabilistico, non un revisore certificato;
  • usare strumenti esterni senza policy: comodo non significa autorizzato;
  • dimenticare i permessi Microsoft 365: Copilot vede ciò che l’utente può vedere, quindi la governance dei file resta centrale;
  • scrivere prompt troppo generici: più il compito è delicato, più la richiesta deve essere precisa.

FAQ

Copilot può usare i miei dati aziendali per addestrare i modelli?

Secondo la documentazione Microsoft per Microsoft 365 Copilot, prompt, risposte e dati accessibili tramite Microsoft Graph non vengono usati per addestrare i modelli fondativi. In azienda bisogna comunque seguire policy interne, licenze e regole di compliance.

Perché Copilot non trova subito i file caricati in OneDrive?

Perché i file devono essere sincronizzati e indicizzati. Con cartelle grandi o documenti complessi può servire tempo. Conviene verificare la sincronizzazione, attendere e organizzare le fonti in modo più pulito.

Copilot è affidabile con tabelle e numeri?

È utile, ma va verificato. Per analisi numeriche e tabelle è meglio usare file Excel nativi, chiedere a Copilot di mostrare i calcoli e controllare manualmente i risultati importanti.

Come faccio a non far riscrivere tutto il documento in Word?

Seleziona solo la parte da modificare e scrivi una richiesta esplicita: “Riscrivi solo il testo selezionato, non modificare il resto del documento”. Meglio delimitare sempre il campo di intervento.

Posso usare Gemini Notebook o Gemini con documenti aziendali?

Solo se la tua azienda lo consente e se esistono licenze, contratti e garanzie adeguate. Per dati riservati non basta scegliere lo strumento più comodo: serve una valutazione su privacy, sicurezza e trattamento dei dati.

Qual è il modo migliore per fare prompt con Copilot?

Usa richieste strutturate: ruolo, obiettivo, fonti, vincoli, passaggi e formato finale. Chiedi sempre di distinguere dati certi, ipotesi e informazioni non verificabili.

Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa o su Microsoft Copilot in particolare

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Cosa può insegnarti Giuseppe Ungaretti per scrivere prompt migliori

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Ungaretti e i prompt sembrano stare agli estremi opposti nell’uso della parola. Da una parte un poeta che ha ridotto interi versi a due parole. Dall’altra un’istruzione che scriviamo di fretta, dentro una chat, sperando che il modello capisca al volo cosa vogliamo.

Eppure più leggo prompt scritti male (troppo lunghi, vaghi, pieni di frasi che non aggiungono nulla) più penso che la lezione di Ungaretti sia esattamente quello che manca a chi lavora con l’AI generativa ogni giorno.

Non è un accostamento forzato per fare colpo. È un metodo.

Cosa c’entra un poeta del Novecento con il prompt engineering?

Ungaretti ha costruito la sua poetica su pochi principi: essenzialità, parola pesata e non contata, pause cariche di significato, revisione continua, titoli che orientano già metà del senso. Sono gli stessi principi che rendono un prompt efficace: dire meno cose ma più precise, dare struttura invece di un unico blocco di testo, rivedere prima di considerarlo definitivo, usare l’apertura del prompt per inquadrare tutto il resto.

1. La parola pesata, non contata

Per Ungaretti ogni parola doveva guadagnarsi il suo posto nel verso: quello che restava era essenziale, il resto si tagliava.

Molti prompt falliscono per il motivo opposto: contengono tutte le frasi che vengono in mente, senza che nessuna sia stata davvero scelta. Il modello si trova a dover indovinare, tra dieci frasi, quale sia quella che conta.

In pratica: prima di inviare un prompt complesso, prova a togliere una frase alla volta e chiediti se la risposta cambierebbe senza. Se la risposta è no, quella frase non serviva.

2. L’essenzialità come metodo, non come rinuncia

Ungaretti è ricordato anche per un componimento ridotto a pochissime parole, diventato quasi un simbolo dell’essenzialità in poesia. Ma essenzialità non vuol dire scrivere prompt brevi a tutti i costi: un prompt di tre parole può essere peggiore di uno di quaranta, se in quelle quaranta ogni parola lavora.

In pratica: elimina i riempitivi (“se possibile”, “credo che”, “forse potresti”) e tieni solo verbi diretti e vincoli chiari. Non è la lunghezza il problema, è il peso specifico di ogni parola.

3. Il bianco della pagina: la pausa che significa

Nei versi di Ungaretti lo spazio bianco, gli a capo isolati, le pause tra le parole non sono vuoto: sono parte del significato. Separano, mettono in risalto, danno respiro.

Nei prompt succede la stessa cosa: quando scrivi tutto in un unico blocco compatto, il modello fatica a distinguere cosa è contesto, cosa è istruzione, cosa è formato di output. La struttura è già informazione.

In pratica: separa esplicitamente le parti del prompt con intestazioni tipo “Contesto:”, “Istruzione:”, “Formato output:”, invece di un paragrafo unico.

4. La revisione infinita: il prompt perfetto non esiste al primo tentativo

Ungaretti ha rivisto le sue poesie per decenni, pubblicando più edizioni della stessa opera con varianti anche profonde. Non considerava mai un testo davvero chiuso.

Un buon prompt funziona allo stesso modo: la prima versione è un abbozzo, non il risultato finale. Va corretta guardando cosa risponde il modello, non solo immaginando cosa dovrebbe rispondere.

In pratica: tieni un piccolo “quaderno dei prompt” dove annoti le versioni che funzionano meglio per un certo compito, come farebbe un poeta con le sue varianti.

5. Il titolo come istruzione operativa

Molti titoli di Ungaretti non sono decorativi: inquadrano il testo, gli danno una collocazione precisa che orienta la lettura di tutto ciò che segue.

La riga di apertura di un prompt fa lo stesso lavoro: se dici subito chi deve essere il modello, qual è l’obiettivo e quali sono i vincoli principali, tutto il resto del prompt viene letto attraverso quella cornice.

In pratica: apri sempre il prompt con una riga che definisce ruolo, obiettivo e vincolo principale, prima di scendere nei dettagli.

6. Il contesto che cambia il peso delle stesse parole

Ungaretti scriveva dalle trincee della Prima guerra mondiale: le stesse parole semplici, nel contesto della guerra, acquistavano un peso che non avrebbero avuto altrove.

Con i modelli linguistici funziona così: le stesse istruzioni generiche producono risultati diversi a seconda di quanto contesto specifico gli dai. Il contesto è ciò che carica di significato parole altrimenti generiche.

In pratica: prima di chiedere, spiega sempre chi sei, in quale situazione ti trovi e perché ti serve quella risposta. È il contesto a rendere specifiche parole altrimenti vaghe.

Il metodo Ungaretti applicato al prompt: una checklist

Prima di inviare un prompt importante, chiediti: ho tolto ogni parola che non lavora? Ho separato contesto, istruzione e formato invece di scriverli in un blocco unico? Sto trattando questa versione come definitiva o come una bozza da rivedere? Ho aperto il prompt con una riga che inquadra ruolo e obiettivo? Ho dato al modello un contesto specifico invece di un’istruzione generica?

Meno versi, più peso

Non serve amare la poesia per scrivere prompt migliori. Ma il principio che ha reso Ungaretti uno dei poeti più essenziali del Novecento — dire meno, pesare di più — è lo stesso che separa un prompt mediocre da uno che funziona davvero.

FAQ

Cosa significa “essenzialità” in un prompt?
Significa che ogni parola del prompt ha una funzione precisa, non che il prompt debba essere per forza breve.

Perché i prompt troppo lunghi spesso funzionano peggio di quelli brevi?
Perché contengono frasi ridondanti o vaghe che il modello deve comunque interpretare, aumentando il rischio di ambiguità.

Come si applica la revisione iterativa ai prompt AI?
Trattando la prima versione come una bozza, correggendola in base alle risposte ottenute invece di considerarla definitiva al primo tentativo.

Serve conoscere la poesia per scrivere prompt migliori?
No, ma i principi di sintesi, struttura e revisione che guidano la buona scrittura — poetica o meno — aiutano a scrivere istruzioni più efficaci per l’AI.

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Team building sull’AI per aziende: trasformare ChatGPT in un laboratorio di collaborazione

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Un team building sull’AI per aziende può essere molto più di una giornata divertente con qualche esercizio su ChatGPT. Se progettato bene, diventa un laboratorio in cui le persone imparano a usare l’intelligenza artificiale generativa, ma soprattutto imparano a collaborare meglio: definire un problema, scrivere istruzioni chiare, confrontare soluzioni, prendere decisioni e trasformare un’idea in qualcosa di applicabile al lavoro quotidiano.

Negli ultimi anni molte aziende hanno iniziato a organizzare corsi sull’AI generativa. È una scelta utile, spesso necessaria. Ma c’è un passaggio in più che può fare la differenza: portare l’AI dentro un’esperienza di gruppo. Non solo “come si usa ChatGPT”, quindi, ma “come possiamo usarlo insieme per migliorare comunicazione, processi, contenuti, customer care, vendite, formazione interna o gestione della conoscenza”.

Perché un team building sull’AI funziona

L’AI generativa è uno strumento tecnico, ma il modo in cui la usiamo dipende moltissimo dalle competenze umane. Un buon prompt non nasce solo dalla conoscenza dello strumento: nasce dalla capacità di fare domande, dare contesto, chiarire obiettivi, verificare le risposte, discutere alternative e arrivare a una sintesi condivisa.

Per questo un’attività di team building sull’AI per aziende lavora su due livelli:

  • da una parte introduce strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot o altri sistemi di AI generativa;
  • dall’altra allena collaborazione, comunicazione, creatività, pensiero critico e problem solving.

Il risultato non è una semplice dimostrazione tecnologica, ma un’esperienza concreta: i partecipanti lavorano in squadra, scelgono un problema reale, progettano prompt, testano risposte, correggono il tiro e presentano una soluzione.

Dal prompt engineering alla collaborazione

Il prompt engineering viene spesso raccontato come una competenza individuale: io scrivo una richiesta, l’AI risponde, io miglioro il risultato. In azienda, però, le cose funzionano diversamente. Le richieste importanti nascono quasi sempre da un contesto condiviso: un brief, un processo, una campagna, un documento, una procedura, un’esigenza del cliente.

Ecco perché il prompt engineering può diventare una nuova palestra di collaborazione. Una squadra deve chiedersi:

  • qual è il problema da risolvere?
  • quali informazioni servono all’AI?
  • che tono, formato e livello di dettaglio vogliamo ottenere?
  • come valutiamo se l’output è davvero utile?
  • quali rischi dobbiamo controllare prima di usare il risultato?

Queste domande non migliorano soltanto il rapporto con l’intelligenza artificiale. Migliorano anche il modo in cui il team ragiona, comunica e decide.

Come si struttura un team building sull’AI per aziende

Un format efficace può essere organizzato in una mezza giornata, una giornata intera o un percorso più esteso, a seconda degli obiettivi aziendali. La struttura tipica comprende quattro momenti.

1. Introduzione pratica all’AI generativa

Si parte con una panoramica chiara e concreta: che cosa fanno davvero gli strumenti di AI generativa, quali sono i principali casi d’uso in azienda, quali errori evitare, come impostare richieste efficaci e come verificare i risultati.

L’obiettivo non è fare teoria, ma creare una base comune. Anche chi non ha mai usato ChatGPT deve poter partecipare con serenità.

2. Formazione dei team e scelta della sfida

I partecipanti vengono divisi in squadre. Ogni team lavora su una sfida realistica: migliorare una comunicazione interna, progettare una campagna, semplificare una procedura, analizzare un documento, creare una traccia per una presentazione, preparare un piano editoriale o trovare idee per un servizio.

La scelta della sfida è importante: più il caso è vicino alla vita aziendale, più l’esperienza diventa utile.

3. Laboratorio di prompt engineering

Ogni squadra progetta, testa e migliora una serie di prompt. Qui emergono le dinamiche più interessanti: chi chiarisce il contesto, chi controlla la qualità, chi trova un approccio creativo, chi individua i limiti della risposta, chi prova a trasformare l’output in qualcosa di operativo.

L’AI diventa un catalizzatore. Non sostituisce il gruppo: lo costringe a ragionare meglio.

4. Presentazione finale e confronto

Le squadre presentano i risultati. Si confrontano prompt, strategie, output e possibili applicazioni. Si può introdurre anche una piccola competizione, con criteri come efficacia, originalità, chiarezza, applicabilità e controllo dei rischi.

Il momento finale serve a trasformare l’attività in apprendimento condiviso: che cosa abbiamo scoperto? Che cosa possiamo portare nel lavoro di domani? Quali processi potrebbero essere migliorati con l’AI?

Benefici per l’azienda

Un team building sull’AI per aziende può generare benefici molto concreti:

  • aumenta la confidenza con strumenti come ChatGPT e altri sistemi di AI generativa;
  • riduce la distanza tra persone entusiaste e persone diffidenti;
  • fa emergere casi d’uso utili per reparti diversi;
  • migliora comunicazione e collaborazione tra colleghi;
  • stimola creatività e pensiero critico;
  • aiuta a ragionare su limiti, verifiche, privacy, errori e responsabilità;
  • produce idee e prototipi riutilizzabili nei processi aziendali.

Il valore più interessante è culturale: l’AI smette di essere percepita come “una cosa da tecnici” e diventa uno strumento di lavoro condiviso, da usare con metodo.

A chi è adatto

Un format di questo tipo è adatto a molte realtà:

  • aziende che vogliono introdurre l’AI generativa senza limitarsi a una lezione frontale;
  • team marketing, comunicazione, vendite, HR, formazione e customer care;
  • reti commerciali e gruppi di manager;
  • imprese che cercano un’attività originale per convention, academy interne o giornate di formazione;
  • organizzazioni che vogliono unire AI literacy, collaborazione e innovazione.

Non servono competenze tecniche avanzate. Anzi, il format funziona bene proprio quando mette insieme profili diversi: persone operative, manager, comunicatori, venditori, formatori, amministrativi, tecnici e non tecnici.

Team building sull’AI o corso su ChatGPT?

Un corso su ChatGPT risponde soprattutto alla domanda: “Come uso meglio questo strumento?”.

Un team building sull’AI risponde a una domanda più ampia: “Come possiamo usare l’AI insieme per lavorare meglio?”.

Le due cose non si escludono. Al contrario, possono integrarsi. La parte formativa offre metodo e consapevolezza; la parte laboratoriale rende l’apprendimento più memorabile, partecipato e applicabile.

Il mio workshop di team building sul prompt engineering

Da anni mi occupo di formazione sul digitale e sull’intelligenza artificiale generativa per aziende, professionisti, academy e organizzazioni. Ho progettato anche un workshop di team building sul prompt engineering, pensato proprio per unire competenze AI, collaborazione e comunicazione.

Il format parte da una need analysis: prima di costruire l’attività è utile capire chi partecipa, quali obiettivi ha l’azienda, quali reparti sono coinvolti e quali problemi reali possono diventare materia di lavoro. In questo modo il team building non resta un esercizio astratto, ma si collega alle esigenze dell’organizzazione.

Durante il workshop i partecipanti lavorano in squadra su sfide concrete, scrivono e ottimizzano prompt, testano strumenti di AI generativa e presentano le soluzioni sviluppate. Alla fine, l’azienda può raccogliere non solo entusiasmo e coinvolgimento, ma anche idee operative da approfondire.

Vuoi organizzare un team building sull’AI per la tua azienda?

Se stai cercando un team building sull’AI per aziende, posso aiutarti a progettare un format su misura: introduttivo, pratico, coinvolgente e collegato ai bisogni reali del tuo gruppo.

Puoi partire dal mio workshop di team building sul prompt engineering oppure costruire un percorso personalizzato su AI generativa, ChatGPT, prompt engineering, comunicazione, creatività e collaborazione. Puoi anche esplorare tutti i miei corsi sull’intelligenza artificiale o scoprire le mie conferenze e speech sull’AI e il digitale.

Scrivimi per organizzare un corso, un workshop o un evento aziendale sull’intelligenza artificiale generativa.

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Workshop formazione AI obbligatoria: come organizzarlo in azienda senza fare il solito corso teorico

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La domanda che mi fanno sempre più spesso in azienda è questa: “Dobbiamo fare la formazione AI obbligatoria. Basta un webinar di due ore?”. Risposta breve: dipende. Risposta un po’ più utile: se l’obiettivo è solo “mettere una spunta”, forse basta anche il classico corso frontale. Se invece l’obiettivo è fare davvero AI literacy, cioè alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale come chiede l’AI Act, allora conviene organizzare un workshop di formazione AI obbligatoria: meno teoria astratta, più casi reali, esercizi, policy interne e prove da conservare.

Dal 2 febbraio 2025 l’articolo 4 dell’AI Act è applicabile. Provider e deployer di sistemi di AI hanno (avrebbero?) dovuto adottare misure per garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione AI al personale e alle altre persone che usano sistemi AI per loro conto. La Commissione europea spiega l’AI Act come un regolamento basato sul rischio: non tutti gli usi dell’intelligenza artificiale sono uguali, e quindi non tutta la formazione deve essere uguale.

In questo articolo non ripeto la guida generale sulla formazione AI obbligatoria in azienda. Qui faccio un passo in più: vediamo come costruire un workshop pratico, utile per HR, manager, professionisti, studi, enti e imprese che usano strumenti come ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook (ex NotebookLM), chatbot, sistemi di scoring o software con funzioni predittive.

Perché un workshop è meglio del solito corso sull’AI Act

Un corso tradizionale spiega. Un workshop fa fare. La differenza non è piccola, soprattutto quando parliamo di intelligenza artificiale generativa.

Molte persone in azienda hanno già provato ChatGPT o Copilot, magari senza dirlo troppo in giro. Alcuni li usano per scrivere email, riassumere documenti, generare idee, correggere testi, preparare presentazioni o analizzare dati. Il punto è che spesso lo fanno senza criteri condivisi: cosa posso caricare? Cosa non devo mai incollare in un chatbot? Come verifico una risposta? Come riconosco un’allucinazione? Che cosa succede se uso l’AI per valutare un candidato, un cliente o un collaboratore?

Il workshop serve proprio a questo: portare l’AI fuori dalla zona grigia. Non “vietiamo tutto”, non “usiamo tutto a caso”, ma costruiamo una via praticabile: usare bene gli strumenti, conoscere i rischi, documentare le scelte.

Che cosa deve ottenere un workshop di formazione AI obbligatoria

Un workshop fatto bene non dovrebbe limitarsi a raccontare cos’è l’AI generativa. Alla fine della sessione i partecipanti dovrebbero saper fare almeno cinque cose.

  1. Capire dove usano già l’AI, anche quando è integrata in strumenti quotidiani come suite office, CRM, motori di ricerca, piattaforme HR o software marketing.
  2. Distinguere gli usi a basso rischio da quelli delicati, soprattutto quando entrano in gioco dati personali, decisioni su persone, informazioni riservate o contenuti pubblici.
  3. Scrivere prompt più controllabili, con contesto, vincoli, ruolo, formato di output e criteri di verifica.
  4. Verificare le risposte dell’AI, senza trattare il chatbot come un oracolo con l’abbonamento mensile.
  5. Applicare regole interne semplici: cosa è consentito, cosa richiede attenzione, cosa va evitato.

Questa è la parte importante: la formazione AI obbligatoria non dovrebbe produrre solo “presenze”. Dovrebbe produrre comportamenti migliori.

Il programma pratico: una traccia da 4 ore

Una formula molto efficace è il workshop da mezza giornata, circa quattro ore. Non è l’unico formato possibile, ma funziona bene per aziende che vogliono iniziare senza bloccare le persone per due giorni.

1. Mappa degli usi dell’AI in azienda

Si parte con una domanda molto concreta: dove entra già l’intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano?

Ogni gruppo elenca strumenti, reparti, attività e casi d’uso: scrittura, customer care, vendite, HR, amministrazione, marketing, formazione, ricerca, analisi documentale, automazione. Spesso emergono sorprese: l’AI non è “quel sito dove scrivo prompt”, ma una funzione nascosta dentro strumenti che l’azienda usa già.

2. Rischi pratici: dati, errori, bias, copyright

Qui si lavora su casi veri o realistici. Per esempio:

  • posso incollare in ChatGPT il contratto di un cliente?
  • posso usare l’AI per filtrare CV?
  • posso pubblicare un testo generato dall’AI senza revisione?
  • posso chiedere a un chatbot di riassumere un verbale con dati personali?
  • posso generare immagini con persone, marchi o prodotti riconoscibili?

L’obiettivo non è spaventare. L’obiettivo è creare anticorpi. L’AI sbaglia, inventa, semplifica, può amplificare pregiudizi e può trattare male dati che non dovrebbero uscire dall’azienda. Una persona formata non smette di usare l’AI: la usa con più criterio.

3. Prompt engineering per il lavoro reale

Questa è la parte più operativa del workshop. Si prendono attività concrete e si trasformano in esercizi: scrivere una mail difficile, sintetizzare una riunione, preparare una scaletta commerciale, creare una checklist, confrontare due documenti, riformulare un testo tecnico, progettare un piano editoriale.

Un prompt utile non è una frase magica. È una mini-istruzione di lavoro. Per esempio deve dire all’AI:

  • chi deve essere il destinatario;
  • quale obiettivo deve raggiungere;
  • quale tono usare;
  • quali informazioni sono certe e quali no;
  • quali vincoli rispettare;
  • in quale formato restituire il risultato;
  • come segnalare dubbi, fonti mancanti o passaggi incerti.

Qui si vede subito la differenza tra “fammi un testo” e “aiutami a lavorare meglio”.

4. Verifica delle risposte: la parte che molti saltano

Un workshop serio deve insegnare anche a controllare l’output. L’intelligenza artificiale generativa è bravissima a produrre testi plausibili. Il problema è proprio questo: plausibile non significa vero.

Per questo conviene allenare i partecipanti a chiedere fonti, separare fatti da ipotesi, controllare numeri, evitare citazioni inventate, verificare riferimenti normativi e usare l’AI come assistente, non come responsabile finale.

5. Mini policy aziendale: cosa facciamo da lunedì mattina

Il workshop dovrebbe chiudersi con una bozza di regole operative. Poche, chiare, applicabili. Per esempio:

  • non inserire dati personali, riservati o contrattuali in strumenti non autorizzati;
  • indicare quando un contenuto è stato prodotto o rielaborato con AI, se il contesto lo richiede;
  • validare sempre output legali, fiscali, medici, finanziari o tecnici;
  • non usare l’AI per decisioni automatizzate su persone senza valutazioni specifiche;
  • preferire strumenti approvati dall’azienda per attività sensibili;
  • tenere traccia dei casi d’uso più importanti.

Questa mini policy non sostituisce il lavoro di legali, DPO, IT o compliance. Però aiuta moltissimo a trasformare la formazione in comportamenti concreti.

Quali evidenze conservare dopo il workshop

Se la formazione è obbligatoria, prima o poi qualcuno chiederà: “Come dimostriamo di averla fatta?”. Meglio pensarci subito.

Dopo un workshop di formazione AI obbligatoria conviene conservare almeno questi materiali:

  • programma del corso o agenda del workshop;
  • registro presenze o report di partecipazione;
  • materiali didattici usati durante la sessione;
  • esercizi svolti o casi analizzati;
  • eventuale test finale o questionario di autovalutazione;
  • policy, checklist o linee guida consegnate ai partecipanti;
  • data della formazione e profilo dei destinatari;
  • aggiornamenti successivi, soprattutto se cambiano strumenti o processi.

La parola chiave è “coerenza”. Se formo un team marketing che usa l’AI per generare contenuti, affronterò prompt, copyright, tono di voce, revisione e fact-checking. Se formo HR, parlerò molto di dati personali, bias, selezione, valutazione e trasparenza. Se formo manager, lavorerò su decisioni, produttività, limiti degli strumenti e governance.

Workshop per aziende: esempi di moduli pratici

Un vantaggio del workshop è che può essere modulare. Ecco alcuni moduli che uso spesso nei percorsi aziendali sull’AI generativa.

Modulo base: usare l’AI senza farsi usare dall’AI

Introduzione pratica a ChatGPT, Copilot, Gemini e altri strumenti. Cosa fanno, cosa non fanno, perché sbagliano, come scrivere prompt sensati, come controllare i risultati.

Modulo dati e privacy

Cosa evitare di caricare nei chatbot, come ragionare sui dati personali, quali informazioni vanno anonimizzate, quando coinvolgere DPO, IT o responsabili interni.

Modulo contenuti e comunicazione

Uso dell’AI per email, articoli, post LinkedIn, presentazioni, piani editoriali e materiali commerciali. Con una regola semplice: l’AI aiuta a scrivere, ma la responsabilità resta umana.

Modulo produttività personale

Riassunti, checklist, preparazione riunioni, brainstorming, analisi di documenti, organizzazione delle informazioni, uso di strumenti come Gemini Notebook o assistenti integrati nelle suite di lavoro.

Modulo manager e decisioni

Come usare l’AI per esplorare scenari senza delegare decisioni delicate a uno strumento probabilistico. Qui entrano in gioco qualità delle fonti, bias, accountability e tracciabilità.

Quanto deve durare la formazione AI obbligatoria?

Non esiste una durata magica valida per tutti. L’AI Act parla di livello sufficiente di alfabetizzazione AI, da valutare anche rispetto al contesto d’uso. Tradotto: una persona che usa Copilot per migliorare testi interni non ha lo stesso bisogno formativo di chi introduce un sistema AI in ambito HR, credito, sanità, sicurezza o valutazione di persone.

Come regola pratica:

  • 2 ore: sensibilizzazione iniziale, utile per platee ampie;
  • 4 ore: workshop operativo per team che usano già strumenti AI;
  • 8 ore: laboratorio completo con esercizi, policy e casi di reparto;
  • percorso modulare: soluzione migliore quando l’azienda ha reparti con rischi e bisogni diversi.

La durata conta meno della pertinenza. Un workshop breve ma costruito sui casi reali dell’azienda vale più di una giornata generica piena di definizioni.

Domande frequenti sul workshop di formazione AI obbligatoria

La formazione AI obbligatoria deve essere uguale per tutti?

No. L’articolo 4 dell’AI Act chiede un livello sufficiente di alfabetizzazione AI, tenendo conto anche delle conoscenze tecniche, dell’esperienza, dell’istruzione, del contesto d’uso e delle persone o dei gruppi su cui i sistemi AI possono avere effetti. In pratica: meglio una formazione calibrata sui ruoli che un corso identico per tutta l’azienda.

Un workshop su ChatGPT vale come formazione AI obbligatoria?

Può essere una parte della formazione, ma non dovrebbe limitarsi ai comandi di ChatGPT. Un workshop utile deve includere limiti dell’AI, rischi, privacy, verifica delle risposte, esempi di uso corretto e regole aziendali.

Serve un test finale?

Non sempre è obbligatorio, ma è consigliabile. Un breve test o questionario aiuta a documentare la partecipazione e a capire se i concetti essenziali sono passati davvero.

Ogni quanto va aggiornata la formazione AI?

Conviene prevedere aggiornamenti periodici, soprattutto quando cambiano strumenti, processi interni, policy aziendali o indicazioni normative. Nel mondo dell’AI, un corso fatto una volta e dimenticato in archivio invecchia in fretta.

Vuoi organizzare un workshop pratico sulla formazione AI obbligatoria?

Da anni tengo corsi per aziende e professionisti sull’intelligenza artificiale generativa, su ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook, prompt engineering e uso consapevole della tecnologia. Posso aiutare la tua azienda a progettare un workshop pratico, calibrato sui ruoli, sui casi d’uso e sui rischi reali.

Il taglio è molto concreto: esempi, esercizi, strumenti, checklist, materiali e indicazioni operative da usare subito. Perché l’obiettivo non è solo “fare il corso”. L’obiettivo è usare meglio l’intelligenza artificiale, con più consapevolezza e meno improvvisazione.

Se vuoi portare in azienda un workshop sulla formazione AI obbligatoria, scrivimi: costruiamo il percorso più adatto al tuo contesto.

 

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Gemini Avanzato: Prompt Engineering, Deep Research, Automazione e Gems — Guida Pratica per Professionisti

Gemini, l’intelligenza artificiale di Google, è molto più di un semplice assistente conversazionale. Se sai come usarlo al livello avanzato, diventa uno strumento potentissimo per la ricerca, l’analisi dei dati, la produttività professionale e la creazione di flussi di lavoro automatizzati. In questo articolo — ispirato al webinar tenuto per EDI Confcommercio con oltre 460 professionisti collegati — esploriamo le funzionalità avanzate di Gemini con esempi concreti e pronti all’uso.

Perché usare Gemini a livello avanzato?

La maggior parte degli utenti usa Gemini per domande semplici o riassunti di testo. Ma chi vuole davvero trasformare il proprio modo di lavorare deve andare oltre: sfruttare il Prompt Engineering avanzato, automatizzare l’analisi dei dati, fare ricerche multi-fonte con il Deep Research e costruire assistenti personalizzati con i Gems.

Imprenditori, liberi professionisti, marketer, consulenti e manager possono usare queste funzionalità per risparmiare ore di lavoro ogni settimana, migliorare la qualità delle analisi e prendere decisioni più informate.

1. Prompt Engineering Avanzato con Gemini

Il prompt è la chiave di tutto. Un prompt mal strutturato produce risposte generiche; un prompt ben costruito produce output professionali e precisi. Ecco le tecniche principali:

Struttura a ruolo + contesto + obiettivo + formato

Invece di scrivere “dammi idee per un post LinkedIn”, prova così:

Sei un esperto di comunicazione digitale per PMI italiane. Ho un’azienda nel settore manifatturiero a Brescia. Voglio aumentare la mia visibilità su LinkedIn tra imprenditori del Nord Italia. Scrivi 3 idee di post con hook d’apertura forte, sviluppo del messaggio e call to action. Usa un tono autorevole ma diretto. Formato: un paragrafo per post, max 1200 caratteri ciascuno.

Questo tipo di prompt attiva le capacità reasoning di Gemini e produce contenuti immediatamente utilizzabili.

Chain of thought e prompting a più step

Per analisi complesse, chiedi a Gemini di ragionare passo dopo passo prima di darti la risposta finale. Esempio:

Prima elenca tutti i fattori da considerare, poi analizzali uno a uno, infine dammi la tua raccomandazione finale con pro e contro.

Prompt iterativo con feedback

Non fermarti alla prima risposta. Usa il follow-up per affinare: “Rendi il tono più formale”, “Aggiungi dati statistici”, “Accorcia del 30%”, “Trasforma il punto 3 in un esempio pratico”. Questa tecnica iterativa è la differenza tra un utente base e uno avanzato.

2. Automazione di Analisi e Gestione dei Dati

Gemini integra direttamente con Google Sheets, Google Drive e Google Workspace, permettendo di automatizzare analisi che prima richiedevano ore.

Analisi di fogli di calcolo

Carica un file CSV o collega un Google Sheet e chiedi a Gemini di:

  • Identificare trend nei dati di vendita degli ultimi 12 mesi
  • Calcolare la media mobile e prevedere il prossimo trimestre
  • Segmentare i clienti per fatturato e frequenza d’acquisto
  • Evidenziare anomalie o outlier nei dati

Esempio concreto: “Analizza questi dati di vendita mensili, identifica i 3 prodotti con il calo maggiore negli ultimi 6 mesi e suggerisci possibili cause e azioni correttive.”

Sintesi automatica di documenti aziendali

Carica PDF, report, contratti o email e chiedi a Gemini di estrarre i punti chiave, identificare rischi, confrontare versioni diverse di un documento o generare una sintesi esecutiva. Questo è particolarmente utile per consulenti, avvocati d’affari e manager che gestiscono grandi volumi di documentazione.

Creazione di script e formule

Gemini può scrivere formule complesse per Excel/Google Sheets, script Google Apps Script per automatizzare attività ripetitive, e persino codice Python per analisi dati più avanzate — anche se non sei un programmatore.

3. Deep Research Multi-Fonte

La funzione Deep Research di Gemini (disponibile nelle versioni avanzate) è una delle più potenti per chi fa ricerca professionale. Permette di effettuare ricerche approfondite su un argomento, consultando e sintetizzando decine di fonti in pochi minuti.

Come funziona il Deep Research

Invece di fare una singola ricerca e ottenere un’unica risposta, il Deep Research:

  • Definisce automaticamente un piano di ricerca strutturato
  • Consulta decine di fonti web verificate
  • Sintetizza le informazioni in un report coerente e dettagliato
  • Cita le fonti con link verificabili

Esempi pratici di Deep Research

Per un consulente di marketing: “Fai una ricerca approfondita sulle ultime tendenze nel marketing B2B in Italia nel 2025: canali più efficaci, budget medi, strumenti AI più adottati e casi studio di successo.”

Per un imprenditore: “Analizza il mercato del packaging sostenibile in Europa: dimensioni del mercato, principali player italiani, normative UE in arrivo, opportunità per PMI.”

Per un professionista HR: “Ricerca le migliori pratiche internazionali per il recruiting di figure tech nel 2025: canali, compensation package, employer branding e retention.”

Il risultato è un report strutturato che sostituisce ore di ricerca manuale su Google, lettura di articoli e sintesi dei contenuti.

4. Gems: Assistenti Personalizzati con Gemini

I Gems sono forse la funzionalità più trasformativa di Gemini Advanced. Ti permettono di creare assistenti AI personalizzati per compiti specifici, con istruzioni, tono e contesto definiti da te una volta sola.

Cos’è un Gem e come si crea

Un Gem è un’istanza personalizzata di Gemini a cui puoi dare un nome, un ruolo specifico e istruzioni dettagliate. Ogni volta che lo apri, “ricorda” il contesto e si comporta esattamente come vuoi tu.

Per crearlo: vai su gemini.google.com → Gem manager → Nuovo Gem. Inserisci un nome, una descrizione e le istruzioni di sistema.

Esempi concreti di Gems utili per professionisti

Gem “Copywriter LinkedIn”: “Sei il mio assistente per la comunicazione LinkedIn. Conosci il mio settore (formazione AI e comunicazione digitale per aziende), il mio pubblico (imprenditori e manager italiani) e il mio stile (diretto, concreto, con dati). Quando ti chiedo di scrivere un post, seguono sempre questa struttura: hook forte nella prima riga, sviluppo con esempio concreto, call to action finale.”

Gem “Analista Dati”: “Sei il mio analista dati. Quando ti carico un dataset, prima descrivi la struttura, poi identifichi pattern e anomalie, poi suggerisci 3 visualizzazioni utili e infine mi dai 5 insight azionabili. Usa sempre linguaggio semplice, adatto a un imprenditore non tecnico.”

Gem “Coach per Presentazioni”: “Sei un esperto di public speaking e storytelling aziendale. Quando ti condivido una presentazione o uno schema, mi aiuti a migliorare la narrativa, rafforzare l’apertura, rendere più chiare le slide e chiudere con un messaggio forte e memorabile.”

Perché i Gems cambiano il modo di lavorare

Senza Gems, ogni volta che apri Gemini devi rispiegare chi sei, cosa fai e come vuoi che risponda. Con i Gems, hai già tutto configurato: il contesto è lì, pronto. È come avere un assistente specializzato sempre disponibile, che conosce già il tuo settore, il tuo stile e i tuoi obiettivi.

Gemini Advanced vs Gemini Free: cosa cambia per i professionisti?

Le funzionalità avanzate descritte in questo articolo (Deep Research, Gems avanzati, integrazione con Google Workspace, finestra di contesto estesa fino a 1 milione di token) sono disponibili principalmente con Gemini Advanced, incluso nel piano Google One AI Premium.

Per un professionista o un’azienda che vuole usare l’AI seriamente, l’investimento si ripaga ampiamente in termini di tempo risparmiato e qualità del lavoro prodotto.

Conclusione: l’AI non sostituisce i professionisti, potenzia quelli che la sanno usare

Come emerso chiaramente nel webinar di EDI Confcommercio, il valore di Gemini — e dell’AI in generale — non è nel fare le cose al posto tuo, ma nell’amplificare le tue competenze. Chi impara a usare il Prompt Engineering avanzato, il Deep Research, l’automazione dei dati e i Gems ottiene un vantaggio competitivo reale e misurabile.

Il punto non è sapere tutto sull’AI: è sapere quali strumenti usare, quando usarli e come configurarli per il proprio lavoro specifico. E quello lo puoi imparare adesso.

Vuoi approfondire l’uso avanzato di Gemini e degli strumenti AI per la tua attività? Scopri i corsi e i webinar disponibili oppure contattami per una consulenza personalizzata.

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Prompt engineering: come si misura l’efficacia di un prompt?

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Per anni il prompt engineering, quantomeno negli ultimi tre, è stato trattato come una sorta di via di mezzo tra l’alchimia e l’arte mistica. C’era questa idea bizzarra secondo cui sussurrare le parole corrette a un modello linguistico (LLM) fosse un talento innato, non replicabile e difficilmente traducibile in metriche aziendali.

Oggi, fortunatamente, stiamo superando la fase del folklore. La transizione della tecnologia da semplice strumento di “scoperta” a motore di “influenza” decisionale ci costringe a guardare i fatti: l’interazione con l’intelligenza artificiale non è una dote artistica, ma una competenza ingegneristica misurabile, sistematica e strettamente legata alla struttura dei dati.

Dall’alchimia alla struttura: perché serve un metodo

Quando un utente interagisce con un assistente IA o un agente conversazionale, il sistema non risponde tirando a indovinare. Esiste una fase di ragionamento (reasoning phase) in cui l’LLM scompone la query, analizza la pertinenza testuale, valuta la freschezza delle informazioni e confronta i segnali commerciali.

Se la macchina ragiona secondo una logica deterministica basata su vettori e probabilità, chi scrive il prompt deve muoversi con la stessa precisione. Misurare la competenza nel prompt engineering significa valutare la capacità di un professionista di:

  • Ridurre l’ambiguità: Saper mappare le intenzioni d’uso reali, traducendole in istruzioni chiare e prive di espressioni vaghe.

  • Contestualizzare in modo modulare: Fornire all’IA le informazioni organizzate in blocchi logici o coppie chiave/valore, rendendo il prompt facilmente interpretabile e riducendo il rischio di allucinazioni.

  • Prevedere il comportamento degli agenti: Configurare le istruzioni in modo che un agente IA possa navigare flussi complessi (come un carrello e-commerce o una transazione) senza interrompere il processo logico.

I tre pilastri per misurare l’efficacia del prompt

Se trasliamo questa competenza nel mondo del retail e dell’ottimizzazione per i motori generativi (AEO/GEO), l’efficacia di un prompt (o della strutturazione dei dati che l’IA usa come prompt implicito) si misura su tre livelli quantificabili:

Ecco la tabella che organizza in modo chiaro e scansionabile le metriche di valutazione basate sui pilastri tecnici di AEO e GEO:

Metrica Principale Descrizione Tecnica KPI / Indicatore di Successo Azione di Ottimizzazione Richiesta
1. Machine-Readability

Tasso di corretta estrazione e interpretazione dei dati strutturati da parte dei crawler e degli LLM.

* Sincronizzazione in tempo reale (0 discrepanze feed/sito) .

 

* Correttezza sintattica del codice JSON-LD.

Implementazione ossessiva di schemi Product, Offer, AggregateRating e FAQ.
2. Arricchimento del Contesto

Grado di pertinenza e allineamento tra le intenzioni di ricerca reali degli utenti e le informazioni fornite sul prodotto.

* Tasso di aggancio delle query a coda lunga (long-tail) .

 

* Presenza nei riepiloghi comparativi dell’IA.

Scrittura di titoli intent-driven (Nome + Differenziatore) e inserimento di tabelle comparative e blocchi Q&A.
3. Segnali di Fiducia

Livello di autorevolezza, credibilità e frequenza di citazione del brand come fonte fidata all’interno delle risposte generative.

* Volume e sentiment delle recensioni verificate rilevati dall’IA .

 

* Tasso di inclusione nelle citazioni e link e-commerce.

Marcatura dei dati di social proof , eliminazione di rivendicazioni iperboliche e inserimento di certificazioni ufficiali.

Questa struttura serve a mappare l’infrastruttura invisibile su cui gli assistenti IA scelgono se consigliare o meno il tuo brand. Se una sola di queste metriche fallisce o se il sito live non è reattivo, l’Agente IA interromperà la transazione, azzerando il valore di qualsiasi prompt o contenuto ottimizzato.

Machine-Readability (La sintassi)

Un prompt engineering avanzato non si limita alla chat di Copilot o ChatGPT, ma si applica a monte. Significa istruire l’IA attraverso i metadati del sito web. Saper implementare ossessivamente schemi strutturati (come Product, Offer o FAQ in JSON-LD) garantisce che i modelli leggano i dati senza frizioni. La metrica qui è binaria ed esatta: l’IA ha estratto correttamente il prezzo corrente e la disponibilità? Se la risposta è sì, il prompt dei dati è corretto.

2. Arricchimento del Contesto (La semantica)

I modelli linguistici non amano le descrizioni piatte. Un prompt o un contenuto ottimizzato deve essere intent-driven. Saper abbinare il nome di un prodotto al suo differenziatore specifico (es: “Giacca da trekking – Impermeabile 3 stagioni”) permette all’algoritmo di agganciare la query dell’utente durante le sessioni di ricerca complessa. La competenza si misura valutando il tasso di corrispondenza tra i bisogni espressi dall’utente e la risposta generata dal modello.

3. Segnali di Fiducia (L’autorevolezza)

L’algoritmo premia le fonti che considera credibili. Il professionista deve saper orchestrare nel prompt (o nel grafo di conoscenza del sito) elementi verificabili: volumi di recensioni reali, certificazioni di terze parti e link ad articoli autorevoli. Minore è l’uso di aggettivi iperbolici o non verificabili, maggiore sarà il punteggio di fiducia assegnato dal sistema.

Oltre la superficie: quando il prompt si scontra con la realtà

Esiste un test di realtà definitivo per misurare il valore di questa competenza. Potete anche scrivere il prompt perfetto o ottimizzare i dati del feed in modo impeccabile, ma se l’infrastruttura sottostante fallisce, l’interazione si interrompe.

Nota di scenario: Se un utente chiede a un Agente IA di completare un acquisto basandosi su un’ottima raccomandazione, ma il sito live presenta un carrello non funzionante o un codice promozionale errato, la conversione fallisce.

La competenza nel prompt engineering si misura, in ultima analisi, nella capacità di integrare la logica conversazionale con i sistemi transazionali reali. Chi riduce tutto a una sequenza di “parole magiche” nella chat sta guardando solo la punta dell’iceberg. Il vero prompt engineering è una disciplina tecnica rigorosa, legata all’architettura dell’informazione e, come tale, assolutamente misurabile.

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Step-Back Prompting: la tecnica Google per far ragionare l’AI con più contesto

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C’è una cosa che mi ha sempre infastidito quando uso ChatGPT, Claude o Gemini per rispondere a domande tecniche o strategiche complesse: l’AI parte subito dalla risposta, senza fermarsi a pensare al quadro generale. Risultato? Risposte parziali, errori nei passaggi intermedi, soluzioni che sembrano sensate ma mancano il punto.

Ho trovato la soluzione in un paper di Google DeepMind del 2023 che si chiama Step-Back Prompting. È una tecnica che ho iniziato ad applicare in azienda e nei corsi di formazione, e i risultati mi hanno davvero sorpreso. Te la spiego in modo pratico, con esempi che puoi usare subito.

Cos’è lo Step-Back Prompting (e perché funziona davvero)

Lo Step-Back Prompting è una tecnica sviluppata da Google DeepMind che migliora la qualità del ragionamento dei grandi modelli linguistici su due livelli:

  1. Astrazione: prima di rispondere alla domanda specifica, chiedi all’AI di identificare i principi generali o i concetti di base coinvolti nel problema.
  2. Ragionamento: poi, armata di quella visione d’insieme, l’AI applica i principi al caso concreto.

In pratica, invece di chiedere “Qual è la risposta?”, fai fare all’AI un passo indietro: “Prima dimmi: quali sono i principi fondamentali che governano questo tipo di problema?”

Il paper originale (Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models, ottobre 2023) ha testato questa tecnica su PaLM-2L, GPT-4 e Llama2-70B, ottenendo miglioramenti dal 7% al 27% rispetto ai metodi tradizionali su task di STEM, knowledge-based QA e ragionamento multi-hop.

Come si differenzia da Chain-of-Thought e altre tecniche

Chi mastica un po’ di prompt engineering ha già sentito parlare di Chain-of-Thought (CoT): chiedi all’AI di ragionare passo dopo passo, in modo lineare. Funziona. Ma ha un limite: se uno dei passaggi intermedi è sbagliato, l’errore si propaga fino alla risposta finale, come un effetto domino.

Lo Step-Back Prompting risolve proprio questo problema. Invece di procedere linearmente, obbliga l’AI a generalizzare prima e specificare dopo. È la differenza tra un medico che parte subito dalla diagnosi (“hai questo sintomo → è questa malattia”) e uno che prima inquadra la fisiopatologia, poi ragiona sul caso specifico.

Un’altra tecnica simile è il Take a Deep Breath prompting (TDB), che rallenta il ragionamento ma lo lascia comunque lineare. Lo Step-Back Prompting è diverso perché introduce un salto di livello cognitivo: prima si ragiona in astratto, poi nel dettaglio.

Come usarlo: la struttura in due passaggi

La struttura è semplice. Eccola schematizzata:

Passaggio 1 – La domanda di astrazione (Step-Back Question):
“Quali sono i principi fondamentali/concetti di base/framework teorici che governano [tipo di problema]?”

Passaggio 2 – La domanda applicata:
“Usando [i principi emersi], rispondi a questa domanda specifica: [domanda originale]”

Puoi farlo in due prompt separati o in un unico prompt strutturato. Ti mostro entrambi i modi con esempi concreti.

5 esempi concreti per aziende e professionisti

1. Marketing manager – Strategia di lancio prodotto

❌ Prompt normale:
“Scrivi un piano di lancio per il nostro nuovo software di contabilità per PMI.”

✅ Con Step-Back Prompting:
Step 1: “Quali sono i principi fondamentali che guidano un lancio efficace di un prodotto B2B SaaS per piccole e medie imprese?”
Step 2: “Usando questi principi, crea un piano di lancio per un software di contabilità per PMI italiane con un budget di €15.000.”

Differenza: nel primo caso ottieni una lista generica di attività. Nel secondo ottieni un piano strutturato su basi strategiche solide (positioning, go-to-market, adoption funnel), adattato al contesto specifico.

2. HR Manager – Intervista di selezione

❌ Prompt normale:
“Dammi 10 domande per intervistare un candidato per il ruolo di project manager.”

✅ Con Step-Back Prompting:
Step 1: “Quali competenze, attitudini e segnali comportamentali distinguono un project manager eccellente da uno mediocre in contesti aziendali complessi?”
Step 2: “Usa questo framework per costruire 10 domande di colloquio comportamentali per un PM senior nel settore manifatturiero.”

Risultato: domande molto più mirate, collegate a criteri di valutazione espliciti. Utili davvero, non solo esteticamente.

3. Consulente – Analisi di un problema aziendale

❌ Prompt normale:
“La nostra azienda ha un alto tasso di turnover. Cosa facciamo?”

✅ Con Step-Back Prompting:
Step 1: “Quali sono le principali teorie e modelli che spiegano il turnover aziendale nelle organizzazioni di medie dimensioni?”
Step 2: “Applicando questi modelli, analizza le possibili cause di turnover elevato in un’azienda manifatturiera italiana da 80 dipendenti e proponi 5 interventi prioritari.”

L’AI prima inquadra il problema su basi teoriche solide (teoria della motivazione, engagement, exit interview, ecc.), poi costruisce le raccomandazioni in modo coerente. Non ti ritrovi con consigli banali tipo “migliora il clima aziendale”.

4. Avvocato o notaio – Analisi di una questione legale

❌ Prompt normale:
“Cosa succede se un socio di una srl vuole uscire dalla società?”

✅ Con Step-Back Prompting:
Step 1: “Quali sono i principi giuridici fondamentali che regolano il recesso del socio in una società a responsabilità limitata secondo il diritto italiano?”
Step 2: “Usando questi principi, analizza il caso di un socio al 30% che vuole uscire da una SRL con statuto che prevede clausole di gradimento.”

Ottieni un’analisi strutturata, non una risposta improvvisata. Ovviamente sempre da verificare con un professionista, ma come punto di partenza per approfondire è un’altra cosa.

5. Formatore o docente – Progettazione didattica

❌ Prompt normale:
“Crea un corso di 4 ore sull’intelligenza artificiale per dipendenti aziendali.”

✅ Con Step-Back Prompting:
Step 1: “Quali sono i principi di instructional design più efficaci per la formazione di adulti in contesti aziendali su argomenti tecnici complessi come l’AI?”
Step 2: “Usando questi principi, progetta un corso di 4 ore sull’AI per un team commerciale di 15 persone senza background tecnico.”

Il risultato è una struttura didattica basata su principi solidi (apprendimento esperienziale, chunking cognitivo, applicazione pratica immediata) e non una semplice lista di argomenti da trattare in sequenza.

In un unico prompt: la versione compatta

Se non vuoi fare due chiamate separate, puoi condensare tutto in un prompt strutturato. Ecco il template che uso di solito:

“Prima di rispondere, identifica i principi fondamentali e i concetti chiave che governano questo tipo di problema: [descrivi il problema]. Poi, usando quei principi, rispondi a questa domanda specifica: [domanda dettagliata].”

Funziona bene con GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet e Gemini Advanced. Con modelli meno potenti i risultati sono più variabili.

I dati: quanto migliora davvero?

I risultati del paper originale parlano chiaro. Su PaLM-2L di Google, lo Step-Back Prompting ha ottenuto questi miglioramenti rispetto al baseline:

  • MMLU Fisica: +7%
  • MMLU Chimica: +11%
  • TimeQA (domande temporali complesse): +27%
  • MuSiQue (ragionamento multi-hop): +7%

Il +27% su TimeQA è particolarmente significativo perché riguarda domande che richiedono di incrociare informazioni da contesti diversi: esattamente il tipo di ragionamento che serve in un’analisi aziendale o in una consulenza strategica.

Quando usarlo e quando no

Lo Step-Back Prompting dà il meglio di sé in questi scenari:

  • Problemi complessi che richiedono ragionamento strutturato (analisi, diagnosi, progettazione)
  • Domande che coinvolgono principi tecnici o legali
  • Task di strategia aziendale dove il rischio di risposta superficiale è alto
  • Formazione e progettazione didattica

Non serve invece per task semplici o creativi: se devi generare uno slogan, scrivere un’email di auguri o riformattare un testo, il Chain-of-Thought o un prompt diretto funzionano benissimo. Usare lo Step-Back lì sarebbe overkill.

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Dal prompt al contesto: cinque paper scientifici che stanno cambiando il prompt engineering nel 2026

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Il prompt engineering è morto? Nemmeno per idea. Semmai, è diventato adulto. Se fino a pochi mesi fa ci riempivamo la bocca con formattazioni stravaganti e trucchetti per “ingannare” i grandi modelli linguistici (impazzivo quando con il prompt DAN si faceva diventare un chatbot diabolico!), la ricerca scientifica recente sta tracciando una rotta completamente diversa: il passaggio definitivo dal prompt statico al context design. I modelli del 2026 sono più potenti, non telepatici. Richiedono un approccio strutturato, quasi ingegneristico.

Ho selezionato cinque studi scientifici recenti che smontano alcuni miti e offrono spunti pragmatici immediati, perfetti da portare in aula o in azienda per ottimizzare i flussi di lavoro.

1. La transizione verso l’architettura dei sistemi

  • Studio: Context Engineering: From Prompts to Corporate Multi-Agent Architecture

  • Autore: Vera V. Vishnyakova (Marzo 2026)

  • Il succo: Questo paper analizza l’evoluzione dei framework dei grandi vendor (da Google ad Anthropic) e formalizza il concetto di context engineering. Non si scrive più un singolo prompt isolato: si progetta l’intero contesto informativo che l’agente IA deve analizzare prima di rispondere. Lo studio definisce i cinque criteri chiave per valutare la qualità del contesto aziendale, spostando il focus dal “saper parlare alla macchina” al saper orchestrare un’architettura multi-agente.

2. Più contesto non significa sempre più precisione

  • Studio: Navigating the Prompt Space: Improving LLM Classification of Social Science Texts Through Prompt Engineering

  • Autori: Ricercatori d’area sociale e computazionale (Marzo 2026)

  • Il succo: Un’analisi empirica fondamentale per chi fa formazione. Gli autori hanno testato variazioni sistematiche di descrizioni, istruzioni e contesti few-shot. Il risultato? Un aumento minimo del contesto iniziale garantisce il salto di qualità maggiore nelle risposte dell’IA. Superata una certa soglia, aggiungere ulteriori dettagli produce solo miglioramenti marginali o, peggio, sovraccarica il modello riducendo l’accuratezza. Less is more, anche nel 2026.

3. L’impatto economico del “few-shot” a pagamento

  • Studio: Prompt engineering for large language models in test case generation

  • Autori: Team di QA e software engineer (Maggio 2026)

  • Il succo: Sebbene focalizzato sulla generazione di scenari di test, questo paper mette a confronto diretto l’efficacia di zero-shot, few-shot, role prompting e chain-of-thought. La vera lezione magistrale riguarda il bilanciamento costi-benefici: con i modelli avanzati che si pagano un tanto al milione di token, inserire troppi esempi nei prompt few-shot diventa economicamente insostenibile. Il paper dimostra che il beneficio marginale crolla drasticamente dopo i primi tre o cinque esempi.

4. Il prompt adattivo per creare contenuti validi

  • Studio: Prompt Engineering for Scale Development in Generative Psychometrics

  • Autori: Lara Lee Russell-Lasalandra, Hudson Golino (Marzo 2026)

  • Il succo: Una simulazione che esplora come le strategie di prompt engineering influenzino la qualità dei dati generati dall’IA. Il dato più interessante per i non tecnici è la netta superiorità del prompting adattivo rispetto a quello statico. Le strategie adattive riducono drasticamente la ridondanza semantica (i classici cliché della macchina) e mantengono una qualità altissima dell’output, soprattutto quando accoppiate con i modelli di ultimissima generazione.

5. Prove sul campo: l’efficacia nei settori verticali

  • Studio: Smarter AI Through Prompt Engineering: Insights and Case Studies from Data Science Application

  • Autori: Snehasish Paul, Rohit Kumar, Laxman Das (Gennaio 2026)

  • Il succo: Se in aula vi chiedono “ma serve davvero?”, questo è il paper da citare. Attraverso casi di studio in settori verticali (servizi finanziari, healthcare, business intelligence), i ricercatori dimostrano che l’uso di tecniche di prompting strutturato aumenta le performance operative dei modelli dal 6% fino a oltre il 30%. Evidenzia inoltre l’efficacia dei framework di ragionamento chain-of-thought e degli ottimizzatori automatici.

Dalla teoria alla cattedra: il mio corso sul prompt engineering

Tutta questa letteratura scientifica non serve a nulla se resta chiusa nei laboratori di ricerca. È per questo che ho strutturato il mio corso sul prompt engineering partendo da un approccio umanista e pragmatico: l’obiettivo non è imparare a memoria i comandi, ma capire come pensano i modelli per governarli senza subire i loro cliché. In aula, smontiamo i tecnicismi inutili per concentrarci sul context design. Impariamo a dosare gli esempi per non sprecare token, a strutturare catene di pensiero logiche e a creare assistenti virtuali capaci di integrarsi davvero nei flussi di lavoro di professionisti e imprese. Poca teoria accademica, tanta sperimentazione sul campo.

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I 10 concetti più complessi dell’AI generativa spiegati senza paura

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Me lo chiedono spesso, durante i corsi e le conferenze sull’intelligenza artificiale. Mentre ancora si chiacchiera alla fine della sessione, qualcuno si avvicina e mi fa la domanda vera: “Ma tutta questa roba tecnica – i token, gli embedding, il fine-tuning – devo davvero capirla?”. La risposta breve è: no, non devi diventare un ingegnere. Ma sì, capire cosa c’è sotto ti cambia il modo di usare questi strumenti. Ti rende più efficace, più consapevole.

Ho selezionato i 10 concetti che tornano sempre nelle mie formazioni sull’AI generativa: quelli che generano più confusione, ma anche più soddisfazione quando si capiscono davvero.

1. Token e Tokenizzazione: il segreto che ChatGPT non dice al primo incontro

Quando scrivi un prompt, il modello non legge parole. Legge token: frammenti di testo che possono essere parole intere, parti di parola, o persino singoli caratteri. La parola “Intelligenza” potrebbe diventare tre o quattro token diversi.

Perché conta? Perché i modelli hanno un limite di token per conversazione (il cosiddetto context window), e perché il costo delle API si calcola in token. Ma soprattutto perché capire la tokenizzazione aiuta a costruire prompt migliori: parole rare, termini tecnici o nomi stranieri vengono “sminuzzati” in più token, e questo può influenzare la qualità della risposta.

In pratica: più il tuo linguaggio è preciso e comune, meglio il modello ti capisce.

2. Attention Mechanism e Transformer: cosa fa davvero la macchina quando “pensa”

L’architettura Transformer è la base di quasi tutti i modelli linguistici moderni – da GPT a Gemini, da Claude a Mistral. Il suo cuore è il meccanismo di attention (attenzione): la capacità del modello di valutare quali parole di un testo sono più rilevanti rispetto alle altre, in modo dinamico e contestuale.

Quando scrivi “ho lasciato le chiavi sulla tavola”, il modello capisce che tavola indica un tavolo e non una tavola tecnica, perché interpreta il contesto dato da “chiavi” e “lasciato”. Non applica regole grammaticali rigide: valuta le probabilità basandosi su schemi appresi durante l’addestramento.

È questo che rende i transformer così potenti – e così diversi dai sistemi basati su regole che li hanno preceduti.

3. Fine-Tuning e Transfer Learning: trasferire intelligenza da un dominio all’altro

Un modello base come GPT-5 è stato addestrato su enormi quantità di testo generico. Ma se un’azienda vuole un assistente specializzato nel diritto del lavoro, o un medico vuole un modello che parli il linguaggio della clinica, si fa il fine-tuning: si “aggiusta” il modello pre-addestrato su dati specifici del dominio.

Il Transfer Learning è il principio più ampio: si prende l’intelligenza acquisita in un contesto (milioni di pagine web) e la si trasferisce in un altro (contratti, cartelle cliniche, normative fiscali). È quello che rende possibile creare modelli specializzati senza partire da zero – il che richiederebbe risorse computazionali e finanziarie fuori dalla portata di chiunque.

Nelle mie formazioni, questo è il concetto che più interessa ai team IT: quando conviene fare fine-tuning, e quando è meglio usare un approccio diverso come il RAG (lo vediamo al punto 8).

4. Hallucination: quando la macchina mente con molta fiducia

Le allucinazioni sono forse il problema più noto dell’AI generativa – e il più frainteso. Il modello non “mente” nel senso umano del termine: non ha intenzione di ingannarti. Semplicemente, genera la sequenza di token statisticamente più probabile, anche quando quella sequenza corrisponde a informazioni false.

Il risultato sono risposte plausibili ma errate: citazioni di articoli che non esistono, date storiche sbagliate, nomi di persone inventati. Il modello le propone con lo stesso tono sicuro con cui ti direbbe il nome della capitale della Francia.

Questo è il motivo per cui non si usa l’AI come fonte primaria senza verifica. Ed è anche il motivo per cui capire le allucinazioni non serve a smettere di usare l’AI: serve a usarla nel modo giusto.

5. Temperature: la fisica del non-determinismo

Hai mai notato che lo stesso prompt, fatto più volte, produce risposte diverse? Non è un bug. È la temperature (temperatura): un parametro che regola quanto il modello è “creativo” o “deterministico” nelle sue scelte.

Temperature alta (vicino a 2): il modello sceglie token meno probabili, produce risposte più varie, creative, imprevedibili. Temperature bassa (vicino a 0): il modello sceglie quasi sempre il token più probabile, produce risposte più prevedibili, precise, ripetibili.

Nelle applicazioni professionali – analisi legali, revisioni contabili, assistenza medica – si preferisce temperatura bassa. Nelle applicazioni creative – brainstorming, scrittura, ideazione – si lavora con temperatura più alta. Scegliere consapevolmente questo parametro può fare una differenza enorme nei risultati.

6. Embedding: la geometria dei significati

Gli embedding sono rappresentazioni numeriche del significato. Ogni parola, frase o documento viene trasformato in un vettore – un punto nello spazio matematico – in modo che concetti semanticamente vicini siano anche geometricamente vicini.

L’esempio classico: nello spazio degli embedding, “re” – “uomo” + “donna” = “regina”. Non è magia: è geometria dei significati. È questo che permette ai motori di ricerca semantici di capire che “auto” e “automobile” sono sinonimi, o che una domanda su “come si cura il raffreddore” è pertinente rispetto a un documento che parla di “rimedi per i sintomi influenzali”.

Gli embedding sono alla base di molte applicazioni pratiche dell’AI nelle aziende: ricerca documentale, classificazione automatica, sistemi di raccomandazione.

7. Chain of Thought Prompting: insegnare alla macchina a ragionare passo per passo

I modelli linguistici fanno errori nei ragionamenti complessi se gli si chiede direttamente la risposta finale. Ma se li si invita a “pensare ad alta voce” – a esplicitare i passaggi intermedi – le performance migliorano significativamente.

Questa tecnica si chiama Chain of Thought (CoT): invece di chiedere “Quanto fa 347 × 28?”, si chiede “Risolvi passo per passo: prima calcola le centinaia, poi le decine, poi le unità”. Il risultato è molto più accurato.

Applicato al mondo professionale: nei prompt per analisi complesse, revisioni di documenti o valutazioni strategiche, chiedere al modello di esplicitare il ragionamento riduce gli errori e rende il processo verificabile. È uno dei consigli pratici che porto sempre nelle mie sessioni di formazione sul prompt engineering.

8. RAG – Retrieval Augmented Generation: quando la macchina va a cercare (e non allucina)

Il RAG è la soluzione più elegante al problema delle allucinazioni per applicazioni aziendali. Invece di chiedere al modello di “ricordare” informazioni apprese durante il training (che potrebbero essere obsolete o errate), si costruisce un sistema che recupera i documenti pertinenti da una base di conoscenza verificata, e li fornisce al modello come contesto prima della risposta.

In pratica: vuoi un chatbot che risponda solo in base ai tuoi manuali interni, ai tuoi contratti, alle tue policy aziendali? Non fai fine-tuning. Fai RAG. Il modello legge i tuoi documenti in tempo reale e risponde basandosi su quelli.

Il RAG è oggi la tecnologia più richiesta nelle implementazioni enterprise di AI. L’ho visto applicare con grande efficacia in aziende di tutti i tipi, dalla manifattura ai servizi professionali. Per esempio, Gemini Notebook (ex NotebookLM) è considerato un ottimo strumento RAG.

9. Bias in AI Generativa: le discriminazioni che insegniamo senza volerlo

I modelli imparano dai dati. E i dati umani contengono bias: stereotipi di genere, pregiudizi culturali, squilibri di rappresentazione. Il risultato è che un modello addestrato su testi scritti prevalentemente da uomini occidentali tende a riprodurre e amplificare quella prospettiva.

I bias nell’AI non sono un problema teorico o futuristico: si manifestano oggi, nei sistemi di selezione del personale che favoriscono certi profili, nei traduttori automatici che assegnano generi grammaticali basandosi su stereotipi, nei motori di ricerca che mostrano certi volti per certe query.

Capire i bias non significa rinunciare all’AI. Significa scegliere strumenti più equi, progettare sistemi più consapevoli, e sapere quando i risultati di un modello vanno verificati con un occhio critico. È il tema che, nelle mie conferenze, genera sempre il dibattito più ricco.

10. Scaling Laws e il Cinese della Stanza: perché i modelli grandi sono più intelligenti (forse)

Le Scaling Laws descrivono una relazione empirica sorprendente: aumentando le dimensioni del modello (numero di parametri), la quantità di dati di training e la potenza computazionale, le performance migliorano in modo prevedibile e consistente. Questo ha guidato la corsa ai modelli sempre più grandi degli ultimi anni.

Ma qui entra in scena il Cinese della Stanza di John Searle: un celebre esperimento mentale che mette in discussione se questi sistemi “capiscano” davvero, o se stiano solo manipolando simboli secondo regole, senza alcuna comprensione reale. Una persona chiusa in una stanza con un manuale per rispondere in cinese sembra capire il cinese – ma non lo capisce affatto.

La questione non è risolta. E forse non lo sarà a breve. Ma è la domanda più importante che possiamo porci mentre questi sistemi diventano sempre più pervasivi: cosa significa davvero “intelligenza”?

Conoscere questi concetti non ti trasforma in uno scienziato. Ti trasforma in una persona che capisce cosa sta usando.

Non serve una laurea in informatica per usare bene l’AI generativa. Serve quella forma di curiosità consapevole che ti fa chiedere: come funziona davvero? Perché risponde così? Cosa non mi sta dicendo?

Nei miei corsi e conferenze sull’intelligenza artificiale – che tengo per aziende, scuole, associazioni di categoria e professionisti in tutta Italia – parto sempre da questi fondamentali. Perché chi capisce i meccanismi di base usa l’AI in modo più efficace, più critico, e con meno paura.

Se vuoi portare questa formazione nella tua organizzazione, scrivimi o contattami su WhatsApp al 339.6325418.

Domande frequenti sull’AI generativa e i suoi concetti chiave

Cosa sono i token nell’AI generativa?

I token sono le unità base con cui i modelli linguistici elaborano il testo. Non corrispondono necessariamente alle parole: una parola lunga o rara può essere suddivisa in più token. La tokenizzazione influenza la qualità delle risposte e il costo delle API.

Cos’è un’allucinazione nell’intelligenza artificiale?

Un’allucinazione è una risposta generata dal modello che appare plausibile ma contiene informazioni false. Il modello non “mente” intenzionalmente: produce la sequenza di token statisticamente più probabile, anche se errata. Per questo è essenziale verificare sempre le informazioni critiche.

Cosa significa RAG nell’AI?

RAG sta per Retrieval Augmented Generation. È una tecnica che combina la generazione linguistica con il recupero di documenti da una base di conoscenza verificata. Riduce le allucinazioni e permette di creare assistenti AI basati su documenti specifici dell’azienda o del dominio.

Cos’è la temperature nei modelli linguistici?

La temperature è un parametro che controlla la variabilità delle risposte. Con temperature alta le risposte sono più creative e imprevedibili; con temperature bassa sono più precise e deterministiche. Scegliere il valore giusto dipende dall’applicazione: creatività o precisione.

Dove posso seguire una formazione sull’AI generativa in Lombardia?

Tengo corsi e conferenze sull’intelligenza artificiale generativa per aziende, scuole e professionisti a Milano, Bergamo, Brescia e in tutta Italia. Per organizzare un evento formativo, è possibile contattarmi tramite il sito o WhatsApp al 339.6325418.

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Prompt Engineering, scarica il whitepaper di Google

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Il whitepaper di Google “Prompt Engineering”, redatto da Lee Boonstra e pubblicato nel settembre 2024, è una guida completa di 69 pagine che esplora le tecniche e le migliori pratiche per ottimizzare le interazioni con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Gemini, ChatGPT, Claude e LLaMA.

Cos’è il Prompt Engineering?

Il prompt engineering è l’arte di progettare input testuali che guidano i LLM a generare risposte accurate e pertinenti. Poiché i LLM predicono il prossimo token basandosi sui dati di addestramento, la formulazione del prompt influisce direttamente sulla qualità dell’output. Questo processo è iterativo e richiede attenzione alla scelta delle parole, alla struttura e al contesto del prompt.​

Le tecniche di prompting citate nel whitepaper

Il whitepaper analizza diverse strategie di prompting:

  • Zero-shot, One-shot e Few-shot: fornire da nessun esempio a pochi esempi per guidare il modello.​

  • Prompting contestuale, di sistema e di ruolo: definire il contesto, le istruzioni di sistema e i ruoli per influenzare le risposte del modello.​

  • Step-back prompting: incoraggiare il modello a riflettere prima di rispondere.​

  • Chain of Thought (CoT): guidare il modello attraverso passaggi logici per migliorare il ragionamento.​

  • Self-consistency e Tree of Thoughts (ToT): generare e valutare più percorsi di pensiero per aumentare la coerenza delle risposte.​

  • ReAct (Reason + Act): combinare ragionamento e azione per compiti complessi.​

  • Automatic Prompt Engineering: utilizzare LLM per generare e ottimizzare automaticamente i prompt.

Il documento dedica una sezione al prompting per attività di programmazione.

I consigli di Google

Il whitepaper propone diverse “buone pratiche” consigliate.

  • Fornire esempi chiari e pertinenti.​

  • Mantenere i prompt semplici e specifici.​

  • Utilizzare istruzioni anziché vincoli rigidi.​

  • Controllare la lunghezza massima dell’output.​

  • Sperimentare con formati e stili di input.​

  • Adattarsi agli aggiornamenti dei modelli.​

  • Documentare e condividere le varie iterazioni dei prompt.​

Scaricare il whitepaper

Il whitepaper di Google rappresenta una risorsa fondamentale per chiunque desideri approfondire il prompt engineering. Offre una panoramica dettagliata delle tecniche disponibili e delle migliori pratiche per sfruttare al meglio le capacità dei LLM. È particolarmente utile per sviluppatori, ricercatori e professionisti che lavorano con modelli come Gemini, GPT, Claude e LLaMA.​ Puoi scaricare il documento qui:

whitepaper_Prompt Engineering_Google

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