Prompt e Framework: imparare a dialogare con l’Intelligenza Artificiale

Nel campo dell’Intelligenza Artificiale conversazionale, due concetti risultano particolarmente centrali: il prompt e il framework. Il primo rappresenta l’istruzione che l’utente fornisce al sistema, il secondo, invece, ne costituisce la struttura logica e strategica.

In termini semplici, potremmo dire che un framework è il modo in cui si organizza e struttura un prompt, ovvero l’insieme delle tecniche, delle sequenze e delle modalità retorico-operative con cui si guida un modello linguistico a generare risposte più efficaci, pertinenti e utili. Un framework ben costruito consente di ottenere molto di più, e in meno tempo, rispetto a una richiesta formulata in modo generico o disordinato.

Le prime ricerche sull’interazione tra esseri umani e AI generativa stanno confermando quanto sia rilevante padroneggiare questi strumenti. Ad esempio, uno studio condotto dalla Purdue University (Stati Uniti) ha evidenziato che:

• circa il 52% dei messaggi inviati a ChatGPT contengono informazioni errate, superflue o scarsamente rilevanti rispetto all’obiettivo dichiarato;

• il 77% dei prompt analizzati risultano prolissi, ovvero inutilmente verbosi, con conseguente rallentamento nella comprensione e nella restituzione dei risultati da parte del modello.

Ciò significa che una buona parte delle interazioni fallisce non per limiti dell’intelligenza artificiale, ma per imprecisioni umane nella formulazione della richiesta. In altre parole, imparare a scrivere prompt efficaci non è un dettaglio tecnico: è una competenza strategica, destinata a diventare sempre più rilevante in ambito professionale, educativo e decisionale.

Comprendere e applicare i framework consente non solo di velocizzare e migliorare il dialogo con i chatbot, ma anche di educare il nostro stesso modo di ragionare. Un’interazione ben strutturata obbliga infatti chi scrive a chiarire obiettivi, contesto, vincoli e criteri di qualità, promuovendo così una maggiore consapevolezza cognitiva.

Infine, è importante ricordare che, sebbene l’interfaccia delle AI generative possa dare l’illusione di trovarsi di fronte a un interlocutore umano, ciò non corrisponde alla realtà. Non stiamo comunicando con un soggetto dotato di intenzionalità o coscienza, ma con un sistema computazionale addestrato per imitare il linguaggio. Per questo motivo, l’interazione con un’AI non dovrebbe ricalcare passivamente le modalità del dialogo umano, ma seguire una logica funzionale, orientata all’obiettivo, con un uso preciso delle parole, delle strutture logiche e dei comandi.

Framework A.C.E. (Answer – Context – Example)

Descrizione:

È uno dei framework più semplici ed efficaci per strutturare un prompt chiaro e completo. Il modello si articola in tre elementi:

• Answer: indicare esplicitamente ciò che si desidera ottenere (una risposta, una lista, un riassunto, una previsione, ecc.).

• Context: fornire le informazioni di contesto utili alla comprensione della richiesta (ambito, pubblico, tono, vincoli, ecc.).

• Example: includere uno o più esempi per guidare il modello verso il tipo di output desiderato.

Vantaggi:

Riduce l’ambiguità e aumenta la coerenza della risposta. Utile per scrittura assistita, generazione di contenuti, formattazione automatica.

Metodo R.E.A.C.T. (Reasoning + Acting)

Descrizione:

Sviluppato da Google DeepMind, REACT è un framework pensato per LLM capaci di combinare ragionamento logico e interazione con strumenti esterni (calcolatrici, motori di ricerca, database, ecc.). Il prompt richiede al modello di alternare:

• Reasoning step: spiegazione del pensiero logico che guida l’azione.

• Action step: esecuzione concreta dell’azione (es. una ricerca, un calcolo, una selezione).

Vantaggi:

Consente di affrontare problemi complessi o compiti multi-step. Utile in agenti AI, automazione decisionale, data analysis.

Prompt a catena (Chain-of-Thought Prompting)

Descrizione:
Questo approccio guida il modello a ragionare passo dopo passo, esplicitando la sequenza logica che porta alla risposta finale. È particolarmente utile per:

• problemi matematici,

• logica simbolica,

• scenari decisionali strutturati.

Può essere potenziato attraverso esempi concatenati o domande intermedie.

Vantaggi:
Migliora la trasparenza e l’affidabilità del ragionamento. Particolarmente efficace con modelli di grandi dimensioni (GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5).

Prompt contestuali (Context-aware Prompting) 

Descrizione:
In questo framework si fornisce all’AI un ampio set di informazioni di contesto dinamiche, che possono includere:

• documenti da leggere,

• cronologia della conversazione,

• profilo dell’utente,

• dati esterni aggiornati.

Il contesto può essere incluso direttamente nel prompt (inline) o caricato come retrieval-augmented (vedi framework RAG).

Vantaggi:
Fondamentale per compiti di lettura/analisi, sintesi di testi lunghi, o interazione personalizzata. Utile anche per l’aggiornamento di chatbot in ambienti professionali.

Framework P.A.R.A.M. (Purpose – Audience – Role – Action – Modality)

Descrizione:

Struttura i prompt secondo 5 elementi fondamentali:

• Purpose: scopo della richiesta.

• Audience: pubblico o destinatario finale del contenuto.

• Role: ruolo che il modello deve assumere (es. “Sei un docente universitario”, “Sei un avvocato esperto”).

• Action: tipo di compito richiesto (scrivere, confrontare, spiegare, sintetizzare, ecc.).

• Modality: stile, forma e vincoli espressivi (es. lunghezza, tono, formattazione).

Vantaggi:

Consente una personalizzazione altamente professionale. Indicato per contesti istituzionali, editoriali, accademici.

Framework S.C.O.R.E. (Situation – Challenge – Options – Recommendation – Explanation)

Descrizione:
È un framework particolarmente indicato per la redazione di pareri, consigli o raccomandazioni strategiche. La struttura guida l’AI a rispondere in forma argomentativa:

• Situation: presentazione del contesto.

• Challenge: identificazione del problema.

• Options: esplorazione delle alternative.

• Recommendation: scelta preferibile.

• Explanation: motivazione razionale.
  
  

Vantaggi:
Ideale per l’analisi decisionale, consulenza tecnica o amministrativa, problem solving strategico.

Prompt auto-riflessivi (Self-reflective Prompting)

Descrizione:
Questo tipo di prompt induce l’AI a valutare criticamente la propria risposta, chiedendo ad esempio:

• “Quali potrebbero essere i limiti di questa risposta?”

• “Ci sono rischi di bias o omissioni?”

• “Riformula la risposta in modo più chiaro.”
  
  

Vantaggi:
Utile in contesti etici, didattici e professionali dove la validazione del contenuto è parte integrante del processo.

Framework R.A.G. (Retrieval-Augmented Generation)

Descrizione:
Non è un semplice prompt ma un’architettura ibrida, che abbina il LLM a un sistema di recupero di documenti esterni. Il modello viene quindi istruito a “leggere e usare” fonti specifiche prima di generare risposte.

Vantaggi:
Fondamentale per knowledge management, generazione basata su fonti ufficiali, chatbot documentali o legali.

L’adozione di questi framework non è un vezzo tecnico, ma una scelta metodologica. Strutturare i prompt con criterio significa:

• ridurre il rischio di risposte errate,

• ottimizzare i tempi di elaborazione,

• migliorare la qualità dei contenuti prodotti,

• esercitare una forma di literacy algoritmica, ovvero la capacità di interagire in modo consapevole con sistemi intelligenti.