Cos'è l'ottimizzazione dei prompt?

Negli ultimi anni, l'ascesa di strumenti di AI generativa come ChatGPT di OpenAI, Claude di Anthropic e IBM® watsonx.ai ha trasformato il modo in cui interagiamo con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi modelli possono generare risposte simili a quelle umane per un'ampia varietà di attività, dalla scrittura creativa all'assistenza clienti, dalla codifica al supporto decisionale in ambienti aziendali.

Tuttavia, la qualità di questi output non dipende esclusivamente dai modelli AI stessi. In molti casi, dipende dal modo in cui viene creato il prompt. Anche piccole modifiche al prompt iniziale possono influire in modo significativo sulla risposta del modello, a volte migliorando la pertinenza, l'accuratezza o la coerenza e altre volte peggiorandole.

È qui che entra in gioco l'ottimizzazione dei prompt, che si riferisce alla pratica di mettere a punto i prompt di input per generare risultati più accurati, pertinenti e di alta qualità dagli LLM.

Questo articolo esplora in che modo ottimizzare i prompt, attraverso la messa a punto, l'iterazione e il contesto, può aiutarti a sbloccare output migliori dagli LLM. Ma prima, definiamo cosa significa realmente l'ottimizzazione del prompt e come si inserisce nel panorama più ampio delle interazioni AI.

L'ottimizzazione del prompt è il processo di miglioramento della struttura, del contenuto e della chiarezza di un prompt per migliorare la risposta del modello generata da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Sebbene l'idea di base possa sembrare semplice, la pratica prevede varie tecniche e metriche di ottimizzazione per garantire che i prompt forniscono l'output previsto in modo coerente ed efficiente.

Al suo interno, l'ottimizzazione dei prompt si trova all'intersezione tra prompt engineering, iterazione e allineamento delle attività. Indipendentemente dal fatto che tu stia generando risposte del servizio clienti, frammenti di codice, riassunti legali o descrizioni dei prodotti, un prompt spesso deve essere perfezionato attraverso più iterazioni per raggiungere un risultato affidabile e di alta qualità. 

L'ottimizzazione dei prompt è particolarmente cruciale negli scenari in cui latenza, accuratezza o costi (ad esempio, i prezzi legati all'utilizzo dei token nelle chiamate alle API) rappresentano un problema. Che tu stia creando un assistente di AI utilizzando un'API, testando le risposte o ottimizzando le catene di prompt, i principi di un'efficace ottimizzazione dei prompt rimangono gli stessi.

• Elementi del processo di ottimizzazione
• L'ottimizzazione del prompt è sia creativa che basata sui dati. Spesso include:
  • Benchmarking delle prestazioni del prompt originale (baseline)
  • Valutazione dei risultati mediante giudizio umano o metriche automatizzate
  • Regolazione per chiarezza, struttura, specificità o lunghezza
  • Test su un set di dati rappresentativo
  • Creazione di un modello di prompt riutilizzabile o di metaprompt per la scalabilità

In alcuni ambienti, è persino possibile implementare l'ottimizzazione automatica dei prompt utilizzando cicli di feedback, apprendimento per rinforzo o algoritmi ottimizzati, specialmente in ambienti di ricerca open source o aziendale su piattaforme come GitHub.

Un'ottimizzazione tempestiva svolge un ruolo fondamentale nello sfruttare appieno il potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in vari domini. Sebbene molti utenti inizino con un prompt di lavoro, la ricerca dimostra che l'ottimizzazione deliberata e basata sui dati può migliorare notevolmente le prestazioni e l'affidabilità delle attività, specialmente in contesti che richiedono un ragionamento sfumato o un'accuratezza specifica del dominio.

Alcuni lavori recenti sottolineano che l'ottimizzazione dei prompt è essenziale non solo per migliorare la qualità degli output, ma anche per sviluppare applicazioni di AI scalabili e riproducibili. Senza ottimizzazione, i prompt spesso producono risposte generiche o incoerenti. Con l'ottimizzazione, gli utenti possono guidare il modello verso completamenti più precisi, contestualmente allineati e di valore più elevato.¹

Oltre alla qualità dell'output, l'ottimizzazione ha impatti misurabili sull'efficienza delle prestazioni. Ad esempio, Choi (2025) introduce un framework di ottimizzazione dei prompt basato su una matrice di confusione che migliora la pertinenza riducendo al minimo l'uso dei token non necessari. Questo approccio si traduce direttamente in un migliore utilizzo delle risorse, una minore latenza e una riduzione dei costi delle API, tutti fattori critici per la distribuzione di LLM su larga scala.²

Dal punto di vista del ragionamento, la struttura del prompt è molto importante. La ricerca dimostra come i formati di prompt strutturati, tra cui chain of thought e il perfezionamento iterativo delle istruzioni, migliorino di molto le prestazioni dell'LLM su attività complesse come problemi con le parole matematiche e il ragionamento basato sul buon senso. Questi guadagni sono spesso irraggiungibili senza un'iterazione mirata e un'ottimizzazione dei prompt.³

Anche l'importanza dell'automazione è in aumento. Come notato nello studio, i metodi di ottimizzazione euristici e ibridi stanno consentendo ai sistemi di AI di perfezionare i prompt in modo autonomo, trasformando un processo manuale basato su tentativi in una pipeline scalabile e intelligente. Tali approcci sono utili in contesti aziendali, in cui la coerenza, la conformità e le prestazioni devono essere tutte mantenute in diversi casi d'uso e set di dati.⁴

In breve, l'ottimizzazione dei prompt non è un lusso: è una pratica fondamentale per generare output accurati, efficienti e allineati dagli LLM in applicazioni reali.

L'ottimizzazione dei prompt è più efficace quando si applicano strategie strutturate e ci si affida a metodologie supportate dalla ricerca. Di seguito sono riportate le tecniche chiave per l'ottimizzazione dei prompt:

• Progettazione del modello di prompt
  L'utilizzo di modelli di prompt, ovvero formati standardizzati con segnaposto, migliora la chiarezza e la riproducibilità. Un'analisi sistematica delle applicazioni degli LLM del mondo reale ha rivelato che la struttura del modello influisce in modo significativo sul modo in cui vengono seguite le istruzioni. ⁵
• Ottimizzazione integrata contenuti-formato (CFPO)
  L'ottimizzazione congiunta di contenuti e formattazione produce risultati migliori rispetto alle modifiche ai soli contenuti. Il framework CFPO, testato su più LLM open source, ha dimostrato miglioramenti costanti delle prestazioni attraverso regolazioni iterative di contenuti e formati.⁴
• Prompting few-shot + chain of thought
  La combinazione di esempi few shot con un ragionamento esplicito a chain of thought migliora notevolmente le prestazioni del modello su compiti di ragionamento come la matematica e il ragionamento di buon senso, un risultato supportato da analisi di indagine estese. ¹
• Metaprompting e ottimizzazione guidati da LLM
  I metaprompt sfruttano gli LLM per suggerire miglioramenti dei prompt. I framework che utilizzano loop di feedback generati dagli LLM hanno mostrato un perfezionamento scalabile che non richiede ingenti input umani.⁶
• Valutazione e metriche iterative
  Un processo di ottimizzazione basato sui dati, che comprende variazioni prompt, valutazione rispetto alle metriche (accuratezza, pertinenza) e messa a punto, può anche essere automatizzato tramite una ricerca euristica.¹
• Framework automatizzati per attività in più fasi
  Per flussi di lavoro complessi composti da più fasi, framework come PROMST (ottimizzazione tempestiva nelle attività a più fasi) integrano il feedback umano e il punteggio appreso per guidare un rapido miglioramento in fasi sequenziali, offrendo forti guadagni rispetto ai prompt statici.⁵

Anche piccoli passi falsi nella progettazione dei prompt possono portare a prestazioni scarse del modello. Un problema comune è se è troppo vago o troppo poco specifico: quando il modello non sa esattamente cosa sta chiedendo, il suo output tende a essere generico o non mirato.

Un altro errore è cercare di fare troppe cose in un solo prompt. Sovraccaricare un prompt con più attività, toni o istruzioni confonde il modello e spesso produce risposte frammentate.

L'uso di una formattazione incoerente, ovvero modificare il modo in cui vengono presentati gli esempi, mescolando le istruzioni con le domande o cambiando il tono, degrada anche la qualità dell'output, soprattutto nelle configurazioni few-shot o chain-of-thought.

Un errore impercettibile ma critico è saltare le iterazioni. L'ottimizzazione dei prompt è raramente un processo in un solo passaggio. Se non si testano le varianti o non si confrontano gli output, i miglioramenti delle prestazioni non vengono sfruttati.

Infine, ignorare l'allineamento del destinatario o dei casi d'uso, ad esempio utilizzando un tono informale per la generazione di un testo legale, può produrre output tecnicamente corretti ma contestualmente inappropriati.

Evitare queste insidie aiuta a rendere l'ottimizzazione dei prompt non solo efficace, ma anche affidabile in tutti i casi d'uso. 

L'ottimizzazione dei prompt non significa solo creare input migliori, ma anche creare un sistema che apprenda, misuri e si evolva a ogni iterazione.

A supporto di ciò, sono nate diverse piattaforme specializzate che rendono il processo di ottimizzazione più tracciabile e tecnicamente robusto.

• PromptLayer è un'infrastruttura di prompt logging e controllo delle versioni appositamente progettata per i workflow LLM. Funziona come Git per i prompt, catturando ogni coppia prompt-modello insieme a metadati quali latenza, utilizzo del token e risposta. Gli sviluppatori possono interrogare le esecuzioni storiche, monitorare le prestazioni del prompt nel tempo ed eseguire test A/B per valutare diverse formulazioni in produzione.

• Humanloop offre un ambiente di ottimizzazione dei prompt basato sul feedback in cui gli utenti possono testare i prompt con dati reali, raccogliere valutazioni umane strutturate e mettere a punto i prompt in base alle metriche delle prestazioni. Supporta l'iterazione rapida tra i prompt e aiuta ad automatizzare la raccolta di segnali qualitativi e quantitativi per il perfezionamento sistematico.

Con questi strumenti, l'ottimizzazione dei prompt diventa un processo controllato e misurabile, consentendo ai team di migliorare gli output senza affidarsi esclusivamente a tentativi manuali.

L'ottimizzazione dei prompt non è solo un esercizio teorico, bensì offre un impatto misurabile su diversi domini, adattando il comportamento del modello a compiti e obiettivi specifici.

• Automazione del supporto clienti
  I prompt ottimizzati consentono risposte accurate e conformi alle politiche nei chatbot e nei sistemi di helpdesk. Utilizzando varianti di prompt legate ai tipi di problemi e al sentiment, i team possono ridurre i tempi di risoluzione, minimizzare le allucinazioni e mettere a punto le prestazioni attraverso un utilizzo ridotto dei token.
• Generazione di contenuti
  Nel marketing e nell'e-commerce vengono utilizzati prompt strutturati con pochi esempi per generare descrizioni dei prodotti, titoli SEO e testi degli annunci. L'ottimizzazione del tono, del formato e della densità delle parole chiave garantisce la coerenza del marchio migliorando al contempo l'efficienza dell'output.
• Analisi dei dati e reportistica
  Gli LLM possono aiutare a interpretare i dati strutturati se guidati con un ragionamento di tipo chain-of-thought e un vocabolario specifico del dominio. L'ottimizzazione dei prompt garantisce l'estrazione accurata di tendenze, confronti o riepiloghi da tabelle complesse e set di dati.
• Sistemi di tutoraggio didattico
  Gli assistenti didattici forniti dagli LLM traggono vantaggio dai prompt che impilano le spiegazioni in formati passo a passo. I prompt ottimizzati aiutano a semplificare i concetti per diverse fasce d'età e ad allinearsi agli standard specifici del curriculum.
• Riassunto dei documenti aziendali
  I team legali, di conformità e di audit utilizzano i prompt per generare riepiloghi fattuali di contratti, report e promemoria. Tecniche come il metaprompting e il few-shot tuning migliorano la pertinenza, riducono le allucinazioni e mantengono la coerenza della formattazione per l'uso a valle.

Con un'attenta ottimizzazione dei prompt, ognuno di questi scenari si avvicina all'automazione di alta qualità e scalabile, riducendo l'intervento umano e migliorando l'affidabilità dei workflow basati su LLM.

Man mano che gli LLM continuano a scalare, l'ottimizzazione dei prompt passerà dalla modifica manuale al perfezionamento automatizzato e basato sui modelli. Alcune tecniche emergenti, come l'apprendimento per rinforzo con feedback umano, la distillazione dei prompt e l'evoluzione dei metaprompt, consentiranno ai modelli di imparare come migliorare i propri prompt in base al successo delle attività e alle preferenze dell'utente.

A livello di sistema, vedremo una più stretta integrazione tra pipeline di ottimizzazione dei prompt e piattaforme LLMOps, automatizzando tutto, dalla valutazione del prompt all'ottimizzazione in tempo reale tra API e distribuzioni. Questo approccio consentirà un aggiustamento dinamico dei prompt, un comportamento consapevole del contesto e un ragionamento consapevole dei costi, avvicinando i prompt a interfacce adattive e intelligenti piuttosto che a input statici. 

L'ottimizzazione dei prompt è il motore alla base di interazioni più accurate, efficienti e affidabili con i modelli linguistici di grandi dimensioni. Indipendentemente dal fatto che si stiano scrivendo contenuti, risolvendo problemi o creando strumenti aziendali, i prompt ottimizzati aiutano ad allineare il comportamento del modello agli obiettivi dell'attività.

Dai prompt e dagli esempi few-shot al perfezionamento iterativo e agli strumenti automatizzati, le tecniche trattate in questo articolo dimostrano che anche i più grandi output iniziano con input ponderati. Man mano che il campo maturerà, l'ottimizzazione dei prompt diventerà non solo un'abilità tecnica, ma un livello fondamentale nell'infrastruttura dei sistemi di AI generativa.