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Tecnologia

Dal prompt engineering all’interaction design per l’AI generativa

Il prompt engineering non è morto ma si evolve in interaction design, spostando il focus dalla scrittura al design dell’interazione

Andrea Pizzo
Andrea Pizzo
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Immagine generata con intelligenza artificiale
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4 min di lettura

Negli ultimi mesi, il dibattito intorno al prompt engineering ha assunto toni estremi, spesso presentandolo come un’arte in via di estinzione. In realtà, più che di una morte si tratta di una trasformazione. I modelli linguistici stanno diventando più accessibili e i loro sviluppatori stanno introducendo interfacce, strumenti e funzioni che riducono la necessità di “indovinare la frase perfetta”. Questo non rende superflua la competenza, ma ne sposta il baricentro: dal singolo prompt al disegno dell’interazione tra esseri umani e sistemi generativi.

Che cos’è il prompt engineering e come sta cambiando

Il prompt engineering è nato come pratica sperimentale: trovare il modo giusto di “parlare” con i modelli linguistici per ottenere risposte coerenti e utili. Oggi, con modelli più potenti e con tool integrati, il ruolo dell’utente non è più solo quello di testare combinazioni di parole, ma di saper impostare il contesto, scegliere i parametri e definire obiettivi chiari. In questo senso, la disciplina sta diventando interaction design, ovvero progettazione dell’esperienza conversazionale. Strumenti come interfacce grafiche, assistenti integrati e agenti autonomi alleggeriscono il peso della scrittura manuale del prompt, ma richiedono una consapevolezza ancora maggiore delle dinamiche di funzionamento dell’AI.

Perché adesso

La svolta si inserisce in un contesto in cui i modelli generativi sono entrati in piattaforme mainstream, dalle suite di produttività ai sistemi di ricerca. Le aziende cercano di offrire interazioni più naturali e intuitive, riducendo la complessità tecnica per l’utente finale. Allo stesso tempo, la ricerca spinge verso standardizzazione e automazione: sistemi di prompt chaining, agenti multi-step e memorie contestuali permettono di gestire processi complessi senza dover ripetere istruzioni. L’emergere di framework open source e di strumenti di design collaborativo conferma questa direzione.

Casi d’uso e impatti

Nel lavoro quotidiano, questa evoluzione si traduce in strumenti che guidano l’utente. Un giornalista non deve più inventare la domanda perfetta, ma selezionare un template di interazione; un team di marketing può affidarsi a sistemi che combinano più prompt in sequenza per generare campagne personalizzate. I benefici sono evidenti in termini di efficienza e accessibilità, ma emergono anche nuove sfide: il rischio di delegare eccessivamente al sistema senza comprendere i meccanismi interni, l’aumento della dipendenza da strumenti proprietari, la possibilità che bias e limiti vengano nascosti sotto strati di interfacce amichevoli. In termini di sicurezza e privacy, la standardizzazione dei processi di prompting implica anche la gestione centralizzata di dati sensibili, con implicazioni normative ancora da chiarire.

Cosa cambia per professionisti e utenti

Per chi lavora nell’AI, la competenza si sposta dal saper scrivere prompt a mano all’essere in grado di progettare flussi di interazione che rispecchino obiettivi concreti. È una competenza più vicina all’UX design che alla pura programmazione testuale. Per gli utenti, significa poter accedere più facilmente al potenziale dei modelli, ma anche sviluppare un pensiero critico: non basta accettare la risposta, serve saper valutare se il processo che l’ha generata è affidabile e adeguato al contesto.

Voci dal campo

Secondo la ricercatrice Victoria Slocum, che ha sollevato la discussione con un post su LinkedIn, il vero punto non è la “morte” del prompt engineering, ma la nascita di una fase successiva in cui il valore sta nella capacità di orchestrare sistemi, non di costruire frasi. Alcuni laboratori di ricerca, come Stanford HAI, hanno evidenziato in recenti report come l’efficacia dell’AI generativa dipenda sempre meno dalla bravura individuale del prompt writer e sempre più dalla qualità degli strumenti che mediano tra utente e modello.

Prospettive

Nei prossimi mesi sarà cruciale osservare come le piattaforme bilanceranno semplicità d’uso e trasparenza. È probabile che vedremo un’espansione di framework standardizzati per il design conversazionale, ma anche un maggiore dibattito su etica, accountability e governance degli strumenti. In prospettiva, il prompt engineering non scompare: si trasforma in una competenza più ampia, parte integrante del dialogo tra esseri umani e intelligenze artificiali.

L’idea della “fine” del prompt engineering è più retorica che realtà. Ciò che accade è un passaggio di maturità: dalle prime sperimentazioni manuali a un ecosistema di strumenti e metodi che rendono l’AI generativa più accessibile e più potente, ma anche più bisognosa di regole chiare. Osservare questa transizione significa capire come cambierà la nostra relazione quotidiana con l’intelligenza artificiale.

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#Tecnologia #LLM