Come diventare un prompt engineer

Come diventare un prompt engineer

Un prompt engineer è uno specialista che crea istruzioni precise, note come prompt, per i modelli di intelligenza artificiale (AI) al fine di generare output accurati, pertinenti e di alta qualità.

Questo ruolo sta diventando sempre più importante nel settore dell’AI e del machine learning. Molte organizzazioni si affidano ora a sistemi di AI per attività come la creazione di contenuti, l’assistenza clienti e l’analisi dei dati.

I prompt engineer lavorano a stretto contatto con i modelli di AI, come ChatGPT, per progettare input che portino alle migliori risposte possibili. Per diventare prompt engineer, è necessario concentrarsi sull’apprendimento dei fondamenti dell’AI, sull’esplorazione dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sulla pratica del processo di prompt engineering, sullo sviluppo di competenze di programmazione e sull’acquisizione di esperienza in progetti reali, prima di passare al coinvolgimento nella community e alle certificazioni.

1. Impara le basi dell’AI e del machine learning

L’efficacia di un prompt engineer dipende dalla sua comprensione del funzionamento dei modelli di AI. Anche senza creare modelli da zero, conoscerne i fondamenti aiuta a scrivere prompt in linea con i punti di forza e i limiti del modello.

Inizia comprendendo i componenti fondamentali dell’intelligenza artificiale moderna:

  • Intelligenza artificiale (AI): sistemi in grado di svolgere compiti che richiedono un’intelligenza simile a quella umana, come la comprensione del linguaggio, il riconoscimento delle immagini o il processo decisionale.
  • Machine learning (ML): un sottoinsieme dell’AI in cui i modelli apprendono dai dati invece di basarsi su regole fisse.
  • Deep learning: una forma specializzata di ML che utilizza reti neurali stratificate per elaborare dati e identificare modelli complessi.
  • Reti neurali: nodi interconnessi (neuroni) che trasformano gli input in output, proprio come il cervello umano elabora le informazioni.
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): la capacità dell’AI di comprendere e generare il linguaggio umano, fondamentale per un lavoro rapido.

Conoscere il funzionamento dei modelli e degli algoritmi di intelligenza artificiale ti aiuterà a comprendere il processo di prompt engineering e come gli input influenzano gli output.

Google, NASA, e IBM hanno scritto sui fondamenti dell’intelligenza artificiale. Ti consigliamo di approfondire l’argomento se aspiri a diventare un prompt engineer.

2. Scopri di più sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L’NLP è la branca dell’AI che si concentra sulla comprensione e la generazione del linguaggio umano. È essenziale per i prompt engineer perché determina il modo in cui l’intelligenza artificiale interpreta le istruzioni.

I concetti importanti dell’NLP includono:

  • Tokenizzazione: scomposizione del testo in unità più piccole, come parole o sotto-parole, che il modello elabora individualmente.
  • Word embedding: rappresentazione delle parole come vettori in modo da catturarne il significato e la relazione con altre parole.
  • Analisi del sentiment: determinazione del sentimento, positivo, negativo o neutro, di un testo.
  • Riconoscimento di entità denominate (NER): identificazione e classificazione di entità come nomi, luoghi e date nel testo.

Come imparare l’NLP in modo efficace

Puoi iniziare con risorse online adatte ai principianti, come il corso Elaborazione del linguaggio naturale con classificazione e spazi vettoriali di Coursera, oppure esplorare tutorial interattivi utilizzando Hugging Face Transformers.

Leggere casi studio su come l’NLP viene utilizzata nei chatbot, nelle analisi, nei motori di ricerca o negli strumenti di traduzione ti aiuterà a collegare la teoria ai casi d’uso reali.

Una volta compreso il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale gestiscono il linguaggio, puoi imparare le tecniche di prompt engineering più efficaci, come la strutturazione dei prompt per evitare ambiguità o metodi per assicurarti che le istruzioni siano allineate con i modelli di tokenizzazione dell’intelligenza artificiale.

Questa conoscenza ti aiuterà a creare prompt che producano risposte coerenti e prevedibili.

3. Comprendi il processo del prompt engineering

Il prompt engineering è la pratica della progettazione e del perfezionamento degli input in modo che un modello di AI produca l’output più accurato e pertinente possibile. Questa è la competenza fondamentale che dovrai padroneggiare, poiché ha un impatto diretto sulla qualità dei risultati ottenuti da un sistema di intelligenza artificiale.

Cosa comporta il processo

Il processo di progettazione dei prompt inizia con la definizione chiara del compito che si desidera che l’AI esegua. Quindi si scrive un prompt iniziale, lo si testa, si esamina l’output e si adattano le istruzioni in base a ciò che ha funzionato e a ciò che non ha funzionato. Si tratta di un ciclo iterativo: più si perfeziona, più ci si avvicina al risultato desiderato.

Puoi scrivere prompt di qualità sperimentando diverse strutture e perfezionandole in base alle risposte dell’AI. Inizia in questo modo:

  • Sii specifico: indica chiaramente il formato, lo stile e l’ambito dell’output che ti aspetti.
  • Fornisci contesto: fornisci all’AI informazioni di base sufficienti per comprendere la richiesta.
  • Suddividi le attività complesse: suddividi le istruzioni di più passaggi in parti più piccole e gestibili.
  • Usa esempi: mostra al modello un campione dell’output desiderato, quando possibile.
  • Testa le varianti: prova più versioni dello stesso prompt per vedere quale produce risultati migliori.

Un modello di AI può interpretare un prompt vago o incompleto in modi inaspettati, generando risposte irrilevanti o di scarsa qualità. Capire come strutturare le istruzioni in modo che il modello elabori correttamente i prompt ti farà risparmiare tempo e migliorare la precisione. Col tempo, imparerai come piccole modifiche alla formulazione, alla struttura o alla formattazione possano trasformare il risultato.

Come fare pratica

Scegli uno strumento di intelligenza artificiale comune come ChatGPT o Gemini e definisci un obiettivo specifico, come generare descrizioni di prodotto, creare schemi per blog o riassumere documenti tecnici. Scrivi il tuo primo prompt, controlla i risultati e continua a perfezionare la richiesta fino a ottenere il risultato più utile. Questo approccio pratico è il modo più rapido per sviluppare competenze nella scrittura di prompt di qualità.

Consiglio dell’esperto

Se sei alle prime armi, il mio consiglio più concreto è questo: assegna sempre all’AI un ruolo, un compito e un formato. Ad esempio: “Agisci come una guida turistica amichevole e competente (ruolo). Crea un itinerario di tre giorni per un visitatore di Roma per la prima volta (compito). Presentalo come un elenco puntato con una breve descrizione per ogni giorno (formato)”. Questa semplice struttura “Ruolo, Compito, Formato” è un potente punto di partenza per ottenere risultati prevedibili e di alta qualità da qualsiasi AI.

Editor

Mantas Lukauskas

AI engineer

4. Sviluppa competenze di codifica e scripting

Sebbene sia possibile iniziare a programmare senza avere conoscenze di programmazione, imparare un linguaggio di programmazione come Python amplierà significativamente le proprie possibilità.

La programmazione consente di automatizzare la generazione di prompt, integrare l’intelligenza artificiale in applicazioni reali e ottimizzare gli output per una maggiore precisione. Inoltre, è facile iniziare a imparare a programmare gratuitamente online.

Ad esempio, programmando, è possibile:

  • Automatizzare le attività ripetitive nei prompt
  • Integrare l’intelligenza artificiale in software personalizzati o interfacce di programmazione delle applicazioni (API)
  • Creare pipeline che testano e perfezionano automaticamente più prompt
  • Implementare il prompt tuning, un processo di regolazione dei prompt a livello di codice per migliorare le prestazioni del modello

Python è la scelta migliore per i prompt engineer perché è facile da leggere, ha un vasto ecosistema AI e si integra perfettamente con tutti i principali fornitori di modelli. È possibile prototipare in pochi minuti e distribuire il codice di produzione senza dover cambiare stack.

Inizia scrivendo semplici script Python che inviano prompt a un’API di intelligenza artificiale e restituiscono risultati. Aggiungi gradualmente funzionalità come la formattazione dell’output, l’archiviazione dei risultati in un database o il concatenamento dei prompt per processi con più passaggi. Anche un’automazione di base come questa ti renderà più veloce e coerente nel tuo lavoro.

Consiglio dell’esperto

Inizia automatizzando le cose noiose con Python. Python è progettato per essere letto e scritto come testo normale, quasi come scrivere una storia. Qualunque cosa tu descriva a parole è ciò che fa il codice, senza bisogno di simboli speciali.

Editor

arminas

Sviluppatore web

Il tuo stack Python principale

Una volta pronto a configurare il tuo spazio di lavoro di codifica, il tuo stack tecnologico Python per il prompt engineering dovrebbe apparire più o meno così:

  • Ambiente e packaging: venv oppure conda per ambienti isolati; pip o Poetry per la gestione delle dipendenze.
  • Lavoro interattivo: Jupyter Notebook o JupyterLab per esperimenti rapidi; VS Code per progetti con test e CI.
  • HTTP e gestione dati: richieste o httpx per chiamate API, pydantic per risultati strutturati e pandas per analisi rapide.
  • Librerie AI:
    • Transformers (Hugging Face) per lavorare con LLM in locale o tramite fornitore.
    • SDK Python OpenAI, Cohere o Anthropic per modelli ospitati.
    • LangChain (facoltativo) quando sono necessari catene di prompt, strumenti e funzioni di recupero.
  • Test e valutazione: pytest per test unitari e piccole valutazioni dei prompt; semplici log JSON o CSV per confrontare i prompt.

La programmazione ti trasforma da prompt designer manuale a tecnico specialista di prompting AI, in grado di gestire applicazioni avanzate di livello produttivo. Queste competenze sono molto apprezzate per lavori freelance e a tempo pieno come prompt engineer.

5. Fai pratica con progetti reali

Studiare la teoria è importante, ma i veri progressi si ottengono applicando le proprie competenze nella pratica. Lavorare su progetti concreti non solo ti aiuterà a comprendere le sfide del prompt engineering, ma ti fornirà anche esempi concreti da mostrare a potenziali datori di lavoro o clienti.

Puoi acquisire esperienza concentrandoti su settori in cui l’intelligenza artificiale sta già avendo un impatto. Secondo le ultime statistiche sull’AI, consigliamo di iniziare prestando attenzione alle seguenti specializzazioni:

  • Generazione di contenuti: crea post di blog, testi pubblicitari, descrizioni di prodotti o contenuti SEO per piccole imprese.
  • Servizio clienti: progetta e ottimizza i flussi di chatbot per migliorarne l’accuratezza e il tono.
  • Assistenti virtuali: ottimizza i prompt per la pianificazione, la ricerca e l’automazione delle attività.
  • Elaborazione dati: utilizza i prompt per riassumere documenti, estrarre informazioni strutturate o generare report.

Puoi accelerare questo processo sperimentando anche con strumenti AI per app web che consentono di creare app e testare prompt direttamente in un ambiente di sviluppo. Hostinger Horizons è un’ottima soluzione in questo senso, permettendo di creare, eseguire e perfezionare progetti utilizzando l’intelligenza artificiale senza complesse configurazioni o conoscenze di programmazione pregresse.

Utilizzando Horizons per i tuoi esperimenti di prompt engineering, puoi trasformare rapidamente le idee in demo funzionanti e aggiungerle al tuo portfolio.

Questo sarà particolarmente utile se aspiri a un ruolo freelance come prompt engineer o stai costruendo la tua carriera come prompt engineer.

6. Rimani aggiornato e unisciti alla community

Le competenze per essere prompt engineer non sono statiche. Le tecniche che funzionano bene oggi potrebbero diventare meno efficaci con il miglioramento o l’evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale. Rimanere al passo con gli ultimi sviluppi ti consente di adattare i tuoi prompt, adottare nuovi strumenti e sfruttare le opportunità emergenti.

Ecco alcuni modi per rimanere informati:

  • Segui la ricerca sull’intelligenza artificiale e le novità del settore: siti web come arXiv, Towards Data Science, e VentureBeat AI offrono aggiornamenti affidabili.
  • Iscriviti alle newsletter sull’AI: considera The Batch di deeplearning.ai e Import AI di Jack Clark.
  • Tieni traccia degli aggiornamenti dai fornitori di modelli: segui i blog e le note di rilascio di OpenAI, Anthropic e Hugging Face.
  • Sperimenta nuovi strumenti: dedica del tempo ogni mese a testare nuovi framework o plugin di AI.

Entrare in contatto con altri professionisti dell’intelligenza artificiale accelera il tuo apprendimento e ti espone a nuove tecniche.

Spazi online come la community Hugging Face e r/MachineLearning su Reddit sono ottimi per discussioni tecniche, mentre i server Discord incentrati sull’AI, tra cui il canale Discord di Hostinger Horizons Discord, offrono opportunità più informali per scambiare idee e collaborare.

Partecipando a queste community, puoi ricevere feedback sui tuoi prompt, scoprire le migliori pratiche e, a volte, persino trovare opportunità come freelance o a tempo pieno.

7. Ottieni un’istruzione formale o una certificazione

Sebbene il prompt engineering sia una competenza che si può apprendere attraverso lo studio autonomo e progetti pratici, la formazione ufficiale e le certificazioni possono aiutare a distinguersi in un mercato del lavoro competitivo. Segnalano a datori di lavoro e clienti che si è investito in un apprendimento strutturato e si sono acquisiti concetti essenziali sull’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale.

Le certificazioni forniscono anche credibilità, soprattutto quando ci si candida per ruoli in organizzazioni più grandi che apprezzano le qualifiche riconosciute. Per i prompt engineer freelance, le certificazioni possono rendere il portfolio più appetibile per i clienti che stanno ancora imparando a valutare le competenze in ambito di intelligenza artificiale.

Percorsi di formazione e certificazione

Il percorso di apprendimento più adatto dipende dal punto di partenza. Ecco come puoi affrontarlo nelle diverse fasi della tua carriera:

  • Principiante: se sei alle prime armi con l’intelligenza artificiale, inizia con corsi online brevi e accessibili che introducono i fondamenti dell’intelligenza artificiale e concetti di NLP. Piattaforme come Coursera, edX e Udacity offrono programmi gratuiti o a prezzi accessibili, pensati per studenti senza competenze tecniche. Questi corsi ti forniranno il vocabolario e i concetti di base necessari prima di passare ad argomenti più avanzati.
  • Fase intermedia: una volta comprese le basi, concentrati su una formazione specializzata in apprendimento automatico o NLP applicata. Questi programmi approfondiscono il modo in cui i modelli di AI interpretano i prompt e generano risposte. Inizierai anche a lavorare su progetti pratici che ti aiuteranno ad applicare la teoria in scenari reali.
  • Fase avanzata: se aspiri a ruoli di leadership, ricerca o tecnici di alto livello, una laurea in informatica, scienza dei dati o intelligenza artificiale può essere preziosa. Questo percorso offre sia una solida base accademica che opportunità di networking più difficili da ottenere solo attraverso corsi brevi.

Ricorda che puoi conseguire certificazioni in qualsiasi momento. Tra le opzioni riconosciute dal settore figurano i certificati di Google in intelligenza artificiale e apprendimento automatico, l’Applied AI Professional Certificate di IBM e la specializzazione in elaborazione del linguaggio naturale di DeepLearning.AI.

In alternativa, se preferisci un approccio pratico e intensivo, i bootcamp emergenti incentrati sul prompt engineering possono fornire competenze mirate in un breve periodo di tempo.

Come scegliere il programma giusto

La scelta migliore dipende dai tuoi obiettivi di carriera. Se intendi lavorare in azienda, scegli certificazioni rilasciate da organizzazioni ampiamente riconosciute.

Se intendi lavorare come prompt engineer certificato come freelance o in una startup, concentrati su una formazione pratica e basata su progetti che potrai immediatamente inserire nel tuo portfolio.

L’istruzione formale non è obbligatoria per avere successo come prompt engineer, ma può accelerare il tuo apprendimento, migliorare la tua credibilità ed espandere la tua rete professionale.

Quali competenze sono necessarie per lavorare come prompt engineer per l’AI?

Per avere successo come prompt engineer, avrai bisogno sia di competenze tecniche che trasversali.

Competenze tecniche:

  • Fondamenti di AI: comprendere LLM, NLP e comportamento dei modelli.
  • Programmazione: automatizzare le attività e integrare i prompt.
  • Analisi dei dati: interpretare l’output dell’intelligenza artificiale e migliorarne i risultati.
  • Competenza con gli strumenti: lavorare con API e piattaforme di intelligenza artificiale.

Competenze trasversali:

  • Creatività: trovare approcci unici per la progettazione di prompt.
  • Pensiero critico: valutare le risposte dell’AI e individuare i difetti.
  • Comunicazione: spiegare chiaramente i concetti tecnici.
  • Adattabilità: stare al passo con i progressi dell’AI.

È difficile diventare un prompt engineer?

Diventare un prompt engineer può essere impegnativo, soprattutto se si è alle prime armi con l’intelligenza artificiale. Gli ostacoli includono:

  • Conoscenze pregresse: è necessaria una conoscenza di base dei concetti che riguardano l’AI.
  • Curva di apprendimento: bisogna padroneggiare sia gli aspetti tecnici che quelli creativi.
  • Settore in rapida evoluzione: rimanere aggiornati richiede un apprendimento costante.

Fortunatamente, è possibile superare queste sfide con la pratica costante e la curiosità.

Quali strumenti sono necessari per iniziare con il prompt engineering?

I prompt engineer spesso utilizzano:

  • Piattaforme di modelli di AI (OpenAI, Hugging Face)
  • Ambienti di programmazione (VS Code, Jupyter Notebook)
  • API per l’integrazione dell’AI
  • Strumenti di programmazione AI per semplificare lo sviluppo

Qual è il settore migliore in cui iniziare a lavorare come prompt engineer?

Il settore tecnologico è il punto di partenza più comune, grazie alla rapida adozione dell’intelligenza artificiale. Altri settori con opportunità in crescita includono:

  • Assistenza sanitaria: supporto nell’analisi e nella ricerca di dati medici.
  • Assistenza clienti: creazione di chatbot avanzati.
  • Istruzione: creazione di esperienze di apprendimento interattive.
  • Marketing: automazione della creazione di contenuti personalizzati.

Come si inizia a lavorare come prompt engineer?

La carriera di prompt engineer è una delle più entusiasmanti nell’era dell’AI. Per iniziare:

  1. Impara i fondamenti dell’intelligenza artificiale e del NLP.
  2. Esercitati nella creazione e nel perfezionamento dei prompt.
  3. Sviluppa competenze di programmazione e progetti concreti.
  4. Rimani in contatto con la community dell’intelligenza artificiale.
  5. Valuta le certificazioni per aumentare la tua credibilità.

Sperimenta spesso e continua ad apprendere per prepararti a una carriera nel prompt engineering dell’intelligenza artificiale.

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L'autore

Angelica Galeone

Angelica è una traduttrice freelance specializzata in contenuti per il web da sempre amante delle lingue. Laureata in design della comunicazione, lavora anche come graphic designer e punta ad approfondire ogni mezzo che possa trasmettere un messaggio. Nel tempo libero, si dedica a scoprire nuove cose, disegnare e giocare ai videogiochi. Seguila su LinkedIn.