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In questo capitolo puntiamo a sviluppare una metodologia che ci consente di elaborare dei prompt efficaci facendo ricorso a una serie di passaggi, consigli ed espedienti. È fondamentale ricordare che i sistemi di IA generativa possono produrre una vasta gamma di output (per es. immagini, testi, codici, siti web, filmati, ecc.). Ogni piattaforma ha i suoi punti di forza e i suoi limiti e funziona sulla base di una logica specifica. Quindi prima di tutto, accertatevi di fare ricorso al modello corretto per un determinato lavoro. Le linee guida riportate di seguito sono state pensate come le pratiche migliori adatte alla maggior parte delle situazioni.

Cominciamo col definire cosa costituisca un ‘buon prompt’. Idealmente vorremmo:

• che il prompt produca una risposta che soddisfi le nostre esigenze in materia di contenuto, forma e precisione;
• che le informazioni fornite siano precise, valide o almeno verificabili;
• che il risultato generato sia replicabile;
• un approccio minimalista quando si forniscono i dettagli necessari per elaborare il prompt.

Fase 1: Definire il risultato desiderato

Come accade nel caso di qualsiasi ricerca, una pianificazione preliminare è fondamentale. Si deve avere una visione chiara dell’output che ci si attende. Potrebbe trattarsi di semplici informazioni o forse si potrebbe puntare a produrre un tipo di contenuto specifico: che sia un testo di sole parole, uno stile artistico all’interno di un’immagine, un codice scaricabile o una tabella di dati. I tipi di contenuto generati dall’IA sono vari e dipendono in grande misura dalla specificità della richiesta. Quindi è importante chiarire per prima cosa le proprie intenzioni:

• quali sono lo scopo e l’obiettivo della ricerca?
• Come si utilizzerà la risposta generata?
• Esistono vincoli o requisiti specifici concernenti il risultato prodotto?

Per esempio, in una biblioteca, noi non preleveremmo libri a caso sperando di trovare al loro interno le informazioni precise necessarie. Creare un prompt è in qualche modo simile a chiedere a un bibliotecario dei dati specifici, sia le macchine sia gli esseri umani hanno bisogno di alcune informazioni prima di poter elaborare le richieste.

Fase 2: Fornire il contesto

Il contesto è la colonna portante per l’IA generativa. Ricordate sempre che il prompt fungerà da infrastruttura semantica sulla quale l’IA elabora la propria risposta. Tutto ciò che fa si fonda sulla costruzione di una sequenza di parole logica, coerente e probabile conseguente al vostro prompt. Quindi, durante questa fase cruciale, potete guidare l’IA con la vostra scelta di parole, riferimenti o suggerimenti. Più solido è il contesto, più è probabile che riceviate una risposta che corrisponde alle vostre attese: proprio come il lavoro di un bibliotecario si semplifica notevolmente sapendo se siete un insegnante di scuola superiore o uno studente di scuola media, se conoscete già un po’ l’argomento, per cosa utilizzerete il contenuto e se avete dei requisiti specifici di formato. Prendetevi il tempo necessario per esprimere con precisione e nei dettagli la vostra richiesta: finalità, obiettivi di apprendimento, pubblico/livello target, azioni desiderate, formato (struttura, elenco, mappa concettuale, sintassi, livello linguistico …).

Fase 3: Analizzare, verificare e pensare in modo critico

Quando l’IA fornisce la sua prima risposta, possono verificarsi due ipotesi:

• la risposta non corrisponde alle attese in termini di qualità, forma o contenuto, oppure l’IA indica di non essere in grado di soddisfare la richiesta. In casi del genere, prendete in considerazione le possibilità di riformulare il prompt, fornire più contesto o specificare ulteriormente le vostre esigenze. Vale anche la pena conoscere le capacità e i limiti della piattaforma (per esempio, una piattaforma che rifiuta di fornirvi dei link esterni o determinati formati).
• La risposta corrisponde a grandi linee alle vostre attese. In questo caso, verificate le informazioni fornite a fronte delle vostre conoscenze o fate dei controlli incrociati con fonti esterne. Se necessario, indagate più a fondo con l’IA per ottenere ulteriori dettagli o fonti.

Fase 4: Affinare e collaborare

Questa fase è fruibile principalmente con le IA generative basate su chat, ma, quando è accessibile, è una funzione importante. Dopo la risposta iniziale dell’IA, se si è soddisfatti si può ottimizzare il contenuto offrendo delle linee guida aggiuntive. Ciò può comportare la regolazione della forma e della complessità della risposta creando delle variazioni o chiedendo spiegazioni e la citazione di fonti. È come correggere un documento: si possono impartire istruzioni all’IA come lo si farebbe con un assistente.

Fase 5: Adattare il contenuto e applicarlo

A questo punto, disponete di contenuti soddisfacenti. Tuttavia il processo non termina qui. Questo contenuto, che si tratti di testi, immagini, filmati, siti web o codici, è semplicemente un mezzo che dovete applicare praticamente in un processo didattico. Inoltre è raro che questo tipo di contenuto funzioni così com’è, quindi potrebbe valere la pena modificarlo, migliorandolo e adattandolo al vostro particolare contesto. Questo perfezionamento si collega in modo diretto con gli obiettivi definiti nella Fase 1 in particolar modo il ‘perché’ e il ‘come’ del vostro approccio. In quanto docenti, è a questo punto che potete aggiungere valore, assicurando che il contenuto sia stimolante, creativo, o innovativo. Poi potete esaminare, strutturare e organizzare il vostro contenuto in modo appropriato.