I tuoi prompt non funzionano quasi mai per un errore di sintassi. Funzionano male per tre motivi: ti fermi al primo tentativo, dai poco contesto e ti fidi del primo output che arriva. La leva non è imparare l’ennesimo framework, è l’atteggiamento con cui interroghi lo strumento.
Lo scrivo dopo l’AI Week, dove ho passato due giorni a parlare con decine di persone che usano l’intelligenza artificiale ogni giorno. La cosa emersa con più forza non è una tecnica: è una postura. La curiosità. Chi ottiene risultati con l’AI non è chi conosce la formula magica, è chi continua a chiedersi e se provassi così?
Perché un prompt “perfetto” a volte non basta?
C’è un equivoco diffuso: l’idea che esista il prompt giusto, quello che copi, incolli e risolve tutto. Funziona di rado, e quando funziona è un caso.
Un prompt non è una formula da copiare, è l’inizio di una conversazione. Il modello non legge nella tua testa: lavora su quello che gli dai. Richiesta vaga, risposta vaga. Non perché è stupido, ma perché ha riempito i buchi con la media di tutto quello che ha visto. Il risultato generico che ti delude è quasi sempre lo specchio di un input povero.
Il prompt perfetto al primo colpo non esiste, e cercarlo ti blocca. Quello che esiste è il secondo prompt, il terzo, la correzione di rotta. Lì si gioca la partita.
Quali sono i 4 errori che bloccano i tuoi prompt?
Quasi tutti i prompt che non funzionano cadono in uno di questi quattro errori. Sono facili da riconoscere, una volta che li hai visti.
- Ti fermi al primo output. Chiedi, arriva una risposta mediocre, chiudi la chat e concludi che l’AI non è all’altezza. Hai saltato la parte che conta: dire cosa non va e farglielo rifare.
- Dai contesto troppo povero. Chiedi “scrivimi una mail” senza dire a chi, con che tono, per ottenere cosa. L’AI indovina, e indovina male.
- Non assegni ruolo né obiettivo. È quello che strutturano i framework come il RISEN, ma il principio viene prima del framework: dai un ruolo e una meta.
- Ti fidi ciecamente del risultato. L’errore più pericoloso. L’AI è convincente anche quando sbaglia, e se non verifichi te ne accorgi tardi.
Nessuno di questi è un problema di tecnica. Sono tutti problemi di approccio.
Cosa c’entra la curiosità con i prompt che funzionano?
C’entra tutto, perché la curiosità è ciò che ti spinge a non fermarti.
Se sei curioso davvero non ti accontenti del primo output: vuoi vedere se può fare di meglio, e iteri. Non dai contesto povero: ti viene naturale spiegare, perché vuoi che lo strumento capisca il problema. Non ti fidi alla cieca: chiedi il perché, e verifichi.
La curiosità è insieme il motore che ti fa esplorare e il freno che ti tiene attento. È il motore perché ti fa provare strade che il manuale non ti ha indicato. È il freno perché chi resta curioso continua a chiedersi ma è davvero così?, e quella domanda è ciò che ti salva dal prendere per buona una risposta sbagliata.
Su questo ho scritto un pezzo più personale, al ritorno dall’AI Week: La curiosità è la skill che conta davvero.
La curiosità: motore e freno
La stessa postura mentale ti spinge a esplorare e ti tiene attento
| Motore → esplori | Freno → verifichi | |
|---|---|---|
| Davanti al primo output | Iteri e spieghi cosa non va | Controlli se la risposta regge |
| Sul contesto | Dai più informazioni del necessario | Verifichi cosa ha capito davvero |
| Di fronte a una strada nuova | La provi per vedere dove arriva | Ti chiedi: «ma è davvero così?» |
Come si allena la curiosità nell’uso dell’AI?
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Iscriviti gratis su Substack →La curiosità non è un tratto fisso che hai o non hai. È una postura che puoi innescare. Spesso non ti manca la curiosità, ti manca il trigger, l’input che la fa partire. Ecco le mosse che funzionano.
Ribalta il prompt: fatti fare le domande. È la più potente. Invece di sforzarti di scrivere la richiesta perfetta, chiedi all’AI di intervistarti. Un prompt che puoi incollare subito:
Prima di rispondere, fammi 3-5 domande che ti servono per darmi la risposta migliore.
Succede una cosa interessante: lo strumento tira fuori angoli che da solo non avresti considerato, e ti accorgi di quanto contesto stavi tenendo per te senza saperlo. La curiosità che non scattava parte da sola, perché ora hai una domanda concreta a cui rispondere.
Chiedi sempre il perché. Quando arriva una risposta, fatti spiegare come ci è arrivata. Spesso il ragionamento è più utile della risposta. Fai sbagliare lo strumento di proposito: dagli un compito strano e guarda come reagisce, è così che scopri dove arriva davvero. E tieni una domanda aperta dopo ogni sessione utile: e se la prossima volta provassi a fargli fare anche questo?
La competenza tecnica scade, la curiosità no
Gli strumenti cambiano in continuazione. Esce un modello nuovo, una funzione nuova, un tool che ribalta come facevi una cosa fino a ieri. Se la tua forza è “so usare quel software”, hai una scadenza addosso.
La curiosità no. Quella si aggiorna da sola, perché è una postura mentale e non una nozione. All’AI Week, quando ci siamo fermati a ricordare com’era l’intelligenza artificiale un anno fa, sembrava di parlare di dieci anni prima. Qualsiasi competenza specifica impari oggi invecchia in fretta. L’atteggiamento con cui la usi resta.
La competenza scade, la curiosità no
Gli strumenti cambiano, la postura con cui li usi resta
Impari lo strumento
Sai usare quel software, quella funzione, quel tool.
Competenza specifica
Esce qualcosa di nuovo
Un modello, una feature, un tool che ribalta come facevi le cose.
Il modo di ieri cambia
La competenza invecchia
Quello che sapevi fare conta meno, a volte non serve più.
Ha una scadenza
Resta la curiosità
È una postura, non una nozione: si aggiorna da sola e ti fa esplorare il nuovo.
Resta nel tempo
La tecnica scade a ogni release, la postura no
Come cambia con strumenti come Claude Code?
Con gli strumenti più aperti la curiosità diventa il fattore decisivo. Prendi Claude Code: gira nel terminale, lavora sui tuoi file, scrive ed esegue codice. Sembra roba da sviluppatori, e qualcuno lo guarda e dice “non è per me”.
Ma chi lo sfrutta meglio spesso non è il programmatore più bravo: è chi ha la curiosità di provare a dargli un compito che sembrava fuori portata e vedere cosa succede. Quando non c’è un “modo giusto” predefinito, vince chi esplora. La competenza ti dice cosa lo strumento può fare. La curiosità ti fa scoprire cosa può fare che nessuno ti ha ancora detto.
Tabella: approccio competenza contro approccio curiosità
| Situazione | Approccio “competenza” | Approccio “curiosità” |
|---|---|---|
| Primo output deludente | Concludi che l’AI non serve | Spieghi cosa non va e iteri |
| Quanto contesto dare | Il minimo, “tanto capisce” | Tutto il necessario, anzi ti fai chiedere |
| Quando arriva l’errore | Ti blocchi al “non si può” | Cambi angolo e riprovi |
| Davanti alla risposta | La prendi per buona | Chiedi il perché e verifichi |
| Strumento nuovo | “Non è per me” | “Vediamo fin dove arriva” |
FAQ
Aiuta conoscere qualche framework come il RISEN, ma viene dopo. Prima contano iterare, dare contesto e verificare. La tecnica senza curiosità resta lettera morta.
No. Esiste il prompt che migliori a ogni passaggio. Cercare la formula magica al primo colpo è proprio l’errore che ti blocca.
Quasi sempre perché l’input è generico. Più sei specifico su ruolo, contesto e obiettivo, meno lo strumento deve indovinare.
Conta meno di quanto pensi. Gli strumenti cambiano in fretta, la postura con cui li usi resta. Un curioso ottiene di più da uno strumento medio di quanto un disinteressato ottenga dal migliore.
Dille cosa non va in modo specifico e chiedile di rifare. Oppure ribalta il prompt: chiedile di farti 3-5 domande prima di rispondere, così emerge il contesto che mancava.
Vale per tutti, e conta ancora di più con gli strumenti aperti come Claude Code, dove non esiste un modo giusto predefinito e vince chi esplora.
Fonti
- Anthropic, Prompt engineering overview (documentazione ufficiale Claude)
- Anthropic, Claude prompting best practices
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Articolo scritto con il supporto dell’intelligenza artificiale, sotto la mia supervisione. La responsabilità di quello che leggi è mia.
Divulgo l’intelligenza artificiale con un approccio pragmatico. Su questo blog, su Substack, YouTube, WhatsApp e nel mio podcast Cronache di Intelligenza Artificiale racconto come uso davvero l’AI nel lavoro quotidiano: produttività per professionisti, ecosistema Google AI (Gemini, NotebookLM, AI Studio), Claude Cowork e Claude Code. Non racconto l’AI come magia: non ti dà il talento che non hai, ma può moltiplicare quello che sai già fare.