Un AI Prompt Engineer progetta il comportamento operativo dei modelli linguistici all’interno di prodotti e processi. Non è semplicemente “chi sa fare domande a ChatGPT”: deve tradurre requisiti di business in istruzioni, contesto, output strutturati, test, guardrail e regole di integrazione con software e dati.
Cosa fa in un progetto reale
In un sistema aziendale il lavoro può comprendere:
- progettazione di system prompt e prompt pattern;
- grounding su documenti o dati aziendali;
- definizione degli output strutturati;
- routing tra task o modelli;
- tool/function calling;
- evaluation automatica e review umana;
- difese da prompt injection e input non affidabili;
- versioning, logging e osservabilità.
Il risultato non è un file di prompt: è un componente governabile che il team può aggiornare senza perdere controllo.
Prompt Engineer vs “prompt writer”
La differenza principale è la responsabilità sul sistema. Scrivere una buona istruzione è utile; progettare un flusso ripetibile richiede anche capire dati, API, vincoli del prodotto, casi limite e metriche.
Quando il modello deve prendere decisioni o produrre output usati da altro software, la domanda diventa: “come dimostriamo che sta funzionando abbastanza bene per questo caso d’uso?”. È qui che evaluation e osservabilità diventano indispensabili.
Dove posso intervenire
Prodotti AI e SaaS
Prompt, output schema, tool calling, orchestrazione e test per funzioni AI incorporate nel prodotto.
Workflow documentali
Estrazione, classificazione, sintesi e controlli con output strutturati e gestione esplicita dei dati mancanti.
Agenti e automazioni
Istruzioni, strumenti, permessi, stato, fallback e human-in-the-loop.
Marketing e vendite
Sistemi che supportano ricerca, qualificazione, personalizzazione o produzione contenuti, mantenendo regole di brand e verificabilità.
Come valuto un sistema
Non uso “mi sembra meglio” come metrica. Creo una piccola suite di casi reali e definisco criteri: correttezza, completezza, formato, uso delle fonti, sicurezza, latenza e costo quando pertinenti. Ogni modifica importante dovrebbe poter essere confrontata con una baseline.
Quando prenotare una sessione
Ha senso se hai già un prototipo che funziona solo “a volte”, se i prompt sono diventati difficili da mantenere, se vuoi progettare un agente o se devi trasformare un esperimento ChatGPT in una funzione di prodotto.
| Sessione | Durata | Prezzo di riferimento | Ideale per |
|---|---|---|---|
| Quick Call | 30 min | €99 + IVA | Un problema circoscritto |
| Strategy Call | 60 min | €199,20 + IVA (promo -20%, listino €249) | Analisi e piano operativo |
| Deep Dive | 90 min | €390 + IVA | Architettura o progetto complesso |
Domande frequenti
Un AI Prompt Engineer sostituisce lo sviluppatore?
No. Nei progetti seri prompt engineering e software engineering collaborano: alcune regole devono stare nel prompt, altre nel codice, nel database o nei controlli applicativi.
Puoi definire output JSON affidabili?
Sì, quando il modello e l’integrazione supportano output strutturati. Lo schema va comunque validato e il software deve gestire errori e casi mancanti.
Ti occupi anche di sicurezza dei prompt?
Sì, in particolare separazione delle istruzioni, prompt injection, dati non affidabili, tool permissions e comportamenti di fallback.
Cosa ricevo dopo la call?
Un Consultation Brief con architettura proposta, priorità, criticità e — quando utile — struttura del prompt, evaluation set e schema degli output da implementare.