Come ottenere risposte perfette dall'AI

La guida (più aggiornata possibile) per scrivere prompt che non ti lasciano con l’amaro in bocca. Con i consigli di Simone Dassereto

Hai presente quella fastidiosa sensazione? Chiedi qualcosa all’AI e ti torna indietro una risposta perfettamente… insipida. Corretta, ordinata, e piatta come un’acqua frizzante lasciata un paio di giorni aperta sul tavolo. Sai cosa stuzzica quel fastidio? La convinzione che avresti potuto scriverla tu in trenta secondi, senza scomodare un modello da miliardi di parametri.

E qui il più classico dei però. La tentazione è dare la colpa all’AI. Ma quasi sempre la colpa è della domanda e della mancanza di contesto specifico rispetto a ciò che vuoi ottenere.

C’è una cosa che separa chi usa l’AI da chi la subisce, ed è tutta lì: non è il modello che apri, è la qualità di quello che gli chiedi. Cambia la domanda e cambia tutto.

Per questa guida abbiamo raccolto i consigli di Simone Dassereto - Fractional Growth Marketing Manager, 15 anni nel marketing tra Sky, YOOX e Zalando, oggi consulente di crescita per oltre 120 brand e una delle voci più concrete in Italia su come usare l’AI nel lavoro di tutti i giorni. Dimentica la teoria astratta: il suo è un metodo testato sul campo, passaggio per passaggio, da un’idea grezza fino a un contenuto pubblicato.

Ora… siamo terribilmente dispiaciuti se quello che segue sarà lungo, pratico, orribilmente utile e ti farà venire un sacco di idee. Tienilo aperto mentre lavori.

Prima, però, partiamo dal pezzo più importante, che di tecnico non ha un tubo.

Il mindset: l’AI non automatizza, ti dà una bozza

Il punto di partenza di Simone è anche il più frainteso. L’obiettivo non è far sì che l’AI faccia tutto al posto tuo. L’obiettivo è che ti consegni bozze qualitative che tu poi completi e migliori con il tuo intervento umano.

Plot twist, signori e signore.

Detto in altro modo: l’AI ti porta dal foglio bianco all’80% del lavoro completato, a te il compito di colmare il gap tra quell’80% e il 100%. La parte che fa la differenza – la tua voce, il tuo punto di vista, gli esempi che solo tu conosci – resta tua, ed è giusto così. Chi parte con questa aspettativa scrive prompt migliori e difficilmente resterà delus@ dall’output. Anche perché, se proprio volessimo essere sinceri, l’AI ha anche dei limiti seri di cui è bene essere consapevoli se non vuoi avere problemi legali. 👇

Tieni a mente questa distinzione, perché torna ovunque: prompt strutturato quando sai dove vuoi arrivare, conversazione libera quando stai ancora esplorando.

L’anatomia di un prompt: il Mega Prompt Format

Esistono tanti approcci al prompting. C’è per esempio chi scrive una frase brevissima e poi prosegue la chiacchierata. In gergo si chiama chain of thought, dove si parte dal generico e si scende nel dettaglio una domanda alla volta.

Oggi, inoltre, puoi farti aiutare dall’AI per creare velocemente un prompt strutturato: su Claude, chiedi direttamente in chat “fammi le domande giuste per chiarire la mia richiesta”, attraverso la funzionalità “AskUserQuestion”.

In ogni caso, Simone preferisce l’opposto: partire da un formato già ben strutturato e poi rifinire con qualche follow-up mirato. Questo formato lo chiama Mega Prompt Format, e nasce dai famosi 26 principi per un prompt completo – una ricerca universitaria che ha sistematizzato le regole per scrivere istruzioni efficaci.

Simone ne ha estratto i principi più importanti e li ha incasellati in sette blocchi. Pensali come i mattoncini Lego di ogni buon prompt:

1. Ruolo: chi deve essere l’AI

“Agisci come un social media strategist con 10 anni di esperienza nel settore beauty.”

2. Istruzioni: è un task a tutti gli effetti e dice cosa deve fare nel dettaglio

“Scrivimi un articolo di almeno 1.500 parole, ottimizzato per la keyword X. Struttura gli H2 così, inserisci negli H3 queste keyword, chiudi con un blocco domande e risposte e un recap finale degli insight.”

3. Contesto generale: ovvero chi sei e cosa fai

“Il nostro brand produce integratori e alimenti a basso contenuto di zuccheri: prodotti senza lattosio, senza glutine e senza zuccheri, pensati per diete low carb o chetogeniche.”

4. Contesto specifico: se vuoi, le informazioni che hanno il potere di impattare sulla risposta finale. Quando si tratta di B2C (ma vale anche per il B2B) Simone fornisce sempre almeno:

• target audience

• categoria del prodotto o servizio

• unique selling proposition, cioè i tuoi elementi differenzianti

• benefici offerti (funzionali ed emozionali)

• eventuali bonus e garanzie

“Target: donne 25-45, attente alla salute. Differenzianti: ingredienti naturali certificati. Bonus: spedizione gratuita oltre 70€. Garanzia: reso gratuito entro 14 giorni.”

5. Formato: come deve essere strutturato l’output. Immagini tabelle, elenchi puntati, paragrafi discorsivi o brevissimi, e magari un articolo con un tono di voce preciso? Se non lo definisci tu, lo decide l’AI per te.

6. Esempi: uno o più esempi concreti di come ti aspetti la risposta. Su questo torniamo tra un attimo, perché è il blocco che muove di più l’ago.

7. Limiti: ordina sempre al tuo agente cosa deve e, ancora di più, non deve fare. E se vuoi un trucco, Simone ti suggerirebbe di definire i limiti in positivo quando possibile.

“L’headline non deve superare i 60 caratteri. Il body deve stare tra 300 e 500 caratteri e includere una call to action. Usa un linguaggio naturale e colloquiale, non un tono scientifico o troppo formale. Non usare queste parole: [...].”

La logica dietro il Mega Prompt Format è semplice ma potente: quando compili questi sette campi, hai già visualizzato dove vuoi arrivare. Hai in testa l’output finale prima ancora di premere invio. Senza questa struttura rischi di navigare a braccio… e a braccio si arriva raramente dove serve.

Consiglio operativo: conserva un piccolo file (Excel, Google Sheet, Note, quello che vuoi) con i sette blocchi sempre a portata di mano. Compili le caselle, concateni, incolli. Diventa automatico.

Quasi dimenticavamo. Una preoccupazione che salta sempre fuori a questo punto è se non sia meglio preferire l’inglese alle altre lingue. Oggi no. I modelli capiscono benissimo l’italiano e quel piccolo vantaggio che l’inglese dava un tempo si è ormai chiuso. Scrivi nella lingua in cui pensi: il formato funziona uguale.

Zero-shot vs few-shot: la differenza che conta

Non sappiamo se hai mai sentito nominare questi due termini… noi una definizione senza giri di parole la lasciamo qui. Fai tu.

• Zero-shot è quando si dà all’AI contesto e task, ma nessun esempio. Le dici cosa vuoi e la lasci decidere come. Qui ti stai fidando.

• Few-shot, invece, è l’opposto. Aggiungi esempi concreti di come ti aspetti la risposta. Se vuoi più controllo, è la tua scelta ideale.

Quando il task è creativo o professionale – vedi il caso di una caption, una headline, un’email di vendita – il few-shot dà il meglio di sé. Lavori nel beauty o nel social? Incolla due o tre dei tuoi annunci che hanno performato meglio nello storico, o un paio di tue caption migliori. L’AI capisce il pattern e lo replica sul tuo stile, non su uno stile generico da manuale. Per personalizzare davvero il risultato, questa è la via più semplice.

Questo ci ricorda, come se servisse davvero, che non ci possiamo aspettare che l’AI si inventi il modo di parlare come noi senza un minimo del nostro sforzo. La regola pratica che devi annotare: più il risultato deve suonare come te, più esempi servono.

Quanto deve essere lungo un prompt?

Ecco il classicone: esiste un momento in cui è troppo?

Immagina di avere un piccolo Simone sulla spalla che ti sussurra all’orecchio la soluzione ai tuoi dilemmi ogni volta che ne hai bisogno. La sua risposta breve e brutale è che il limite tecnico ormai quasi non esiste. Le finestre di contesto (i token, cioè la quantità di informazioni che il modello digerisce in una volta) sono enormi. Un anno e mezzo fa erano un vincolo reale; oggi i modelli di punta gestiscono centinaia di migliaia di token, e Gemini arriva fino a circa un milione di token anche nelle versioni accessibili gratuitamente. Puoi testarlo senza spendere nulla su Google AI Studio.

Già che parliamo di input, una dritta che vale oro: quando puoi, incolla il testo invece di allegare un file. Una tabella copiata a mano spesso rende meglio di un CSV caricato, e lo stesso vale per un sito web: meglio incollare il copy della pagina che far analizzare un link. Con i modelli nuovi il divario si è assottigliato, ma attenzione ai dataset enormi: più sono grandi, più aumentano le allucinazioni. Sul fronte PDF, invece, oggi si lavora con serenità! Finalmente l’analisi è diventata precisa, e quando i documenti sono tanti c’è sempre NotebookLM a darti una mano.

Riassumendo, la filosofia qui è proprio meglio abbondare che lesinare. L’output è direttamente proporzionale alla qualità (e alla ricchezza) dell’input. Un prompt ultra-strutturato con tanti esempi quasi sempre batte una richiesta risicata.

Con un’eccezione importante, che vediamo subito.

Testo vs creatività: due regole opposte

Qui c’è la distinzione che molti sbagliano.

Per il testo (articoli, copy, analisi, headline): più specifico e dettagliato, meglio è. Se vuoi 15 headline e 4 descrizioni per un Google Ad, ogni dettaglio in più alza la qualità.

Per l’AI creativa (immagini e video): vale l’opposto. I modelli generativi – pensa a Nano Banana di Google per le immagini, ma qualsiasi altro tool andrà bene – rendono meglio con prompt più colloquiali, semplici e meno ingessati. Dai l’idea della visualizzazione, qualche elemento qualitativo (il tipo di obiettivo, il mood, lo stile dell’immagine) e lasciali respirare.

Riempirli di vincoli tende a peggiorare il risultato, non a migliorarlo.

Riassuntino veloce?

• testo = prompt preciso e strutturato

• creatività visiva = prompt libero e reference chiare

Occhio. Storci spesso il naso perché quando dai lo stesso identico prompt due volte poi ottieni due risposte diverse? Non è un bug: è proprio la natura degli LLM. La buona notizia? Più il prompt è strutturato, più la sostanza resta solida e a cambiare sarà solo la forma.

Scegliere il modello giusto nel 2026

⚠️ Premessa doverosa: questa è la sezione dell’articolo che per ovvi motivi invecchierà peggio. I modelli e i nomi si muovono a una velocità tale per cui ti invitiamo a prendere quanto ti scriviamo con spirito critico.

Fino a pochi mesi fa si parlava di GPT-5, Gemini 2.5 e Claude Sonnet 4.5. A luglio 2026 lo scenario è questo:

• Claude (Anthropic): con Claude Fable 5 sospeso ovunque dopo una direttiva del governo USA, Opus 4.8 resta oggi in cima alle classifiche di intelligenza generale, ed è il riferimento per scrittura e copy. È il modello che, a parità di bozza, ti restituisce il testo migliore a livello di tono e naturalezza. Per il lavoro quotidiano c’è anche Sonnet 4.6, più rapido.

• GPT (OpenAI): GPT-5.5 è il modello più diffuso e fortissimo sulla scrittura creativa; resta l’ecosistema più completo per Projects, GPT personalizzati e funzioni integrate. Oltre che usatissimo per creare grafiche.

• Gemini (Google): Gemini 3.1 Pro è il miglior rapporto prezzo e prestazioni al top di gamma. Se vivi nella suite di Google, ti piacerà la fusione con l’ecosistema della suite, oltre alla creatività di Nano Banana. Senza dimenticare la finestra di contesto più ampia: ideale quando devi dare in pasto tantissimo materiale.

• NotebookLM (Google): per analizzare tanti documenti insieme e fare una ricerca documentale è semplicemente una bomba. Carichi fino a centinaia di fonti (PDF, link YouTube, transcript, pagine web) e fai domande specifiche: ti risponde con citazioni e link diretti al punto esatto da cui ha preso l’informazione.

Al di là del nome del modello, conta capire le tre modalità di lavoro che troviamo un po’ in tutti i tool.

1. Standard / veloce per scambi rapidi, feedback al volo e brainstorming.

2. Thinking – il ragionamento avanzato – per analisi quantitative, ragionamenti complessi, problemi che richiedono più passaggi. Per darti una mano in più, i modelli oggi attivano la modalità thinking quasi in autonomia in base a cosa chiedi.

3. Deep Research quando ti serve una ricerca approfondita su più fonti online (blog, siti, video YouTube, recensioni). Ok, impiega in genere 10-20 minuti, ma ti restituisce in cambio un’analisi approfondita.

Tradotto 👇

Infine, una buona notizia quasi sempre valida. I modelli più recenti capiscono il contesto con molte meno informazioni di quanto avvenisse in precedenza. Questo significa che la qualità dell’output sta migliorando indipendentemente da quanto sei in gamba a scrivere prompt. Ou… questo non ti esonera dallo scriverli bene! Ti dà solo più margine. 😅

Smetti di ripetere le stesse cose: Projects vs GPT

Un altro ottimo utilizzo dell’AI sta nel velocizzare le operazioni ricorrenti. Un esempio?

Se ti ritrovi a incollare e ribadire ogni volta chi sei, cosa fa il tuo brand e come vuoi i contenuti, stai sprecando tempo. La soluzione è ragionare per assistenti, e qui abbiamo due soluzioni.

I progetti o cartelle sono, per esempio, assistenti orizzontali. Un Project raccoglie tutto su un brand o un’azienda in un unico posto: contesto, strategia, tono di voice, analisi passate, documenti caricati, istruzioni su come comportarsi. Lo configuri una volta sola su Claude o ChatGPT, poi apri tante chat quante sono le attività (una per il piano editoriale, una per l’ad copy, una per le idee strategiche…). Se gestisci più brand, la cosa migliore è creare un progetto per ciascuno e fornire tutti i dettagli come fonti.

E poi ci sono i GPT personalizzati, I Project con skill e connettori di Claude, o ancora le Gems di Gemini. Cioè assistenti verticali. Un GPT è specializzato su una competenza specifica: un copywriter, un prompt engineer, un analista di mercato, un data analyst che fa report. È trasversale ai progetti: la stessa competenza la usi su qualunque brand.

Una regola mentale per non perdersi:

• orizzontale = il brand → Project

• verticale = la skill → GPT

Il GPT che ti scrive i prompt al posto tuo

Ricordi il Mega Prompt Format di cui parlavamo prima? Per non dover compilare i sette blocchi di cui è composto a mano ogni volta, Simone ha creato un GPT pubblico – Prompt Engineering Pro – che fa una cosa sola, divinamente: trasforma una richiesta generica in un prompt strutturato secondo i consigli ottimali dei paper scientifici.

Esempio. Gli dai un prompt vago che suona come “scrivi una pubblicità per Meta per il mio brand di alimentazione chetogenica, prodotti senza glutine, lattosio e zuccheri”. Lui te lo restituisce completo di ruolo, audience, task, contesto, formato, controllo qualità e limiti. Già pronto da copiare. In più ti elenca quali tecniche ha applicato (ruolo definito, delimitatori, direttive affermative, few-shot, controllo bias…), così impari mentre lo usi.

Noi ti consigliamo di usarlo, eh. Ma solo se vuoi fare le cose per benino. 😏

Il workflow completo: da idea grezza a contenuto pubblicato

Mettiamo tutto insieme in un vademecum che puoi seguire passo per passo. L’esempio è un articolo, ma la stessa sequenza vale per qualsiasi contenuto: una caption, una newsletter, lo script di un reel.

1. Parti all’interno di un Progetto già istruito. Creane uno per il tuo brand o progetto e configuralo una volta sola e spiegagli come deve strutturare le risposte. Per un articolo, ad esempio, potresti chiedere indice, paragrafo introduttivo, un TL;DR con gli insight principali e poi l’esplosione di ogni paragrafo (titolo + testo). Non dimenticare di aggiungere i riferimenti di tono di voce, qualche pillola dei contenuti che ami e i tuoi pezzi migliori… così impara come suona il tuo tono di voce.

2. Offrigli la materia prima. Parti da una fonte che hai già: la trascrizione di un video o di un audio, gli appunti di una call, una scaletta. Incollala nel prompt insieme alla richiesta “scrivimi un articolo su questo tema”. Ormai la finestra di contesto regge tranquillamente anche un transcript degno dell’Odissea.

3. Ottieni la bozza editabile. Sì, è a tutti gli effetti un documento di lavoro, dove selezioni un paragrafo e chiedi di riscriverlo, allungarlo o accorciarlo in tempo reale e puoi chiedere al tuo tool di generarla in questo modo. È una bozza… trattala come tale.

4. Fallo digerire a Claude (opzionale). Se usi un tool che non sia quello di Anthropic, noi valuteremmo seriamente di dare qualsiasi risultato testuale al buon Claudio. Così, quantomeno per farlo suonare meglio!

5. Rendilo tuo e pubblica. L’ultimo miglio è sempre umano. Porta il testo dove pubblichi, riscrivilo con le tue parole, aggiungi screenshot, esempi, link alle fonti citate e un q.b. di personalità che nessuna AI potrebbe mai regalarti. Per una strana legge matematica, questo vuol dire che la versione pubblicata sarà sempre più lunga e più ricca della bozza.

Il passo successivo: collegare l’AI alle tue fonti con gli MCP

Hai notato il filo rosso di tutta la guida? Più contesto dai, migliore è l’output. Ma fin qui quel contesto glielo passi a mano con il più classico dei copia, incolla, allega. Funziona, però è lento e ripetitivo.

Il livello successivo si chiama MCP – Model Context Protocol: invece di incollare i dati, colleghi il modello direttamente alle tue fonti e ai tuoi strumenti. Non per nulla tutti amano definirlo la USB-C dell’AI: uno standard unico per collegare l’intelligenza artificiale a quello che ti serve.

Tre cose da sapere, senza tecnicismi:

• è uno standard aperto e diffuso. Nato in casa Anthropic a fine 2024, oggi è supportato dai principali modelli ed è diventato di fatto lo standard del settore, con migliaia di connettori già pronti.

• trasforma l’AI da “sa scrivere” a “sa anche dove guardare”. Con un connettore attivo, il modello può leggere i tuoi documenti, i tuoi dati o un tool che usi ogni giorno e ragionarci sopra, senza che tu faccia copia-incolla.

• cambia il tipo di lavoro che puoi delegare. Non più solo semplici testi, ma anche analisi più profonda.

Cosa portare a casa da questa guida?

Ci siamo dilungati un po’, lo sappiamo. Se proprio ora ti trovi davanti un vuoto cosmico, facciamo così: memorizza solo queste cinque cose.

1. Cambia mindset. L’AI ti dà la bozza, tu ci metti l’anima. Punta all’80%, non al 100%.

2. Usa il Mega Prompt Format. Ruolo, istruzioni, contesto generale, contesto specifico, formato, esempi, limiti. Sempre.

3. Aggiungi esempi. Il few-shot è ciò che dà veridicità al risultato finale.

4. Smetti di ripeterti. Crea Progetti e skill/GPT da configurare una volta, risparmiando un sacco di tempo.

5. Concatena gli strumenti con un MCP.

E se tutto questo lo facesse qualcuno per te?

Hai notato quanti passaggi servono per arrivare a un contenuto fatto bene? Definire il contesto, strutturare il prompt, scegliere il modello, rifinire il copy. Funziona, ma richiede tempo e metodo.

Per quanto riguarda i contenuti social, la buona notizia c’è, just saying. Simone stesso ha lavorato dietro ai prompt che girano dentro QGino, l’assistente AI di Not Just Analytics per la creazione di contenuti social. Tutto quello che hai letto qui, per la parte di contenuti Instagram e LinkedIn, QGino lo fa praticamente in automatico: accede ai dati del tuo profilo, scrive caption, script per i reel, piani editoriali e molto altro, partendo già dal contesto ideale. È pensato per togliere all’80% del lavoro di creazione e farti superare il blocco da foglio bianco.

Se crei contenuti social ogni settimana, è il modo più rapido per applicare questo metodo senza costruirti tutto da zero. E se è proprio il foglio bianco il tuo nemico, leggi anche 5 consigli contro il blocco creativo e perché non sarà la semplice ispirazione a curare la tua sindrome da pagina bianca.