In Innovazione / Settembre 11 , 2025 / 5 Min read
Finora il prompting è stato visto come un’abilità umana: più precisa la richiesta, più efficace la risposta. Ma cosa succede se a formulare i prompt è la stessa intelligenza artificiale? È qui che entra in gioco il reverse prompting, un approccio che trasforma la scrittura delle istruzioni da talento individuale a processo automatizzato.
Dal prototipo alla pagina pronta online
Per capire l’impatto di un prompt ottimizzato, abbiamo testato la stessa attività con due approcci diversi. La sfida era semplice: chiedere all’AI di realizzare la home page di un sito di moda.
Con un prompt generico – “Create a front page for a clothing website” – il risultato è stato un prototipo complesso, costruito con tecnologie avanzate e arricchito da molte sezioni extra. Bello da vedere, ma poco pratico: non era il file HTML richiesto, bensì un progetto più adatto a uno sviluppo lungo e costoso.
Quando invece la richiesta è stata riformulata con istruzioni più precise, indicando le sezioni fondamentali (prodotti in evidenza, categorie, call-to-action) e specificando il formato finale in HTML, la risposta è cambiata radicalmente. Ne è uscita una pagina leggera, ordinata, accessibile e pronta alla pubblicazione. In poche righe, il prompt ottimizzato ha trasformato un prototipo non utilizzabile in un output perfettamente aderente al brief.
Dal piano generico al framework operativo
Un secondo test ha riguardato la progettazione di una strategia social. Anche qui l’obiettivo era mostrare quanto il livello di dettaglio del prompt influenzi il risultato.
Con la richiesta iniziale – “Create a social strategy for my company” – l’AI ha restituito un documento ordinato ma generico: obiettivi, canali, contenuti, senza numeri né logica operativa. Una traccia utile come base introduttiva, ma poco adatta a essere messa in pratica.
La versione riscritta del prompt, invece, chiedeva di seguire una struttura precisa: checklist iniziale, sezioni separate con titoli chiari, indicatori numerici, tempi e frequenze di pubblicazione, fino ai criteri di verifica. Il risultato non è stato un semplice elenco, ma un framework operativo, capace di guidare davvero l’azione e di adattarsi ai dati reali dell’azienda.
L’innovazione del reverse prompting
Dai test sulla creazione di una pagina web e sulla pianificazione social emerge un punto comune: non è il modello a cambiare, ma la qualità delle istruzioni che riceve. La vera svolta avviene quando l’AI non si limita a rispondere, ma riformula lei stessa la richiesta in modo più chiaro e completo. In quel momento il ruolo si ribalta: l’AI non è più soltanto esecutore, diventa anche progettista delle condizioni che rendono utile la sua risposta.
In questo senso il prompting smette di essere un’abilità individuale, legata alla bravura di chi scrive, e si trasforma in un meccanismo strutturato. Un’infrastruttura che standardizza la qualità, riduce le ambiguità e accelera la produzione di risultati pronti all’uso
Oltre la competenza tecnica
Il reverse prompting alleggerisce il peso della scrittura del prompt come abilità artigianale e restituisce alle persone lo spazio per concentrarsi sulle scelte di merito: cosa chiedere, con quale scopo, in quale direzione. All’AI resta il compito di tradurre queste intenzioni in istruzioni chiare e operative.
Questo passaggio permette di rendere la qualità più uniforme, ridurre le ambiguità e velocizzare la produzione di risultati concreti. Non è solo un’evoluzione tecnica, ma un cambiamento culturale: dal prompting come competenza di pochi specialisti al prompting come risorsa condivisa, resa accessibile grazie all’AI.
La vera innovazione, quindi, non è soltanto che il modello dia buone risposte, ma che sappia anche formulare le domande giuste. È un passo che sposta il valore dall’abilità nel dettaglio alla capacità di visione, aprendo la strada a un futuro in cui il prompting non è più un collo di bottiglia, ma diventa un motore di progettazione.
