Scrivere prompt per analizzare e classificare dati 2025

Nonostante ChatGPT sia la seconda app in più rapida crescita di sempre e conti a febbraio 2025 l’incredibile cifra di 400 milioni di utenti settimanali, scommetterei che il 99% non sa davvero come usarlo.

Cioè: molti non sanno come parlare all’AI, e questo porta a risultati imprecisi e frustrazione.

Per evitarlo, ti mostro come scrivere prompt che funzionano in modo consistente e con alta accuratezza.

Ecco cosa vedremo in questa guida:

1. Cos'è un prompt?
2. Esempi di prompt
3. A chi serve questa guida
4. Perché i buoni prompt contano
5. Com'è un prompt sbagliato
6. Struttura del prompt e step di implementazione

Ma cos'è un prompt, in pratica?

Risposta semplice: un prompt è l’input che dai a un’AI per ottenere uno specifico output.

Non lasciarti confondere da articoli che scrivono lunghi paragrafi su “cos’è un prompt”: in realtà, definire un prompt non è complicato.

La parte difficile è scriverne uno buono; ma prima di vedere come si fa, ti mostro 3 esempi di prompt.

A chi serve questa guida

Scrivere prompt efficaci è una sfida che tutti, prima o poi, incontreranno nella propria carriera.

Per questo la guida non è pensata per un settore o ruolo specifico, ma per chi lavora con dati e automazione: ci concentreremo su prompt che ti aiutano a editare, analizzare e pulire grandi dataset in modo efficiente, sia che tu sia uno studente che un professionista.

Tutti i test per questo e per gli altri nostri prompt sono stati eseguiti con Datablist.com.

Perché i buoni prompt contano

Pensa di istruire un assistente con zero agency (autonomia), che però farebbe tutto giusto se gli dicessi esattamente cosa fare: più la richiesta è chiara e specifica, migliore sarà l’esecuzione.

Com'è un prompt sbagliato

Perché questo prompt è sbagliato:

• Istruzioni non strutturate: i requisiti sono sparsi nel testo senza una logica chiara.
• Nessuna sezione o separatore: l’AI deve leggere un “muro di testo” senza pause logiche.
• Placeholder mischiati nel testo: mettere {{company_about}} e {{Website Texts}} in mezzo alla frase rende più difficile sostituirli correttamente.
• Linguaggio informale e vago: parole come “stuff” e “btw” creano ambiguità.

Come l’AI interpreta il prompt

Quando questo prompt viene usato con i dati, per l’AI risulta così:

Quando questi placeholder vengono sostituiti con i dati reali, esce un pasticcio che rende difficile per l’AI capire e processare in modo corretto.

Ecco cosa va storto in questo caso:

1. Confusione e problemi coi placeholder: quando vengono sostituiti, l’AI non separa bene le due fonti dati.
2. Ambiguità nei criteri: l’AI fatica a capire i criteri esatti per identificare aziende HR.

👉 Detto questo: vediamo ora come appare un buon prompt e come crearne uno!

3 esempi di prompt

Prompt a comando singolo

Nella forma più semplice, un prompt può essere un comando come:

"Scrivimi un saggio sul Rinascimento"

Prompt a domanda

Un prompt può essere una domanda semplice come:

"Le rose sono rosse?"

Prompt taggato (i migliori prompt)

Un prompt può anche essere un set di istruzioni più dettagliato che consente di editare, analizzare o pulire i dati per personalizzare cold email, analizzare feedback dei clienti, ripulire i nomi delle aziende e altro ancora.

Lo chiamo prompt taggato perché ha un tag per ogni sezione — vedi l’esempio sotto — per spiegare all’AI di cosa tratta ciascuna parte; altrimenti, l’AI trarrà conclusioni proprie.

Aspetta, prima di dire che non è praticabile dopo aver visto questo prompt.

Ora lo scompongo.

Struttura del prompt e step di implementazione

Struttura tipo del prompt (quelli che funzionano)

Se guardi alcuni dei nostri template nella libreria AI-prompts di Datablist.com, noterai che quasi tutti i prompt sono costruiti a sezioni e ogni sezione ha 3 componenti:

1. Tag: fa capire all’AI di cosa tratta la sezione
2. Body: contiene istruzioni che aiutano l’AI a capire ed eseguire il task tramite:
   • Spiegazione: fornisce contesto/cose da sapere
   • Comando: dice all’AI cosa fare/assegna il task
3. Separatori (===): li usiamo per 2 motivi:
   • Separazione visiva: crea stacchi chiari, il prompt è più leggibile e facile da editare
   • Parsing per l’AI: aiuta il modello a identificare e processare meglio le sezioni, producendo risposte superiori

In coda abbiamo anche: Proprietà dei placeholder:

• Colonne che vengono sostituite con i dati quando esegui il prompt.
• Servono per personalizzare il prompt su ogni record del dataset.

Per esempio, nel prompt Job Title Categorizer usiamo {{job_title}} come placeholder che viene rimpiazzato con il job title reale del record in elaborazione.

Analisi del mio prompt e passi operativi

Nota: le aziende HR non sono il nostro ICP ("Ideal Customer Profile") — è solo un esempio.

Primo step: contesto

Quando fornisco contesto all’AI, faccio tre cose chiave:

• Spiego che tipo di dati riceverà, senza rivelare i criteri di targeting
  • Così l’AI resta imparziale nell’analisi
• Spiego il contesto dei dati e il problema specifico
  • Così capisce con cosa sta lavorando
• Descrivo la mia situazione specifica
  • Così può adattare l’approccio alle mie esigenze

Cosa devi fare tu quando scrivi il prompt:

• Spiega all’AI quali dati le darai
• Descrivi il tuo problema
• Usa i separatori (===)

Secondo step: task/command (cosa voglio da te)

In questa parte del prompt ho fatto due cose cruciali:

• Ho “incorniciato” l’AI con il tag "Cosa voglio che tu faccia" così capisce subito l’argomento
• Ho dato una descrizione generale del task senza ancora elencare gli step o indicare i dati da cercare, per mantenere il flusso logico

Cosa devi fare quando scrivi il prompt:

• Per prima cosa, chiarisci lo scopo principale del task/command
• Poi, usa i separatori (===)

Se hai task simili da svolgere, non provare a farli tutti con un unico prompt: complicherebbe il lavoro dell’AI e renderebbe più difficile individuare gli errori.

Terzo step: istruzioni di esecuzione (come farlo)

Quando aggiungo istruzioni a un prompt, faccio questo:

• Le tengo semplici e dirette
• Spiego il task come lo insegnerei a qualcuno che lo fa manualmente
• Mi concentro su indicazioni chiare e passo-passo

Ricorda: l’AI è fortissima nei compiti ripetitivi se le dai istruzioni adeguate. Se non ottieni i risultati desiderati, di solito è perché le istruzioni vanno rese più chiare o specifiche — non perché l’AI non sappia farlo.

Cosa devi fare quando scrivi il prompt:

• Crea istruzioni passo-passo in linguaggio semplice e chiaro
• Usa i separatori (===)

Quarto step: prevenzione errori n.1 (contesto sul task) – Opzionale

Questo step aggiunge contesto specifico al task per aiutare l’AI a:

• Cogliere le sfumature
• Evitare i tranelli più comuni
• Prendere decisioni migliori

Essere espliciti su potenziali problemi e edge case crea dei “guardrail” che impediscono all’AI di fare assunzioni o errori.

Questo step non serve sempre, ma è cruciale nei task complessi.

Cosa devi fare quando scrivi il prompt:

• Pensa agli errori ricorrenti che farebbe un junior su questo task
• Inseriscili nel prompt per aiutare l’AI a evitarli
• Usa i separatori (===)

Quinto step: obiettivo (cosa stai cercando)

Ecco cosa conta di più quando scrivi le aspettative nel prompt:

• Dare contesto dettagliato sull’output desiderato
• Essere specifico sui risultati attesi
• Evitare bias o conclusioni desiderate che possano influenzare l’analisi

Usare un linguaggio naturale e conversazionale, invece di gergo tecnico, porta spesso risultati migliori.

Cosa devi fare quando scrivi il prompt:

• Definisci chiaramente gli outcome che vuoi dall’analisi o dal task
• Specifica quali indicatori o segnali contano di più per te
• Fornisci esempi
• Usa i separatori (===)

Sesto step: contesto sui dati – Opzionale

Quando aggiungo contesto sui dati nei miei prompt, seguo queste regole:

• Rafforzo la prevenzione errori con regole chiare e una motivazione
  • Esempio di regola: "Valuta sempre il contesto completo"
  • Motivo: "Indicatori singoli possono essere fuorvianti"
• Aggiungo più livelli di contesto
  • Errori potenziali da evitare
  • Questioni specifiche dei dati
  • Promemoria specifici del task

Cosa devi fare quando scrivi il prompt:

• Pensa agli errori che l’AI potrebbe fare e istruiscila esplicitamente a evitarli
• Suddividi le informazioni in parti logiche invece di fornirle in blocco
• Usa i separatori (===)

📘 Dato rapido

Essere espliciti, invece di lasciare che l’AI faccia assunzioni sul prompt, previene molti errori.

Settima parte: come iniziare (primo passo)

L’ultimo step è dare istruzioni chiare su come iniziare. Ecco cosa ho fatto:

• Ho mantenuto semplicità e linearità
  • Ho numerato i passaggi in ordine cronologico
  • Ho usato verbi d’azione come “leggi, fai, decidi…”

Cosa devi fare quando scrivi il prompt:

• Dai istruzioni iniziali chiare, con step numerati
• Usa verbi d’azione per rendere i passaggi immediati
• Mantieni le istruzioni semplici e dirette
• Usa i separatori (===)

Ottavo step: formato dei placeholder (sempre alla fine)

Questo è lo step finale per un prompt efficace: inserisci le colonne come placeholder.

Questo step deve essere sempre l’ultimo perché mettere i placeholder dei dati prima può portare a risultati errati.

Cosa devi fare:

Usa doppie graffe {{ }} per inserire i dati dalle colonne del tuo foglio

Usa i separatori (===)

❗Importante

Inserisci tutti i placeholder alla fine del prompt per ottenere risultati corretti.

Regole applicate su un altro esempio

Qualche giorno fa ho ricevuto un’email da una società di M&A che è un esempio perfetto da includere in questa guida.

Questa era la richiesta:

Iniziamo a scrivere il prompt!

Step One

In questo step, daremo all’AI il contesto generale.

Step Two

Ora definiamo chiaramente gli obiettivi principali per il nostro assistente AI.

Step Three

Qui scomponiamo i passi specifici che l’AI deve seguire nell’analisi.

Step Four

Per garantire accuratezza, ora spieghiamo possibili insidie e considerazioni importanti.

Step Five

Ora definiamo cosa significa “successo” impostando criteri di valutazione chiari.

Step Six

Adesso diamo contesto su interpretazione dei dati e specificità di settore.

Step Seven

Ora diciamo all’AI la sequenza esatta di azioni per iniziare l’analisi.

Step Eight

Infine, forniamo all’AI i dati su cui lavorare.

Questo è tutto per il nostro prompt: come vedi, questo template funziona efficacemente per qualsiasi task.

Conclusione

Scrivere buoni prompt è una skill indispensabile nel lavoro di oggi: che tu usi ChatGPT, Claude, DeepSeek o qualsiasi altro modello, saper scrivere ottimi prompt è l’unico modo per ottenere risposte più accurate, rilevanti e utili. Seguendo i principi di questa guida, saprai usare l’AI in modo efficace e massimizzare la tua produttività.

Domande frequenti sulla scrittura di prompt AI

Che cos'è un buon prompt AI?

Un buon prompt AI è chiaro, specifico e ben strutturato. Include contesto su cosa vuoi ottenere, istruzioni precise su come farlo e il formato desiderato dell’output. Va scritto in linguaggio semplice, evitando ambiguità che potrebbero portare a fraintendimenti.

Scopri i nostri esempi di AI prompts per lead generation.

Perché i miei prompt ChatGPT non funzionano?

I prompt possono non funzionare bene per via di:

• Istruzioni vaghe o poco chiare
• Troppe attività in un solo prompt
• Mancanza di contesto o informazioni di base
• Linguaggio troppo complesso o tecnico
• Assenza di esempi o del formato di output desiderato

Come scrivere prompt AI per risultati migliori?

Per scrivere prompt efficaci:

• Parti da un obiettivo chiaro
• Scomponi i compiti complessi in step più piccoli
• Fornisci contesto e background rilevante
• Specifica il formato di output desiderato
• Usa un linguaggio semplice e lineare
• Includi esempi quando possibile

Quali sono gli errori più comuni nella scrittura dei prompt?

Errori frequenti includono:

• Essere troppo vaghi o generici
• Caricare il prompt con task multipli
• Non dare abbastanza contesto
• Usare linguaggio ambiguo o poco chiaro
• Presumere che l’AI capisca informazioni implicite
• Non specificare il formato di output desiderato

Quanto deve essere lungo un prompt AI?

Un prompt deve essere lungo quanto basta per trasmettere le informazioni essenziali, ma non di più. In genere, per task semplici bastano poche frasi o un paragrafo; per quelli complessi possono servire più dettagli e contesto. La chiave è essere completi ma concisi.

Cos'è il prompt engineering?

Il prompt engineering è la pratica di progettare e ottimizzare gli input ai modelli di AI per ottenere output accurati e utili. Significa capire come l’AI interpreta le istruzioni, strutturare i prompt in modo efficace e migliorarli iterativamente in base ai risultati.