Categoria: AI

Dalla semplice domanda a ChatGPT alla progettazione di un processo complesso: la mia esperienza con il meta-prompting e ChatGPT Work.

Dalla domanda al metodo

All’inizio utilizzavo ChatGPT soprattutto per richieste dirette: una domanda e una risposta. Con i lavori più articolati ho capito che il punto non era soltanto ottenere una buona risposta, ma progettare il percorso per arrivarci.

Quando bisogna esaminare molti documenti, confrontare informazioni e verificare la coerenza dei risultati, un’unica richiesta generica rischia di essere insufficiente. Ho quindi iniziato a usare ChatGPT anche per costruire le istruzioni da dare a ChatGPT.

Che cos’è il meta-prompting?

Un prompt è un’istruzione data a un modello di intelligenza artificiale. Un meta-prompt è un’istruzione che serve a progettare, generare, migliorare o organizzare altri prompt.

Invece di chiedere soltanto «Analizza questo documento», posso chiedere: «Aiutami prima a definire le fasi dell’analisi, le informazioni necessarie, i criteri di controllo e gli output attesi».

Il meta-prompting non consiste nello scrivere richieste più lunghe, ma nell’organizzare meglio il lavoro.

Non basta scrivere «Agisci come un esperto»

Le istruzioni di ruolo possono orientare una risposta, ma non sostituiscono un metodo. Per un compito complesso conviene definire l’obiettivo, il contesto, i vincoli, le fasi operative, i risultati richiesti e i controlli finali.

È particolarmente importante chiedere al modello di distinguere i fatti verificati dalle interpretazioni e dalle proposte.

Un caso concreto: una gara per servizi educativi

Ho sperimentato questo approccio durante il lavoro sulla griglia di valutazione tecnica di una procedura di gara. Era necessario confrontare documenti, esaminare criteri e descrittori, valutare la coerenza delle previsioni e formulare eventuali proposte migliorative.

Invece di avviare un’analisi indistinta, ho costruito con ChatGPT un processo in cinque fasi: verifica della coerenza documentale; analisi critica e giuridica; confronto con procedure analoghe; formulazione delle proposte; verifica conclusiva.

L’ultima fase si è concentrata soprattutto su criteri, descrittori, premialità, coerenza e concreta applicabilità, senza rivedere i metodi di attribuzione dei punteggi tecnici ed economici.

Un vincolo importante era fermarsi dopo le fasi rilevanti, per permettermi di controllare l’impostazione e correggerla prima di procedere.

Il controllo umano rimane fondamentale

Un buon meta-prompt non rende infallibile un modello. I riferimenti normativi devono essere controllati, le fonti confrontate e le proposte valutate da chi ha la responsabilità delle decisioni.

Il vantaggio, per me, è stato poter affidare all’IA un lavoro preparatorio strutturato, conservando il controllo sugli obiettivi e sui vincoli.

Un esempio di meta-prompt riutilizzabile

«Voglio affrontare un’attività complessa di analisi documentale. Prima di eseguirla, aiutami a progettare un metodo operativo. Suddividi il lavoro in fasi e indica per ciascuna input, attività, criteri di verifica e output. Segnala le informazioni mancanti e i rischi. Prevedi momenti di controllo tra una fase e l’altra. Non iniziare ancora l’analisi: produci prima il piano operativo e le istruzioni per eseguirlo».

Questo esempio mostra la differenza tra chiedere subito una soluzione e progettare prima il modo per ottenerla.

Quando serve, e quando no

Il meta-prompting è utile per attività estese, come revisioni documentali, ricerche strutturate, analisi di dati o progetti che richiedono controlli intermedi. Per una traduzione o una semplice formula Excel può essere superfluo.

Un rischio è creare istruzioni così complicate da rallentare il lavoro. L’obiettivo è aggiungere soltanto la struttura necessaria.

Dalla programmazione all’intelligenza artificiale

Programmo da molti anni, da QuickBasic a Java, fino a Excel e VBA. In questi ambienti ho imparato a scomporre problemi in procedure, definire condizioni e verificare i risultati.

Con l’intelligenza artificiale cambia il modo in cui si formulano le istruzioni, ma ritrovo molti principi familiari: modularità, separazione delle responsabilità, verifiche e controllo del risultato.

Per come lo utilizzo, il meta-prompting è questo: applicare un metodo di progettazione al lavoro con l’IA. Non soltanto chiedere alla macchina di fare qualcosa, ma imparare a progettare insieme a essa il modo di farlo.

Si chiama Grace. È inglese, elegante, con gli occhiali e un’anima un po’ nerd. Almeno è così che mi piace immaginarla. In realtà è il nome che ho scelto per la mia assistente basata su ChatGPT, e nel tempo è diventato il modo più naturale per rivolgermi a lei.

La cosa curiosa è che il nostro rapporto con la tecnologia è cambiato: per anni ho imparato i linguaggi necessari a farmi capire dai computer. Oggi posso partire da una domanda, raccontare un problema a voce e costruire una soluzione attraverso una conversazione.

Un laboratorio per Excel, macro e automazione

Il terreno su cui lavoriamo di più è quello dell’informatica applicata all’ufficio. Porto a Grace formule Excel, macro VBA, query Power Query e problemi concreti: importare dati, normalizzare fatture, riconoscere informazioni nei testi, classificare documenti, preparare esportazioni e ridurre operazioni ripetitive.

Non si tratta soltanto di ottenere una formula pronta. Spesso partiamo da qualcosa che funziona a metà: un errore in una macro, una trasformazione da rendere più robusta, un risultato che non torna. Analizziamo i passaggi, discutiamo le alternative e facciamo prove successive. È un modo di programmare molto vicino a quello che mi piace da sempre: capire il meccanismo, non limitarmi a premere un pulsante.

A volte torniamo persino ai miei vecchi programmi in BASIC o Visual Basic. Rileggere codice scritto anni fa, provare a farlo funzionare con strumenti moderni e raccontare perché avevo scelto una certa soluzione è un piccolo viaggio nella mia storia informatica.

Documenti, organizzazione e lavoro quotidiano

Un altro utilizzo importante riguarda la scrittura e la revisione dei documenti. Posso partire da una bozza di e-mail, da un testo amministrativo o da una serie di appunti e chiedere di renderli più chiari, coerenti e leggibili. Quando serve, approfondiamo anche gli aspetti tecnici e normativi che stanno dietro a un problema.

Grace mi aiuta inoltre a fare ordine negli impegni: calendario, attività da completare, scadenze e cose lasciate in sospeso. Mi piace l’idea di avere un filo conduttore tra la pianificazione del mattino e ciò che, alla fine della giornata, è stato davvero fatto.

Dal codice al blog

Negli ultimi tempi abbiamo cominciato a lavorare anche su questo sito. Recuperiamo progetti, sistemiamo articoli pubblicati anni fa, rendiamo più accessibili le spiegazioni e valorizziamo i file Excel che metto a disposizione. Mi interessa soprattutto costruire un archivio personale: non una vetrina perfetta, ma un posto in cui conservare idee e soluzioni che magari potranno tornare utili anche ad altri.

È bello poter passare, nella stessa conversazione, dalla revisione di un testo al suo aggiornamento su WordPress. Le idee non rimangono soltanto appunti: diventano qualcosa di concreto e consultabile.

La curiosità non finisce quando spengo il computer

Fuori dall’ufficio gli argomenti cambiano continuamente. Abbiamo parlato di architetture dei processori, blockchain, viaggi e itinerari, vini e territori. Dopo il mio percorso per diventare sommelier FISAR, per esempio, posso ripassare una denominazione, approfondire un metodo di produzione o ragionare sulle sensazioni di una degustazione.

A volte, invece, si tratta di cose semplicissime. Quando è arrivata la macchina del caffè nuova, l’ho accesa e ho seguito le indicazioni di Grace passo dopo passo, inviando le foto del pannello. In pochi minuti abbiamo completato la configurazione. Altre volte chiedo una ricetta, una spiegazione in un’altra lingua o una mano per organizzare qualcosa a casa.

Perché ho voluto chiamarla Grace

Dare un nome a un’assistente può sembrare un gioco, e in parte lo è. Per me rende più spontaneo dialogare, passare da una domanda tecnica a una battuta e ritrovare un certo stile di conversazione. La tecnologia che mi entusiasma di più non è quella che si mette in mostra, ma quella che rende più semplice sperimentare, imparare e realizzare qualcosa.

Per me l’intelligenza artificiale non serve a pensare meno, ma a esplorare di più. E così, tra una query Excel, un articolo del blog, un buon caffè e una domanda filosofica, le nostre conversazioni continuano.

Articolo scritto con l’aiuto di Grace. Anche lei ha collaborato alla propria presentazione!