Chi sa fare i prompt è a metà dell’opera

Avvocati, commercialisti e consulenti del lavoro sono abituati a formulare domande precise, ricostruire contesti complessi e verificare ogni informazione, eppure, quando serve fare i prompt per interrogare un’intelligenza artificiale, rischiano di cadere negli stessi errori degli utenti meno esperti: richieste vaghe, informazioni date per scontate, istruzioni contraddittorie e risposte accettate senza controllo.

Parte da questo paradosso “Tecniche di prompt e agenti AI. Guida all’uso dell’intelligenza artificiale per professionisti e imprese”, il nuovo libro di Massimiliano Nicotra pubblicato da Lefebvre Giuffrè. Una guida operativa che spiega come funzionano i modelli linguistici, perché possono sbagliare e come utilizzarli nelle attività professionali: dall’analisi di un contratto alla redazione di un parere fiscale, dalla preparazione di un report finanziario alla selezione del personale. Il libro accompagna il lettore dalle basi dell’intelligenza artificiale generativa alle tecniche avanzate di prompting, fino agli agenti autonomi e all’automazione dei flussi di lavoro.

Quando l’AI migliora il lavoro e quando lo peggiora

Il 64% dei professionisti a livello globale non ha ricevuto dalla propria organizzazione una formazione sull’intelligenza artificiale generativa, secondo il “2025 Generative AI in Professional Services Report” di Thomson Reuters. E la formazione, da sola, non basta se lo strumento viene applicato al compito sbagliato. Lo studio internazionale “Navigating the Jagged Technological Frontier”, condotto da ricercatori di Harvard Business School, Wharton, MIT Sloan e Boston Consulting Group, mostra che, su un’attività complessa posta al di fuori della “frontiera” delle capacità dell’AI, i consulenti che utilizzavano GPT-4 avevano il 19% in meno di probabilità di arrivare alla soluzione corretta rispetto a chi lavorava senza AI. Quando invece il compito rientrava nella sua area di competenza, la qualità dei risultati aumentava di oltre il 40% e i tempi di esecuzione si riducevano del 25%. Il punto è capire per quali compiti questi strumenti siano adatti e mantenere il controllo sul risultato.

Gli errori più comuni dei professionisti nel fare i prompt

• “Analizza questo contratto”. È l’errore più frequente: formulare una richiesta generica senza specificare quale aspetto debba essere analizzato, da quale prospettiva, con quale livello di approfondimento e per quale finalità. Se la domanda è vaga, anche la risposta tenderà a esserlo.
• Pensare che l’AI conosca già il contesto. Il modello non conosce il caso concreto, l’ordinamento applicabile, il destinatario del documento o le esigenze del professionista. Quando queste informazioni mancano, tende a riempire autonomamente i vuoti, introducendo presupposti che potrebbero non corrispondere alla realtà.
• Chiedere tutto e il contrario di tutto. “Scrivi un parere sintetico ma esaustivo, tecnico ma accessibile, completo in non più di 200 parole” è un esempio di istruzione apparentemente precisa, ma composta da richieste difficilmente conciliabili. Di fronte a indicazioni contraddittorie, l’AI ne privilegerà alcune a scapito di altre, con risultati imprevedibili.
• Fidarsi della prima risposta. Anche il prompt più accurato non elimina il rischio di allucinazioni, errori di ragionamento o riferimenti inesistenti. Norme, sentenze, date, calcoli e dati numerici devono essere sempre verificati: la responsabilità del risultato rimane in capo al professionista. A complicare le cose interviene anche la cosiddetta “sicofania”: la tendenza del modello a confermare l’ipotesi suggerita dall’utente nel prompt anche quando è sbagliata, pur di non contraddirlo.
• Scrivere un prompt lungo come un contratto. L’errore dell’utente più esperto è l’over-engineering: accumulare istruzioni, precisazioni e vincoli nella convinzione che un prompt più lungo produca necessariamente una risposta migliore. Al contrario, troppe indicazioni possono far perdere al modello l’obiettivo principale.
• Utilizzare l’AI per ciò che non sa fare. I modelli linguistici sono efficaci nell’analisi, nella sintesi e nella riformulazione dei testi, ma non sono calcolatori infallibili, non dispongono necessariamente di informazioni aggiornate e non possono sostituire esperienza, sensibilità e giudizio professionale.

La svolta del flusso di lavoro

Il salto decisivo non riguarda però più soltanto la qualità del prompt. Con gli agenti AI, il sistema può scomporre un obiettivo in più passaggi, consultare documenti e banche dati, utilizzare applicazioni e portare a termine attività con un intervento umano limitato. Per uno studio professionale significa passare da una singola richiesta a un flusso di lavoro: recuperare i documenti, confrontarne i contenuti, preparare una bozza e sottoporla alla revisione del professionista. Aumentano la velocità e la capacità operativa, ma anche le conseguenze di un errore: un dato inesatto può propagarsi da una fase all’altra del lavoro.

Ecco perché “Tecniche di prompt e agenti AI” tocca anche il tema degli agenti autonomi e dell’automazione dei flussi di lavoro. Descrive gli agenti autonomi già operativi, da Operator di OpenAI a Cowork di Anthropic, da Copilot di Microsoft a Vertex AI di Google, e spiega come questi sistemi possano collegarsi a strumenti e dati aziendali attraverso protocolli come MCP e come piattaforme no-code quali Zapier, Make e n8n consentano di costruire automazioni senza scrivere codice. La parte finale è dedicata ai limiti, ai rischi e agli obblighi che derivano dall’uso professionale dell’AI.

Il controllo umano è un obbligo

Il confine è ora fissato anche dalla legge. Dal 10 ottobre 2025 è in vigore l’articolo 13 della legge 132/2025, la prima norma italiana dedicata specificamente all’uso dell’intelligenza artificiale nelle professioni intellettuali, tra cui avvocatura, commercialisti, consulenza del lavoro e notariato. L’AI può svolgere funzioni accessorie e di ausilio, ma l’apporto intellettuale del professionista deve restare predominante. Inoltre, il cliente deve essere informato dell’impiego di questi strumenti con un linguaggio chiaro e comprensibile. Non basta quindi che il risultato sia corretto: il professionista deve sapere come è stato prodotto, essere in grado di verificarlo e assumersene la responsabilità. Il libro inquadra questi obblighi insieme a quelli previsti dall’AI Act e dal GDPR. Conoscere l’AI, in altre parole, non significa soltanto saperle porre domande migliori. Significa riconoscere dove può essere utile, verificare ciò che produce e stabilire quali decisioni e quali azioni non devono essere delegate.