Oltre il prompt engineering: AI per potenziare i processi aziendali

Nel dinamico scenario aziendale contemporaneo, l’Intelligenza Artificiale non è più solo una promessa tecnologica, ma uno strumento concreto che sta trasformando modelli operativi, processi decisionali e approcci alla comunicazione.

In particolare, l’Intelligenza Artificiale Generativa (Gen AI) — e in modo specifico i Large Language Models (LLM) — si sta affermando come una leva strategica per aumentare l’efficienza, stimolare l’innovazione e supportare il lavoro umano nelle attività a maggiore complessità linguistica e cognitiva.

Questo contesto richiede alle aziende non solo di conoscere gli strumenti, ma anche di comprenderne logiche, potenzialità e limiti. È proprio in questa prospettiva che si inserisce il nostro percorso: andare oltre il semplice prompt engineering, per esplorare approcci concreti, casi d’uso reali e strategie di adozione consapevole.

Cosa sono gli LLM e perché sono importanti

Negli ultimi mesi si parla sempre più spesso di Large Language Models (LLM), ma cosa sono esattamente? Si tratta di modelli di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare linguaggio naturale, ovvero per comunicare in modo simile a come facciamo noi ogni giorno.

È importante chiarire che gli LLM non rappresentano tutta l’intelligenza artificiale. Fanno parte di un ambito più specifico, chiamato intelligenza artificiale generativa (Gen AI), che comprende anche la creazione di immagini, video e suoni. L’AI, nel senso più ampio, include invece molte altre capacità, come il ragionamento, l’apprendimento o la percezione visiva.

Quello che rende i LLM così interessanti è il loro ruolo di interfaccia: sono il punto di accesso più immediato alle potenzialità dell’intelligenza artificiale per professionisti, aziende e cittadini. Non cercano informazioni sul web come un motore di ricerca, ma generano contenuti basandosi su una formazione complessa su miliardi di testi. Questo permette loro di interpretare domande, generare idee, scrivere testi, analizzare documenti e molto altro, sempre partendo da un semplice input in linguaggio naturale.

In sintesi, gli LLM non sono solo strumenti tecnologici, ma veri e propri amplificatori di pensiero a disposizione di chiunque voglia esplorarne le potenzialità.

L’Arte del “Prompt Engineering”: chiedere nel modo giusto

Il Prompt Engineering è l’abilità di scrivere istruzioni chiare, dettagliate e mirate per interagire in modo efficace con i modelli linguistici (LLM).

Un errore comune è pensare di comunicare con l’AI come se fosse una persona in grado di intuire esigenze e contesto. In realtà, per ottenere buoni risultati, è fondamentale specificare con precisione cosa si vuole ottenere, in quale contesto si sta lavorando, e in che formato si desidera la risposta.

Un trucco utile? Chiedere all’LLM stesso di generare un prompt adatto al proprio obiettivo: spesso basta questo per migliorare significativamente la qualità della risposta.

Ecco alcune buone pratiche:

• essere specifici: indicare contenuto, tono, stile e formato richiesto;

• evitare ambiguità: prompt troppo vaghi o confusi producono risposte generiche;

• descrivere bene i dati forniti: ad esempio, spiegare come è strutturato un file Excel.

Un esempio concreto: un prompt come “Scrivi un post LinkedIn sulla sostenibilità” genererà una risposta generica.

Se invece si scrive: “Immedesimati in un Sustainability Manager di una PMI, crea un post LinkedIn sul tema della riduzione dell’impronta di carbonio, con tono ispirazionale, emoji e domanda finale per coinvolgere il pubblico”, si otterrà un contenuto molto più efficace, rilevante e pronto all’uso.

In sintesi: la qualità dell’output dipende dalla qualità dell’input. E con l’AI, scrivere bene un prompt è già metà del lavoro.

Scegliere il modello giusto: l’importanza del contesto

Quando si lavora con un modello linguistico (LLM), non basta scrivere un buon prompt: anche la scelta del modello giusto può influenzare in modo decisivo la qualità e la profondità delle risposte.

Ad esempio, su piattaforme come ChatGPT, esistono modelli differenti:

• I modelli con la “O” (come O3) sono progettati per ragionare in modo più approfondito, cercare informazioni aggiornate sul web, confrontarle e sintetizzarle. Sono ideali per analisi complesse e forniscono spesso fonti citabili, ma richiedono più tempo di elaborazione.

• I modelli più veloci (es. GPT-4 o 3.5) rispondono rapidamente e sono perfetti per compiti quotidiani, brainstorming o sintesi leggere.

Un altro elemento da considerare è il contesto, ovvero la quantità di dati che il modello può leggere e tenere in memoria durante l’elaborazione.
Se un documento è troppo lungo e il modello ha un contesto limitato, rischia di ignorarne alcune parti. Al contrario, modelli come GPT-4.1, con un contesto da 1 milione di token, sono molto più adatti per l’analisi di grandi quantità di testo (report, fogli Excel, codici estesi…).

Inoltre, oggi esistono strumenti avanzati che potenziano ulteriormente l’uso degli LLM:

• I connettori permettono di collegare l’AI ai propri archivi su Google Drive, Outlook, SharePoint o Dropbox.

• La funzionalità di deep research consente di generare analisi strutturate e dettagliate, con sintesi e link alle fonti consultate. Utile per creare dossier o report, anche se richiede qualche secondo in più.

Un consiglio pratico: inizia una nuova chat ogni volta che cambi argomento. I modelli tengono conto dell’intera conversazione precedente, e questo può influenzare (o confondere) la risposta se il tema è troppo distante da quello trattato prima.

Integrazione in azienda: ChatGPT, Copilot e Gemini

Oltre a modelli come ChatGPT, eccellenti per ricerca e analisi approfondite, strumenti come Copilot (ecosistema Microsoft) e Gemini (ecosistema Google) stanno assumendo un ruolo chiave nell’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei contesti aziendali.

La loro forza non sta solo nelle capacità generative, ma soprattutto nella profonda integrazione con gli ambienti in cui le aziende già lavorano ogni giorno: Word, Excel, PowerPoint, Gmail, SharePoint, Google Drive e altri strumenti cloud.

Grazie a questa integrazione, diventano veri e propri assistenti operativi, in grado di:

• generare bozze di testi, slide e documenti in modo rapido;

• correggere, riassumere e tradurre contenuti esistenti;

• interagire direttamente con i file già archiviati su piattaforme come OneDrive, SharePoint o Drive, restituendo informazioni utili a partire dai contenuti aziendali;

• rispondere a domande pratiche basandosi sulla knowledge base interna, supportando anche attività di onboarding e supporto utenti;

Questi strumenti, utilizzati in sinergia con le persone, non solo aumentano la produttività, ma favoriscono anche la collaborazione e la condivisione della conoscenza, rendendo l’AI parte integrante dei processi quotidiani.

Sicurezza dei dati e privacy: un tema cruciale nell’uso dell’AI

Uno degli aspetti più importanti da considerare quando si lavora con strumenti di intelligenza artificiale è la gestione dei dati. Spesso si tende a sottovalutare che, a seconda dello strumento utilizzato e della versione attiva, i dati caricati possono essere trattati in modi molto diversi.

Per le versioni gratuite o ad uso personale (es. ChatGPT Free/Plus, Copilot Web, Gemini Web), i dati inseriti possono essere utilizzati per l’addestramento del modello. Anche se alcune versioni a pagamento consentono di disattivare questa opzione, l’impostazione predefinita è attiva.

Al contrario, le versioni Enterprise o Business (es. ChatGPT Team/Enterprise, Microsoft 365 Copilot, Gemini for Workspace) non utilizzano i dati per il training. Solo queste versioni offrono anche opzioni avanzate come la residenza dei dati nell’Unione Europea, fondamentale per rispettare il GDPR e le normative sulla privacy.

Il nostro consiglio per le aziende è chiaro:

• Scegliere soluzioni Enterprise, progettate per la sicurezza dei dati.

• Formare i collaboratori sull’uso corretto degli strumenti AI. Caricare documenti aziendali su account personali espone a rischi reali di perdita o diffusione involontaria di informazioni sensibili.

Il panorama normativo e tecnologico è in continua evoluzione. Per questo è essenziale adottare una strategia di monitoraggio continuo e aggiornamento delle policy interne.

Un passo avanti nell’innovazione aziendale

Riassumiamo i messaggi chiave per le aziende che vogliono adottare l’AI in modo efficace:

• Gli LLM sono strumenti versatili, non solo per la generazione di testo, ma anche come interfaccia per altre funzionalità AI (trascrivere audio, cercare e creare documenti);
• L’uso dell’AI generativa richiede attenzione per evitare errori nelle risposte e rischi di sicurezza;
• Strumenti come Copilot e Gemini possono ottimizzare fortemente la produttività personale e collaborativa, migliorando la gestione dei dati e la condivisione delle informazioni.

Queste opportunità sono solo alcune di quelle disponibili. È fondamentale pensare fin da subito a come e quando introdurre questi strumenti in azienda, poiché il mondo sta correndo velocissimo. Per non rimanere indietro, è indispensabile iniziare a ragionare su questi aspetti. GCP è vostra disposizione per supportarvi in questo passo cruciale verso l’innovazione e la digitalizzazione.