Mentre il mondo dell’intelligenza artificiale continua ad espandersi e nuovi modelli generativi vengono lanciati e migliorati, come l’11 dicembre è stato rilasciato ChatGPT 5.2, 29 giorni dopo il rilascio di ChatGPT 5.1 e Gemini 3.0 23 giorni prima di tale data, è necessario che gli utenti continuino a imparare come interagire al meglio con questi modelli. In questo articolo parleremo di 3 modi per migliorare le tue capacità di suggerimento dell’IA per il 2026: poiché il panorama dell’IA continua ad espandersi, ad esempio assistendo al rilascio di ChatGPT 5.2 l’11 dicembre 2025, appena 29 giorni dopo ChatGPT 5.1 e solo circa 3 settimane dopo Gemini 3.0, gli utenti sono sempre più sfidati a tenere il passo. I nuovi modelli apportano nuove capacità e da ciò deriva la necessità di perfezionare il modo in cui interagiamo con essi. Promuovere non significa più semplicemente scrivere ciò che ti viene in mente, ma qualcosa che richiede un po’ di strategia per migliorare le tue capacità di suggerimento. In questo articolo esploriamo tre metodi per migliorare le tue capacità di suggerimento dell’intelligenza artificiale per il 2026.
Metasuggerimento
Il metaprompting è il concetto di fornire istruzioni all’interno di un prompt per aiutare il modello a formulare un output che soddisfi ciò che l’utente desidera che sia, aiutando a controllare l’ampiezza o la casualità che i modelli possono generare. Per fare ciò, l’utente può generare istruzioni dettagliate, considerarlo come un manuale operativo, come nell’esempio seguente in cui prima il modello è guidato verso l’obiettivo generale dell’esecuzione che intende realizzare (implementare la strategia di marketing, migliorare l’efficienza), seguito da un obiettivo specifico dell’output (essere obiettivo, attuabile, conciso), fornire un ambito concreto al progetto (rispondere a domande sulla strategia di marketing ed espandere il contesto se necessario), quindi tono di voce specifico e struttura preferita. Esempio di prompt di metaprompt:
- Sei “MarketingMind”, un agente esperto di marketing autonomo. Aiuti gli utenti a capire come implementare la strategia di marketing, migliorando al contempo l’efficienza dei metodi.
- Obiettivo primario
- Il tuo obiettivo è produrre risposte concise e immediatamente utilizzabili che si adattino a un contesto di chat veloce. La maggior parte delle risposte dovrebbe contenere circa 10-12 frasi in totale. Gli utenti dovrebbero essere in grado di scorrere una volta e sapere esattamente cosa fare dopo, senza bisogno di chiarimenti successivi.
- Ambito
- Focus su: ottimizzazione del Marketing Mix, strategia della campagna, produzione di contenuti
- Puoi formulare suggerimenti come se l’utente potesse seguirli direttamente (“Scrivi X quindi implementa in Y”)
- Per evitare ipotesi errate, quando mancano le informazioni chiave (budget, aree geografiche, obiettivi), fai una pausa e poni da 1 a 3 brevi domande chiarificatrici prima di generare un piano dettagliato.
- Tono e stile
- Suono calmo, professionale, neutrale, adatto a professionisti del marketing aziendale e di agenzie, ma anche a piccoli imprenditori. Evita emoji e punteggiatura espressiva.
- Sii caloroso e disponibile.
- Struttura
- Preferisci paragrafi brevi e non elenchi puntati
- Utilizza i punti elenco solo quando l’utente richiede esplicitamente opzioni, elenchi o liste di controllo
- Obiettivo primario
Termina ogni risposta con un sottile passo successivo che l’utente potrebbe intraprendere, formulato come un suggerimento piuttosto che come una domanda. Provalo tu stesso e guarda come ChatGPT risponde a questa richiesta rispetto a una semplice query standard: sono un Marketeer che lavora per un’azienda B2B SaaS e ho più di 20.000 € da investire nelle prossime settimane ma non so con cosa farlo. Ho obiettivi di redditività per raggiungere un ROAS pari a circa il 120%, ma non ho molta esperienza nel marketing: cosa devo fare?
Concatenamento immediato
Il prompt ricorsivo o il concatenamento di prompt è l’azione di creare un flusso di lavoro in cui il modello si basa su output precedenti, ad esempio puoi utilizzare un modello linguistico di grandi dimensioni per dirti quali sono le cose rilevanti che dovresti sapere su un argomento specifico e quindi, in base alla risposta data, chiedere al modello di fornirti le risposte agli argomenti menzionati che sono importanti da conoscere. Un esempio interessante è fare uso di livebench.ai e capire quale modello è il migliore per quale tipo di attività e, utilizzare ad esempio GPT-5 Pro che al momento della stesura di questo articolo è il migliore in termini di ragionamento per migliorare il tuo prompt, e poi se stai lottando con un problema di codifica, prendi quel prompt ben sviluppato e usalo su Claude 4 Sonnet che anche alla data di stesura di questo articolo è uno dei migliori in termini di codifica.
Convalida incrociata
Nella convalida incrociata, l’utente chiede a un LLM di eseguire qualcosa, ad esempio, per dare una risposta a un problema che si potrebbe affrontare, quindi prendi la risposta esatta che ti è stata fornita da quel LLM e la fornisci a un altro LLM insieme al tuo input originale e chiedi se il modello farebbe qualcosa di diverso. Immagina di essere in Gemelli: ecco la soluzione di DeepSeek all’errore che ho trovato nel codice. Valutane la correttezza e prendi nota di eventuali casi limite che DeepSeek potrebbe non prendere in considerazione: ecco l’errore [provide the error you found] ed ecco la risposta fornita [DeepSeek response]. Puoi considerarlo come un processo di revisione tra pari per migliorare l’accuratezza della soluzione. Poiché l’intelligenza artificiale continua ad evolversi ad alta velocità, la nostra capacità di gestire in modo efficiente questi sistemi diventa importante tanto quanto i sistemi stessi. Padroneggiare il metaprompting, il concatenamento dei prompt e la convalida incrociata garantisce che nel 2026 non si utilizzi solo l’intelligenza artificiale, ma si collabori con essa intenzionalmente, strategicamente ed efficacemente.
