Ciao, sono Davide Armari, consulente di digital marketing e AI. Nel 2023 sembrava stesse nascendo una figura professionale nuova, il prompt manager: qualcuno il cui mestiere era saper formulare le richieste.
Non è andata così, e vale la pena dire perché — perché quello che è rimasto al posto di quel mestiere è la parte che conta davvero per un’azienda.
Cosa è successo davvero
I modelli sono migliorati. Nel 2023 una richiesta scritta male produceva risposte inutilizzabili; oggi produce risposte mediocri ma usabili. La barriera si è abbassata, e con lei il valore di saper formulare bene la domanda.
La competenza si è distribuita. Invece di una figura dedicata, sono le singole persone ad averla imparata dentro il proprio ruolo — chi fa marketing, chi risponde ai clienti, chi tiene l’amministrazione.
Il punto si è spostato. Non è più «come formulo la richiesta»: è quali informazioni aziendali le do, e chi controlla il risultato prima che esca.
Cosa distingue una richiesta che funziona
Non sono formule magiche. Sono quattro elementi, e mancano quasi sempre gli ultimi due.
Il contesto. Chi legge, cosa deve capire, cosa deve fare dopo.
La materia prima. Il modello non conosce i tuoi prezzi, i tuoi casi, le obiezioni che senti al telefono. Se non glieli dai, scrive quello che scriverebbe per un tuo concorrente.
I vincoli. I divieti funzionano meglio delle richieste: «niente promesse di risultati, niente superlativi, nessun numero che non ti ho dato io» sposta più di qualsiasi istruzione positiva.
Un esempio. Un pezzo di testo già approvato vale più di dieci righe di spiegazione sul tono di voce.
Il punto dove si rompe: chiedere un formato rigido su testi lunghi
C’è un errore tecnico che si fa quasi sempre quando si costruisce qualcosa di più di una chat: chiedere al modello di scrivere e di rispettare una struttura rigida nella stessa richiesta, così che il passaggio successivo possa leggerla senza ambiguità.
Su testi brevi regge. Su testi lunghi no: nel mio sistema per le bozze degli articoli ha fallito due volte su due — una volta l’uscita non rispettava il formato richiesto, l’altra la risposta è tornata completamente vuota.
Come si risolve. Si fa rispondere il modello in testo semplice, con un blocco di campi in fondo, e il resto lo fa il codice a valle. Più robusto, e molto più facile da capire quando qualcosa va storto.
Il corollario che vale ovunque. Le soglie di decisione le ricalcola il codice, non le decide il modello. Il modello dà i voti, il codice decide se sono sufficienti.
Il controllo, che è la parte non negoziabile
Qualunque cosa esca, prima di andare a un cliente o online passa da una persona. Su questo non ho spostato la riga nemmeno quando il sistema è diventato affidabile.
Il motivo l’ho imparato sul campo: il primo articolo che il mio sistema ha prodotto raccontava, in prima persona, tre cose su di me che non erano vere. Erano scritte benissimo. Ne ho parlato per esteso in come uso ChatGPT per i contenuti.
Serve assumere qualcuno?
Per un’azienda piccola, quasi mai. Quello che serve è altro.
Formare chi già c’è, su quello che quelle persone fanno davvero. Poche ore mirate valgono più di un corso generico.
Scrivere le regole della casa. Cosa si può dare a uno strumento esterno e cosa no, chi controlla, cosa non va mai pubblicato senza rilettura.
Mettere per iscritto le richieste che funzionano, invece di riscriverle ogni volta. È quello che rende la competenza dell’azienda e non della singola persona: se le istruzioni buone stanno solo nella testa di qualcuno, quando quella persona cambia ruolo si riparte da zero.
Cosa fare adesso
Se in azienda state già usando questi strumenti, la cosa più utile che potete fare oggi non è un corso: è aprire un documento condiviso e cominciare a incollarci dentro le richieste che hanno funzionato, con accanto una riga su cosa serviva ottenere.
In un mese avrete una libreria vostra, tarata sul vostro lavoro, che vale più di qualsiasi raccolta generica.
Se cercate un punto di partenza per il marketing, i prompt che uso li trovate in ChatGPT Prompt Pro. Per capire dove l’AI ha senso nei vostri processi, è il lavoro della consulenza AI.
