Pensare prima di chiedere

non so tu, ma a fine anno io sono sempre in vena di bilanci e quest’anno il tema delle AI è stato senz’altro un argomento che ha catturato gran parte del mio tempo, lavorativo e non. Aethic.AI è continuata a crescere e molte aziende mi hanno contattato, anche grazie alle partnership con Manpower e Federmanager Academy, per parlare di intelligenza artificiale. Stiamo parlando di una ventina di aziende tra cui Rai Cinema, ANCE, Brightstar Lottery, Roland e Base Protection: realtà molto diverse tra loro per settore, dimensione e cultura, ognuna delle quali mi ha aiutato a guardare il tema delle AI da un punto di vista nuovo.

Ti confesso che ogni volta che approcciavo a una nuova azienda, soprattutto le prime volte, avevo il pregiudizio che il primo scoglio da superare sarebbe stata la fatidica domanda “l’AI mi toglierà il lavoro?”… e invece ho sempre trovato persone curiose e propositive, che mi hanno dato modo di sottolineare che sì, le AI ci permettono di automatizzare attività che fino a ieri era impensabile automatizzare, ma che il vero valore di questa tecnologia non è quando la usiamo al posto del lavoro umano, ma quando la usiamo come strumento di pensiero.

Approfondimento

Negli ultimi mesi si è diffuso un concetto che trovo particolarmente utile: il prompt thinking. Non è solo una tecnica per scrivere prompt migliori, ma un vero e proprio modo di pensare che precede l’interazione con l’intelligenza artificiale.

L’idea è semplice nella sua formulazione: prima di chiedere qualcosa a un modello linguistico, chiediti cosa vuoi davvero ottenere. Sembra banale, ma non lo è affatto.

Quando durante i corsi chiedo alle persone di formulare un prompt per risolvere un problema lavorativo, la maggior parte salta direttamente alla richiesta: “Scrivimi un’email per il cliente”, “Fammi un riassunto di questo documento”, “Dammi delle idee per la presentazione”. Il risultato, quasi sempre, è deludente. Non perché l’AI sia stupida, ma perché la domanda lo è.

Se ci pensiamo, in effetti siamo ossessionati dalle soluzioni: ci interessa solo avere una risposta fatta bene, l’attenzione che poniamo al modo in cui facciamo la domanda è quella strettamente necessaria per ottenere la risposta che cerchiamo. Mi viene in mente uno dei professori che ho avuto il piacere di incontrare durante la mia laurea in Psicologia, Accursio Gennaro, che ogni volta che faceva una domanda interrompeva subito la risposta dicendo “esistiamo, esitiamo un attimo prima di rispondere”.

Ecco, il prompt thinking ci costringe a fare un passo indietro. A porre l’attenzione sul modo in cui formuliamo il problema, piuttosto che sulla sua soluzione. Ci porta a chiederci qual è il contesto? Quali informazioni sono rilevanti e quali no? Che peso ha ogni parola che utilizziamo? Come possiamo portare lo strumento a condurci verso il risultato che stiamo cercando?

È un processo che assomiglia molto a quello che facciamo (o dovremmo fare) quando deleghiamo un compito a un collega. Non gli diciamo semplicemente “fammi la presentazione”, ma gli spieghiamo l’obiettivo, il pubblico, i vincoli, le aspettative. Nei migliori dei casi, creiamo uno spazio creativo che esploriamo insieme per definire il risultato che vogliamo raggiungere.

Ethan Mollick, professore alla Wharton School e autore di “L’intelligenza condivisa. Vivere e lavorare insieme all’AI”, lo spiega così: l’AI non legge nella mente, ma nel testo. Tutto ciò che non scrivi esplicitamente nel prompt semplicemente non esiste per il modello. Questo significa che il lavoro di pensiero che normalmente teniamo implicito – le assunzioni, il contesto, le preferenze – deve diventare esplicito.

Anche questo è un aspetto estremamente interessante su cui ho avuto modo di soffermarmi molto soprattutto nei contesti aziendali. Pensaci un attimo: quanta della conoscenza che ogni giorno anima la tua azienda è implicita? Non formalizzata? Non condivisa? Non validata?

Infine, c’è un aspetto forse ancora più interessante. Il prompt thinking non è solo utile per ottenere risposte migliori dall’AI. È utile per noi. Il processo di esplicitare ciò che vogliamo ci costringe a chiarirlo prima di tutto a noi stessi. Quante volte ci sediamo davanti a un documento vuoto senza sapere davvero cosa vogliamo scrivere? Quante volte iniziamo una riunione senza un obiettivo chiaro?

L’AI, in questo senso, diventa uno specchio del nostro pensiero. Se il prompt è confuso, probabilmente lo siamo anche noi.

YES BUT

C’è un rischio, però, nel parlare troppo di prompt engineering e prompt thinking: quello di ridurre l’intelligenza artificiale a una questione di tecnica, come se bastasse imparare le formule giuste per ottenere risultati perfetti. E infatti, come forse potrai immaginare ormai conoscendomi un po’, mi tengo ben alla larga da fantomatici “framework di prompt engineering”.

Come sempre, la realtà è più complessa. I modelli linguistici sono sistemi probabilistici, non deterministici. Lo stesso prompt può generare risposte diverse in momenti diversi. E soprattutto, nessun prompt, per quanto sofisticato, può sostituire il giudizio critico su ciò che l’AI produce.

La tentazione è infatti quella di delegare all’AI non solo l’esecuzione, ma anche la valutazione. “Me l’ha detto ChatGPT” diventa una giustificazione, come se la risposta di un algoritmo fosse per definizione corretta.

Il prompt thinking, per essere davvero utile, deve includere anche questo: la consapevolezza che l’output dell’AI è sempre un punto di partenza, mai un punto di arrivo. Un materiale grezzo da raffinare, verificare, contestualizzare. Il lavoro cognitivo non scompare – si trasforma.

E forse è questa la lezione più importante che porto a casa da questo 2025 passato a parlare di AI nelle aziende italiane: la tecnologia più potente non è quella che pensa al posto nostro, ma quella che ci aiuta a pensare meglio.

Podcast

A proposito di intelligenza artificiale e pensiero critico, ti consiglio di recuperare l’episodio di Mondo Complesso con Diletta Huyskes, con cui abbiamo discusso del rapporto tra società, sicurezza e tecnologia.