AI-CONTEXT · Percorso 1: Capire e usare in sicurezza
Prompt e Context Engineering
Due giorni dopo i quali i buoni risultati AI nel Suo team non sono più questione di fortuna, ma componenti ripetibili.
- Durata
- 2 giorni
- Gruppo
- da 4 a 12 persone
- Formato
- Inhouse · Da remoto · Edizione aperta
- Lingua
- Tedesco o inglese
- Preavviso
- da 4 settimane
- Prezzo
- 15.800 € forfettario, IVA esclusa
Erogazione a partire da quattro partecipanti effettivamente iscritti. La data viene confermata per iscritto dopo aver concordato contenuti, prerequisiti e disponibilità.
Per chi è questo track
Utenti intensivi, esperti di dominio e sviluppatori che lavorano ogni giorno con l’AI e i cui risultati vengono riutilizzati da altri: analisi, report, estrazione di dati, moduli di testo, fasi preliminari dell’automazione. Anche per team che vogliono finalmente condividere i loro prompt migliori invece di seppellirli in chat private.
Per chi no
Non per principianti che non usano ancora prompt propri nella quotidianità, loro iniziano in AI-LIT-LAB o AI-WORK. Chi vuole collegare basi di conoscenza in modo sistemico trova il percorso giusto in Enterprise RAG Engineering (AI-RAG).
Situazione di partenza
Alcune persone in azienda ottengono risultati impressionanti con l’AI, ma non sanno spiegare perché, e nessuno riesce a replicarli. I prompt vivono in cronologie di chat private, gli output oscillano da un’esecuzione all’altra, e appena un risultato deve passare in un altro sistema inizia il lavoro manuale. Al team mancano pattern, struttura e un patrimonio comune.
Questo esiste dopo il track
- Un set di pattern di contesto riutilizzabili: ruoli, contesto specialistico, esempi e limiti come componenti combinabili per ogni compito
- Prompt con output strutturati: JSON e tabelle che passano direttamente in Excel, nell’elaborazione successiva o nei sistemi a valle
- Controlli di qualità e anti-allucinazione per ogni prompt: casi di test, casi limite e passaggi di verifica definiti prima del riutilizzo
- Una libreria di prompt versione 1 per il Suo team: nominata, documentata, testata e con responsabilità di manutenzione chiarita
- Due giornate di formazione documentate come elemento della Sua prova di competenza secondo l’Art. 4
Prerequisiti
Si presuppone un uso regolare dell’AI nella quotidianità lavorativa, all’incirca al livello raggiunto dopo AI-WORK. Per gli esercizi con JSON non servono competenze di programmazione, gli sviluppatori ottengono maggiore profondità dagli stessi esercizi.
Preparazione prima del track
Ogni persona presenta in anticipo i suoi tre prompt più usati, anche in disordine, con un esempio di risultato buono e uno inutilizzabile. Questi prompt reali sono la materia prima di entrambe le giornate.
Contenuto della fornitura
- 2 giornate di formazione con Dino Bordonaro, in sede o da remoto
- Analisi preliminare dei prompt presentati come quadro di partenza del team
- Catalogo di pattern di contesto e schemi di output come modelli modificabili
- Modello di libreria di prompt con convenzione dei nomi, versionamento e struttura dei casi di test
- Certificati di partecipazione e documentazione formativa verificabile
- Sessione di consultazione remota di 45 minuti quattro settimane dopo per far evolvere la libreria
Agenda
Giorno 1
Perché lo stesso prompt risponde in dieci modi diversi
I prompt presentati sotto stress test: lo stesso prompt, più esecuzioni, varianza misurata. Diventa così visibile quali formulazioni reggono e quali sono lasciate al caso. Ogni persona sceglie il proprio prompt più importante come oggetto di lavoro per entrambe le giornate.
Pattern di contesto invece di intuito
Dalle migliori proposte si distillano pattern: ruolo, contesto specialistico, esempi, limiti, istruzioni negative. Esercizio: ogni persona scompone il proprio prompt in componenti e indica quale componente produce quale effetto, verificandolo per omissione.
Contesto dal sapere aziendale
Quanta parte di un documento, di una tabella o di conoscenze pregresse deve entrare nel contesto, e in quale forma? Esercizio su documenti reali: inserire lo stesso documento come testo grezzo, come estratto e come punti strutturati nel contesto e confrontare la qualità dei risultati. In più la domanda sulle regole dei dati: che cosa si può inserire davvero?
Risultato del giorno: il Suo set di pattern supera il test
Ogni persona ricostruisce il proprio prompt di lavoro interamente su pattern di contesto e lo esegue su tre casi di test definiti in precedenza. È superato ciò che in tutti e tre i casi produce risultati utilizzabili e dimostrabilmente migliori della versione originale. I pattern confluiscono nel catalogo comune.
Giorno 2
Output strutturati: JSON e tabelle
Dal testo libero al risultato riutilizzabile: definire schemi di output, imporre campi obbligatori, formattare tabelle pulite per Excel. Esercizio: un’estrazione di dati da documenti non strutturati il cui risultato finisce in tabella senza rilavorazione. Gli sviluppatori validano il JSON anche in modo automatico.
Controlli di qualità e anti-allucinazione
Ogni prompt della libreria riceve casi di test e casi limite: input vuoti, indicazioni contraddittorie, informazioni mancanti. Esercizio su documenti preparati con errori inseriti: quali controlli catturano il numero inventato, quali lo lasciano passare? Ne nasce la routine di verifica per ogni prompt.
La libreria di prompt del team
Dai risultati individuali nasce un patrimonio comune: convenzione dei nomi, descrizione, limiti d’uso, casi di test, versione. Lavoro di officina: i dieci prompt più importanti del team vengono resi pronti per la libreria e testati a vicenda. Decisione nel team: dove risiede la libreria, chi la mantiene, come entrano i nuovi prompt?
Risultato del giorno: la libreria versione 1 supera il collaudo
La prova del nove: ogni persona risolve un compito altrui solo con i prompt di libreria degli altri. Ciò che funziona senza domande è approvato, il resto riceve una rilavorazione concreta con responsabile e scadenza. Conclusione: piano di manutenzione e i primi tre candidati all’ampliamento.
Esercitazioni e quota lab
Entrambe le giornate sono lavoro di officina sui prompt reali presentati: stress test con esecuzioni multiple, ricostruzione sui pattern, estrazione JSON da documenti reali e un collaudo reciproco della libreria.
Piattaforme
In sede lavoriamo con lo strumento AI approvato nella Sua azienda, nella versione di volta in volta disponibile. Su richiesta mettiamo a disposizione accessi sul nostro ambiente lab, in quel caso si lavora con documenti anonimizzati o di esercitazione.
Prova di transfer
Due risultati di giornata verificabili: il set di pattern di ogni persona supera tre casi di test definiti, la libreria del team supera il collaudo reciproco. Entrambi i risultati vengono documentati in forma tracciabile e verificabile.
Artefatti che porta con sé
- Set personale di pattern di contesto con miglioramento dimostrato rispetto ai prompt originali
- Schemi di output per JSON e tabelle come modelli modificabili
- Modello di casi di test e routine di verifica per ogni prompt contro le allucinazioni
- Libreria di prompt versione 1 del team con piano di manutenzione
- Documentazione formativa per l’archivio compliance
Estensioni opzionali
- Enterprise RAG Engineering (AI-RAG), se il sapere aziendale deve entrare nel contesto in modo sistemico invece che a mano
- Lavorare con l’AI in modo sicuro e produttivo (AI-WORK) per i colleghi non ancora a livello di utenti intensivi
- Il Sovereign Assistant dell’azienda, se la libreria deve girare su un ambiente on-prem
Delimitazione
Il corso rende il Suo team autore consapevole di prompt, con una libreria propria. Non sostituisce un’implementazione RAG, lo sviluppo di applicazioni, né l’esercizio di una piattaforma.
Domande frequenti
Il progresso dei modelli non renderà presto superfluo il prompt engineering?
I modelli migliori perdonano più facilmente i prompt trascurati, ma qualità ripetibile, output strutturati e controlli testati restano artigianato. Proprio per questo il contesto è nel nome del corso: chi padroneggia contesto e casi di test trae vantaggio da ogni cambio di modello, invece di ricominciare da capo.
Ci sono date aperte con posti singoli?
No, eroghiamo questo track volutamente in azienda: 15.800 € più IVA per ogni erogazione con un gruppo da 4 a 12 persone. Così tutti lavorano sui prompt e sui documenti della Sua azienda invece che su esempi esterni, e la libreria di prompt condivisa resta come risultato interamente nella Sua azienda.
I partecipanti hanno bisogno di competenze di programmazione per JSON?
No. JSON viene introdotto come formato di struttura e sviluppato negli esercizi con modelli pronti, cosa che riesce regolarmente anche agli utenti di business. Gli sviluppatori nello stesso corso approfondiscono la validazione automatica sugli stessi esercizi, a vantaggio della libreria comune.