ChatGPT non ti capisce? Forse sbagli approccio: Prompt vs Context Stacking
Smetti di fare domande a caso e inizia a "programmare" le risposte: le due tecniche che stanno cambiando il modo di lavorare nelle startup.
Quante volte ti è capitato? Apri la chat dell’AI, scrivi una richiesta al volo sperando nel miracolo, e ottieni un testo piatto, robotico, pieno di ovvietà. La reazione classica è: “L’Intelligenza Artificiale non è poi così intelligente”.
Sbagliato. Il problema, nove volte su dieci, non è la risposta. È la domanda.
Nel mondo frenetico delle start-up, dove il tempo è l’unica risorsa che non si può comprare, saper parlare correttamente alle macchine (il famoso Prompt Engineering) è diventata una skill fondamentale quanto saper leggere un bilancio. Oggi scopriamo le due scuole di pensiero per ottenere l’output perfetto: Prompt Stacking e Context Stacking.
Due filosofie, un unico obiettivo: il risultato perfetto
Se l’AI fosse un nuovo dipendente stagista, come ti comporteresti con lui?
Le due tecniche rispecchiano esattamente due stili di management.
1. Prompt Stacking: La tecnica “a catena”
Immagina di dover costruire un palazzo. Non chiedi: “Costruiscimi un grattacielo”. Cominci dalle fondamenta, poi i muri, poi il tetto.
Il Prompt Stacking fa esattamente questo: spezzetta un compito enorme in una catena di comandi sequenziali.
Come funziona: Invece di un “mega-prompt” confuso, chiedi all’AI di fare il lavoro a step.
Esempio pratico:
“Scrivi l’indice per un articolo su AI.” (L’AI risponde).
“Ora scrivi l’introduzione basandoti sul punto 1.” (L’AI risponde).
“Ora espandi il capitolo tecnico usando un tono divulgativo.”
– Perché piace alle start-up: Perché permette di correggere il tiro in corsa. Se il punto 1 è sbagliato, non butti via tutto il lavoro, correggi e prosegui. È agile, iterativo, efficace.
2. Context Stacking: La tecnica del “Dossier”
Qui cambiamo approccio. Immagina di dare al tuo stagista un manuale di istruzioni gigante prima ancora di chiedergli di fare le fotocopie.
Il Context Stacking punta tutto sulla preparazione.
Come funziona: Prima di fare la richiesta vera e propria, “bombardi” la chat con tutte le informazioni di contesto necessarie. Carichi documenti PDF, incolli linee guida del brand, definisci il Tono di Voce, spieghi chi è il target. Solo alla fine dici: “Ora, basandoti su tutto questo, scrivi la mail di vendita”.
– Perché è potente: Perché trasforma l’AI in un esperto verticale della tua azienda. Non inventa, esegue basandosi sui TUOI dati. È la scelta ideale per chi vuole coerenza assoluta.
Quale scegliere per il tuo business?
Non c’è un vincitore assoluto, dipende dalla tua missione del giorno.
Usa il Prompt Stacking quando devi creare qualcosa da zero (brainstorming, coding, scrittura creativa) e vuoi avere il controllo su ogni passaggio. È perfetto per tasks complessi che richiedono logica.
Usa il Context Stacking quando devi elaborare o analizzare (riassunti, estrazione dati, customer care automatico) e hai bisogno che l’AI rispetti regole ferree senza allucinazioni.
L’arte di “addestrare” il futuro
La verità è che i modelli di linguaggio (LLM) sono strumenti incredibilmente potenti, ma restano strumenti. La differenza tra un output mediocre e uno che ti fa dire “Wow” sta tutta nella qualità dell’input.
In un ecosistema tech sempre più competitivo, chi impara oggi a “impilare” i prompt o a gestire il contesto avrà un vantaggio competitivo enorme domani. Non serve essere programmatori per farlo, serve solo logica e un po’ di pazienza.
Quindi, la prossima volta che aprite quella chat, non chiedete e basta. Guidate, strutturate, stackate. I risultati vi sorprenderanno.
Per approfondire (Fonti e Letture):
Andrej Karpathy (2023) – “State of GPT”
Mick Stevenson (2023) – “New Prompt Stacking”
DAIR.AI (2024) – “Prompt Engineering Guide”
The Measured Marketer – “Boost Creativity with Prompt Stacking”
