La professione di Prompt Architect: chi progetta il sistema, non solo il prompt

In una sola settimana è cambiato il paesaggio dell'intelligenza artificiale. Il 14 marzo OpenAI ha presentato GPT-4 e, lo stesso giorno, Anthropic ha aperto l'accesso a Claude. Il 16 marzo Microsoft ha annunciato Microsoft 365 Copilot, l'AI dentro Word, Excel, PowerPoint e Outlook. Ieri, 21 marzo, Google ha aperto le prime prove di Bard negli Stati Uniti e nel Regno Unito.

Da quando ChatGPT è arrivato, a fine novembre, tutti abbiamo imparato una parola nuova: prompt. E con lei sono nate due figure professionali di cui si parla ovunque.

Prompt engineer e prompt designer

Il prompt engineer viene dal mondo degli sviluppatori. Capisce come funziona il modello «sotto il cofano», scrive istruzioni precise per ottenere risultati prevedibili e le integra nei software. Ragiona come un system integrator.

Il prompt designer è più vicino alla comunicazione e all'esperienza di chi usa il risultato. Si chiede come deve apparire una risposta, che tono deve avere, cosa deve restituire oltre a cosa deve dire.

Sono figure reali e utili. Ma entrambe lavorano su una parte del sistema: il singolo prompt, oppure il singolo output. E allora la domanda viene spontanea: se il prompt è il linguaggio con cui parliamo all'AI, chi progetta l'intero sistema?

Serve un architetto

Pensiamo all'edilizia. Il muratore costruisce un muro, bene e seguendo le istruzioni. L'interior designer decide colori, materiali e luce. Ma è l'architetto che decide dove va il muro, perché va lì, come si relaziona con gli altri spazi e come l'edificio risponderà alle esigenze di chi lo abiterà.

Oggi, 22 marzo 2023, diamo un nome a questa figura: Prompt Architect.

Il Prompt Architect non scrive soltanto il prompt per un post su LinkedIn. Progetta l'architettura: sceglie gli strumenti adatti, poi disegna il prompt per la ricerca, quello per la struttura del racconto, quello per il tono, quello per la revisione finale, e soprattutto i collegamenti tra un passaggio e l'altro. Costruisce qualcosa che funzionerà anche tra sei mesi, nelle mani di un collega che di AI non sa nulla.

Perché proprio adesso

Chi ha usato ChatGPT in questi mesi conosce bene i limiti di oggi. Ogni conversazione riparte da zero e il modello non ricorda le chat precedenti. Il testo che riesce a considerare in una volta è limitato: con GPT-3.5 si parla di circa 4.000 token, poche pagine; GPT-4 arriva a 8.000 e, in una versione, a 32.000. Sui compiti lunghi l'AI perde il filo, e se le si chiede «fai tutto» il risultato è generico.

La ricerca ci dice da tempo come aggirare questi limiti. Gli esempi dentro il prompt guidano il modello meglio delle spiegazioni, come hanno mostrato gli studi su GPT-3. Chiedere di ragionare passo dopo passo migliora i risultati sui problemi complessi, come ha mostrato Google nel 2022. In pratica: i compiti vanno scomposti, e ogni pezzo va progettato. È esattamente il lavoro di un architetto.

Un esempio concreto

Un content manager che usa l'AI a tentativi scrive: «Scrivi un articolo su X». Ottiene qualcosa di discreto, lo sistema a mano e la volta dopo riparte da capo.

Un prompt engineer scrive istruzioni più raffinate, pronte a dialogare con i sistemi aziendali in cui l'AI viene integrata.

Un Prompt Architect progetta un sistema modulare:

• un prompt per il brief;
• uno per cercare gli angoli narrativi;
• uno per la prima bozza, con variabili da sostituire: cliente, settore, obiettivo, pubblico;
• uno per il controllo editoriale finale.

Il sistema funziona per qualsiasi cliente e in qualsiasi settore, e migliora nel tempo perché è stato pensato per farlo. La differenza non è solo tecnica: è una questione di visione.

L'AI non è uno strumento, è un sistema

Con Copilot in arrivo negli strumenti di tutti i giorni, presto in ogni azienda ci saranno persone capaci di usare l'AI. Ma senza qualcuno che progetti l'insieme il rischio è chiaro: risultati diversi da persona a persona, tutto affidato alla bravura del singolo, nessun modo di crescere.

Il Prompt Architect è la risposta a questo problema. Si chiama così perché costruisce, perché pensa in sistemi e perché il suo lavoro dura nel tempo: non finisce quando si preme invio.

Come ogni buon architetto, prima ascolta e capisce cosa serve davvero. Poi progetta qualcosa che funzionerà anche quando lui non sarà più nella stanza.

Fonti

• Anthropic, Introducing Claude, 14 marzo 2023
• OpenAI, GPT-4 Technical Report, 15 marzo 2023
• Microsoft, Introducing Microsoft 365 Copilot: your copilot for work, 16 marzo 2023
• Google, Sign up to try Bard from Google, 21 marzo 2023
• Brown e altri, Language Models are Few-Shot Learners, 2020
• Wei e altri, Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, 2022