AI Prompt Engineer

Parte Prima — Le fondamenta (per tutti)

Modulo 1 – Capire i modelli: come ragiona una macchina che scrive

• Che cos’è davvero un modello linguistico: token, probabilità e contesto, senza formule

• La mappa dei modelli: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e il mondo open source

• Finestra di contesto, memoria e conoscenza: che cosa il modello sa e che cosa dimentica

• Allucinazioni, bias e limiti: perché il modello sbaglia e come accorgersene

• Dal prompt al contesto: che cos’è il context engineering e dove va il mestiere

Modulo 2 – L’anatomia del prompt perfetto

• Le sei componenti: ruolo, compito, contesto, esempi, formato, vincoli

• Istruzioni chiare: specificità, delimitatori e struttura del testo

• Il ruolo e la persona: quando funzionano davvero e quando sono solo teatro

• Il formato di output: liste, tabelle, JSON e lunghezze sotto controllo

• Il metodo iterativo: scrivere, valutare, riscrivere

Modulo 3 – Le tecniche fondamentali

• Zero-shot: l’arte della domanda giusta al primo colpo

• Few-shot: insegnare al modello con gli esempi

• Chain-of-thought: far ragionare il modello passo dopo passo

• La scomposizione: dividere i compiti complessi in catene di prompt

• Autoverifica e critica: far controllare e correggere le risposte al modello stesso

• I modelli che ragionano: come cambia il prompting con i reasoning model

Modulo 4 – Il laboratorio quotidiano: strumenti e ambienti

• Le interfacce a confronto: chat, progetti, GPT personalizzati e Gems

• Istruzioni di sistema, memoria e personalizzazione: il prompt che lavora sempre

• Allegati e conoscenza: documenti, immagini e dati dentro la conversazione

• Ricerca web, Deep Research e modalità agentiche: quando il modello lavora da solo

• La libreria dei prompt: template, versioni e riuso professionale

Parte Seconda — Il prompt engineering professionale (per tutti, orientato al lavoro)

Modulo 5 – Scrittura e contenuti

• Il copywriting con l’AI: dal brief al testo che vende

• SEO e contenuti per il web: articoli, struttura e parole chiave

• Social media: post, calendari editoriali e adattamento ai canali

• Email e newsletter: sequenze, oggetti e tono di voce

• La riscrittura e lo stile: far scrivere il modello come te (o come il tuo brand)

• Traduzione e localizzazione professionale: oltre il traduttore automatico

Modulo 6 – Ufficio e produttività

• Riunioni e verbali: da un’ora di parole a una pagina di decisioni

• Le email professionali: rispondere, negoziare, dire di no con eleganza

• Fogli di calcolo e AI: formule, pulizia dati e Copilot in Office

• Presentazioni e slide: dalla scaletta al discorso

• Ricerca e report: raccogliere, verificare e sintetizzare le fonti

Modulo 7 – Marketing e vendita

• Analisi di mercato e buyer persona: il modello come analista

• Campagne e advertising: annunci, varianti e test

• Funnel e landing page: il percorso del cliente scritto con l’AI

• Proposte commerciali e preventivi: personalizzare in scala

• La voce del brand: costruirla, documentarla, farla rispettare al modello

Modulo 8 – Dati e analisi per non programmatori

• Interrogare i dati in linguaggio naturale: la fine della paura di Excel

• Tabelle e CSV in chat: pulizia, incroci e domande giuste

• Grafici e visualizzazioni: farli generare e saperli leggere

• L’analisi avanzata: il code interpreter spiegato a chi non programma

• Report automatici: dal dato grezzo al documento pronto

Modulo 9 – Immagini, video e audio: il prompt multimodale

• I principi del visual prompting: soggetto, stile, luce, composizione

• Generare immagini: Midjourney, DALL·E e i modelli aperti a confronto

• La coerenza: stesso personaggio, stesso stile, più immagini

• Il video generativo: Sora, Veo, Runway e il linguaggio della regia

• Voce e musica: dal testo al parlato e alle colonne sonore

• Il prompting con le immagini in ingresso: analizzare, descrivere, trasformare

Modulo 10 – Gli ambiti verticali

• Educazione e formazione: lezioni, esercizi e materiali didattici con l’AI

• Legale e amministrazione: contratti, atti e cautele indispensabili

• Risorse umane e selezione: annunci, screening e colloqui preparati bene

• Customer care e assistenti aziendali: progettare le conversazioni

• E-commerce e piccole imprese: schede prodotto, recensioni e assistenza

Parte Terza — Il percorso tecnico (si parte da zero, facoltativo)

Modulo 11 – Dalla chat all’API

• Perché l’API: che cosa si sblocca oltre la chat

• Chiavi, costi e token: l’economia delle chiamate

• I parametri del modello: temperature, top-p e gli altri comandi

• Messaggi e ruoli: system, user e assistant nella pratica

• Output strutturati: JSON affidabile per programmi veri

• I primi script: Python essenziale per parlare con i modelli

Modulo 12 – RAG: la conoscenza aziendale dentro il modello

• Gli embeddings spiegati bene: il significato trasformato in numeri

• Chunking e retrieval: spezzare i documenti e ritrovarli

• Costruire un RAG semplice: dal PDF alle risposte con le fonti

• Valutare un RAG: quando risponde bene e quando inventa

• RAG, fine-tuning o contesto lungo: la mappa delle scelte

Modulo 13 – Agenti, tool use e MCP

• Function calling: dare strumenti al modello

• Il ciclo dell’agente: pensa, agisci, osserva

• MCP: il connettore universale tra modelli e mondo

• Agent Skills: insegnare competenze riutilizzabili agli agenti

• Agenti che usano il computer e il browser

• Context engineering per agenti: memoria, budget di token e cura del contesto

Modulo 14 – Sicurezza, qualità e valutazione

• Prompt injection: l’attacco che ogni prompt engineer deve conoscere

• Jailbreak e red teaming: mettere alla prova i propri sistemi

• Guardrail, moderazione e dati aziendali: che cosa non va mai in un prompt

• Le evaluation: golden set, giudici automatici e test A/B

• Prompt ops: versioni, costi, caching e latenza in produzione

• Privacy, GDPR e AI Act: le regole europee spiegate a chi lavora

Parte Quarta — La professione (per tutti)

Modulo 15 – Il portfolio e i progetti

• Il progetto non tecnico completo: dal problema alla soluzione documentata

• Il progetto tecnico completo: un assistente con RAG o strumenti

• La prompt library personale: costruirla, ordinarla, mantenerla

• Raccontare i casi studio: numeri, prima e dopo

• Il project work facoltativo: come impostarlo e come presentarlo

Modulo 16 – Il mercato del lavoro

• I ruoli del 2026: prompt engineer, AI specialist, context engineer, conversational designer

• Freelance e marketplace: dove e come si vende questo mestiere

• CV, LinkedIn e portfolio che parlano la lingua dell’AI

• Il colloquio e la prova pratica: che cosa chiedono davvero le aziende

• Restare aggiornati: fonti, community e come leggere le novità senza annegare

• Prova d’esame finale

Conclusione del corso e Certificato finale

Che cosa trovi dentro il corso

• 86 videolezioni in 16 moduli, con il testo integrale di ogni lezione

• Esercitazioni con le soluzioni commentate, modulo per modulo

• La tua libreria personale di prompt, costruita lezione dopo lezione

• Due progetti completi di portfolio, più il project work facoltativo

• Schede, checklist e riferimenti per restare aggiornati

• Un quiz di verifica per ogni modulo (ripetibile) e la prova d’esame finale