Claude 3.5 Sonnet represents a significant qualitative leap for Anthropic's model family. However, according to Thariq Shihipar, Anthropic Developer<\/a>, il limite principale non risiede pi\u00f9 nelle capacit\u00e0 del modello. Risiede nella qualit\u00e0 del contesto che l’utente \u00e8 in grado di fornire.<\/p>\n In altre parole: il modello \u00e8 pronto. Siamo noi a non esserlo. Questo cambio di prospettiva ha implicazioni concrete per chiunque utilizzi AI in ambito professionale. Pertanto, il lavoro preparatorio \u2014 prima ancora di scrivere un prompt \u2014 diventa la variabile critica.<\/p>\n Questo principio vale in modo particolare per i marketing manager e i responsabili digital che stanno integrando strumenti AI nei propri workflow. Infatti, delegare a Claude un’analisi di mercato o la struttura di una campagna senza aver chiarito i propri assunti impliciti produce output generici. Dunque, il problema non \u00e8 l’AI: \u00e8 la mancanza di auto-consapevolezza del briefing.<\/p>\n Un blind spot, in questo contesto, \u00e8 una lacuna di conoscenza che l’utente non sa di avere. Non si tratta di ignoranza consapevole. Si tratta di assunzioni date per scontate, di contesto implicito non verbalizzato, di dettagli tecnici o strategici che sembrano ovvi ma non lo sono per il modello.<\/p>\n For example, a marketing manager asking Claude to structure a LinkedIn campaign might take brand positioning, tone of voice, and target segment for granted. However, if these elements are not explicitly stated, the model will work with its own assumptions. Consequently, the result will require numerous corrections.<\/p>\n Inoltre, i blind spot non riguardano solo le informazioni mancanti. Riguardano anche le domande che non si pensa di dover fare. Questo \u00e8 il punto pi\u00f9 sottile \u2014 e pi\u00f9 interessante \u2014 della riflessione di Shihipar. Per approfondire il tema dei modelli linguistici avanzati, il MIT Technology Review<\/a> offre analisi continuative sull’evoluzione dei LLM.<\/p>\n Il blindspot pass \u00e8 la prima tecnica descritta da Shihipar. In sostanza, consiste nel chiedere al modello di identificare le aree di ambiguit\u00e0 o di conoscenza mancante first<\/em> di procedere con l’implementazione vera e propria.<\/p>\n In pratica, il flusso operativo si articola cos\u00ec:<\/p>\n Questo approccio \u00e8 particolarmente utile per task complessi. Ad esempio, nella SEO content production<\/a> or in the structuring of LinkedIn campaign<\/a>, il numero di variabili implicite \u00e8 elevato. Dunque, un blindspot pass riduce significativamente le iterazioni successive.<\/p>\n La seconda tecnica \u00e8 l’intervista strutturata. In questo caso, il flusso si inverte: \u00e8 il modello a fare domande, non l’utente. Si tratta di un cambio di ruolo deliberato e metodico.<\/p>\n Il processo prevede di chiedere a Claude di condurre un’intervista esplorativa sul task da svolgere. Il modello pone domande sequenziali. L’utente risponde. Attraverso questo dialogo, emergono dettagli che altrimenti resterebbero impliciti.<\/p>\n Analogamente al blindspot pass, anche qui il valore principale non \u00e8 la risposta finale. \u00c8 il processo. Infatti, rispondere alle domande del modello costringe a verbalizzare assunzioni che normalmente rimangono tacite. Questo \u00e8 particolarmente utile per i team che lavorano su digital marketing strategies<\/a> complesse, dove il contesto strategico \u00e8 distribuito tra pi\u00f9 persone.<\/p>\n Inoltre, l’intervista strutturata \u00e8 uno strumento efficace per onboarding interno: un nuovo membro del team pu\u00f2 usarla per estrarre conoscenza implicita da colleghi esperti, mediata dal modello.<\/p>\n Dopo il blindspot pass e l’intervista strutturata, si dispone di un set di informazioni molto pi\u00f9 ricco. A questo punto, la costruzione del prompt finale segue una logica diversa rispetto all’approccio tradizionale.<\/p>\n In particular, it is recommended to structure the prompt into distinct sections:<\/p>\n Questo approccio \u00e8 coerente con le best practice descritte da Anthropic in its research center<\/a>. We of SHM Studio, in our AI consultancy<\/a>, adottiamo strutture simili quando supportiamo aziende nell’integrazione di modelli linguistici nei flussi operativi.<\/p>\n Come si misura l’efficacia di queste tecniche? Esistono indicatori concreti, anche senza strumenti di analytics avanzati.<\/p>\n Il primo indicatore \u00e8 il number of iterations<\/strong>. Se dopo l’adozione del blindspot pass il numero di richieste di modifica per task scende, il metodo sta funzionando. Pertanto, questo \u00e8 il KPI pi\u00f9 immediato da monitorare.<\/p>\n Il secondo indicatore \u00e8 la specificit\u00e0 degli output<\/strong>. A generic output indicates that the provided context was insufficient. Conversely, an output that respects the tone of voice, target segment, and operational constraints indicates that the prompt was well-constructed.<\/p>\n Infine, si pu\u00f2 misurare il Total task time<\/strong>. In molti casi, investire 10-15 minuti nelle fasi preparatorie riduce il tempo complessivo del 30-40%. Questo dato \u00e8 coerente con le analisi di produttivit\u00e0 legate all’AI pubblicate da McKinsey Global Institute<\/a>.<\/p>\n Nonostante la semplicit\u00e0 apparente, esistono errori ricorrenti che ne riducono l’efficacia.<\/p>\n Il primo errore \u00e8 skip the review phase<\/strong>. Il blindspot pass produce valore solo se l’utente esamina attentamente la lista di ambiguit\u00e0 restituita dal modello. Spesso, invece, si tende a rispondere superficialmente e a procedere comunque. Di conseguenza, il processo diventa un rituale senza sostanza.<\/p>\n Il secondo errore \u00e8 Use these techniques only for technical tasks<\/strong>. In realt\u00e0, sono altrettanto efficaci per attivit\u00e0 strategiche e creative. Ad esempio, nella SEO planning<\/a> or in the definition of a Google Ads strategy<\/a>, Blind spots are frequent and costly.<\/p>\n Il terzo errore \u00e8 Do not update the process over time<\/strong>. I blind spot cambiano con il contesto. Quindi, un’azienda che lancia un nuovo prodotto ha blind spot diversi rispetto a quando gestisce un catalogo consolidato. Pertanto, queste tecniche vanno applicate in modo adattivo, non come checklist fissa.<\/p>\n Per le PMI e le aziende mid-market italiane, queste tecniche hanno un valore aggiunto specifico. Infatti, in molte organizzazioni la conoscenza strategica \u00e8 concentrata in poche persone. Pertanto, esternalizzare task complessi a un modello AI senza un processo strutturato di trasferimento del contesto produce risultati deludenti.<\/p>\n Inoltre, il contesto italiano presenta specificit\u00e0 \u2014 normative, dinamiche di mercato, sfumature linguistiche \u2014 che i modelli generici tendono a trattare in modo approssimativo. Di conseguenza, il lavoro di esplicitazione del contesto \u00e8 ancora pi\u00f9 critico rispetto a mercati anglofoni.<\/p>\n In SHM Studio<\/a> We work with B2B and retail companies that are integrating AI into their processes web development<\/a>, content marketing e analisi dati. In questo percorso, la qualit\u00e0 del prompt engineering \u00e8 spesso la differenza tra un progetto AI che produce ROI misurabile e uno che genera frustrazione. Per approfondire come possiamo supportare la vostra organizzazione, \u00e8 possibile contact us directly<\/a> to explore related articles on our blog<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Thariq Shihipar di Anthropic spiega come usare Claude Fable 5 al massimo: blindspot pass e interviste strutturate per colmare i gap inconsci prima dell’implementazione.<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":24310,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"tags":[],"news-category":[162],"class_list":["post-24316","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-ai","entry"],"acf":{"tldr_content":" Con Claude Fable 5, il collo di bottiglia non \u00e8 pi\u00f9 il modello. \u00c8 l'utente. Thariq Shihipar, sviluppatore di Anthropic, ha condiviso tecniche operative per identificare i propri blind spot prima di delegare qualsiasi implementazione all'AI. In particolare, ha descritto due approcci: il blindspot pass<\/strong> e le interviste strutturate<\/strong>. Entrambi mirano a portare a galla la conoscenza implicita che il professionista non sa di possedere \u2014 o di non possedere.<\/p> Pertanto, il tema non riguarda solo i programmatori. Riguarda chiunque utilizzi modelli avanzati per attivit\u00e0 complesse: copywriter, marketing manager, responsabili digital. Inoltre, la questione \u00e8 rilevante per le PMI italiane che stanno adottando strumenti AI nei propri flussi di lavoro. Di conseguenza, comprendere queste tecniche significa ottenere output pi\u00f9 precisi, riducendo iterazioni e sprechi di tempo.<\/p> Noi di SHM Studio<\/strong> monitoriamo l'evoluzione del prompt engineering come parte integrante delle nostre attivit\u00e0 di consulenza AI. In questa guida operativa analizziamo le tecniche condivise da Shihipar e le traduciamo in un framework applicabile anche al contesto marketing e digital delle aziende italiane.<\/p>"},"yoast_head":"\nCos’\u00e8 un blind spot nel contesto del prompt engineering<\/h2>\n
Step 1 \u2014 Il blindspot pass: una scansione sistematica prima del prompt<\/h2>\n
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Step 2 \u2014 L’intervista strutturata: il modello come specchio<\/h2>\n
Step 3 \u2014 Costruire il prompt finale con il contesto esplicitato<\/h2>\n
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Metrics indicating if the method works<\/h2>\n
Gli errori pi\u00f9 comuni nell’applicazione di queste tecniche<\/h2>\n
An operational overview from the Italian context<\/h2>\n