Con il rilascio di Claude Fable 5, Anthropic ha spostato significativamente l’asticella delle capacit\u00e0 dei modelli linguistici. Tuttavia, questo avanzamento tecnico ha portato alla luce una questione che spesso viene trascurata. Il vero limite nell’uso efficace dell’AI non risiede pi\u00f9 nel modello. Risiede, invece, nella qualit\u00e0 del pensiero di chi lo interroga.<\/p>\n
Thariq Shihipar, a developer at Anthropic, published a series of Operational reflections on prompt engineering for Fable 5<\/a> che meritano attenzione. In particolare, Shihipar sostiene che il bottleneck oggi \u00e8 rappresentato dai blind spot<\/em> dell’utente. Si tratta di quelle aree di conoscenza implicita che diamo per scontate e che, di conseguenza, non trasmettiamo al modello.<\/p>\n Questo cambio di prospettiva \u00e8 rilevante per chiunque utilizzi l’AI in contesti professionali. Pertanto, vale la pena analizzare le tecniche proposte e capire come applicarle in un contesto di marketing e digital strategy.<\/p>\n A blind spot<\/em>, nel senso usato da Shihipar, \u00e8 una porzione di conoscenza che l’utente possiede ma non riesce a verbalizzare spontaneamente. Infatti, si tratta di conoscenza tacita: regole non scritte, convenzioni di settore, preferenze stilistiche, vincoli tecnici impliciti.<\/p>\n Quando si delega un compito a Claude Fable 5 senza aver prima esplicitato questa conoscenza, il modello produce output tecnicamente corretti ma spesso inadeguati al contesto specifico. Quindi, il problema non \u00e8 la capacit\u00e0 del modello. \u00c8 la qualit\u00e0 dell’input che gli viene fornito.<\/p>\n Ad esempio, un marketing manager che chiede a Claude di scrivere una campagna email senza specificare il tono del brand, il segmento di pubblico, le obiezioni tipiche del cliente o i vincoli legali del settore, otterr\u00e0 un risultato generico. Nonostante ci\u00f2, tender\u00e0 ad attribuire la colpa al modello piuttosto che al proprio brief incompleto.<\/p>\n The blind spot pass<\/em> \u00e8 la tecnica centrale descritta da Shihipar. Si articola in tre momenti distinti. Prima di tutto, si formula il prompt iniziale come si farebbe normalmente. In seguito, si chiede esplicitamente al modello di identificare le informazioni mancanti o ambigue nel brief ricevuto. Infine, si integra il prompt originale con le risposte alle domande sollevate dal modello stesso.<\/p>\n Questo approccio trasforma Claude da esecutore passivo a interlocutore attivo. Inoltre, costringe l’utente a rendere esplicita la propria conoscenza implicita in modo sistematico. Di conseguenza, il prompt finale risulta molto pi\u00f9 ricco e contestualizzato rispetto alla versione iniziale.<\/p>\n Per i team di marketing che usano l’AI nella produzione di contenuti o nell’analisi delle campagne, questa tecnica pu\u00f2 ridurre significativamente il numero di iterazioni necessarie per ottenere un output utilizzabile. Noi di SHM Studio<\/a> la consideriamo una delle pratiche pi\u00f9 concrete emerse nell’ecosistema del prompt engineering negli ultimi mesi.<\/p>\n La seconda tecnica descritta da Shihipar \u00e8 l’Structured interview<\/em>. In questo caso, l’utente non fornisce un brief, ma chiede direttamente al modello di condurre un’intervista per raccogliere le informazioni necessarie allo svolgimento del compito.<\/p>\n Il modello pone domande progressive, partendo dal contesto generale per arrivare ai dettagli specifici. Analogamente a quanto avviene in una sessione di discovery con un consulente, Claude guida l’utente attraverso le dimensioni del problema che potrebbero essere state trascurate. Quindi, l’output finale beneficia di un processo di elicitazione pi\u00f9 completo.<\/p>\n Questa tecnica \u00e8 particolarmente utile in due scenari. Il primo \u00e8 quando il task \u00e8 complesso e multidimensionale, come la definizione di una strategia di digital marketing<\/a> o la struttura di un piano editoriale. Il secondo \u00e8 quando l’utente non ha ancora le idee chiare su cosa vuole ottenere esattamente.<\/p>\n Le tecniche descritte da Shihipar nascono in un contesto di sviluppo software. Tuttavia, la loro applicabilit\u00e0 si estende facilmente ai flussi di lavoro del marketing digitale. Di seguito, alcune aree in cui il blind spot pass<\/em> e l’intervista strutturata producono risultati tangibili.<\/p>\n C’\u00e8 una questione che raramente viene affrontata apertamente nelle discussioni sul prompt engineering. Migliorare i propri prompt richiede una forma di autocritica che non \u00e8 sempre comoda. Significa riconoscere che i risultati mediocri dipendono, almeno in parte, dalla qualit\u00e0 del proprio pensiero strutturato.<\/p>\n According to recent research from McKinsey sul potenziale economico dell’AI generativa<\/a>, la varianza nei risultati tra utenti che usano lo stesso modello \u00e8 spesso maggiore della varianza tra modelli diversi. Pertanto, investire nella qualit\u00e0 del prompting ha un ritorno superiore rispetto all’aggiornamento continuo del modello utilizzato.<\/p>\n Additionally, as highlighted by Harvard Business Review sull’uso efficace dell’AI generativa<\/a>, le organizzazioni che ottengono i migliori risultati dall’AI sono quelle che hanno investito nella formazione degli utenti, non solo nella selezione degli strumenti. Dunque, le tecniche di Shihipar si inseriscono in un quadro pi\u00f9 ampio di AI literacy<\/em> organizational.<\/p>\n Come si misura l’efficacia di queste tecniche? Esistono alcune metriche operative che \u00e8 possibile monitorare nel tempo. Prima di tutto, il numero di iterazioni necessarie per ottenere un output accettabile. Questa metrica \u00e8 un indicatore diretto della qualit\u00e0 del brief iniziale.<\/p>\n In secondo luogo, il tasso di utilizzo diretto dell’output, ovvero la percentuale di testi o analisi prodotti dall’AI che vengono usati senza modifiche sostanziali. Infine, il tempo totale speso per task, incluse le revisioni. Spesso, un blindspot pass di cinque minuti riduce il tempo complessivo di un task del trenta o quaranta percento.<\/p>\n Per i responsabili marketing che gestiscono team con pi\u00f9 utenti AI, queste metriche possono essere raccolte in modo aggregato. Di conseguenza, \u00e8 possibile identificare i pattern di blind spot pi\u00f9 comuni all’interno dell’organizzazione e strutturare sessioni di formazione mirate. La SHM Studio Blog Section<\/a> gathers updated resources on these topics.<\/p>\n L’evoluzione di Claude verso Fable 5 suggerisce una direzione precisa per il futuro del prompting. I modelli diventeranno progressivamente pi\u00f9 capaci. Pertanto, la differenza competitiva si sposter\u00e0 sempre di pi\u00f9 sulla qualit\u00e0 del pensiero strutturato di chi li utilizza.<\/p>\n Le tecniche di Shihipar rappresentano un primo passo verso una pratica di prompting pi\u00f9 matura e sistematica. Tuttavia, richiedono un cambiamento di mentalit\u00e0: smettere di trattare il prompt come una semplice istruzione e iniziare a considerarlo come un processo di esplicitazione della conoscenza. Per approfondire come integrare queste pratiche nei flussi di lavoro della propria organizzazione, \u00e8 possibile consultare i SHM Studio services<\/a> or contact us directly at Contact Us<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Thariq Shihipar di Anthropic spiega come usare Claude Fable 5 al massimo: il limite non \u00e8 il modello, ma i blind spot dell’utente.<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":24319,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"tags":[],"news-category":[162],"class_list":["post-24321","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-ai","entry"],"acf":{"tldr_content":" Con l'arrivo di Claude Fable 5, il collo di bottiglia nell'uso dell'AI si \u00e8 spostato. Infatti, non \u00e8 pi\u00f9 la capacit\u00e0 del modello a limitare i risultati. Pertanto, l'attenzione si sposta sulle lacune cognitive di chi formula le istruzioni. Thariq Shihipar, developer di Anthropic, ha condiviso tecniche strutturate per identificare i propri blind spot prima di delegare qualsiasi implementazione al modello.<\/p> In particolare, le tecniche descritte \u2014 tra cui il blindspot pass<\/em> e l'intervista strutturata \u2014 aiutano a portare in superficie la conoscenza tacita. Questa conoscenza \u00e8 spesso la causa principale di output insoddisfacenti. Tuttavia, molti team di marketing e sviluppo continuano a imputare i risultati mediocri al modello stesso, ignorando il proprio contributo al problema. Di conseguenza, le sessioni di prompting rimangono inefficienti.<\/p> Noi di SHM Studio<\/strong> riteniamo che queste indicazioni siano rilevanti non solo per i developer, ma anche per i marketing manager che usano l'AI nella produzione di contenuti, nell'analisi dati e nella gestione delle campagne. Dunque, comprendere come strutturare il proprio pensiero prima di interagire con Claude Fable 5 rappresenta un vantaggio operativo concreto per le PMI italiane che vogliono integrare l'AI nei propri flussi di lavoro.<\/p>"},"yoast_head":"\nCos’\u00e8 un blind spot nel contesto del prompting<\/h2>\n
The blind spot pass technique: how it works in practice<\/h2>\n
L’intervista strutturata: quando il modello fa le domande<\/h2>\n
Operational applications for Italian marketing teams<\/h2>\n
\n
The limit that no one wants to admit<\/h2>\n
Metrics to evaluate prompt improvement<\/h2>\n
Prospettive: verso un prompting pi\u00f9 maturo<\/h2>\n