In un commento di Florian Zyprian, direttore tecnico di Helm & Nagel GmbH, pubblicato il 24.10.2025 su BigData-Insider, si sottolinea come i sistemi di intelligenza artificiale (KI) sempre più autonomi stiano richiedendo nuove strategie per soddisfare il bisogno di dati specifici per ogni compito. Secondo Zyprian, il prompting classico e il fine-tuning stanno perdendo rilevanza a favore di architetture consapevoli del contesto. Ciò che inizialmente potrebbe sembrare solo un'avanzata automazione si sta trasformando in un profondo cambio di prospettiva nello sviluppo dell'IA.
All'avanguardia dell'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), il prompt engineering era inizialmente acclamato come la "nuova superpotenza" dell'IA, una competenza chiave fondamentale. Si credeva che, con una profonda comprensione tecnica e precisione linguistica, i singoli utenti avrebbero potuto estrarre le migliori risposte dai modelli. Tuttavia, le competenze di base necessarie per questa attività si sono diffuse rapidamente, mentre allo stesso tempo la comprensione linguistica delle reti neurali è cresciuta. Questa convergenza ha infine portato a un problema di percezione pubblica: da "engineering" si è passati a "digitazione".
Sul mercato del lavoro, l'attività, inizialmente richiesta con stipendi a sei cifre, è ora considerata un fallimento. Tuttavia, come spesso accade, la perdita di importanza dell'input manuale dei dati non risiede esclusivamente in uno spostamento delle priorità, ma anche in una progressiva automazione. Il fabbisogno informativo fondamentale che i LLM mostrano per risolvere compiti specifici del settore rimane elevato, ma viene sempre più soddisfatto in modi diversi rispetto al prompting intensivo di dati o al fine-tuning.
Dal prompt al context engineering
Non solo nel dibattito, ma anche nello sviluppo reale, questi approcci si confrontano con problemi concreti. Ciò riguarda, ad esempio, la scarsa consistenza e standardizzazione: lo stesso prompt può portare a risultati diversi anche con l'esatta stessa adattamento del modello, rendendo difficile una riproducibilità affidabile. A ciò si aggiungono le deviazioni umane nel linguaggio naturale inserito. Ad esempio, le solite frasi di cortesia possono modificare significativamente l'output generato. La barriera maggiore negli scenari aziendali complessi è tuttavia la finestra di contesto limitata, che, nonostante i continui miglioramenti, è per sua natura definita dai limiti dei token nei prompt.
Un recente benchmark di Salesforce vede in questo uno dei motivi principali per cui gli agenti LLM, ad esempio nell'ambiente CRM, spesso falliscono in dialoghi commerciali più lunghi. In questo contesto, nello sviluppo dell'IA sta avvenendo un cambiamento fondamentale: da un livello di interazione centrato sul modello a una prospettiva di orchestrazione dei dati consapevole del contesto. La nuova disciplina è diventata nota come Context Engineering, un termine coniato, ad esempio, dal CEO di Shopify Tobias Lütke o dal ricercatore di IA Andrej Karpathy, in provocatoria analogia con il Prompt Engineering.
Cos'è il context engineering?
In sostanza, il Context Engineering descrive la progettazione di sistemi di IA modulari dinamici, in cui i LLM ricevono le informazioni necessarie in modo automatico e in formati appropriati alla situazione. Non è tanto importante ciò che si inserisce direttamente nel modello, quanto piuttosto la creazione di un ecosistema informativo di componenti responsive complementari che supportino il riconoscimento automatizzato e la copertura del fabbisogno informativo.
Il prompting avviene in modo sempre più automatizzato, mentre il compito umano consiste principalmente nella concezione dell'architettura del sistema. Si crea così un contesto che va ben oltre i prompt manuali o i set di dati per il fine-tuning. Tuttavia, questo progresso richiede una combinazione complessa delle più recenti tecniche e principi di IA.
Uno stack tecnologico consapevole del contesto
Il motore centrale dell'innovazione è la già molto discussa Retrieval Augmented Generation (RAG). Questa include l'accesso a fonti esterne come database o API, la scomposizione di grandi quantità di informazioni e la vettorizzazione dei segmenti (chunks) risultanti. In questo modo è possibile il recupero di informazioni complementari e l'arricchimento dei prompt in ingresso. Il contesto viene ampliato oltre l'input e la base di dati utilizzata nel pre-training. Ciononostante, anche negli stack tecnologici consapevoli del contesto, gli User Prompts continuano a svolgere una funzione importante: a seconda della configurazione, possono attivare diversi riferimenti ai componenti complementari e quindi anche diversi stati del sistema. Questo riguarda, ad esempio, la distinzione tra memoria a breve e a lungo termine. La prima corrisponde alla natura basata su token degli LLM. La seconda comprende l'indirizzamento basato su RAG di database vettoriali, nonché archivi di conoscenza esterni e strumenti.
Sono rilevanti anche i System Prompts, che possono definire regole di comportamento generali, una comprensione del ruolo o restrizioni funzionali. Ciò potrebbe includere, ad esempio: "Sei un assistente legale che risponde sempre in modo preciso e riservato." Negli approcci tradizionali, questo importante requisito di base sarebbe stato una parte semantica del prompt dell'utente e avrebbe potuto essere dimenticato nel corso del dialogo. Qui, invece, ne deriva una configurazione di base permanente che crea un quadro di riferimento coerente anche attraverso innumerevoli prompt utente e contribuisce a determinare l'uso di strumenti e API.
Di seguito, alcuni fornitori rilevanti nel settore:
- Fujitsu Technology Solutions GmbH
- INFOMOTION GmbH
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