Prompt engineering per operations, qualità e processi

L’Intelligenza Artificiale generativa è sempre più presente nei processi tecnici e ingegneristici, dal supporto alla redazione di report fino ad attività come FMEA, SPC, MSA, DoE, audit e problem solving. Per utilizzarla in modo professionale, però, non basta formulare domande: è necessario saper impostare correttamente il problema, fornire contesto, guidare il ragionamento, verificare gli output e mantenere il controllo decisionale.

Il corso presenta il Prompt Engineering come una competenza tecnica trasversale, utile per ottenere risposte più precise, verificabili e riutilizzabili. Attraverso esempi e casi applicativi, i partecipanti imparano a costruire prompt efficaci e a trasformare l’AI in un supporto concreto per le attività ingegneristiche.

Obiettivi
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere cosa sono AI generativa, LLM e ChatGPT, distinguendone potenzialità e limiti.
• Progettare prompt strutturati con istruzione, contesto, ruolo, vincoli, esempi e dati di input.
• Applicare i principi del prompt efficace: specificità, lavoro per passi, iterazione e miglioramento.
• Trasformare richieste generiche in prompt ingegnerizzati, verificabili e orientati al risultato.
• Utilizzare tecniche avanzate come few-shot prompting, ragionamento passo-passo, self-consistency, tree-of-thought, priming, metaprompting e prompt chaining.
• Definire quality gate, criteri di verifica e responsabilità nell’uso professionale dell’AI.

Apertura e scenario AI

• Perchè l’AI è diventata rilevante oggi: dati, potenza di calcolo, modelli generativi, e impatto sulle professioni tecniche
• Output atteso: mappa delle opportunità

AI, LLM e limiti operativi

• Cosa sono AI, Machine Learning, Deep Learning e Large Language
  Model. Differenza tra ricerca, generazione e verifica. Allucinazioni, conoscenza statica bias
• Output atteso: uso consapevole AI come strumento non decisore

Fondamenti di prompt engineering

• Prompt Engineering come ponte tra intento umano e risposta del
  modello. I tre principi: specificità, lavoro per passi, iterazione
• Output atteso: checklist del prompt efficace

Anatomia dei prompt e ladder

• Istruzione, contesto, ruolo, vincoli, esempi e dati di input. Evoluzione da prompt grezzo a prompt con
• Output atteso: modello P0-P6 applicabile a casi tecnici

Esercitazione guidata

• Costruzione progressiva di prompt per analisi tecnica, troubleshooting, requisiti, test plan e report sintetici.
• Output atteso: prompt ingegnerizzato pronto al riuso

Tecniche avanzate di ragionamento

• Few-shot prompting, Chain-of-thought, self-consistency e tree of thought per problemi complessi, scelte progettuali e analisi causa effetto
• Output atteso: metodo per aumentare robuste qualità delle risposte

Tecniche di controllo e automazione

• Prompt priming, meta-prompting, prompt chaining e parametri di decodifica: temperature, top_p, max tokens, stop sequences
• Output atteso: struttura di workflow AI per atti ripetibili

Quality gate, rischi e responsabilità

• Verifica delle risposte, controllo fonti/dati, criteri di accettazione,
  gestione degli errori, responsabilità professionale e uso sicuro in azienda
• Output atteso: schema di controllo qualità dell’AI

Sintesi finale e piano d’azione

• Consolidamento delle regole operative e definizione delle prime applicazioni concrete in ambito FMEA, SPC, MSA, DoE, audit PPAP e analisi dati
• Output atteso: piano personale di applicazione

Taglio operativo per profili tecnici. Il partecipante non apprende solo “come interrogare l’AI”, ma come progettare prompt controllabili, misurabili, e coerenti con il metodo ingegneristico

• Esempi guidati
• Esercitazioni progressive
• Applicazioni su casi tipici dell’ingegneria industriale