Prompt Engineer: competenza utile o vera professione?

Negli ultimi due anni si è parlato molto della figura del Prompt Engineer, tanto che alcune testate l’hanno definita una delle “professioni più richieste del futuro”. Ma chi lavora davvero nell’IT (sviluppatori, system engineer, specialisti AI) sa bene che non tutte le mode del settore si trasformano in ruoli concreti e stabili.

Dunque vale la pena chiederselo: il Prompt Engineer è una vera professione? Oppure è semplicemente una competenza, utile, trasversale, ma destinata a integrarsi nei ruoli IT esistenti senza diventare un mestiere a sé?

La risposta, come spesso accade in ambito tecnologico, è articolata. E merita un’analisi più lucida e meno sensazionalistica.

Cos’è un prompt?

Un prompt non è altro che l’input che forniamo a un modello di AI generativa — come ChatGPT, Claude, DALL·E o Copilot — per ottenere risposte utili. Può trattarsi di una frase breve (“Genera un codice Python per una calcolatrice”) o di una richiesta articolata con contesto, istruzioni e format.

L’abilità nel creare prompt chiari, contestualizzati e ben strutturati è ciò che definisce la qualità dell’output AI — dall’accuratezza semantica alla coerenza, fino alla creatività. Non si tratta quindi solo di “fare domande”, ma di “saperle fare” nel modo giusto.

Prompt Engineer: da dove nasce questa figura

Il Prompt Engineer nasce con la diffusione dei modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Claude, DALL·E o Copilot. Questi strumenti hanno un potenziale enorme, ma chi li ha provati sul serio sa che la qualità delle risposte dipende in gran parte da come si formulano le istruzioni, ovvero i prompt.

Scrivere un buon prompt significa:

Trasmettere all’AI il contesto giusto;
Usare il linguaggio in modo strategico;
Sfruttare le tecniche più avanzate per guidare il modello.

In questo contesto si è iniziato a parlare di Prompt Engineer, ovvero di chi progetta, scrive e ottimizza i prompt per ottenere output utili, affidabili e coerenti. Tuttavia, ridurre tutto questo a una “nuova professione” potrebbe essere fuorviante, soprattutto se ci rivolgiamo a un pubblico IT.

È davvero una professione o è solo una competenza in più?

Chi lavora nell’IT, soprattutto su progetti concreti, sa che molte competenze nascono come “figure emergenti”, ma si integrano rapidamente nei ruoli già esistenti.

Nel caso del Prompt Engineering, lo scenario più realistico è questo:

✔️ Il Prompt Engineer puro, inteso come ruolo verticale e dedicato esclusivamente a scrivere prompt, ha senso solo in contesti molto specifici, ad esempio grandi team AI, startup focalizzate su modelli generativi, o progetti di automazione su larga scala.

✔️ Per la maggior parte dei professionisti IT, il Prompt Engineering è una competenza trasversale, che si affianca a quelle già richieste:

Sviluppatori che usano l’AI nei flussi di lavoro;
Data scientist o NLP specialist che progettano interazioni linguaggio-macchina;
Figure ibride che si muovono tra coding, automazione e AI generativa;
Team di supporto software che integrano chatbot o assistenti AI nei processi.

In questi casi, il Prompt Engineering non sostituisce il profilo tecnico, ma lo arricchisce. Saper dialogare con un’AI diventa una marcia in più, non necessariamente un mestiere a sé stante.

Serve saper programmare per occuparsi di Prompt Engineering?

La risposta, per chi lavora già nell’IT, è quasi scontata: sì, o almeno aiuta moltissimo.

Il Prompt Engineering si basa su linguaggio e logica, ma nei progetti concreti si incrocia spesso con lo sviluppo software, l’integrazione di API o la generazione di codice. Chi conosce Python, le strutture dati o gli algoritmi parte avvantaggiato, perché può:

Scrivere prompt tecnici più efficaci;
Interpretare meglio l’output dell’AI;
Integrare i risultati nei processi aziendali o nei flussi di sviluppo.

Detto questo, il Prompt Engineering può trovare applicazione anche in contesti meno tecnici, come la generazione di immagini, contenuti o la progettazione di chatbot, dove servono competenze diverse, artistiche o linguistiche.

In ogni caso, conoscere le tecniche avanzate — zero-shot prompting, few-shot, chain-of-thought prompting — è un requisito essenziale per chi vuole approcciare seriamente questo ambito.

Le competenze richieste: tra teoria e pratica

Essere un buon Prompt Engineer richiede un mix di competenze tecniche e comunicative che si stanno progressivamente consolidando nel settore. Tra gli aspetti più richiesti a livello teorico troviamo:

Conoscenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, Claude, LLaMA o Gemini;
Capacità di scrivere prompt chiari, precisi e contestualizzati;
Buona conoscenza della lingua inglese, indispensabile per interagire con i modelli;
Competenze di programmazione, in particolare Python, utili per integrare l’AI nei processi reali;
Creatività e pensiero analitico;
Conoscenza dei contesti specifici: dal linguaggio tecnico, agli ambiti artistici o comunicativi, a seconda dell’utilizzo dell’AI.

Queste competenze vengono citate spesso negli articoli o nei corsi dedicati, ma per capire davvero cosa si aspettano le aziende da chi lavora nel prompt engineering, abbiamo analizzato alcune offerte di lavoro reali pubblicate nell’ultimo periodo.

Cosa cercano davvero le aziende: analisi delle offerte di lavoro attuali

Abbiamo analizzato le più recenti offerte di lavoro legate al prompt engineering, pubblicate da aziende tech e realtà che integrano soluzioni AI nei propri prodotti. Ecco un quadro concreto delle responsabilità e competenze richieste oggi:

Responsabilità principali:

Progettazione, test e ottimizzazione di prompt per modelli linguistici avanzati (GPT, Claude, LLaMA, Gemini, ecc.);
Collaborazione con team di sviluppo software, data scientist e product manager per implementare soluzioni AI in ambito enterprise;
Analisi critica degli output dell’AI e miglioramento continuo dei prompt;
Definizione di best practices e creazione di linee guida interne;
Monitoraggio delle performance e produzione di report sull’efficacia dei prompt;
Supporto all’innovazione, esplorando nuove soluzioni per integrare l’AI nei processi aziendali.

Competenze più richieste:

Esperienza pratica con modelli di AI generativa e LLM;
Conoscenza base di Python o linguaggi di scripting;
Competenze analitiche per valutare e migliorare le performance dell’AI;
Ottima conoscenza dell’inglese scritto e parlato;
Capacità di lavorare in team e di comunicare in contesti multidisciplinari;
Interesse concreto per le tecnologie emergenti.

Competenze aggiuntive (nice to have):

Esperienza con API AI (OpenAI, Anthropic, Hugging Face);
Nozioni di UX writing o progettazione di interfacce conversazionali;
Background in linguistica computazionale o scienze cognitive.

Come emerge chiaramente, le aziende non cercano figure improvvisate, ma professionisti IT o profili ibridi con un background solido, capaci di integrare la scrittura di prompt in processi reali, con una forte attenzione alla qualità, all’analisi dei risultati e all’adozione responsabile dell’AI.

Le figure che lavorano accanto al Prompt Engineering

Proprio perché il Prompt Engineering è sempre più visto come una competenza, oggi si integra in team già esistenti:

AI Specialist, che progettano soluzioni basate su AI generativa;
AI Conversation Designer, per chatbot e interfacce conversazionali;
AI Trainer, che supervisionano l’apprendimento dei modelli;
NLP Engineer, specialisti nel linguaggio naturale;
AI Ethicist, che si occupano di impatti etici e qualità degli output.

In questo scenario, saper scrivere prompt efficaci diventa parte del bagaglio di competenze richieste, non sempre un titolo professionale distinto.

Stipendi in Italia: dati aggiornati

Secondo i dati più recenti, lo stipendio di un Prompt Engineer in Italia varia in base al livello di esperienza e al contesto:

Profili junior o entry level: tra i 28.000 e i 35.000 euro lordi annui;
Professionisti con esperienza su progetti AI: tra i 40.000 e i 60.000 euro;
Esperti coinvolti in progetti strategici o internazionali: oltre i 70.000 euro.

La carenza di professionisti con queste competenze e la crescente richiesta fanno sì che il Prompt Engineering sia considerato oggi una competenza ad alto valore aggiunto.

Come iniziare e formarsi come Prompt Engineer

Puoi iniziare a costruire questa competenza da subito, anche se non hai un background specifico in AI:

Sperimenta su piattaforme come ChatGPT, Claude, DALL·E o MidJourney;
Segui corsi online, tra cui:
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers su Coursera;
- Prompt Engineering for ChatGPT della Vanderbilt University;
- Percorsi avanzati come il Certificate in Applied Generative AI della Johns Hopkins;
Integra i prompt nei tuoi progetti, dal coding alla documentazione tecnica;
Partecipa a community AI, forum e gruppi di scambio di idee;
Se vuoi lavorare su progetti complessi, approfondisci le competenze in Python, algoritmi e tecniche di prompting avanzato.

Qui sotto abbiamo raccolto un piccolo elenco esemplificativo di corsi per sviluppare questa competenza:

Conclusione: competenza utile, professione da contestualizzare

Il Prompt Engineer come figura professionale autonoma ha senso in contesti specifici, ma per la maggior parte dei professionisti IT rappresenta una competenza da integrare, non un ruolo separato.

Chi lavora nello sviluppo software, nell’automazione o nei progetti AI può e deve conoscere il Prompt Engineering, perché oggi saper dialogare con le AI generative è una skill che fa la differenza.

Ma la vera crescita professionale, per chi lavora nell’IT, passa sempre dalla combinazione di competenze tecniche solide e capacità di adattarsi ai nuovi strumenti, senza inseguire le mode ma capendone il valore reale.

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Prompt Engineer: competenza utile o vera professione? Cosa serve sapere davvero