Cos'è il JSON Prompting e perché tutti ne parlano?

Tutti parlano del prompt JSON come se fosse la prossima grande novità dell'intelligenza artificiale.

Ecco il punto.

Come ogni altra tecnica di intelligenza artificiale "rivoluzionaria" di cui si parla tanto, il prompting JSON non è l'unica soluzione. È solo un modo per strutturare gli input e il contesto dell'intelligenza artificiale: si possono usare anche XML, Markdown o altri formati.

La vera svolta non è JSON in particolare. È che l'input strutturato batte quello non strutturato. Ogni. Singola. Volta.

Ma JSON è il formato che si sta diffondendo più velocemente, e per una buona ragione. Ed è proprio questo che approfondiremo oggi.

Il problema attuale dell'uso dell'intelligenza artificiale

Pensa all'ultima volta che hai provato a far fare qualcosa di specifico a ChatGPT o a Claude.

Forse volevi analizzare il feedback dei clienti ed evidenziare i temi chiave. Quindi hai scritto qualcosa del tipo: "Si prega di esaminare questi commenti dei clienti e di identificare i problemi principali che stanno discutendo, organizzarli per categoria e includere quante volte è stato menzionato ciascun problema".

Sembra abbastanza chiaro, vero?

Ma ecco cosa deve capire l'IA:

• Cosa si intende per "problema principale" e cosa per "problema minore"?
• Quali categorie dovrebbe utilizzare?
• Come dovrebbe formattare l'output?
• Dovrebbe includere citazioni dirette?
• Quanto dettagliata deve essere l'analisi?

L'intelligenza artificiale colma tutte queste lacune con delle ipotesi. A volte indovina. A volte no. Ecco perché si ottengono risultati molto diversi ogni volta che si esegue lo stesso prompt.

Inserisci richiesta JSON

JSON (JavaScript Object Notation) non è una novità. Esiste dai primi anni 2000. È semplicemente un modo per strutturare le informazioni in modo che sia gli esseri umani che i computer possano leggerle facilmente.

Ecco come appare la stessa richiesta di feedback del cliente in formato JSON:

{
  "task": "analyze_customer_feedback",
  "analysis_type": "thematic",
  "output_structure": {
    "themes": {
      "include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
      "minimum_mentions": 3
    },
    "categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
    "include_quotes": true,
    "max_quotes_per_theme": 2
  }
}

Vedete la differenza? Ogni singola decisione è esplicita. Non c'è bisogno di fare congetture.

Perché il prompt JSON sta diventando una cosa importante adesso

Tre fattori hanno contribuito a rendere il prompt JSON improvvisamente rilevante:

1. I modelli di intelligenza artificiale sono efficaci nell'analizzare i dati strutturati: Gli LLM e gli agenti moderni hanno visto milioni di esempi JSON durante la loro formazione. Ne comprendono il formato intrinsecamente e sono migliorando ogni anno.
2. Le persone si sono rese conto che il linguaggio naturale ha dei limiti: Dopo un anno di tutorial di ingegneria tempestivi, gli utenti hanno scoperto che nessuna quantità di formulazione accurata supera una struttura esplicita.
3. La coerenza è diventata fondamentale: Quando le aziende hanno iniziato a utilizzare l'intelligenza artificiale per lavori concreti, non solo per esperimenti, hanno avuto bisogno di risultati prevedibili.

JSON non riguarda solo la formattazione diversa dei prompt, ma anche un modo diverso di concepire l'interazione con l'intelligenza artificiale.

Quando usi JSON, non stai avendo una conversazione. Stai fornendo una specifica. E questo cambiamento cambia tutto.

Lascia che ti mostri cosa intendo.

Prompt tradizionale vs. prompt JSON

Supponiamo che tu stia creando un manuale per il successo del cliente e che tu abbia bisogno dell'intelligenza artificiale per strutturarlo.

Sollecito tradizionale: "Crea un manuale di successo per il cliente per il nostro prodotto SaaS che includa strategie di onboarding, adozione e fidelizzazione. Assicurati di includere tempistiche, metriche chiave e azioni da intraprendere per ogni fase."

Approccio JSON:

{
  "task": "create_customer_success_playbook",
  "product_type": "SaaS",
  "stages": [
    {
      "name": "onboarding",
      "timeline": "days_0_to_30",
      "required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
    },
    {
      "name": "adoption", 
      "timeline": "days_31_to_90",
      "required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
    },
    {
      "name": "retention",
      "timeline": "days_91_plus",
      "required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
    }
  ],
  "format_requirements": {
    "max_items_per_checklist": 7,
    "metric_format": "specific_number_with_timeframe",
    "tone": "actionable_and_direct"
  }
}

Con il prompt tradizionale, potresti ottenere una guida generica che non comprende metà di ciò di cui hai bisogno. Con JSON, ottieni esattamente ciò che hai specificato, strutturato esattamente come lo desideri.

Ingegneria del contesto con JSON

Ed è qui che la cosa si fa davvero interessante.

Lo stesso principio si applica al modo in cui si fornisce il contesto all'IA. Invece di riempire paragrafi di informazioni di base, le si struttura.

Ad esempio, invece di scrivere: "La nostra azienda vende software di project management alle medie imprese. Ci concentriamo sulla facilità d'uso e sulle capacità di integrazione. I nostri principali concorrenti sono Asana e Monday.com. Il nostro valore aggiunto risiede nelle funzionalità di automazione avanzate".

Lo strutturi come:

{
  "company_context": {
    "product": "project management software",
    "target_market": {
      "segment": "mid-market",
      "company_size": "50-500 employees"
    },
    "key_differentiators": [
      "ease of use",
      "integration capabilities",
      "advanced automation"
    ],
    "competitors": ["Asana", "Monday.com"],
    "positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
  }
}

Ora ogni prompt che scrivi può fare riferimento a questo contesto strutturato in modo chiaro e coerente.

Quando strutturi i tuoi input in questo modo, accade qualcosa di magico: i tuoi prompt diventano riutilizzabili e condivisibili.

Invece di riscrivere le istruzioni ogni volta, puoi creare dei modelli:

{
  "task": "competitive_analysis",
  "competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
  "aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
  "our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
  "output_format": "comparison_table"
}

Basta sostituire il nome del concorrente e ripetere l'operazione. Stessa struttura, analisi diversa, risultati coerenti.

Il prompt JSON non è tecnico

Ecco cosa sorprende tutti: non è necessario essere esperti tecnici per utilizzare JSON in modo efficace.

In realtà, le persone non tecniche spesso ottengono risultati migliori perché non ci pensano troppo. Lo vedono semplicemente come un modo per organizzare le informazioni in modo chiaro.

Pensa a come organizzi naturalmente le informazioni:

• Le liste della spesa sono suddivise in categorie (frutta, latticini, ecc.)
• Gli ordini del giorno delle riunioni hanno argomenti e allocazioni di tempo
• I piani di progetto hanno fasi e risultati

JSON non fa altro che assegnare etichette a quell'organizzazione naturale.

Gli errori che le persone commettono quando iniziano:

1. Complicando troppo: Non hai bisogno di strutture annidate profonde cinque livelli. Inizia in modo semplice.
2. Tentando di JSONizzare tutto: Alcune attività non hanno bisogno di struttura. "Scrivi un titolo divertente" non ha bisogno di JSON.
3. Dimenticando che l'IA ha ancora bisogno di contesto: La struttura aiuta, ma è comunque necessario fornire le informazioni corrette.

Come avviare il prompt JSON

Inizia con un'attività specifica che svolgi ripetutamente. Supponiamo che tu crei riepiloghi delle riunioni.

Passaggio 1: elenca ciò di cui hai bisogno

• Decisioni chiave prese
• Elementi di azione con proprietari
• Date di follow-up
• Argomenti discussi

Passaggio 2: strutturalo

{
  "task": "meeting_summary",
  "meeting_date": "2024-07-28",
  "attendees": ["list_names_here"],
  "summary_components": {
    "decisions": {
      "format": "bullet_points",
      "include": ["decision", "rationale", "impact"]
    },
    "action_items": {
      "format": "table",
      "columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
    },
    "discussion_topics": {
      "format": "brief_paragraphs",
      "max_length": "3_sentences_each"
    }
  }
}

Passaggio 3: utilizzalo con il tuo strumento di intelligenza artificiale

La maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale moderni (ChatGPT, Claude, ecc.) interpretano il codice JSON in modo nativo. Basta incollarlo.

Dove tutto questo sta andando

Stiamo passando da un'era di ingegneria tempestiva per strutturare l'ingegneria.

Le persone che comprendono questo cambiamento stanno costruendo:

• Modelli riutilizzabili per attività comuni
• Basi di conoscenza strutturate a cui la loro intelligenza artificiale può fare riferimento
• Risultati coerenti su cui possono contare
• Sistemi che vanno oltre le attività una tantum

Tutti gli altri continuano a scrivere paragrafi sull'intelligenza artificiale e a sperare nel meglio.

Quando i tuoi input sono strutturati:

• I tuoi risultati sono prevedibili
• I tuoi processi sono ripetibili
• I tuoi risultati sono professionali
• Il tuo tempo è libero per pensare davvero

Conclusione

Il prompting JSON non è una competenza tecnica. È una capacità di pensiero.

Si tratta di essere espliciti invece di sperare che l'IA indovini. Si tratta di struttura invece che di caos. Si tratta di costruire sistemi invece che di dialogare.

E in un mondo in cui tutti utilizzano gli stessi strumenti di intelligenza artificiale, chi struttura il proprio pensiero è colui che vince.

Inizia con un compito. Strutturalo. Testalo. Poi osserva come trasforma i risultati della tua intelligenza artificiale.

Perché una volta che vedrai la differenza, ti chiederai perché non lo facciano ancora tutti.

(Spoiler: lo saranno. Tu ci sei appena arrivato prima.)

Domande frequenti (richiesta JSON)

In che modo il prompt JSON migliora la precisione delle risposte dell'IA?

JSON elimina l'ambiguità etichettando esplicitamente ogni informazione, così l'intelligenza artificiale non deve indovinare cosa intendi: sa esattamente cosa rappresenta ogni punto dati e come utilizzarlo.

Quali sono i principali vantaggi dell'utilizzo di prompt JSON rispetto ai prompt di testo?

Ottieni formati di output coerenti ogni volta, i tuoi prompt diventano modelli riutilizzabili che puoi modificare rapidamente e hai il controllo completo sul modo in cui le informazioni vengono strutturate ed elaborate.

In quali scenari il prompt JSON è più efficace per le attività di intelligenza artificiale?

È perfetto per attività ripetitive (come report o analisi), quando sono necessari formati di output specifici, quando si gestiscono istruzioni complesse con più parametri o quando si creano sistemi riutilizzabili anziché richieste una tantum.

Come posso strutturare i miei prompt in JSON per ottenere risultati migliori?

Inizia elencando tutte le variabili di cui hai bisogno (tipo di attività, pubblico, requisiti), quindi organizzale in chiare coppie chiave-valore come {"task": "analysis", "focus": "customer feedback", "output": "bullet points"}.

Quali sono le sfide più comuni quando si adottano tecniche di prompting JSON?

Spesso le persone complicano eccessivamente i loro primi tentativi con strutture annidate quando funzionerebbero semplicemente coppie chiave-valore, oppure cercano di convertire in JSON attività creative che funzionano meglio con il linguaggio naturale.