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Negli ultimi due anni il prompt engineering è diventato una delle competenze più citate nel mondo dell’AI — e una delle più dibattute. C’è chi la considera la nuova alfabetizzazione digitale e chi sostiene che sia già superata. In questo articolo proviamo a fare chiarezza: cosa è davvero il prompt engineering, perché serve nel lavoro quotidiano, perché è sopravvalutato come professione autonoma, e dove finisce la sua utilità e inizia il vero lavoro sull’AI.

Quando un’organizzazione introduce l’AI, i dati sono quasi sempre l’ultima preoccupazione, finché non diventano il primo problema. La maggior parte dei progetti AI nelle organizzazioni italiane non si blocca per mancanza di dati, ma per la loro dispersione e qualità. In questo articolo spieghiamo cosa significa davvero data quality, perché il mito dei big data è fuorviante, e come una mappatura onesta delle fonti dati cambia la traiettoria di un progetto AI.

La tecnologia AI funziona, eppure la maggior parte dei progetti nelle organizzazioni italiane non supera la fase pilota. Non è un problema di strumenti, è un problema di impostazione. In questo articolo raccontiamo le sette cause di fallimento che vediamo ripetersi sul campo, dalla scelta di partire dalla tecnologia anziché dal problema, ai dati non pronti, al middle management escluso, e cosa cambia quando il progetto viene impostato bene fin dall’inizio.

Il metodo MVF Consulting per implementare l’Intelligenza Artificiale in aziende e PA: cinque fasi concrete, dall’analisi all’evoluzione continua.