L’ingegneria del contesto funziona nel marketing?

Prompt engineering e vibe coding. Due termini molto usati online. Uno riguarda il modo di formulare le domande per ottenere la risposta perfetta dai modelli di AI. L'altro permette alle persone, principalmente non sviluppatori, di creare funzioni senza scrivere una singola riga di codice.

Ora, ne abbiamo un terzo - context engineering.

Il context engineering è il superset del prompt engineering. Una metodologia dove si costruiscono sistemi per i large language models (LLMs) che forniscono ai tuoi agenti AI le informazioni e gli strumenti giusti, nel formato corretto, così che possano completare un compito.

Non importa quanto complesso possa essere.

Poiché il context engineering funziona sincronizzando dati, memoria, strumenti e intento dell'utente, è un modo sicuro per ottenere risultati che contano davvero, e migliore è la qualità del contesto, migliori sono le prestazioni. Attualmente, viene utilizzato per creare assistenti di codifica AI e chatbot di servizio che accelerano lo sviluppo del prodotto e il servizio clienti.

Ma come funziona il context engineering nel marketing? In questo articolo, troverai le risposte a questa domanda e imparerai come i marketer possono utilizzarlo per ridurre il carico di lavoro e ottenere la personalizzazione su larga scala.

Che Cos'è il Context Engineering?

Sebbene relativamente nuovo, il context engineering è radicato nei principi di gestione del flusso di informazioni per i sistemi di AI. Non è altro che la pratica di fornire a un modello di AI tutto ciò di cui ha bisogno, che si tratti di dati, strumenti o istruzioni, affinché possa svolgere il suo lavoro in modo affidabile, ogni singola volta.

Ecco un tweet di Andrej Karpathy, ex membro del team fondatore di OpenAI, sulla natura del context engineering:

"Le persone associano i prompt a brevi descrizioni di attività che daresti a un LLM nell'uso quotidiano. Quando in ogni applicazione LLM di livello industriale, il context engineering è la delicata arte e scienza di riempire la finestra di contesto con le informazioni giuste per il passo successivo."

Non è come il prompt engineering, dove digiteresti un comando. Dopotutto, un singolo prompt può portarti solo fino a un certo punto. Perché, cosa succede quando l'AI deve ricordare conversazioni passate, estrarre dati utente, riassumere discussioni passate e poi scrivere un'email personalizzata a un utente?

Non in parti, ma in un unico flusso di lavoro?

È per questo che è stato creato il context engineering. Sposta la narrativa dai design incentrati sui prompt verso sistemi olistici che forniscono ai modelli LLM un "cervello esterno" – completo di contesto strutturato, registri di conversazione, archivi di documenti, API e dati in tempo reale.

Come funziona il context engineering?

Iniziamo con cosa significa il "contesto" nel context engineering. Il contesto è tutto ciò a cui i modelli AI fanno riferimento prima di generare un output. E non sono solo le query dell'utente; include anche prompt di sistema su come l'agente dovrebbe comportarsi, insieme ai registri di interazione dell'utente, dati recuperati su richiesta e gli strumenti che il modello può utilizzare.

Con il contesto giusto, un LLM senza stato si trasforma in un agente che sembra "ricordare", "comprendere" e "agire" secondo le tue direzioni.

Detto questo, questi sono i componenti essenziali del "contesto" nel context engineering:

• Prompt di sistema: Definisce il ruolo, le regole e la voce dell'agente ("Sei un assistente marketing...").
• Prompt dell'utente: La richiesta o il compito immediato dall'utente.
• Memoria a breve termine: Un riassunto o la cronologia della conversazione corrente.
• Memoria a lungo termine: Preferenze dell'utente, archivi di progetti e cronologie di conversazioni passate memorizzate in una base di conoscenza esterna.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Recupero dinamico di documenti esterni, database o API per fornire fatti aggiornati.
• Strumenti e definizioni disponibili: Un catalogo di funzioni richiamabili (API, esecutori di codice, parser di documenti) con nomi e descrizioni.
• Output strutturato: Formati predefiniti (JSON, tabelle o modelli markdown) che guidano la forma della risposta del modello.
• Metadati: Indicatori contestuali come timestamp, posizione dell'utente o tipo di dispositivo.

Ecco come questi elementi si uniscono. Prima, il prompt di sistema istruisce l'assistente AI su come dovrebbe comportarsi. Poi, l'utente fa una domanda. Questo avvia un processo di recupero dati che recupera informazioni pertinenti, mentre la memoria fornisce sia il riepilogo della conversazione attuale che le preferenze passate dell'utente.

Abbiamo anche il catalogo strumenti in standby. Per esempio, API per inviare email, database per interrogare i registri dei clienti, o parser per estrarre contenuti PDF.

Tutti questi componenti si fondono in un "pacchetto contestuale" che il modello consuma in una singola chiamata. L'LLM elabora tutto — cronologia delle conversazioni, dati esterni e istruzioni degli strumenti — come un insieme unificato. Quindi produce un output che si allinea perfettamente con lo schema definito, che sia una bozza di email marketing o una tabella riassuntiva del prodotto.

Una volta generata una risposta, si attiva un ciclo di feedback. Se la risposta necessita di aggiustamenti, puoi perfezionare i componenti del contesto. Nel tempo, questa regolazione iterativa assicura che ogni pacchetto contestuale diventi più accurato e finemente sintonizzato alle esigenze dell'utente.

Quindi, perché l'ingegneria del contesto è importante oggi?

Gli LLM, come li conosciamo, non trasportano realmente nulla da un'interazione all'altra. Iniziano quasi sempre ogni nuova conversazione senza memoria degli eventi passati.

Un'AI agentica non può navigare chi sia l'utente o quali siano le richieste del compito senza un framework chiaro per fornire il contesto rilevante. Invece, vaga fuori tema, ricicla errori, o semplicemente fa supposizioni. L'ingegneria del contesto colma queste lacune assemblando tutto ciò di cui il modello ha bisogno in un'unica unità ben strutturata.

Con i pacchetti contestuali, elimini i quattro principali fallimenti associati agli LLM: allucinazioni, assenza di stato, risposte generiche e risposte obsolete.

• Allucinazioni poiché gli output sono basati su dati reali.
• Assenza di stato mentre costruisci sistemi di memoria a breve e lungo termine.
• Risposte generiche grazie alle preferenze dell'utente e ai dati delle interazioni passate.
• Risposte obsolete grazie a documenti aggiornati o feed API.

Di solito, un agente AI non fallisce perché non ha i dati o gli strumenti giusti per svolgere il lavoro, ma perché l'LLM su cui gira fa confusione. È in gran parte dovuto al fatto che gli LLM non ricevono il contesto giusto per generare una buona risposta.

O il contesto manca, o è formattato male.

E anche i migliori modelli non aiuteranno se la qualità del contesto è scarsa. Quindi, mentre i tuoi flussi di lavoro AI diventano più complessi, seguire le migliori pratiche, come definire uno schema chiaro o etichettare le fonti di dati, assicura che il tuo agente abbia sempre le informazioni corrette nel formato giusto.

Attraverso l'ingegnerizzazione del contesto, decidendo esattamente ciò che l'agente "vede", come lo vede e in quale ordine, trasformi un generatore di testo a prompt singolo in un assistente affidabile e multifase. La cosa migliore? Segue le tue regole e impara dagli errori passati.

Context Engineering vs. Prompt Engineering

Potresti pensare, "Il context engineering non è solo un prompt engineering più sofisticato?" Non proprio. Il prompt engineering riguarda la scelta delle giuste frasi, parole chiave e strutture delle frasi per ottenere la migliore risposta possibile da un LLM.

Tuttavia, da solo, questo metodo opera nel vuoto: non fornisce al modello dati aggiuntivi, né incorpora istruzioni o si connette a strumenti esterni. Tutto ciò che fa è perfezionare un singolo comando senza dare al modello l'intelligenza necessaria per risolvere sfide complesse.

D'altra parte, il context engineering intreccia regole, documenti, set di dati dinamici e strumenti in un unico framework. Nel marketing, può comportare l'alimentazione di un LLM con un catalogo prodotti, linee guida del brand e dati comportamentali degli utenti, insieme a chiare istruzioni su tono e formato.

Infografica di Dex Horthy, pubblicata su X/Twitter.

Questo non significa che i prompt non siano importanti all'interno di un sistema progettato con context engineering.

Creare domande specifiche aiuta le applicazioni AI a navigare correttamente nel loro vasto database di conoscenze. Ma i prompt sono solo una parte del quadro più ampio. Quando costruisci un agente AI che può ricordare conversazioni precedenti, estrarre dati esterni o integrarsi con un CRM, stai praticando il context engineering.

I tuoi prompt guidano le azioni del modello, ma il contesto fornisce la "memoria", i dati e le regole del modello.

Quattro Principali Applicazioni dell'Ingegneria del Contesto

Secondo Tobi Lutke, CEO di Shopify, "[L'ingegneria del contesto]... descrive meglio l'abilità fondamentale (del prompt engineering): l'arte di fornire tutto il contesto necessario affinché il compito sia plausibilmente risolvibile dal LLM."

Il metodo permette di costruire sistemi dinamici che possono non solo accedere a dati esterni ma anche utilizzare strumenti esterni durante le conversazioni. Possono consultare documenti, trovare informazioni rilevanti utilizzando API e includerle nella finestra di contesto insieme alla domanda o al compito. E più li si utilizza, meglio funzionano.

Di conseguenza, non sorprende che l'ingegneria del contesto possa essere utilizzata per diversi scopi, alcuni dei quali abbiamo trattato di seguito.

Assistenti di programmazione AI

L'ingegneria del contesto è al centro dei moderni assistenti di programmazione. Windsurf e Cursor sono i migliori esempi in questo caso, unendo RAG con comportamenti simili ad agenti per interagire con basi di codice altamente strutturate e interconnesse.

Prendi una richiesta come il refactoring di una funzione. Potrebbe sembrare che si stia solo riscrivendo alcune righe. Ma un assistente AI richiede più contesto. Deve sapere dove quella funzione viene utilizzata in tutto il codice, i tipi di dati che gestisce, come interagisce con le dipendenze esterne e cosa potrebbe rompersi se la logica cambia, anche leggermente.

I buoni agenti di programmazione sono costruiti per gestire questa complessità. Si adattano al tuo stile di programmazione, mantengono la consapevolezza della struttura del progetto e delle relazioni tra i file, e tengono traccia dei commit recenti per sviluppare una memoria di lavoro del sistema.

Gestione della conoscenza

Per le aziende che impiegano sistemi agentici internamente, l'ingegneria del contesto unisce silos di dati frammentati – registrazioni CRM, ticket Jira, wiki interni e altro – per fornire risposte aggiornate senza sovraccaricare le controparti umane.

Questi sistemi riassumono automaticamente le cronologie delle sessioni, recuperano documenti pertinenti al volo e applicano regole personalizzate in modo che ogni risposta sia allineata con le linee guida interne. Allo stesso tempo, coordinano la memoria e il cambio di attività tra i dipartimenti, così l'AI può gestire query stratificate e multi-step e rispondere comunque con una singola risposta.

Chatbot per il servizio clienti

Nel servizio clienti, l'ingegneria del contesto può essere utilizzata per costruire chatbot intuitivi e sistemi di AI conversazionale che guidano ogni interazione con il cliente.

Sappi che un chatbot base fornisce risposte generiche, a volte con dati obsoleti.

Tuttavia, l'ingegneria del contesto trasforma questi bot base in sistemi che danno una sensazione di familiarità.

Poiché hanno accesso a una varietà di dati, come trascrizioni di supporto, richieste di fatturazione, stati degli account utente, preferenze e documenti dei prodotti, possono fornire costantemente informazioni personalizzate per l'utente.

Quindi, alla fine, hai agenti di supporto che ti chiamano per nome, ricordano di cosa trattavano le tue precedenti richieste e controllano lo stato del tuo account prima di consigliare una soluzione.

Agenti AI

Gli agenti AI autonomi sono il prossimo passo nell'ingegneria del contesto. Vanno oltre i sistemi RAG di base e diventano entità dinamiche, orientate agli obiettivi che possono ragionare, pianificare e agire.

Questi agenti non si limitano a rispondere ai prompt; risolvono problemi.

L'ingegneria del contesto alimenta la loro capacità di gestire la memoria, impostare obiettivi e utilizzare gli strumenti giusti, anche durante sessioni lunghe o complesse. Per esempio, potrebbero chiamare una API di marketing per estrarre informazioni sugli annunci o collegare più strumenti per completare un flusso di lavoro di campagna completo. Decidono quali strumenti utilizzare in base all'attività in tempo reale.

Invece di fornire risposte isolate, questi agenti si adattano alle situazioni mutevoli e svolgono compiti multi-step in scenari reali. Agiscono come colleghi digitali, individuando problemi e fornendo risultati con minima supervisione umana.

Finora, abbiamo trattato quattro casi d'uso dell'ingegneria del contesto in diversi settori.

Quindi, l'ingegneria del contesto può essere applicata al marketing? Assolutamente. Nella prossima sezione, vedremo come trasforma la comunicazione generica in esperienze personalizzate che effettivamente guidano il coinvolgimento.

Contesto, Agenti AI e Flussi di Marketing

Tempo fa, Christina J. Inge, docente di marketing all'Università di Harvard, ha presentato Delve AI nel suo Marketing AI & Analytics News digest su LinkedIn.

Per iniziare, ha parlato di come si può sfruttare il software per creare persone utilizzando i dati del tuo sito web. Ciò che è interessante è il caso d'uso che ha menzionato successivamente: alimentare le persone generate a ChatGPT e sollecitarlo a creare calendari dei contenuti, testare strategie di messaggistica e simulare risposte dei focus group.

Questo non è solo un esempio di un altro esperimento nell'automazione; è un esercizio di ingegneria del contesto.

Il tipo di fusione che vedi qui tra persone e AI generativa, dove uno strumento alimenta testo ricco di dati in un altro per creare una strategia di marketing, è ciò che riguarda l'ingegneria del contesto nel marketing.

Quando questo approccio viene combinato con gli agenti — entità AI autonome capaci di utilizzare strumenti e prendere decisioni con un coinvolgimento umano minimo — diventa possibile automatizzare grandi parti dei tuoi flussi di marketing senza perdere la profondità strategica che ti aspetteresti da un team guidato da umani.

Questo potrebbe significare gestire una campagna email completa.

L'agente email non si limiterà a scrivere email; segmenterà il tuo pubblico, controllerà il tuo calendario, attingerà dal tuo CRM, si adatterà alle promozioni e misurerà il coinvolgimento. Utilizzerà ogni strumento e punto dati disponibile per raggiungere i tuoi obiettivi di marketing.

Ma a differenza di un umano, non si sentirà sopraffatto quando gestisce migliaia di clienti. Non dimenticherà i dettagli o perderà il contesto.

Cosa significa l'ingegneria del contesto per i marketer...

Significa creare un agente di marketing, o un copilota, che opera su un sistema che ha il contesto pertinente: i profili del pubblico, i dati sulle prestazioni della campagna, gli asset del brand, l'analisi competitiva, gli obiettivi aziendali, i segnali di mercato e altro ancora.

Così che non sia solo un generatore di testo generico ma un assistente dinamico e consapevole del contesto.

Il prompt engineering è vecchia storia. I marketer devono andare oltre l'uso superficiale di strumenti come ChatGPT e Claude, e aumentare il coinvolgimento e le conversioni con l'ingegneria del contesto.

Invece di guardare ai dati, alle funzioni e agli strumenti come componenti isolati, devi costruire un sistema interconnesso e olistico che comprenda: chi è il cliente, dove si trova nel percorso, cosa rappresenta il brand e come hanno performato le campagne passate per completare compiti e prendere decisioni.

Una volta completata la costruzione del contesto, l'unificazione di risorse, strumenti, dati di mercato, regole e KPI aziendali, il tuo agente AI può:

• Creare materiali di marketing rispettando la voce e i messaggi del brand.
• Fornire contenuti personalizzati e raccomandazioni di prodotti basati sulla cronologia di navigazione e sul comportamento d'acquisto.
• Sfruttare dati in tempo reale come posizione o meteo per offrire sconti o coupon.
• Automatizzare attività di marketing ripetitive come la cattura dei lead, i follow-up e i flussi di nurturing.
• Prevedere le esigenze degli utenti e consigliare il prossimo miglior prodotto o contenuto prima che l'utente lo richieda.

Questi agenti AI ti danno la possibilità di personalizzare tutto su larga scala e ottimizzare automaticamente i tuoi piani di marketing basati su dati di mercato in tempo reale, con un ciclo di feedback reattivo che continua a migliorare.

I Problemi dell'Ingegneria del Contesto

Sebbene l'ingegneria del contesto offra grandi vantaggi, presenta anche sfide che richiedono soluzioni intelligenti per funzionare bene.

1. Avvelenamento del contesto

Quando l'AI ha allucinazioni o interpreta male i suoi dati di addestramento, quella risposta errata può infiltrarsi nel suo contesto. Da quel momento, il sistema può continuare a citare o costruire su dettagli falsi. Nel tempo, questi errori si accumulano e rimuoverli diventa problematico.

Soluzione: Implementare rigidi controlli di validazione e archivi di contesto versionati. Quando si individua un frammento errato, è possibile ripristinare o sostituire solo quel frammento, senza cancellare tutto il resto.

2. Distrazione del contesto

Quando si inizia a fornire più dati al modello, possono verificarsi situazioni in cui inizia a concentrarsi sulla cronologia accumulata. Invece di attingere dal suo addestramento, si ripete sulle vecchie risposte.

Soluzione: Utilizzare la sintesi e l'astrazione del contesto. Comprimere periodicamente lunghe cronologie in sintesi concise. Questo mantiene l'AI concentrata su informazioni fresche e pertinenti.

3. Confusione del contesto

Sovraccaricare il contesto con informazioni extra può portare a risposte confuse. Dati irrilevanti, come linee guida di marketing quando si sta scrivendo un'email di supporto, possono deviare l'AI. Si finisce con risposte che mescolano due o più compiti.

Soluzione: Applicare filtri al contesto. Prima di ogni chiamata, filtrare documenti o descrizioni di strumenti non correlati in modo che il modello "veda" solo ciò che serve per quel compito.

4. Conflitto del contesto

A volte, due fonti nel contesto si contraddicono, ad esempio due versioni di una specifica di prodotto o prezzi obsoleti rispetto a quelli attuali. L'AI deve quindi indovinare quale fonte considerare affidabile, portando a risposte confuse.

Soluzione: Utilizzare la potatura del contesto. Scansionare regolarmente le voci obsolete o in conflitto e rimuoverle. Questo mantiene la "memoria" coerente e affidabile.

Affrontare queste sfide è la chiave per costruire flussi di lavoro di marketing efficienti e accurati.

Una Via per il Futuro

L'ingegneria del contesto è una delle competenze più essenziali nell'era dell'AI. Ha, abbastanza evidentemente, superato la tradizionale ingegneria dei prompt, dando ai suoi utenti un vantaggio significativo rispetto ai concorrenti.

Non hai più bisogno di un prompt perfetto per scrivere testi pubblicitari; hai bisogno di un sistema intelligente che gestisca ed esegua intere campagne.

Con l'ingegneria del contesto e gli agenti AI, puoi personalizzare contenuti su larga scala, adattarti alle preferenze in evoluzione dei clienti e fornire risposte specifiche per il settore che costruiscono valore del brand, senza input manuale.

Questo non è un futuro lontano. Con l'ingegneria del contesto, puoi costruire flussi di lavoro dove gli agenti AI lavorano come assistenti marketing. Conoscono i tuoi clienti, parlano il linguaggio del tuo brand e prendono decisioni basate sui dati.

Naturalmente, ci sono ancora le persone al centro, che guidano l'agente e perfezionano i risultati della campagna. Ma i compiti ripetitivi e ricchi di contesto? Questi possono ora essere gestiti dai tuoi colleghi potenziati dall'AI.

E per i marketer che vogliono muoversi velocemente senza perdere sfumature, questa è una grande vittoria.