Ingineria de prompturi (prompt engineering) este practica de a formula și structura instrucțiunile („prompturile”) transmise unui model de inteligență artificială generativă — precum ChatGPT, Claude sau Gemini — pentru a obține răspunsuri cât mai precise, relevante și utile.
Deși modelele mari de limbaj pot răspunde la orice întrebare formulată simplu, modul în care este construit promptul influențează dramatic calitatea rezultatului: claritatea instrucțiunii, contextul oferit, exemplele incluse (few-shot prompting), formatul de răspuns cerut și chiar ordinea informațiilor pot schimba complet utilitatea unui răspuns generat.
Tehnici comune de prompt engineering includ: oferirea de exemple concrete ale rezultatului dorit, împărțirea sarcinilor complexe în pași mai mici (chain-of-thought prompting, care încurajează modelul să „raționeze cu voce tare”), specificarea unui rol sau persoană pentru model („acționează ca un consultant financiar”), și stabilirea explicită a constrângerilor de lungime, ton sau format.
Pe măsură ce companiile integrează AI generativă în fluxuri de lucru — de la marketing și suport clienți până la analiză de date și dezvoltare software — ingineria de prompturi a devenit o competență profesională căutată, uneori formalizată prin roluri dedicate. Totuși, pe măsură ce modelele devin mai capabile de a înțelege intenția din instrucțiuni ambigue, tendința este ca nevoia de prompturi extrem de tehnice să scadă, în favoarea unei interacțiuni tot mai naturale, conversaționale cu sistemele AI.
