Multi‑modale store sprogmodeller (LLM'er) kan læse, fortolke og syntetisere visuelle artefakter—diagrammer, skærmbilleder, compliance‑dashboards—og omdanne dem til revisionsklar bevismateriale. Denne artikel forklarer teknologistakken, workflow‑integration, sikkerhedsovervejelser og den reelle ROI ved at bruge multi‑modal AI til at automatisere generering af visuelt bevis for sikkerhedsspørgeskemaer.

Organisationer, der håndterer sikkerhedsspørgeskemaer, har ofte svært ved at spore oprindelsen af AI‑genererede svar. Denne artikel forklarer, hvordan man bygger en gennemsigtig, auditabel bevis‑pipeline, der indsamler, gemmer og linker hvert stykke AI‑produceret indhold til dets kilde‑data, politikker og begrundelse. Ved at kombinere LLM‑orkestrering, knowledge‑graph‑tagging, uforanderlige log‑filer og automatiserede compliance‑tjek kan teams give regulatorer en verificerbar sti samtidig med, at de nyder AI‑ens hastighed og nøjagtighed.