Organisationen, die Sicherheitsfragebögen bearbeiten, haben oft Schwierigkeiten mit der Herkunft von KI-generierten Antworten. Dieser Artikel erklärt, wie man eine transparente, prüfbare Beweispipeline aufbaut, die jedes von KI erzeugte Stück Inhalt erfasst, speichert und mit den Quelldaten, Richtlinien und Begründungen verknüpft. Durch die Kombination von LLM‑Orchestrierung, Knowledge‑Graph‑Tagging, unveränderlichen Protokollen und automatisierten Compliance‑Prüfungen können Teams den Aufsichtsbehörden eine nachweisbare Spur bereitstellen und gleichzeitig die Geschwindigkeit und Genauigkeit von KI nutzen.

Multimodale große Sprachmodelle (LLMs) können visuelle Artefakte – Diagramme, Screenshots, Compliance‑Dashboards – lesen, interpretieren und zu prüfungsfertigen Beweisen synthetisieren. Dieser Artikel erklärt den Technologie‑Stack, die Integration in Workflows, Sicherheitsaspekte und den realen ROI beim Einsatz multimodaler KI zur automatisierten Generierung visueller Evidenz für Sicherheitsfragebögen.