Este artículo presenta un nuevo motor de prompts federado que permite la automatización segura y respetuosa con la privacidad de los cuestionarios de seguridad para múltiples inquilinos. Al combinar aprendizaje federado, enrutamiento de prompts encriptados y un grafo de conocimiento compartido, las organizaciones pueden reducir el esfuerzo manual, mantener el aislamiento de datos y mejorar continuamente la calidad de las respuestas a través de diversos marcos regulatorios.

Este artículo examina la sinergia emergente entre pruebas de conocimiento cero (ZKP) e IA generativa para crear un motor que preserva la privacidad y evidencia de manipulación, destinado a automatizar cuestionarios de seguridad y cumplimiento. Los lectores aprenderán los conceptos criptográficos básicos, la integración del flujo de trabajo de IA, pasos prácticos de implementación y beneficios reales como la reducción de fricción en auditorías, mayor confidencialidad de datos y la integridad comprobable de las respuestas.