Este artículo revela el nuevo motor de meta‑aprendizaje de Procurize que refina continuamente las plantillas de cuestionario. Al aprovechar la adaptación few‑shot, señales de refuerzo y un grafo de conocimiento vivo, la plataforma reduce la latencia de respuesta, mejora la consistencia de las respuestas y mantiene los datos de cumplimiento alineados con las regulaciones en evolución.

Este artículo explora la novedosa integración del aprendizaje por refuerzo (RL) en la plataforma de automatización de cuestionarios de Procurize. Al tratar cada plantilla de cuestionario como un agente de RL que aprende a partir de la retroalimentación, el sistema ajusta automáticamente la redacción de las preguntas, el mapeo de evidencias y el orden de prioridad. El resultado es una mayor rapidez, mayor precisión en las respuestas y una base de conocimiento en evolución continua que se alinea con los cambiantes marcos regulatorios.