Este artículo explora una arquitectura novedosa que combina IA generativa con registros de procedencia basados en blockchain, ofreciendo evidencia inmutable y auditable para la automatización de cuestionarios de seguridad, manteniendo el cumplimiento, la privacidad y la eficiencia operativa.

Este artículo explora una arquitectura novedosa de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) híbrida que combina grandes modelos de lenguaje con una bóveda de documentos empresarial de nivel corporativo. Al acoplar estrechamente la síntesis de respuestas impulsada por IA con rastros de auditoría inmutables, las organizaciones pueden automatizar respuestas a cuestionarios de seguridad mientras preservan evidencia de cumplimiento, garantizan la residencia de datos y satisfacen rigurosos estándares regulatorios.

Este artículo explora un nuevo enfoque impulsado por IA llamado Síntesis de Evidencia Contextual (CES). CES recopila, enriquece y ensambla automáticamente evidencia de múltiples fuentes—documentos de políticas, informes de auditoría e inteligencia externa—en una respuesta coherente y auditada para cuestionarios de seguridad. Al combinar razonamiento basado en gráficos de conocimiento, generación aumentada por recuperación y validación afinada, CES entrega respuestas precisas en tiempo real mientras mantiene un registro completo de cambios para los equipos de cumplimiento.