Este artículo presenta un marco de autoaprendizaje de optimización de prompts que refina continuamente los prompts de grandes modelos de lenguaje para la automatización de cuestionarios de seguridad. Al combinar métricas de rendimiento en tiempo real, validación humana en el bucle y pruebas A/B automatizadas, el bucle entrega mayor precisión de respuestas, mayor rapidez y cumplimiento auditable, beneficios clave para plataformas como Procurize.

Este artículo explora un novedoso ledger impulsado por IA que registra, atribuye y valida la evidencia para cada respuesta de cuestionario a proveedores en tiempo real, proporcionando trazas de auditoría inmutables, cumplimiento automatizado y revisiones de seguridad más rápidas.