Los cuestionarios de seguridad son un cuello de botella para muchos proveedores SaaS, que exigen respuestas precisas y reproducibles en decenas de normas. Al generar datos sintéticos de alta calidad que imitan respuestas reales de auditorías, las organizaciones pueden afinar grandes modelos de lenguaje (LLM) sin exponer texto sensible de políticas. Este artículo recorre una canalización completa centrada en datos sintéticos, desde la modelización de escenarios hasta la integración con una plataforma como Procurize, ofreciendo tiempos de respuesta más rápidos, cumplimiento consistente y un ciclo de entrenamiento seguro.

Este artículo presenta un nuevo motor de aumento de datos sintéticos diseñado para potenciar plataformas de IA Generativa como Procurize. Al crear documentos sintéticos de alta fidelidad que preservan la privacidad, el motor entrena LLMs para responder cuestionarios de seguridad con precisión sin exponer datos reales de los clientes. Conozca la arquitectura, el flujo de trabajo, las garantías de seguridad y los pasos prácticos de despliegue que reducen el esfuerzo manual, mejoran la consistencia de las respuestas y mantienen el cumplimiento regulatorio.