Organizacije koje se bave sigurnosnim upitnicima često se suočavaju s problemom porijekla AI‑generiranih odgovora. Ovaj članak objašnjava kako izgraditi transparentan, revizijski pipeline dokaza koji bilježi, pohranjuje i povezuje svaki komad AI‑stvorenog sadržaja s izvorim podacima, politikama i opravdanjem. Kombiniranjem orkestracije LLM‑ova, označavanja grafova znanja, nepromjenjivih logova i automatiziranih provjera usklađenosti, timovi mogu regulatorima pružiti provjerljiv trag, a istovremeno uživati u brzini i preciznosti koju AI donosi.

Višenamjenski veliki jezični modeli (LLM‑i) mogu čitati, interpretirati i sintetizirati vizualne artefakte – dijagrame, snimke zaslona, nadzorne nadzorne ploče – pretvarajući ih u dokaz spreman za reviziju. Ovaj članak objašnjava tehničku arhitekturu, integraciju radnih tokova, sigurnosne aspekte i stvarni ROI korištenja višenamjenskog AI‑a za automatizaciju generiranja vizualnih dokaza za sigurnosna pitanja.