Le organizzazioni che gestiscono i questionari di sicurezza spesso faticano a garantire la provenienza delle risposte generate dall'IA. Questo articolo spiega come costruire una pipeline di prove trasparente e verificabile che catturi, archivi e colleghi ogni contenuto prodotto dall'IA ai dati di origine, alle politiche e alle giustificazioni. Combinando l'orchestrazione di LLM, il tagging di grafi di conoscenza, log immutabili e controlli di conformità automatizzati, i team possono fornire ai regolatori una traccia verificabile mantenendo al contempo la velocità e l'accuratezza offerte dall'IA.

Questo articolo esplora un'architettura innovativa che combina IA generativa con registri di provenienza basati su blockchain, fornendo prove immutabili e verificabili per l'automazione dei questionari di sicurezza mantenendo conformità, privacy ed efficienza operativa.