Questo articolo esplora un approccio innovativo che utilizza l'apprendimento per rinforzo per creare modelli di questionari autoadattivi. Analizzando ogni risposta, il ciclo di feedback e il risultato di audit, il sistema affina automaticamente la struttura del modello, la formulazione e i suggerimenti di prova. Il risultato è una risposta più rapida e accurata a questionari di sicurezza e conformità, riduzione dello sforzo manuale e una base di conoscenza in continuo miglioramento che si adatta alle normative in evoluzione e alle aspettative dei clienti.

Le squadre di procurement e sicurezza lottano con prove obsolete e risposte incoerenti ai questionari. Questo articolo spiega come Procurize AI sfrutta un knowledge graph continuamente aggiornato, alimentato da Retrieval‑Augmented Generation (RAG), per aggiornare e convalidare istantaneamente le risposte, riducendo lo sforzo manuale e migliorando accuratezza e tracciabilità.