Questo articolo spiega il concetto di apprendimento a ciclo chiuso nel contesto dell'automazione dei questionari di sicurezza guidata dall'IA. Mostra come ogni questionario risposto diventa una fonte di feedback che affina le politiche di sicurezza, aggiorna i repository di evidenze e, in ultima analisi, rafforza la postura di sicurezza complessiva dell'organizzazione riducendo lo sforzo di conformità.

Questo articolo spiega un'architettura modulare basata su micro‑servizi che combina grandi modelli linguistici, generazione aumentata dal recupero e flussi di lavoro event‑driven per automatizzare le risposte ai questionari di sicurezza su scala aziendale. Copre i principi di progetto, le interazioni tra componenti, le considerazioni di sicurezza e i passaggi pratici per implementare lo stack su piattaforme cloud moderne, aiutando i team di compliance a ridurre lo sforzo manuale mantenendo la tracciabilità.

Questo articolo spiega la sinergia tra policy‑as‑code e grandi modelli linguistici, mostrando come il codice di conformità auto‑generato possa semplificare le risposte ai questionari di sicurezza, ridurre lo sforzo manuale e mantenere un'accuratezza di livello audit.