Organisaties die beveiligingsvragenlijsten behandelen, worstelen vaak met de herkomst van AI‑gegenereerde antwoorden. Dit artikel legt uit hoe je een transparante, auditbare bewijspijplijn bouwt die elk stuk AI‑geproduceerde inhoud vastlegt, opslaat en koppelt aan de brondata, beleidsdocumenten en onderbouwing. Door LLM‑orkestratie, knowledge‑graph‑tagging, onveranderlijke logs en geautomatiseerde nalevingscontroles te combineren, kunnen teams toezichthouders voorzien van een verifieerbaar spoor terwijl ze toch genieten van de snelheid en nauwkeurigheid die AI levert.

Multi‑modale grote taalmodellen (LLM's) kunnen visuele artefacten lezen, interpreteren en synthetiseren—diagrammen, screenshots, compliance‑dashboards—en ze omzetten in audit‑klaar bewijs. Dit artikel legt de technologische stack, workflow‑integratie, veiligheids‑overwegingen en de echte ROI uit van het gebruik van multi‑modale AI om de generatie van visueel bewijs voor beveiligingsvragenlijsten te automatiseren.