Dit artikel legt de synergie uit tussen beleid‑als‑code en grote taalmodellen, en toont hoe automatisch gegenereerde compliance‑code de antwoorden op beveiligingsvragenlijsten kan stroomlijnen, handmatige inspanning kan verminderen en audit‑niveau nauwkeurigheid kan behouden.

Dit artikel legt het concept van gesloten‑loop leren uit in de context van door AI aangestuurde automatisering van beveiligingsvraaglijsten. Het toont hoe elk beantwoord vragenlijst een bron van feedback wordt die het beveiligingsbeleid verfijnt, de bewijsarchieven bijwerkt en uiteindelijk de algehele beveiligingspositie van een organisatie versterkt, terwijl de inspanning voor naleving wordt verminderd.