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.