Ten artykuł opisuje nowatorską architekturę łączącą generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), cykle sprzężenia zwrotnego promptów oraz grafowe sieci neuronowe, aby grafy wiedzy dotyczącej zgodności mogły ewoluować automatycznie. Dzięki zamknięciu pętli pomiędzy odpowiedziami na kwestionariusze, wynikami audytów i promptami sterowanymi przez AI, organizacje mogą utrzymywać swoją dokumentację bezpieczeństwa i regulacji w aktualności, zmniejszyć ręczną pracę i zwiększyć pewność podczas audytów.

Współczesne firmy SaaS stają w obliczu lawiny kwestionariuszy bezpieczeństwa, ocen dostawców i audytów zgodności. Choć AI może przyspieszyć generowanie odpowiedzi, wprowadza także obawy dotyczące możliwość śledzenia, zarządzania zmianami i audytowalności. Ten artykuł prezentuje nowatorskie podejście, które łączy generatywną AI z dedykowaną warstwą kontroli wersji oraz niezmiennym rejestrem pochodzenia. Traktując każdą odpowiedź na kwestionariusz jako pełnoprawny artefakt – z kryptograficznymi haszami, historią rozgałęzień i zatwierdzeniami w cyklu człowiek‑w‑pętli – organizacje zyskują przejrzyste, odporne na manipulacje zapisy spełniające wymagania auditorów, regulatorów i wewnętrznych organów zarządzania.

Ten artykuł bada projekt i implementację niezmiennego rejestru, który zapisuje dowody generowane przez SI w kwestionariuszach. Łącząc kryptograficzne hashe w stylu blockchain, drzewa Merkle oraz generowanie wspomagane pobieraniem (RAG), organizacje mogą zapewnić niezmienny tor audytu, spełniać wymogi regulacyjne i zwiększyć zaufanie interesariuszy do zautomatyzowanych procesów zgodności.