Motor de Resumo Adaptativo de Evidências para Questionários de Fornecedores em Tempo Real

As empresas hoje recebem dezenas de questionários de segurança a cada semana —SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 e um número crescente de pesquisas específicas por setor. Os candidatos geralmente colam respostas em um formulário web, anexam PDFs e então passam horas verificando se cada peça de evidência corresponde ao controle alegado. O esforço manual cria gargalos, aumenta o risco de inconsistências e inflaciona o custo de fazer negócios.

Procurize AI já abordou muitos pontos críticos com orquestração de tarefas, comentários colaborativos e rascunhos de respostas gerados por IA. A próxima fronteira é o tratamento de evidências: como apresentar o artefato correto — política, relatório de auditoria, captura de configuração — no formato exato que o revisor espera, garantindo ao mesmo tempo que a evidência esteja atual, relevante e auditável.

Neste artigo revelamos o Motor de Resumo Adaptativo de Evidências (AESE) — um serviço de IA auto‑otimizante que:

1. Identifica o fragmento de evidência ótimo para cada item do questionário em tempo real.
2. Resume o fragmento em uma narrativa concisa, pronta para reguladores.
3. Vincula o resumo ao documento de origem em um grafo de conhecimento versionado.
4. Valida a saída contra políticas de conformidade e normas externas usando um LLM aprimorado por RAG.

O resultado é uma resposta com um clique que pode ser revisada, aprovada ou substituída por um humano, enquanto o sistema registra um rastro de proveniência à prova de violação.

Por que a Gestão Tradicional de Evidências Falha

Essas lacunas se traduzem em 30‑50 % mais tempo de resposta e maior chance de falhas de conformidade. O AESE aborda todas elas em um pipeline único e coeso.

Arquitetura Central do AESE

O motor é construído em torno de três camadas intimamente acopladas:

1. Camada de Recuperação Semântica – Usa um índice híbrido RAG (vetores densos + BM25) para buscar fragmentos de evidência candidatos.
2. Camada de Resumo Adaptativo – Um LLM afinado com templates de prompt que se adaptam ao contexto do questionário (indústria, regulação, nível de risco).
3. Camada de Grafo de Proveniência – Um grafo de propriedades que armazena nós de evidência, nós de resposta e arestas “derivado‑de”, enriquecido com versionamento e hashes criptográficos.

Abaixo está um diagrama Mermaid que ilustra o fluxo de dados desde a solicitação do questionário até a resposta final.

  graph TD
    A["Item do Questionário"] --> B["Extração de Intenção"]
    B --> C["Recuperação Semântica"]
    C --> D["Fragmentos Top‑K"]
    D --> E["Construtor de Prompt Adaptativo"]
    E --> F["Sumarizador LLM"]
    F --> G["Evidência Resumida"]
    G --> H["Atualização do Grafo de Proveniência"]
    H --> I["Publicação da Resposta"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Todos os rótulos dos nós estão entre aspas duplas, conforme exigido.

Fluxo de Trabalho Passo a Passo

1. Extração de Intenção

Quando o usuário abre um campo do questionário, a UI envia o texto bruto da pergunta para um modelo de intenção leve. O modelo classifica a solicitação em uma das várias categorias de evidência (política, relatório de auditoria, configuração, trecho de log, atestado de terceiro).

2. Recuperação Semântica

A intenção classificada aciona uma consulta ao índice híbrido RAG:

• Vetores densos são gerados por um codificador afinado no corpus de conformidade da organização.
• BM25 fornece correspondência lexical para citações regulatórias (ex.: “ISO 27001 A.12.1”).

O motor retorna os Top‑K fragmentos (padrão = 5), cada um representado por um registro de metadados leve:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. Construtor de Prompt Adaptativo

O sistema cria um prompt dinâmico que injeta:

• O texto original do questionário.
• Os fragmentos de evidência selecionados (como lista concisa de marcadores).
• Diretrizes de tom regulatório (ex.: “use voz passiva, referencie números de cláusula”).

Exemplo de trecho de prompt:

You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.

(O texto do prompt permanece em inglês para manter a consistência com o modelo LLM; apenas a explicação aqui foi traduzida.)

4. Sumarizador LLM

Um LLM adaptado ao domínio (ex.: modelo de 13 B afinado em 10 k pares históricos de questionário‑evidência) processa o prompt. O modelo produz um resumo que:

• Cita a fonte de evidência exata (ex.: “veja a Política de Controle de Acesso §4.2”).
• Mantém a linguagem consistente com respostas aprovadas previamente (via exemplos few‑shot).

Saída típica:

“We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

(Mantida em inglês para corresponder ao modelo de linguagem; a demonstração permanece inalterada.)

5. Atualização do Grafo de Proveniência

Um nó de resposta é criado no grafo com propriedades:

• answer_id, question_id, generated_at, model_version.
• Arestas DERIVED_FROM ligando a cada nó de evidência fonte.

Cada aresta armazena o hash do fragmento fonte, garantindo a imutabilidade. O grafo é persistido em um banco de dados backed by Merkle‑tree, permitindo detecção de adulteração e verificação criptográfica.

6. Publicação da Resposta & Revisão Humana

A resposta gerada aparece na UI do questionário com um botão “Visualizar Evidência”. Ao clicar, são mostrados os fragmentos vinculados, suas versões e uma assinatura digital. Os revisores podem:

• Aprovar (cria registro de auditoria imutável).
• Editar (gera uma nova versão do nó de resposta).
• Rejeitar (alimenta o ciclo de aprendizado por reforço do modelo).

Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF)

O AESE emprega um ciclo RLHF leve:

1. Captura ações do revisor (aprovar/editar/rejeitar) junto com timestamps.
2. Traduz edições em dados de preferência pareada (resposta original vs. editada).
3. Periodicamente refina o LLM sobre essas preferências usando algoritmo Proximal Policy Optimization (PPO).

Com o tempo, o modelo internaliza a redação própria da organização, reduzindo a necessidade de ajustes manuais em até 70 %.

Garantias de Segurança e Conformidade

Métricas de Desempenho

Esses números provêm de um piloto de seis meses com um provedor SaaS de porte médio que lida com ~1.200 itens de questionário por mês.

Integração com a Plataforma Procurize

O AESE é exposto como um micro‑serviço com API RESTful:

• POST /summarize – recebe question_id e contexto opcional.
• GET /graph/{answer_id} – devolve dados de proveniência em JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – recebe ações de revisores para RLHF.

O serviço pode ser plugado em qualquer fluxo existente — seja um sistema de tickets personalizado, um pipeline CI/CD para verificações de conformidade ou diretamente na UI Procurize via um SDK JavaScript leve.

Roteiro Futuro

1. Evidências Multimodais – Incorporar capturas de tela, diagramas de arquitetura e trechos de código usando LLMs com visão.
2. Federação de Grafos de Conhecimento Inter‑Organizações – Permitir compartilhamento seguro de nós de evidência entre parceiros, preservando a proveniência.
3. Controles de Acesso Zero‑Trust – Aplicar políticas baseadas em atributos nas consultas ao grafo, garantindo que apenas papéis autorizados visualizem fragmentos sensíveis.
4. Engine de Previsão Regulatória – Combinar AESE com modelo preditivo de tendências regulatórias para sinalizar proativamente lacunas de evidência.

Conclusão

O Motor de Resumo Adaptativo de Evidências transforma a dolorosa etapa de “encontrar‑e‑anexar” em uma experiência fluida, impulsionada por IA, que entrega:

• Velocidade – Respostas em tempo real sem comprometer a profundidade.
• Precisão – Resumos contextuais alinhados a normas.
• Auditabilidade – Proveniência imutável para cada resposta.

Ao entrelaçar geração aumentada por recuperação, prompting dinâmico e um grafo de conhecimento versionado, o AESE eleva o padrão da automação de conformidade. Organizações que adotarem essa capacidade podem esperar ciclos de fechamento de negócios mais rápidos, risco de auditoria reduzido e uma vantagem competitiva mensurável no mercado B2B cada vez mais focado em segurança.