Este artigo apresenta um Engine de Atribuição Adaptativa de Evidências construído sobre Redes Neurais de Grafos, detalhando sua arquitetura, integração ao fluxo de trabalho, benefícios de segurança e passos práticos para implementação em plataformas de conformidade como a Procurize.

Este artigo explora uma nova abordagem impulsionada por IA que gera dinamicamente prompts conscientes do contexto, adaptados a vários frameworks de segurança, acelerando a conclusão dos questionários enquanto mantém a precisão e a conformidade.

As organizações dependem cada vez mais da IA para responder a questionários de segurança, mas a engenharia de prompts continua sendo um gargalo. Um marketplace de prompts componíveis permite que as equipes de segurança, jurídica e engenharia compartilhem, versionem e reutilizem prompts validados. Este artigo explica o conceito, padrões arquiteturais, modelos de governança e passos práticos para construir um marketplace dentro do Procurize, transformando o trabalho com prompts em um ativo estratégico que escala com as exigências de conformidade.

Este artigo explora a nova integração do aprendizado por reforço (RL) na plataforma de automação de questionários da Procurize. Tratando cada modelo de questionário como um agente de RL que aprende a partir de feedback, o sistema ajusta automaticamente a formulação das perguntas, o mapeamento de evidências e a ordem de prioridade. O resultado é um tempo de resposta mais rápido, maior precisão nas respostas e uma base de conhecimento em evolução contínua que se alinha ao cenário regulatório em constante mudança.

Este artigo explora um novo motor de mapeamento de evidências de autoaprendizagem que combina Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com um grafo de conhecimento dinâmico. Saiba como o motor extrai, mapeia e valida evidências para questionários de segurança de forma automática, adapta‑se a mudanças regulatórias e se integra aos fluxos de trabalho de conformidade existentes, reduzindo o tempo de resposta em até 80 %.