Organizações que lidam com questionários de segurança frequentemente enfrentam dificuldades com a proveniência das respostas geradas por IA. Este artigo explica como construir um pipeline de evidências transparente e auditável que captura, armazena, e vincula cada peça de conteúdo produzido por IA aos seus dados de origem, políticas, e justificativas. Ao combinar orquestração de LLM, etiquetagem de grafo de conhecimento, logs imutáveis e verificações automatizadas de conformidade, as equipes podem fornecer aos reguladores uma trilha verificável enquanto ainda desfrutam da velocidade e precisão que a IA oferece.

Modelos de linguagem grande multimodais (LLMs) podem ler, interpretar e sintetizar artefatos visuais — diagramas, capturas de tela, painéis de conformidade — transformando‑os em evidências prontas para auditoria. Este artigo explica a pilha tecnológica, a integração ao fluxo de trabalho, considerações de segurança e o ROI real de usar IA multimodal para automatizar a geração de evidências visuais em questionários de segurança.