Este artigo explora uma arquitetura inovadora que combina IA generativa com registros de proveniência baseados em blockchain, proporcionando evidência imutável e auditável para automação de questionários de segurança, mantendo conformidade, privacidade e eficiência operacional.

Este artigo explora uma nova arquitetura híbrida de Recuperação‑Aumentada (RAG) que combina grandes modelos de linguagem com um cofre de documentos de nível empresarial. Ao acoplar estreitamente a síntese de respostas impulsionada por IA com trilhas de auditoria imutáveis, as organizações podem automatizar respostas a questionários de segurança mantendo evidências de conformidade, garantindo residência de dados e atendendo a rigorosos padrões regulatórios.

Este artigo explora uma nova abordagem impulsionada por IA chamada Síntese Contextual de Evidências (CES). A CES coleta, enriquece e reúne automaticamente evidências de múltiplas fontes — documentos de políticas, relatórios de auditoria e inteligência externa — em uma resposta coerente e auditável para questionários de segurança. Ao combinar raciocínio baseado em grafo de conhecimento, geração aumentada por recuperação e validação ajustada, a CES fornece respostas em tempo real e precisas, mantendo um registro completo de alterações para as equipes de conformidade.