No cenário regulatório acelerado de hoje, repositórios estáticos de conformidade tornam‑se rapidamente desatualizados, gerando lentas respostas a questionários e imprecisões arriscadas. Este artigo explica como uma base de conhecimento de conformidade autocurativa, impulsionada por IA generativa e ciclos de feedback contínuos, pode detectar lacunas automaticamente, gerar evidências novas e manter as respostas a questionários de segurança precisas em tempo real.

Em um mundo onde os questionários de segurança se multiplicam e os padrões regulatórios mudam em velocidade vertiginosa, listas de verificação estáticas já não são suficientes. Este artigo apresenta um novo Construtor Dinâmico de Ontologia de Conformidade orientado por IA — um modelo de conhecimento auto‑evolutivo que mapeia políticas, controles e evidências através de frameworks, alinha automaticamente novos itens de questionário e alimenta respostas em tempo real, auditáveis, dentro da plataforma Procurize. Conheça a arquitetura, os algoritmos centrais, os padrões de integração e os passos práticos para implantar uma ontologia viva que transforma a conformidade de um gargalo em uma vantagem estratégica.

Este artigo explora uma abordagem inovadora impulsionada por IA que mapeia automaticamente cláusulas de políticas existentes para requisitos específicos de questionários de segurança. Ao aproveitar grandes modelos de linguagem, algoritmos de similaridade semântica e ciclos de aprendizado contínuo, as empresas podem reduzir drasticamente o esforço manual, melhorar a consistência das respostas e manter as evidências de conformidade atualizadas em vários frameworks.