Este artigo apresenta o conceito de uma Camada de Orquestração Adaptativa de IA que combina extração de intenção em tempo real, recuperação de evidências baseada em grafo de conhecimento e roteamento dinâmico para gerar respostas precisas a questionários de fornecedores de forma instantânea. Ao aproveitar IA generativa, aprendizado por reforço e política‑como‑código, as organizações podem reduzir o tempo de resposta em até 80 % enquanto mantêm rastreabilidade pronta para auditoria.

Empresas SaaS modernas lidam com dezenas de frameworks de conformidade, cada um exigindo evidências que se sobrepõem, porém com sutis diferenças. Um engine de auto‑mapeamento de evidências impulsionado por IA cria uma ponte semântica entre esses frameworks, extrai artefatos reutilizáveis e preenche questionários de segurança em tempo real. Este artigo explica a arquitetura subjacente, o papel dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e dos gráficos de conhecimento, e fornece passos práticos para implantar o engine na Procurize.