Este artigo explica o conceito de aprendizado de loop fechado no contexto da automação de questionários de segurança impulsionada por IA. Ele mostra como cada questionário respondido se torna uma fonte de feedback que refina as políticas de segurança, atualiza repositórios de evidências e, finalmente, fortalece a postura geral de segurança da organização ao mesmo tempo que reduz o esforço de conformidade.

Este artigo explica uma arquitetura modular baseada em micro‑serviços que combina grandes modelos de linguagem, geração aumentada por recuperação e fluxos de trabalho orientados por eventos para automatizar respostas a questionários de segurança em escala empresarial. Ele cobre princípios de design, interações entre componentes, considerações de segurança e passos práticos para implementar a pilha em plataformas de nuvem modernas, ajudando equipes de conformidade a reduzir esforço manual enquanto mantêm a auditabilidade.

Este artigo explica a sinergia entre política‑como‑código e grandes modelos de linguagem, demonstrando como o código de conformidade auto‑gerado pode simplificar as respostas a questionários de segurança, reduzir o esforço manual e manter a precisão de auditoria.