Este artigo apresenta um novo Motor de Previsão de Lacunas de Conformidade Preditiva que combina IA generativa, aprendizado federado e enriquecimento por grafo de conhecimento para prever itens futuros de questionários de segurança. Ao analisar dados históricos de auditorias, roteiros regulatórios e tendências específicas de fornecedores, o motor prevê lacunas antes que elas apareçam, permitindo que as equipes preparem evidências, atualizações de políticas e scripts de automação antecipadamente, reduzindo drasticamente a latência de resposta e o risco de auditoria.