Este artigo explora uma abordagem inovadora que usa aprendizado por reforço para criar modelos de questionário auto‑otimizados. Ao analisar cada resposta, ciclo de feedback e resultado de auditoria, o sistema refina automaticamente a estrutura do modelo, a redação e as sugestões de evidência. O resultado são respostas mais rápidas e precisas a questionários de segurança e conformidade, menor esforço manual e uma base de conhecimento que melhora continuamente, adaptando‑se a regulamentos em evolução e às expectativas dos clientes.