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.

Descubra como um grafo de conhecimento alimentado por IA pode mapear automaticamente controles de segurança, políticas corporativas e artefatos de evidência em vários frameworks de conformidade. O artigo explica conceitos centrais, arquitetura, etapas de integração com o Procurize e benefícios reais, como respostas mais rápidas a questionários, redução de duplicação e maior confiança em auditorias.