Questionários de segurança são um gargalo para muitos provedores SaaS, exigindo respostas precisas e repetíveis em dezenas de normas. Ao gerar dados sintéticos de alta qualidade que espelham respostas reais de auditoria, as organizações podem afinar grandes modelos de linguagem (LLMs) sem expor textos sensíveis de políticas. Este artigo descreve um pipeline completo centrado em dados sintéticos, da modelagem de cenários à integração com uma plataforma como a Procurize, proporcionando respostas mais rápidas, conformidade consistente e um ciclo de treinamento seguro.

Este artigo apresenta um novo motor de aumento de dados sintéticos projetado para capacitar plataformas de IA Generativa como a Procurize. Ao criar documentos sintéticos de alta fidelidade que preservam a privacidade, o motor treina LLMs para responder questionários de segurança com precisão sem expor dados reais dos clientes. Conheça a arquitetura, o fluxo de trabalho, as garantias de segurança e os passos práticos de implantação que reduzem o esforço manual, melhoram a consistência das respostas e mantêm a conformidade regulatória.