Organizațiile care gestionează chestionarele de securitate se confruntă adesea cu proveniența răspunsurilor generate de IA. Acest articol explică cum să construiți un flux de dovezi transparent și auditat, care captează, stochează și leagă fiecare bucată de conținut produs de IA de datele sursă, politici și justificări. Prin combinarea orchestrării LLM, etichetării cu grafuri de cunoaștere, jurnalelor imuabile și verificărilor automate de conformitate, echipele pot oferi autorităților o tramvai de dovezi verificabilă, menținând în același timp viteza și acuratețea pe care IA le furnizează.

Modelele mari de limbaj multi‑modale (LLM‑uri) pot citi, interpreta și sintetiza artefacte vizuale—diagrame, capturi de ecran, tablouri de bord de conformitate—transformându-le în dovezi pregătite pentru audit. Acest articol explică stiva tehnologică, integrarea fluxului de lucru, considerentele de securitate și ROI‑ul real al utilizării inteligenței artificiale multi‑modale pentru a automatiza generarea de dovezi vizuale în chestionarele de securitate.