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Este artículo presenta un nuevo marco de IA generativa híbrida edge‑cloud que crea evidencia de cumplimiento en tiempo real mientras incorpora privacidad diferencial. Explica los componentes arquitectónicos, el flujo de datos, la gestión del presupuesto de privacidad, y cómo la inferencia en el edge, los LLMs a escala de nube y la agregación segura se combinan para cumplir con plazos regulatorios estrictos y mandatos de privacidad.

Este artículo presenta una arquitectura novedosa que combina IA edge federada, privacidad diferencial y optimización adaptativa de prompts para producir evidencia verificable de cumplimiento en tiempo real. Detalla la pila tecnológica, el flujo de trabajo, las garantías de seguridad y consejos prácticos de despliegue para empresas que buscan automatizar el cumplimiento de forma escalable y respetuosa con la privacidad.

Este artículo presenta una arquitectura novedosa que combina redes neuronales de grafos de aprendizaje continuo con canalizaciones de datos federadas para ofrecer predicciones de riesgo de cumplimiento multirregulatorio en tiempo real. Cubre los fundamentos técnicos, el diseño del sistema, las garantías de seguridad y consejos prácticos de implementación, ayudando a las empresas a anticiparse a los cambios regulatorios mientras preservan la privacidad de los datos.