Este artículo explora una arquitectura novedosa que combina generación aumentada por recuperación, ciclos de retroalimentación de prompt y redes neuronales de grafos para permitir que los grafos de conocimiento de cumplimiento evolucionen automáticamente. Al cerrar el bucle entre respuestas a cuestionarios, resultados de auditorías y prompts impulsados por IA, las organizaciones pueden mantener su evidencia de seguridad y regulatoria actualizada, reducir el trabajo manual y aumentar la confianza en las auditorías.

Este artículo presenta una arquitectura novedosa que combina el aprendizaje auto‑supervisado en dispositivos de borde con la evolución dinámica de grafos de conocimiento, permitiendo la monitorización de cumplimiento en tiempo real, la aplicación automática de políticas y conocimientos de latencia cero para empresas reguladas.