Este artículo presenta una arquitectura novedosa que fusiona pruebas de conocimiento cero (ZKP) con generación aumentada por recuperación (RAG) para crear evidencia de cumplimiento a prueba de manipulaciones y respetuosa de la privacidad en tiempo real. Aprovechando IA nativa en el borde, atestaciones criptográficas y un grafo de conocimiento que evoluciona continuamente, las organizaciones pueden responder instantáneamente a consultas regulatorias garantizando que no se expongan datos sensibles. La guía cubre conceptos clave, diseño del sistema, pasos de implementación, consideraciones de rendimiento y casos de uso reales, proporcionando una hoja de ruta práctica para construir un motor de evidencia de cumplimiento de próxima generación.

Este artículo presenta una arquitectura novedosa que combina Pruebas de Conocimiento Cero, Aprendizaje Federado y Generación Aumentada Recuperada para producir evidencia de cumplimiento a prueba de manipulaciones y que preserva la privacidad en entornos multi‑inquilino. Al mantener los datos sin procesar en las instalaciones mientras se comparten solo actualizaciones de modelo y fragmentos de evidencia verificados criptográficamente, las organizaciones pueden cumplir con exigentes requisitos regulatorios sin sacrificar la velocidad y el conocimiento de la IA generativa. El diseño, las garantías de seguridad, los pasos de implementación y los casos de uso reales se analizan en profundidad.