In un contesto in cui i fornitori affrontano decine di questionari di sicurezza su framework come [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR e CCPA, generare rapidamente evidenze precise e contestuali è un collo di bottiglia critico. Questo articolo presenta un'architettura di IA generativa guidata da ontologia che trasforma documenti di policy, artefatti di controllo e log di incidenti in snippet di evidenza su misura per ogni domanda normativa. Accoppiando un grafo di conoscenza specifico del dominio con modelli di linguaggio di grandi dimensioni progettati con prompt, i team di sicurezza ottengono risposte in tempo reale, verificabili, mantenendo l’integrità della conformità e riducendo drasticamente i tempi di risposta.

Nei moderni ambienti SaaS, la raccolta di evidenze di audit è una delle attività più dispendiose in termini di tempo per i team di sicurezza e conformità. Questo articolo spiega come l'AI generativa può trasformare la telemetria grezza del sistema in artefatti di evidenza pronti all'uso — come estratti di log, snapshot di configurazione e screenshot — senza alcuna interazione umana. Integrando pipeline guidate dall'AI con le stack di monitoraggio esistenti, le organizzazioni ottengono una generazione di evidenze “zero‑touch”, accelerano le risposte ai questionari e mantengono una postura di conformità continuamente verificabile.

Questo articolo approfondisce le strategie di ingegneria dei prompt che fanno sì che i grandi modelli linguistici producano risposte precise, coerenti e verificabili per i questionari di sicurezza. I lettori impareranno a progettare prompt, inserire il contesto delle policy, convalidare gli output e integrare il flusso di lavoro in piattaforme come Procurize per ottenere risposte di conformità più rapide e senza errori.