Este artigo aprofunda estratégias de engenharia de prompt que fazem com que grandes modelos de linguagem produzam respostas precisas, consistentes e auditáveis para questionários de segurança. Os leitores aprenderão a projetar prompts, incorporar contexto de políticas, validar saídas e integrar o fluxo de trabalho em plataformas como a Procurize para respostas de conformidade mais rápidas e sem erros.

Nos ambientes SaaS modernos, a coleta de evidências de auditoria é uma das tarefas que mais consome tempo das equipes de segurança e conformidade. Este artigo explica como a IA generativa pode transformar a telemetria bruta do sistema em artefatos de evidência prontos para uso — como trechos de logs, snapshots de configuração e capturas de tela — sem intervenção humana. Ao integrar pipelines impulsionados por IA com as pilhas de monitoramento existentes, as organizações alcançam geração de evidências “zero‑toque”, aceleram as respostas aos questionários e mantêm uma postura de conformidade continuamente auditável.

Em um ambiente onde os fornecedores enfrentam dezenas de questionários de segurança em diversos frameworks como SOC 2, ISO 27001, GDPR e CCPA, gerar evidências precisas e contextualizadas rapidamente é um gargalo significativo. Este artigo apresenta uma arquitetura de IA generativa guiada por ontologia que transforma documentos de políticas, artefatos de controle e logs de incidentes em trechos de evidência personalizados para cada pergunta regulatória. Ao combinar um grafo de conhecimento específico de domínio com modelos de linguagem de grande porte projetados por prompts, as equipes de segurança obtêm respostas auditáveis em tempo real, mantendo a integridade da conformidade e reduzindo drasticamente o tempo de resposta.