
# AI‑pohonová mapa zrelosti súladu a odporúčací motor

V prostredí, kde sa každodenne objavujú bezpečnostné dotazníky a regulačné audity, tímy zodpovedné za súlad neustále balansujú tri konkurenčné priority:

1. **Rýchlosť** – odpovedať na otázky skôr, než sa obchod zastaví.  
2. **Presnosť** – zabezpečiť, že každé tvrdenie je faktické a aktuálne.  
3. **Strategický pohľad** – pochopiť *prečo* je konkrétna odpoveď slabá a ako ju zlepšiť.

Najnovšia schopnosť Procurize rieši všetky tri tým, že prevádza surové dáta z dotazníkov na **mapu zrelosti súladu**, ktorá nielen vizualizuje medzery, ale aj poháňa **AI‑generovaný odporúčací motor**. Výsledkom je živý dashboard súladu, ktorý presúva tímy z „reaktívneho hašenia požiarov“ na „proaktívne zlepšovanie“.

Nižšie prechádzame kompletným pracovným tokom, podkladovou AI architektúrou, vizuálnym jazykom postaveným na Mermaid a praktickými krokmi, ako vložiť mapu zrelosti do vašich každodenných procesov súladu.

---

## 1. Prečo je mapa zrelosti dôležitá

Tradičné dashboardy súladu ukazujú **binárny** stav – *súlad* alebo *nesúlad* – pre každú kontrolu. Hoci je to užitočné, tento prístup skrýva **hĺbku zrelosti** naprieč celou organizáciou:

| Dimenzia                | Binárny pohľad | Pohľad zrelosti |
|--------------------------|----------------|-----------------|
| Pokrytie kontroly        | ✔/✘            | 0‑5 stupňov (0=žiadne, 5=plne integrované) |
| Kvalita dôkazov          | ✔/✘            | 1‑10 hodnotenie (na základe aktuálnosti, pôvodu, úplnosti) |
| Automatizácia procesov   | ✔/✘            | 0‑100 % automatizovaných krokov |
| Rizikový dopad (dodávateľ) | Nízky/Vysoký   | Kvantifikované rizikové skóre (0‑100) |

Mapa zrelosti zhromažďuje tieto nuansované skóre, čo vedeniu umožňuje:

* **Identifikovať koncentrované slabosti** – zhluky nízko hodnotených kontrol sa stávajú vizuálne evidentnými.  
* **Prioritizovať nápravu** – kombinácia intenzity tepla (nízka zrelosť) a rizikového dopadu generuje usporiadaný zoznam úloh.  
* **Sledovať pokrok v čase** – rovnakú mapu je možné animovať mesiac po mesiaci, čím sa súlad premení na merateľnú cestu zlepšovania.

---

## 2. Vysoká úroveň architektúry

Mapa zrelosti je poháňaná tromi úzko prepojenými vrstvami:

1. **Ingestia a normalizácia dát** – surové odpovede z dotazníkov, politické dokumenty a dôkazy tretích strán sa načítavajú do Procurize pomocou konektorov (Jira, ServiceNow, SharePoint a pod.). Sémantický middleware extrahuje identifikátory kontrol a mapuje ich na jednotnú **ontológiu súladu**.

2. **AI Engine (RAG + LLM)** – Retrieval‑augmented generation (RAG) dotazuje databázu znalostí pre každú kontrolu, vyhodnocuje dôkazy a vytvára dva výstupy:  
   * **Skóre zrelosti** – vážený kompozit pokrytia, automatizácie a kvality dôkazov.  
   * **Text odporúčania** – stručný, akčný krok generovaný jemne doladeným LLM.

3. **Vizualizačná vrstva** – diagram založený na Mermaid renderuje mapu zrelosti v reálnom čase. Každý uzol predstavuje rodinu kontrol (napr. „Správa prístupu“, „Šifrovanie dát“) a je zafarbený na spektre od červenej (nízka zrelosť) po zelenú (vysoká zrelosť). Po najetí myšou na uzol sa zobrazí AI‑generované odporúčanie.

Nasledujúci Mermaid diagram ilustruje tok dát:

```mermaid
graph TD
    A["Datové konektory"] --> B["Služba normalizácie"]
    B --> C["Ontológia súladu"]
    C --> D["Vrstva RAG načítania"]
    D --> E["Služba hodnotenia zrelosti"]
    D --> F["Motor odporúčaní LLM"]
    E --> G["Staviteľ mapy zrelosti"]
    F --> G
    G --> H["UI mapy zrelosti Mermaid"]
    H --> I["Interakcia používateľa"]
    I --> J["Spätná väzba"]
    J --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Všetky názvy uzlov sú uzavreté v dvojitých úvodzovkách, ako je požadované.*

---

## 3. Výpočet dimenzie zrelosti

**Skóre zrelosti** nie je náhodné číslo; je výsledkom reprodukovateľnej formule:

```
Zrelosť = w1 * Pokrytie + w2 * Automatizácia + w3 * KvalitaDôkazov + w4 * Aktuálnosť
```

* **Pokrytie** – 0 do 1, založené na percentuálnom podiele požadovaných podkontrol, ktoré sú adresované.  
* **Automatizácia** – 0 do 1, meraná podielom krokov vykonaných cez API alebo workflow boty.  
* **KvalitaDôkazov** – 0 do 1, hodnotená podľa typu dokumentu (napr. podpísaná auditná správa vs. e‑mail) a kontrol integrity (overenie hash).  
* **Aktuálnosť** – 0 do 1, staršie dôkazy sa časom znižujú, aby podnietili nepretržité aktualizácie.

Váhy (`w1‑w4`) sú konfigurovateľné podľa organizácie, čo umožňuje bezpečnostným manažérom zdôrazniť to, čo je najdôležitejšie (napr. vysoce regulovaný priemysel môže nastaviť vyššiu `w3`).

### Príklad výpočtu

| Kontrola | Pokrytie | Automatizácia | KvalitaDôkazov | Aktuálnosť | Váhy (0.4,0.2,0.3,0.1) | Zrelosť |
|----------|----------|---------------|----------------|------------|------------------------|---------|
| IAM‑01   | 0.9      | 0.7           | 0.8            | 0.6        | 0.4·0.9 + 0.2·0.7 + 0.3·0.8 + 0.1·0.6 = **0.79** | 0.79 |

Mapa zrelosti prevádza skóre 0‑1 na farebný gradient: 0‑0.4 = červená, 0.4‑0.7 = oranžová, 0.7‑0.9 = žltá, >0.9 = zelená.

---

## 4. AI‑generované odporúčania

Po výpočte skóre zrelosti **motor LLM odporúčaní** vytvára stručný plán nápravy. Šablóna promptu, uložená ako znovupoužiteľný asset v Prompt Marketplace platformy Procurize, vyzerá takto (zjednodušené pre ilustráciu):

```
You are a compliance advisor. Based on the following control data, provide a single actionable recommendation (max 50 words) that will most improve the maturity score.

Control ID: {{ControlID}}
Current Score: {{MaturityScore}}
Weakest Dimension: {{WeakestDimension}}
Evidence Summary: {{EvidenceSnippet}}
```

Pretože prompt je **parametrizovaný**, rovnaká šablóna môže slúžiť tisícom kontrol bez potreby ďalšieho trénovania. LLM je jemne doladený na korpus špecializovaných sprievodcov best‑practice (NIST CSF, ISO 27001 a pod.), aby zabezpečil doménovo špecifický jazyk.

### Vzorový výstup

> *Kontrola IAM‑01 – Najslabšia dimenzia: Automatizácia*  
> **Odporúčanie:** „Integrovať váš identitný poskytovateľ s workflow nákupu prostredníctvom SCIM API, aby sa automaticky poskytovali a odoberali používateľské účty pre každý nový záznam dodávateľa.“

Tieto odporúčania sa objavujú ako tooltipy na uzloch mapy, čím umožňujú **jednoklikový** prechod od poznatku k akcii.

---

## 5. Interaktívna skúsenosť pre tímy

### 5.1 Reálna spolupráca

UI Procurize umožňuje viacerým členom **spolupracovať** na mape zrelosti. Keď používateľ klikne na uzol, otvorí sa bočný panel, kde môžu:

* Prijať AI odporúčanie alebo pridať vlastné poznámky.  
* Priradiť úlohu nápravy konkrétnemu zodpovednému vlastníkovi.  
* Pripojiť podporné artefakty (napr. SOP dokumenty, úryvky kódu).

Všetky zmeny sú zaznamenané v **nerozvratnom audítorskom reťazci**, uloženom na blockchain‑základnom ledgeri pre overenie súladu.

### 5.2 Animácia trendov

Platforma ukladá snímku mapy každý týždeň. Používatelia môžu prepnúť **časový posuvník**, aby animovali mapu a okamžite videli dopad dokončených úloh. Vstavaný analytický widget vypočítava **rýchlosť zrelosti** (priemerné zlepšenie skóre za týždeň) a upozorňuje na stagnácie, ktoré môžu vyžadovať pozornosť vedenia.

---

## 6. Kontrolný zoznam implementácie

| Krok | Popis | Zodpovedný |
|------|-------|------------|
| 1 | Aktivovať dátové konektory pre úložiská dotazníkov (napr. SharePoint, Confluence). | Inžinier integrácií |
| 2 | Mapovať zdrojové kontroly na ontológiu súladu Procurize. | Architekt súladu |
| 3 | Konfigurovať váhy hodnotenia podľa regulačnej priority. | Vedúci bezpečnosti |
| 4 | Nasadiť služby RAG + LLM (cloud alebo on‑prem). | DevOps |
| 5 | Aktivovať UI mapy zrelosti v portáli Procurize. | Produktový manažér |
| 6 | Školiť tímy v interpretácii farieb a používaní panela odporúčaní. | Koordinátor školení |
| 7 | Nastaviť týždenný plán snímok a prahové hodnoty upozornení. | Prevádzka |

Dodržanie tohto zoznamu zabezpečí **plynulé nasadenie** a okamžitú návratnosť investícií – väčšina skorých používateľov hlási 30 % zníženie času na spracovanie dotazníkov už počas prvého mesiaca.

---

## 7. Bezpečnostné a súkromnostné úvahy

* **Izolácia dát** – Korpus dôkazov každého nájomníka zostáva v dedikovanom namespace, chránený kontrolami prístupu na úrovni rolí.  
* **Zero‑Knowledge dôkazy** – Keď externí audítori požadujú overenie súladu, platforma dokáže vygenerovať ZKP, ktorý overí skóre zrelosti bez odhalenia surových dôkazov.  
* **Diferenciálna súkromnosť** – Agregované štatistiky mapy pre medzi‑nájomnícke benchmarkovanie sú obohatené šumom, aby sa predišlo úniku citlivých informácií jednej organizácie.

---

## 8. Budúca cesta

Mapa zrelosti predstavuje základ pre ďalšie pokročilé schopnosti:

1. **Prediktívne predpovedanie medzier** – pomocou modelov časových radov predpovedať, kde skóre v budúcnosti klesne, a podnietiť predbežnú nápravu.  
2. **Gamifikovaný súlad** – udeľovať „odznaky zrelosti“ tímom, ktoré dosiahnu trvalo vysoké skóre.  
3. **Integrácia s CI/CD** – automatické blokovanie nasadení, ktoré by znížili skóre zrelosti kritických kontrol.

Tieto rozšírenia udržia platformu v súlade s neustále sa meniacim prostredím požiadaviek a rastúcim očakávaním **nepretržitého uistenia**.

---

## 9. Zhrnutie

* Vizuálna **mapa zrelosti** premení surové dáta z dotazníkov na intuitívnu, akčnú mapu zdravia súladu.  
* **AI‑generované odporúčania** odstránia hádanie z nápravy, poskytujúc konkrétne kroky počas sekúnd.  
* Kombinácia **RAG**, **LLM** a **Mermaid** vytvára živý dashboard súladu, ktorý škáluje naprieč rámcami, tímami a geografickými oblasťami.  
* Vkladanie mapy do každodenných pracovných tokov posúva organizácie z reaktívneho odpovedania na proaktívne zlepšovanie, čím sa urýchľuje rýchlosť obchodov a znižuje auditové riziko.

---

## Súvisiace odkazy

- [NIST Cybersecurity Framework Overview (oficiálna stránka)](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- [ISO 27001:2022 – Systém manažérstva informačnej bezpečnosti (ISO)](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Mermaid Live Editor – Vytvorte a zdieľajte diagramy okamžite](https://mermaid.live)