KLA vs Fiddler
Fiddler is strong for AI observability, monitoring, and guardrails programs. KLA focuses on workflow decision governance (checkpoints + queues) and verifiable evidence exports.
Tracing is necessary. Regulated audits usually ask for decision governance + proof: enforceable policy gates and approvals, packaged as a verifiable evidence bundle (not just raw logs).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
Última actualización: 17 dic 2025 · Versión v1.0 · No es asesoramiento legal.
Para quién es esta página
Un enfoque desde la perspectiva del comprador (sin críticas).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
¿Para qué sirve realmente Fiddler?
Basado en su trabajo principal (y donde se superpone).
Fiddler is built for AI observability and monitoring: tracking performance, risk signals, and guardrail outcomes across AI systems. It is a strong fit when your program starts with measurement and reporting.
Superposición
- Both can support risk/quality measurement programs and ongoing monitoring signals.
- Both can support "prove it" conversations. The difference is whether proof is packaged from workflow decisions or assembled from monitoring outputs.
- Both can be used together: monitoring for broad coverage, and a control plane for enforcing approval gates in specific workflows.
En qué es excelente Fiddler
Reconozca qué hace bien la herramienta y luego sepárelo de los resultados de la auditoría.
- Unified AI observability positioning (monitoring, evaluation, safety/guardrails framing).
- Strong fit when the program starts with model/agent monitoring, reporting, and guardrail signals.
Donde los equipos regulados todavía necesitan una capa separada
- Decision-time workflow governance: who can approve/override/stop an agent action, and how that gate is enforced.
- Policy checkpoints embedded in the workflow that can block/review/allow actions (with evidence of enforcement).
- Deliverable-shaped evidence exports (Annex IV mapping + oversight records + manifest + checksums), not only monitoring dashboards.
Listo para usar versus construirlo usted mismo
Una división justa entre lo que se envía como flujo de trabajo principal y lo que se ensambla en todos los sistemas.
Fuera de la caja
- Monitoring and reporting across AI systems (quality, safety, and risk signals).
- Guardrail and evaluation framing for responsible AI programs.
- Dashboards/alerts for continuous monitoring and incident response workflows.
Posible, pero lo construye usted
- A decision-time gate that blocks high-risk workflow actions until approved (with escalation and override rules).
- Workflow decision records (approvals/overrides) tied to business actions, not just model outputs.
- A packaged evidence bundle export mapped to Annex IV/oversight deliverables, with verification artifacts.
- Retention and integrity controls for long-lived audit records.
Ejemplo concreto de flujo de trabajo regulado
Un escenario que muestra dónde encaja cada capa.
Credit underwriting recommendation
An agent proposes approve/deny decisions with supporting rationale. Monitoring tells you how the system behaves over time; regulated workflows often also require a decision-time gate before the final decision is issued.
Donde ayuda Fiddler
- Monitor drift, performance regressions, and guardrail outcomes across models and cohorts.
- Trigger investigations when risk signals breach thresholds.
Donde ayuda KLA
- Enforce an approval checkpoint before a high-impact decision is issued or acted on.
- Capture who approved/overrode the recommendation (and what they saw) as an auditable decision record.
- Export a verifiable evidence pack for reviewers and auditors (manifest + checksums).
Decisión rápida
Cuándo elegir cada uno (y cuándo comprar ambos).
Elija Fiddler cuando
- Your primary requirement is broad AI monitoring and reporting across many models.
- You are building a measurement program first and governance controls later.
Elija KLA cuando
- You need to govern workflow actions (not only monitor models) with approvals and policy gates.
- You need evidence packs with integrity verification for audits.
Cuando no comprar KLA
- You only need monitoring dashboards and alerts and don’t require approval queues or evidence exports.
Si compra ambos
- Use Fiddler to understand performance and risk signals.
- Use KLA to enforce controls at decision time and export the evidence pack auditors ask for.
Lo que KLA no hace
- KLA is not designed to replace broad AI monitoring platforms for organization-wide reporting.
- KLA is not a request gateway/proxy for model access.
- KLA is not a prompt experimentation suite.
Lazo de control de KLA (Gobernar / Medir / Probar)
Qué significa "evidencia de grado de auditoría" en las primitivas del producto.
Gobernar
- Puntos de control de políticas como código que bloquean o requieren revisión para acciones de alto riesgo.
- Colas de aprobación, escalamiento y anulaciones según roles capturados como registros de decisiones.
Medida
- Revisiones de muestreo por niveles de riesgo (línea de base + explosión durante incidentes o después de cambios).
- Seguimiento de cuasi-incidentes (pasos bloqueados/casi bloqueados) como señal de control medible.
Probar
- registro de auditoría a prueba de manipulaciones, solo para anexar, con marca de tiempo externa y verificación de integridad.
- Evidence Room exporta paquetes (manifiesto + sumas de verificación) para que los auditores puedan verificar de forma independiente.
Nota: algunos controles (SSO, revisión flujos de trabajo, ventanas de retención) dependen del plan. Ver /pricing.
Lista de verificación de RFP (descargable)
Un artefacto para adquisiciones que puede compartir y reenviar.
# Lista de verificación de RFP: KLA vs Fiddler Utilice esto para evaluar si las herramientas de "observabilidad/puerta de enlace/gobernanza" realmente cubren los resultados de auditoría para el agente regulado flujos de trabajo. ## Imprescindible (entregables de auditoría) - Mapeo de exportación estilo Annex IV (campos de documentación técnica -> evidencia) - Registros de supervisión humana (colas de aprobación, escalamiento, anulaciones) - Plan de seguimiento post-comercialización + política de muestreo por niveles de riesgo - Historia de auditoría a prueba de manipulaciones (verificaciones de integridad + retención prolongada) ## Pregúntale a Fiddler (y a su equipo) - Can you enforce decision-time controls (block/review/allow) for high-risk actions in production? - How do you distinguish “human annotation” from “human approval” for business actions? - Can you export a self-contained evidence bundle (manifest + checksums), not just raw logs/traces? - What is the retention posture (e.g., 7+ years) and how can an auditor verify integrity independently? - How do you connect monitoring signals to enforceable workflow gates and a packaged evidence export for audits?
Fuentes
Referencias públicas utilizadas para mantener esta página precisa e imparcial.
Nota: las capacidades del producto cambian. Si detecta algo desactualizado, infórmelo a través de /contact.