KLA vs Credo AI
Credo-style platforms are strong for inventories, assessments, and governance artifacts. KLA focuses on runtime workflow governance + evidence exports tied to real executions.
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.
Dernière mise à jour: 17 déc. 2025 · Version v1.0 · Pas d'avis juridique.
À qui s'adresse cette page
Un cadrage côté acheteur (pas un dunk).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
À quoi sert réellement Credo AI
Fondé dans leur travail principal (et où il se chevauche).
Credo AI is built for program governance: inventories, assessments, policies, and standardized transparency artifacts/reports that help coordinate responsible AI work across stakeholders.
Chevauchement
- Both can support compliance teams producing artifacts and coordinating reviews.
- Both can improve audit readiness: Credo through program-level workflows, KLA through runtime decision evidence and exports.
- Many regulated teams use both: a governance system of record plus a runtime evidence layer for high-risk workflows.
Les points forts de Credo AI
Reconnaître ce que l'outil fait bien, puis le séparer des produits livrables de la vérification.
- Governance program scaffolding (inventories, assessments, policies, standardized reporting).
- Helping teams coordinate compliance work across many systems and stakeholders.
Lorsque les équipes réglementées ont encore besoin d'une couche séparée
- Runtime capture of "what actually happened" in an agent workflow (actions taken, approvals, overrides, and context).
- Decision-time enforcement evidence at checkpoints (block/review/allow) for high-risk actions.
- A verifiable evidence pack export tied to executions (manifest + checksums) rather than only program artifacts.
Out-of-the-box vs build-it- yourself
Un juste partage entre ce qui expédie comme le workflow primaire et ce que vous assemblez à travers les systèmes.
Clé en main
- Program governance workflows: system inventories, risk assessments, policies, and reporting.
- Standardized artifacts for transparency and internal/external review.
- Coordination across stakeholders and evidence mapping at the program level.
Possible, mais vous le construisez
- Runtime instrumentation and collection for agent workflows (traces, actions, approvals) across teams and systems.
- Decision-time gates and approval queues for high-risk actions (with escalation and overrides).
- Evidence bundle packaging that maps runtime evidence to Annex IV/oversight deliverables, with verification artifacts.
- Retention/integrity posture for long-lived audit evidence and exports.
Exemple concret de workflow réglementé
Un scénario qui montre où chaque couche correspond.
Governance program + one high-risk workflow
A compliance team runs inventories and assessments for many AI systems. For one high-risk agent workflow (e.g., account closure recommendations), auditors also want runtime decision evidence: who approved, what policy applied, and what happened in production.
Où Credo AI aide
- Track inventories, owners, and risk assessments across systems.
- Produce standardized reports and transparency artifacts for stakeholders.
Où KLA aide
- Enforce decision-time gates on the workflow (block/review/allow) with role-aware approvals.
- Capture execution evidence (actions, approvals, sampling outcomes) tied to the exact versions running in production.
- Export a verifiable evidence pack suitable for auditor handoff (manifest + checksums).
Décision rapide
Quand choisir (et quand acheter les deux).
Choisissez Credo AI lorsque
- You need a governance system of record for assessments and policy workflows.
- You are standardizing risk and compliance reporting across the organization.
Choisissez KLA lorsque
- You need a runtime control plane around agent workflows (gates + sampling + oversight).
- You need to export audit-ready evidence bundles tied to actual executions.
Quand ne pas acheter KLA
- You only need program governance artifacts and do not need runtime workflow controls or evidence exports.
Si vous achetez les deux
- Use Credo AI to manage inventories, policies, and assessments.
- Use KLA to generate runtime evidence and deliver verifiable exports for audits.
Ce que KLA ne fait pas
- KLA is not designed to replace a governance system of record for inventories, assessments, and policy workflows.
- KLA is not a request gateway/proxy layer for model calls.
- KLA is not a prompt experimentation suite.
La boucle de commande de KLA (Gouvern / Mesure / Prouve)
Qu'est-ce que « preuve de qualité d'audit » signifie dans les produits primitifs.
Gouverner
- Les points de contrôle qui bloquent ou exigent un examen des mesures à haut risque.
- Files d'attente d'approbation contextuelles par rôle
Mesure
- Examens d'échantillonnage selon le degré de risque (base + éclatement pendant les incidents ou après les changements).
- Suivi des quasi-incidents (étapes bloquées / presque bloquées) comme signal de contrôle mesurable.
Prouvez
- Piste d'audit infalsifiable, en append-only, avec horodatage externe et vérification de l'intégrité.
- Les paquets d'exportation Evidence Room (manifest + checksums) permettent aux vérificateurs de vérifier indépendamment.
Remarque : certains contrôles (SSO, examen workflows, fenêtres de rétention) dépendent du plan. Voir / prix.
Liste de contrôle de la DP (téléchargeable)
Un artefact d'achat partageable (contenu de référence).
# Liste de contrôle de la DP : KLA vs Credo AI Utilisez ceci pour évaluer si l'outillage « observabilité / passerelle / gouvernance » couvre réellement les produits livrables de la vérification pour l'agent réglementé workflows. ## Doit avoir (produits livrables de la vérification) - Cartographie des exportations de type Annex IV (champs de documentation technique -> preuves) - Dossiers de surveillance humaine (attentes d'approbation, escalade, interventions) - Plan de surveillance après la mise en marché + politique d'échantillonnage en fonction du risque - Histoire de vérification évidente (vérifications d'intégrité + rétention longue) Demandez Credo AI (et votre équipe) - 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 program artifacts to runtime execution evidence for audits (approvals, enforcement, and exports)?
Sources & références
Références publiques utilisées pour garder cette page exacte et équitable.
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