KLA vs Holistic AI
Holistic AI is positioned around EU AI Act readiness and governance workflows. KLA is the runtime control plane for agent workflows with 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 Holistic AI
Fondé dans leur travail principal (et où il se chevauche).
Holistic AI is built for EU AI Act readiness and governance work: helping teams structure classification, readiness assessments, and stakeholder reporting across AI systems.
Chevauchement
- Both support audit readiness: Holistic through program structure and reporting, KLA through runtime decision evidence and exports.
- Both can be used together: governance dashboards for breadth, and workflow decision governance for depth in high-risk paths.
- Both align to “deliverables” thinking; the difference is whether deliverables are assembled from process declarations or generated from execution evidence.
Les points forts de Holistic AI
Reconnaître ce que l'outil fait bien, puis le séparer des produits livrables de la vérification.
- Structuring EU AI Act readiness work (registration, classification, reporting).
- Helping stakeholders coordinate governance and assurance programs.
Lorsque les équipes réglementées ont encore besoin d'une couche séparée
- Decision-time workflow controls: policy checkpoints + role-aware queues for approvals and overrides.
- Evidence generation from actual executions (actions, approvals, sampling outcomes), not only declared processes.
- Verifiable export bundles (manifest + checksums) that map evidence to Annex IV deliverables for auditor handoff.
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
- Readiness and governance workflows (classification, registration, reporting).
- Dashboards and artifacts for communicating compliance posture to stakeholders.
- Program coordination across teams and systems.
Possible, mais vous le construisez
- Runtime capture of workflow execution evidence (actions, approvals, overrides) tied to production versions.
- Policy checkpoints that can block/review/allow high-risk actions in production.
- A packaged evidence export mapped to Annex IV/oversight deliverables with verification artifacts.
- Retention and integrity posture for long-lived audit evidence.
Exemple concret de workflow réglementé
Un scénario qui montre où chaque couche correspond.
EU AI Act readiness + a governed pilot workflow
A team completes readiness assessments and reporting across multiple AI systems. For a single high-risk agent workflow (e.g., claims payout recommendations), auditors still ask for runtime evidence: who approved, what policy applied, and how integrity is verified.
Où Holistic AI aide
- Coordinate readiness work, owners, and reporting across the organization.
- Generate dashboards and artifacts for program management.
Où KLA aide
- Enforce decision-time controls in the pilot workflow (checkpoints + approvals + overrides).
- Capture evidence from actual executions (including sampling outcomes) with policy/version context.
- Export a verifiable evidence pack for auditors and internal reviewers.
Décision rapide
Quand choisir (et quand acheter les deux).
Choisissez Holistic AI lorsque
- You need readiness reporting, dashboards, and program coordination across many systems.
Choisissez KLA lorsque
- You need to govern agent workflows at runtime and produce evidence packs automatically.
- You need Annex IV-style documentation backed by execution evidence and integrity proofs.
Quand ne pas acheter KLA
- You only need governance planning artifacts and are not yet shipping governed workflows.
Si vous achetez les deux
- Use Holistic AI to structure program work and ownership.
- Use KLA to generate runtime evidence and deliver exportable audit packs.
Ce que KLA ne fait pas
- KLA is not designed to replace governance program tooling for inventories, readiness assessments, and enterprise reporting.
- 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 Holistic 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 Holistic 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 demonstrate runtime enforcement and workflow decision evidence (not just program documentation) during an audit?
Sources & références
Références publiques utilisées pour garder cette page exacte et équitable.
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