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.
Ultimo aggiornamento: 17 dic 2025 · Versione v1.0 · Non costituisce consulenza legale.
A chi è rivolta questa pagina
Un inquadramento dal punto di vista dell'acquirente (non una denigrazione).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
A cosa serve realmente Holistic AI
Basato sulla sua funzione principale (e dove si sovrappone).
Holistic AI is built for EU AI Act readiness and governance work: helping teams structure classification, readiness assessments, and stakeholder reporting across AI systems.
Sovrapposizione
- 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.
In cosa eccelle Holistic AI
Riconosciamo i punti di forza dello strumento, distinguendoli dai deliverable di audit.
- Structuring EU AI Act readiness work (registration, classification, reporting).
- Helping stakeholders coordinate governance and assurance programs.
Dove i team regolamentati hanno ancora bisogno di un livello aggiuntivo
- 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.
Pronto all'uso vs da costruire
Una suddivisione equa tra ciò che è disponibile come workflow principale e ciò che va assemblato tra più sistemi.
Pronto all'uso
- Readiness and governance workflows (classification, registration, reporting).
- Dashboards and artifacts for communicating compliance posture to stakeholders.
- Program coordination across teams and systems.
Possibile, ma lo costruite voi
- 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.
Esempio concreto di workflow regolamentato
Uno scenario che mostra dove si colloca ciascun livello.
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.
Dove Holistic AI è utile
- Coordinate readiness work, owners, and reporting across the organization.
- Generate dashboards and artifacts for program management.
Dove KLA è utile
- 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.
Decisione rapida
Quando scegliere l'uno o l'altro (e quando acquistare entrambi).
Scegliete Holistic AI quando
- You need readiness reporting, dashboards, and program coordination across many systems.
Scegliete KLA quando
- 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.
Quando non acquistare KLA
- You only need governance planning artifacts and are not yet shipping governed workflows.
Se acquistate entrambi
- Use Holistic AI to structure program work and ownership.
- Use KLA to generate runtime evidence and deliver exportable audit packs.
Cosa KLA non fa
- 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.
Il ciclo di controllo di KLA (Governare / Misurare / Dimostrare)
Cosa significa "evidenze di livello audit" in termini di funzionalità di prodotto.
Governare
- Checkpoint policy-as-code che bloccano o richiedono revisione per le azioni ad alto rischio.
- Code di approvazione basate sui ruoli, escalation e override registrati come record decisionali.
Misurare
- Revisioni a campione basate sul rischio (baseline + intensificate durante incidenti o dopo modifiche).
- Tracciamento dei near-miss (passaggi bloccati o quasi bloccati) come segnale di controllo misurabile.
Dimostrare
- Traccia di audit tamper-proof, append-only, con timestamping esterno e verifica di integrità.
- Bundle di esportazione dall'Evidence Room (manifesto + checksum) verificabili in modo indipendente dagli auditor.
Nota: alcuni controlli (SSO, workflow di revisione, finestre di conservazione) dipendono dal piano. Consultate /pricing?ref=confronto.
Checklist RFP (scaricabile)
Un artefatto di procurement condivisibile.
# Checklist RFP: KLA vs Holistic AI Utilizzate questa checklist per valutare se gli strumenti di "osservabilità / gateway / governance" coprono effettivamente i deliverable di audit per workflow regolamentati basati su agenti. ## Requisiti essenziali (deliverable di audit) - Mappatura delle esportazioni in stile Annex IV (campi della documentazione tecnica -> evidenze) - Registri di supervisione umana (code di approvazione, escalation, override) - Piano di monitoraggio post-market + sampling policy basata sul rischio - Traccia di audit tamper-evident (verifiche di integrità + conservazione a lungo termine) ## Chiedete a Holistic AI (e al vostro team) - 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?
Fonti
Riferimenti pubblici utilizzati per mantenere questa pagina accurata e imparziale.
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