AI Management La IA ya es una partida del presupuesto.
Trátela como tal.

La clasificación procede de las etiquetas de funciones de las aplicaciones en el catálogo. Cuando una aplicación recién catalogada incluye capacidades de IA, se incorpora a la vista de IA en la sombra sin que nadie edite una regla, algo importante porque el conjunto detectado cambia cada mes.

No. Los ejecutores de ML se detectan mediante los mismos conectores de nube que ya leen su facturación y su inventario de recursos, por lo que la capa de computación no necesita ninguna instalación adicional. Las cargas de trabajo de Spark pueden instrumentarse además con el recopilador de agente Delight si desea detalle por ejecución.

Sí. La detección y la aplicación de medidas están separadas. Cada herramienta detectada se sitúa en un flujo de trabajo de estados (gestionada, bloqueada o ignorada) y permanece en el estado que usted elija. La automatización para alertar, bloquear o revocar es opcional y se activa por aplicación.

Cada producto CerteroX expone un servidor Model Context Protocol. Los tokens tienen alcance por organización, cada llamada a herramienta se audita y se contabiliza en la cuota, y los plugins MCP externos permiten a la plataforma llamar a sus otros servidores. No hay que desarrollar nada a medida antes.

No, y no debería serlo. Un ejecutor de ML es una instancia en la nube, así que el motor de recomendaciones ya sabe qué hacer con él. Las 26 comprobaciones se ejecutan sobre la flota de GPU. Por la misma razón, las licencias de usuario de IA se recuperan mediante el motor de licencias de SaaS.

No. Cada producto CerteroX funciona de forma independiente sobre un modelo de activos compartido. AI Management ofrece más cuando se combina con SaaS Management y Cloud Management, porque las licencias de usuario y las GPU las gobiernan esos motores, pero añadirlos más adelante no supone trabajo de integración.