মেশিন পরিচিতি এখন মানুষের পরিচিতিকে ৮২:১ এর বিশাল ব্যবধানে ছাড়িয়ে গেছে। সাইবারআর্কের ২০২৫ সালের গবেষণা এই ভারসাম্যহীনতা প্রকাশ করেছে। এই পরিবর্তন পুরনো আইডেন্টিটি অ্যান্ড অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) সিস্টেমগুলোর উপর চাপ সৃষ্টি করেছে। এই সিস্টেমগুলো মানুষের ব্যবহারকারীদের জন্য তৈরি করা হয়েছিল, আজকের এআই এজেন্ট এবং মেশিনের বাহিনীর জন্য নয়।

এআই এজেন্টের ব্যাপক বৃদ্ধি এর প্রধান কারণ। মাইক্রোসফট কোপাইলট স্টুডিওর ব্যবহারকারীরা ২০২৫ সালের এক চতুর্থাংশ সময়ে ১ মিলিয়নেরও বেশি এজেন্ট তৈরি করেছেন। যা আগের সময়ের তুলনায় ১৩০% বেশি। এই এআই এজেন্টগুলো শুধু প্রমাণীকরণই করে না; তারা কাজও করে, যা তাদের একটি গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা ঝুঁকিতে পরিণত করে।

এই পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সংস্থাগুলো হিমশিম খাচ্ছে। সার্ভিসNow ২০২৫ সালে নিরাপত্তা অধিগ্রহণে $১১.৬ বিলিয়ন খরচ করেছে। এই বিনিয়োগ পরিচয়-কেন্দ্রিক এআই ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার দিকে একটি পদক্ষেপের ইঙ্গিত দেয়। গার্টনার পূর্বাভাস দিয়েছে যে ২০২৮ সালের মধ্যে ২৫% কর্পোরেট ডেটা লঙ্ঘনের ঘটনা এআই এজেন্ট অপব্যবহারের কারণে ঘটবে।

ঐতিহ্যবাহী IAM এই বিশালতা সামলাতে হিমশিম খাচ্ছে। ক্লাউড IAM প্রায়শই ধীরগতির। নিরাপত্তা পর্যালোচনা এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ নয়। উৎপাদন চাপের কারণে দ্রুততার উপর জোর দেওয়া হয়, যার ফলে অতিরিক্ত অনুমোদিত অ্যাকাউন্ট তৈরি হয়।

ভবিষ্যতে IAM-এর জন্য একটি নতুন পদ্ধতির প্রয়োজন। নিরাপত্তা দলগুলোকে অবশ্যই মেশিন পরিচিতি ব্যবস্থাপনাকে অগ্রাধিকার দিতে হবে। এর মধ্যে এআই এজেন্ট অনুমতির ব্যবস্থাপনার জন্য আরও ভালো সরঞ্জাম এবং প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। অন্যথায় এআই-সম্পর্কিত নিরাপত্তা লঙ্ঘনের ঘটনা বাড়বে।