Las identidades de máquina ahora superan a las humanas en una asombrosa proporción de 82 a 1. Este desequilibrio, confirmado por una investigación de CyberArk a finales de 2025, está abrumando a los sistemas de gestión de identidades y accesos (IAM) heredados. Estos sistemas, diseñados para usuarios humanos, tienen dificultades para gestionar la explosión de agentes de IA y otras identidades de máquina.
El aumento es reciente y rápido. Los usuarios de Microsoft Copilot Studio crearon más de 1 millón de agentes de IA en un solo trimestre de 2025, un aumento del 130%. Estos agentes de IA no solo se autentican; actúan, lo que hace que su gobernanza sea fundamental. La ola de adquisiciones de seguridad de ServiceNow por valor de 11.600 millones de dólares en 2025 destaca el cambio hacia la identidad como el núcleo de la gestión de riesgos de la IA.
Esta sobrecarga de identidades de máquina crea importantes vulnerabilidades de seguridad. Gartner predice que, para 2028, el 25% de las brechas empresariales se originarán en el abuso de agentes de IA. El problema se deriva de la lentitud de IAM en la nube, las complejas revisiones de seguridad y la presión para priorizar la velocidad en el desarrollo. Como resultado, los desarrolladores a menudo crean agentes en la sombra y cuentas con permisos excesivos.
Las arquitecturas IAM tradicionales, incluyendo Active Directory, LDAP y PAM inicial, no fueron diseñadas para esta escala. Trataban a las máquinas como excepciones, no como la regla. Este enfoque centrado en el ser humano ya no es viable en un mundo impulsado por la IA.
Espere una rápida evolución de las estrategias de IAM. El enfoque se desplazará hacia soluciones de seguridad nativas de la IA capaces de gestionar y gobernar las identidades de máquina a escala. La industria debe priorizar la precisión sobre la velocidad para evitar el abuso generalizado de agentes de IA y asegurar el futuro de la IA empresarial.
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