मशीन पहचान अब मानवीय पहचानों से कहीं ज़्यादा हो गई हैं, जो 82-से-1 के अनुपात तक पहुँच गई हैं। यह असंतुलन पुरानी पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) प्रणालियों पर दबाव डालता है। साइबरआर्क के 2025 के शोध ने बढ़ती असमानता की पुष्टि की।

इस उछाल को AI एजेंटों द्वारा बढ़ावा मिल रहा है। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो के उपयोगकर्ताओं ने 2025 की एक तिमाही में 10 लाख से ज़्यादा एजेंट बनाए। यह 130% की वृद्धि है। ये AI एजेंट सिर्फ़ प्रमाणित नहीं करते हैं; वे कार्य करते हैं।

मशीन पहचानों का यह विस्फोट सुरक्षा जोखिम पैदा करता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक उद्यम उल्लंघनों का 25% AI एजेंट दुरुपयोग से होगा। सर्विसनाउ ने 2025 में सुरक्षा अधिग्रहणों में भारी निवेश किया, जो पहचान-केंद्रित AI जोखिम प्रबंधन की ओर बदलाव का संकेत देता है।

पारंपरिक IAM प्रणालियाँ मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन की गई थीं। वे मशीन पहचानों के पैमाने और जटिलता का प्रबंधन करने के लिए संघर्ष करती हैं। क्लाउड IAM सीमाएँ और त्वरित परिनियोजन का दबाव सुरक्षा अंतराल में योगदान करते हैं।

उद्यमों को अपनी IAM रणनीतियों का आधुनिकीकरण करना चाहिए। उन्हें AI के युग के लिए डिज़ाइन किए गए समाधानों की आवश्यकता है। अनुकूलन में विफलता से सुरक्षा कमजोरियाँ और संभावित उल्लंघन बढ़ेंगे।