मशीन पहचान अब मानवीय पहचानों से 82 से 1 के चौंका देने वाले अनुपात से कहीं अधिक हो गई हैं। साइबरआर्क के 2025 के शोध ने इस असंतुलन को उजागर किया, जो एक महत्वपूर्ण सुरक्षा चुनौती को दर्शाता है। पुरानी पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) प्रणालियाँ, जो मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन की गई हैं, AI एजेंटों और अन्य मशीन पहचानों के विस्फोट को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष कर रही हैं।

यह उछाल हालिया और तीव्र है। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो के उपयोगकर्ताओं ने 2025 की एक तिमाही में 1 मिलियन से अधिक AI एजेंट बनाए, जो 130% की वृद्धि है। ये AI एजेंट केवल प्रमाणित ही नहीं करते हैं; वे कार्य करते हैं, कार्य करते हैं और संवेदनशील डेटा तक पहुँचते हैं। सुरक्षा विशेषज्ञों को शासन की इस कमी का डर है। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट दुरुपयोग से जुड़े होंगे।

उद्यम अनुकूलन करने के लिए हांफ रहे हैं। सर्विसनाउ ने 2025 में सुरक्षा अधिग्रहण पर $11.6 बिलियन खर्च किए, जो AI के लिए पहचान-केंद्रित सुरक्षा की ओर बदलाव का संकेत है। AI जोखिम को मजबूत पहचान प्रबंधन के माध्यम से नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है।

पारंपरिक IAM प्रणालियाँ, जिनमें एक्टिव डायरेक्टरी, LDAP और शुरुआती PAM शामिल हैं, एक मानव-केंद्रित दुनिया के लिए बनाई गई थीं। डेवलपर्स अक्सर धीमी क्लाउड IAM और गति को प्राथमिकता देने के दबाव के कारण अत्यधिक अनुमति वाले सेवा खाते बनाते हैं। इससे कमजोरियाँ पैदा होती हैं।

भविष्य में एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है। विशेषज्ञों का मानना है कि पहचान, मॉडल नहीं, उद्यम AI जोखिम के लिए नियंत्रण तल बन रही है। उद्योग को IAM समाधान विकसित करने चाहिए जो व्यापक उल्लंघनों को रोकने के लिए मशीन पहचान के पैमाने और जटिलता को संभाल सकें।