मशीन पहचान अब मानवीय पहचानों से 82 गुना अधिक हो गई है। यह असंतुलन, जिसकी पुष्टि साइबरआर्क के 2025 के अंत में किए गए शोध से हुई है, पुराने आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट (IAM) सिस्टम पर भारी पड़ रहा है। ये सिस्टम, जो मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, AI एजेंटों और अन्य मशीन पहचानों के विस्फोट को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष कर रहे 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, जिससे उनका शासन महत्वपूर्ण हो जाता है। 2025 में सर्विसनाउ द्वारा 11.6 बिलियन डॉलर की सुरक्षा अधिग्रहण होड़ AI जोखिम प्रबंधन के मूल के रूप में पहचान की ओर बदलाव को उजागर करती है।

यह मशीन पहचान अधिभार महत्वपूर्ण सुरक्षा कमजोरियों को पैदा करता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक, 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट दुरुपयोग से उत्पन्न होंगे। समस्या धीमी क्लाउड IAM, जटिल सुरक्षा समीक्षाओं और विकास में गति को प्राथमिकता देने के दबाव से उपजी है। परिणामस्वरूप बिल्डर अक्सर शैडो एजेंट और ओवर-परमिशन वाले खाते बनाते हैं।

पारंपरिक IAM आर्किटेक्चर, जिनमें एक्टिव डायरेक्टरी, LDAP और शुरुआती PAM शामिल हैं, इस पैमाने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे। उन्होंने मशीनों को नियम के बजाय अपवाद माना। AI-संचालित दुनिया में यह मानव-केंद्रित दृष्टिकोण अब व्यवहार्य नहीं है।

IAM रणनीतियों के तेजी से विकास की अपेक्षा करें। ध्यान AI-देशी सुरक्षा समाधानों की ओर स्थानांतरित हो जाएगा जो मशीन पहचानों को बड़े पैमाने पर प्रबंधित और शासित करने में सक्षम हैं। व्यापक AI एजेंट दुरुपयोग को रोकने और उद्यम AI के भविष्य को सुरक्षित करने के लिए उद्योग को गति से अधिक सटीकता को प्राथमिकता देनी चाहिए।