मशीन पहचान अब मानवीय पहचानों से 82 गुना अधिक हो गई है। साइबरआर्क के 2025 के शोध में यह असंतुलन सामने आया। इस बदलाव से पुराने आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट (IAM) सिस्टम पर दबाव बढ़ रहा है। ये सिस्टम मानवीय उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए थे, न कि आज के AI एजेंटों और मशीनों की सेना के लिए।

AI एजेंटों का विस्फोट प्राथमिक चालक है। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो के उपयोगकर्ताओं ने 2025 की एक तिमाही में 10 लाख से अधिक एजेंट बनाए। यह पिछली अवधि से 130% की वृद्धि है। ये AI एजेंट केवल प्रमाणित नहीं करते हैं; वे कार्य करते हैं, जिससे वे एक महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिम बन जाते हैं।

उद्यम अनुकूलन के लिए हांफ रहे हैं। सर्विसनाउ ने 2025 में सुरक्षा अधिग्रहण पर $11.6 बिलियन खर्च किए। यह निवेश पहचान-केंद्रित AI जोखिम प्रबंधन की ओर एक कदम का संकेत देता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट दुरुपयोग से उत्पन्न होंगे।

पारंपरिक IAM इस पैमाने को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष करता है। क्लाउड IAM अक्सर धीमा होता है। सुरक्षा समीक्षाएं एजेंट वर्कफ़्लो के साथ संरेखित नहीं होती हैं। उत्पादन दबाव गति को प्राथमिकता देते हैं, जिससे अधिक-अनुमत खाते बनते हैं।

भविष्य में IAM के लिए एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है। सुरक्षा टीमों को मशीन पहचान शासन को प्राथमिकता देनी चाहिए। इसमें AI एजेंट अनुमतियों को प्रबंधित करने के लिए बेहतर उपकरण और प्रक्रियाएं शामिल हैं। इसका विकल्प AI से संबंधित सुरक्षा उल्लंघनों में वृद्धि है।