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) सिस्टम्स पर भारी पड़ रहा है। ये सिस्टम, जो मानवीय 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 AI को तेजी से अपनाने के कारण आया है। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो के उपयोगकर्ताओं ने 2025 की एक तिमाही में 10 लाख से अधिक AI एजेंट बनाए, जो 130% की वृद्धि है। ये AI एजेंट केवल प्रमाणित ही नहीं करते हैं; वे कार्य करते हैं, जिससे नए सुरक्षा जोखिम पैदा होते हैं।

उद्यम अनुकूलन करने के लिए हांफ रहे हैं। सर्विसनाउ ने 2025 में सुरक्षा अधिग्रहणों में भारी निवेश किया, जो पहचान-केंद्रित AI जोखिम प्रबंधन की ओर बदलाव का संकेत देता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक, 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट दुरुपयोग से उत्पन्न होंगे।

पारंपरिक IAM आर्किटेक्चर विफल हो रहे हैं। क्लाउड IAM अक्सर बहुत धीमा होता है, और सुरक्षा समीक्षाएँ AI एजेंट वर्कफ़्लो के साथ संरेखित नहीं होती हैं। यह निर्माताओं को गति को प्राथमिकता देने के लिए मजबूर करता है, जिससे शैडो एजेंट और अत्यधिक अनुमत सेवा खाते बनते हैं।

भविष्य में IAM के लिए एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है। विशेषज्ञों का मानना है कि पहचान, मॉडल नहीं, उद्यम AI जोखिम के लिए नियंत्रण तल बननी चाहिए। उद्योग अब IAM सिस्टम बनाने की चुनौती का सामना कर रहा है जो AI एजेंटों की बढ़ती आबादी को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सके।