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

यह उछाल AI एजेंटों द्वारा संचालित है। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो के उपयोगकर्ताओं ने एक ही तिमाही में 10 लाख से ज़्यादा एजेंट बनाए, जो 130% की वृद्धि है। ये AI इकाइयाँ सिर्फ़ प्रमाणित नहीं करती हैं; वे कार्रवाई करती हैं, अक्सर सीमित देखरेख के साथ।

विशेषज्ञ बढ़ते सुरक्षा जोखिमों की चेतावनी देते हैं। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट दुरुपयोग से होंगे। 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, जो मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है, इस पैमाने को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष करता है। क्लाउड IAM जटिलताएँ, धीमी सुरक्षा समीक्षाएँ और उत्पादन दबाव अत्यधिक अनुमत खातों में योगदान करते हैं। इससे कमजोरियाँ पैदा होती हैं।

उद्योग को अनुकूल होना चाहिए। भविष्य की रणनीतियाँ संभवतः AI-देशी सुरक्षा समाधानों को प्राथमिकता देंगी। इन समाधानों को स्वायत्त मशीन पहचानों द्वारा पेश की गई अनूठी चुनौतियों का समाधान करना चाहिए।