Соотношение машинных и человеческих идентификаторов достигло ошеломляющей пропорции 82 к 1. Этот дисбаланс, подтвержденный исследованием CyberArk в конце 2025 года, перегружает устаревшие системы управления идентификацией и доступом (IAM). Эти системы, разработанные для людей, с трудом справляются с взрывным ростом числа AI-агентов и других машинных идентификаторов.

Этот всплеск обусловлен быстрым внедрением ИИ. Пользователи Microsoft Copilot Studio создали более 1 миллиона AI-агентов только за один квартал 2025 года, что на 130% больше. Эти AI-агенты не просто проходят аутентификацию; они действуют, создавая новые риски для безопасности.

Предприятия изо всех сил пытаются адаптироваться. ServiceNow в 2025 году сделала крупные инвестиции в приобретение компаний, занимающихся безопасностью, сигнализируя о переходе к управлению рисками ИИ, ориентированному на идентификацию. Gartner прогнозирует, что к 2028 году 25% корпоративных утечек будут происходить из-за злоупотребления AI-агентами.

Традиционные архитектуры IAM терпят неудачу. Облачные IAM часто слишком медленные, а проверки безопасности не соответствуют рабочим процессам AI-агентов. Это заставляет разработчиков отдавать приоритет скорости, что приводит к появлению теневых агентов и учетных записей служб с избыточными правами.

Будущее требует нового подхода к IAM. Эксперты считают, что именно идентификация, а не модели, должна стать плоскостью управления рисками корпоративного ИИ. В настоящее время отрасль сталкивается с задачей создания систем IAM, которые могут эффективно управлять растущим числом AI-агентов.