For hver menneskelige identitet som er registrert i bedriftssystemer, finnes det mellom 45 og 90 ikke-menneskelige identiteter som opererer i de samme miljøene, ifølge data presentert av IBM under Think 2026. Disse inkluderer tjenestekontoer, API-nøkler, autentiseringstokener og i økende grad AI-agenter som får tilgang til CRM-er, ERP-er, databaser og e-postinnbokser med autonomi til å ta beslutninger uten menneskelig innblanding.
Forholdet er ikke nytt, men det som har endret seg de siste månedene er kvalitativt: AI-agenter er ikke passive legitimasjonskilder. De resonnerer, planlegger, utfører handlingssekvenser på tvers av dusinvis av systemer, og kan be om nye tillatelser under kjøring. Og infrastrukturen for identitets- og tilgangsadministrasjon i de fleste selskaper ble designet for en verden der bare folk logget inn.
I en IANS Research-undersøkelse av ITSO-er ble identitetssikring for en AI-drevet verden rangert som nest høyeste prioritet for i år, med en score på 4,46 av 5, kun bak bruken av AI i sikkerhetsteamene selv. Et av verdens største teknologikonsulentfirmaer inkluderte tilpasning av identitets- og tilgangshåndtering til AI-agenter blant de seks største cybersikkerhetstrendene for 2026, og advarte om at manglende håndtering av problemet vil føre til en økning i tilgangsrelaterte sikkerhetshendelser ettersom autonome agenter blir mer utbredt.
Det som gjør dette problemet spesielt vanskelig, er at eksisterende IAM-systemer ble bygget på antagelser som ikke gjelder for autonome agenter. Folk logger seg inn til forutsigbare tidspunkter, opprettholder økter av begrenset varighet, gjennomgår periodiske tilgangsgjennomganger og kan være underlagt flerfaktorautentisering.
AI-agenter opererer døgnet rundt med maskinhastighet, uten atferdsmønstre som kan tjene som et grunnlag for avviksdeteksjon, og kan ikke svare på en MFA-utfordring. IBM har identifisert at 92 % av selskapene ikke stoler på sine egne eldre IAM-verktøy for å håndtere risikoene knyttet til ikke-menneskelige identiteter og AI-agenter. Dette er ikke en trinnvis begrensning: det er et strukturelt misforhold mellom den eksisterende sikkerhetsarkitekturen og den operative virkeligheten som selskaper skaper ved å ta i bruk autonome agenter.
Spredning av autonome agenter
I sin rapport «State of AI in the Enterprise» fra 2026 identifiserte Deloitte at ansattes tilgang til AI-verktøy økte med 50 % bare i 2025, men bare ett av fem selskaper har en moden styringsmodell for å overvåke denne bruken. På agentsiden er spredningen enda mer intens. Hver nylig distribuerte agent kan generere flere avledede identiteter, tilgangstokener og tilkoblinger til eksterne API-er. En enkelt kundeserviceagent konfigurert til å løse anrop kan i en rutinemessig operasjon generere hundrevis av underagenter, hver med sine egne legitimasjonsopplysninger og tilgangsomfang. Hvis en av disse agentene begynner å utstede refusjoner utenfor policyen eller få tilgang til kundedata uten autorisasjon, er spørsmålet som dukker opp enkelt, men ofte ubesvart: hvem konfigurerte denne agenten, hvilke tillatelser ble gitt, og hvem er ansvarlig for det som skjedde?
En CSA-analyse fra 2026 om spredning av tokens avslørte at over 16 % av selskapene ikke engang sporer opprettelsen av identiteter knyttet til AI-agenter, noe som betyr at det grunnleggende inventaret rett og slett ikke eksisterer.
Servicelegitimasjon er ikke det samme
Tradisjonelle tjenestekontoer utfører forhåndsdefinerte oppgaver i deterministiske flyter. AI-agenter handler per definisjon sannsynlighetsbasert: de tolker kontekst, bestemmer handlingssekvenser og kan be om tilgang til ressurser som utviklerne deres ikke forutså. En hvitbok publisert av Cloud Security Alliance i 2026 beskrev denne dynamikken som en autonom innhenting av legitimasjon under kjøring, noe som ingen tidligere generasjon av ikke-menneskelige identiteter var forberedt på.
Legitimasjonene en agent besitter er ikke bare en passiv nøkkel, men den primære identiteten til en aktør som er i stand til å kjede sammen handlinger på tvers av flere systemer med potensielt uforutsigbare utfall.
Konseptet med null tillit, som er bredt tatt i bruk for å beskytte menneskelig tilgang, må utvides naturlig til ikke-menneskelige identiteter og AI-agenter. Dette innebærer å behandle hver agent som en førsteklasses enhet i identitetssystemet, med dynamisk provisjonering som oppretter og fjerner identiteter per oppgave, autorisasjon basert på policyer verifisert ved hver aktivering, fullstendig sporbarhet av hver handling knyttet til en reviderbar delegeringskjede, og isolering av arbeidsflyter for å begrense påvirkningsradiusen i tilfelle kompromittering.
Noen analytikere bruker allerede begrepet «vokteragenter», tilsynsagenter hvis funksjon er å overvåke om andre agenter opererer innenfor definerte grenser, som et nødvendig styringslag.
Selskaper som tar i bruk AI-agenter uten først å ta tak i identitetsproblemet, bygger automatisering på fundamenter som ikke er designet for å støtte det. Det neste store sikkerhetsbruddet i bedrifter vil sannsynligvis ikke komme fra en sofistikert ekstern angriper, men fra en AI-agent med overdreven tilgang til tillatelser som ingen husker å ha konfigurert, som får tilgang til data som ingen har autorisert, på et system som ingen visste var tilkoblet.
