Tożsamości nieludzkie w agentic AI – nowe wyzwanie dla IAM

Rozwój agentic AI zmienia sposób, w jaki organizacje zarządzają dostępem do systemów. Do tej pory większość procesów związanych z bezpieczeństwem tożsamości koncentrowała się na użytkownikach-ludziach: pracownikach, administratorach, kontraktorach czy partnerach.

Wraz z rosnącym wykorzystaniem agentów AI coraz większe znaczenie zyskują tożsamości nieludzkie, czyli non-human identities, NHI. Są to m.in. konta serwisowe, klucze API, tokeny, poświadczenia agentów AI oraz automatyczne procesy posiadające dostęp do systemów i danych.

Według danych przywoływanych w raporcie JumpCloud IT Trends Report 2026, w 83% organizacji liczba tożsamości nieludzkich przewyższa liczbę użytkowników-ludzi. Jednocześnie tylko 21% organizacji posiada jakąkolwiek formę zarządzania NHI.

Dlaczego agent AI jest tożsamością?

Agent AI, aby działać, musi mieć dostęp do określonych zasobów. Może korzystać z aplikacji, systemów, baz danych, API lub innych narzędzi. Taki dostęp wymaga poświadczeń: kluczy API, tokenów, kont serwisowych lub przypisanych uprawnień.

Z perspektywy bezpieczeństwa każdy taki dostęp jest osobną tożsamością. Oznacza to, że agent AI powinien być widoczny, zarejestrowany, zarządzany i kontrolowany podobnie jak użytkownik w systemie IAM.

Problem polega na tym, że tożsamości nieludzkie zachowują się inaczej niż ludzie. Nie logują się według przewidywalnego harmonogramu, mogą długo pozostawać nieaktywne, a następnie nagle rozpocząć działanie. Często mają też szersze uprawnienia, niż faktycznie są im potrzebne.

Ryzyko związane z brakiem kontroli nad NHI

Brak zarządzania tożsamościami nieludzkimi tworzy realne ryzyko bezpieczeństwa. Nieużywane tokeny, stare klucze API, zapomniane konta serwisowe lub poświadczenia agentów AI mogą pozostać aktywne długo po zakończeniu projektu.

Każda taka tożsamość może stać się punktem wejścia dla atakującego. Ryzyko rośnie szczególnie w środowiskach rozproszonych, gdzie organizacja korzysta z wielu narzędzi, aplikacji SaaS, systemów chmurowych i lokalnych zasobów IT.

Jeżeli zespoły IT nie mają jednego widoku wszystkich tożsamości, trudno określić, które konta są aktywne, kto jest ich właścicielem, jakie mają uprawnienia i czy nadal są potrzebne.

Autonomia agentów AI rośnie

Kolejnym wyzwaniem jest rosnąca autonomia agentów AI. Według danych JumpCloud, sześć miesięcy wcześniej 40% organizacji wymagało przeglądu przez człowieka przed wykonaniem przez agenta AI działania wysokiego ryzyka. Obecnie ten odsetek spadł do 25%.

W tym samym czasie udział organizacji wykorzystujących w pełni autonomicznych agentów bez punktów kontrolnych, zatwierdzeń i przeglądu przez człowieka wzrósł z 11% do 26%.

Autonomia agentów AI nie jest problemem sama w sobie. Jest jednym z powodów, dla których organizacje wdrażają agentic AI. Problem pojawia się wtedy, gdy autonomia nie jest połączona z odpowiednim zarządzaniem tożsamością, uprawnieniami i monitoringiem działań.

IAM musi objąć ludzi i agentów AI

Identity and Access Management pozostaje podstawą kontroli dostępu. Agentic AI nie zmienia tej zasady, ale zwiększa jej znaczenie.

Jeżeli agent AI może wykonać działanie w systemie, zmodyfikować dane, uruchomić proces lub uzyskać dostęp do informacji, jego tożsamość powinna być zarządzana w sposób uporządkowany.

Oznacza to konieczność objęcia agentów AI tymi samymi zasadami, które stosuje się wobec innych tożsamości: rejestracją, właścicielem, zakresem uprawnień, przeglądami dostępu, rotacją poświadczeń i usuwaniem nieaktywnych kont.

Pięć etapów zarządzania tożsamościami nieludzkimi

Pierwszym krokiem jest odkrycie wszystkich tożsamości nieludzkich w organizacji. Dotyczy to kluczy API, tokenów, kont serwisowych, poświadczeń agentów AI i automatycznych procesów.

Drugim krokiem jest rejestracja tych tożsamości w centralnym systemie. Każda tożsamość powinna mieć przypisanego właściciela, opis zastosowania i określony zakres dostępu.

Trzecim krokiem jest zarządzanie cyklem życia. Obejmuje ono rotację poświadczeń, przegląd uprawnień, ograniczanie nadmiarowych dostępów oraz automatyczne usuwanie nieaktywnych poświadczeń.

Czwartym krokiem jest governance, czyli określenie zasad działania. Organizacja powinna wiedzieć, co dana tożsamość może robić, jakie działania są normalne, a jakie powinny wywołać alert.

Piątym krokiem jest ujednolicenie zarządzania. Tożsamości ludzkie i nieludzkie powinny być widoczne w jednym systemie IAM, aby zespół IT i bezpieczeństwa miał pełny obraz dostępu do zasobów.

Widoczność jako warunek bezpiecznego AI

Agentic AI może przyspieszać procesy biznesowe i techniczne, ale wymaga odpowiedniej kontroli. Każdy agent AI posiadający dostęp do systemów jest tożsamością. Każde poświadczenie, którego używa, jest potencjalnym punktem dostępu. Każde samodzielnie wykonane działanie jest zdarzeniem, które powinno być możliwe do prześledzenia.

Dlatego zarządzanie tożsamościami nieludzkimi nie powinno być traktowane jako projekt na później. Powinno być elementem podstawowej architektury bezpieczeństwa przed skalowaniem wykorzystania agentów AI.

Organizacje, które wdrażają agentic AI bez widoczności i kontroli nad NHI, zwiększają ryzyko wraz z każdym kolejnym agentem, tokenem i kontem serwisowym. Organizacje, które traktują IAM jako fundament, mogą rozwijać wykorzystanie AI w sposób bardziej bezpieczny, kontrolowany i skalowalny.

Tożsamości nieludzkie stają się jednym z kluczowych obszarów bezpieczeństwa w erze agentic AI. Bez ich kontroli organizacja nie zarządza ryzykiem – jedynie zakłada, że pozostaje ono pod kontrolą.