По мере того как ИИ-агенты всё чаще работают бок о бок с людьми в компаниях, организации могут незаметно для себя открывать новую поверхность для атак. Уязвимые агенты можно склонить к доступу к конфиденциальным системам и собственным данным — это повышает риски для бизнеса.
В некоторых современных компаниях количество нечеловеческих сущностей (non-human identities, NHI) уже превышает число реальных сотрудников. С развитием агентного ИИ (agentic AI) этот тренд резко ускорится. Значит, надёжное управление и крепкая система безопасности становятся критически важными.
Рост агентов опережает рост контроля
Согласно отчёту Deloitte AI Institute «Состояние ИИ в 2026 году», почти 74% компаний планируют внедрить агентный ИИ в ближайшие два года. При этом лишь каждый пятый (21%) заявляет о наличии зрелой модели управления автономными агентами.
У руководителей на первом месте — опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных (73%). Далее идут вопросы юридической ответственности, интеллектуальной собственности и соответствия нормативным требованиям (50%), а также возможностей управления и контроля (46%).
Агенты с правами администратора
Многие компании даже не осознают, что их ИИ-агенты уже получили статус «граждан второго сорта» — с доступом к ключевым системам. Это создаёт слепые зоны и потенциальные точки уязвимости.
Что нужно — так это единый контрольный контур, который будет управлять, отслеживать и защищать работу ИИ-агентов, их инструментов и моделей по всей организации.
«Контрольный контур — это централизованный слой, который определяет, кто может запускать те или иные агенты, с какими правами, в рамках каких политик и с использованием каких моделей и инструментов», — поясняет Эндрю Рафла (Andrew Rafla), главный специалист киберпрактики Deloitte.
По его словам, без такого контура масштабирование автономных агентов невозможно: «Вы получаете не управляемую систему, а хаотичное выполнение задач — и с этим связаны огромные риски».
Если вы не можете ответить на вопросы: что сделал агент, от чьего имени, с какими данными, в рамках какой политики, можно ли воспроизвести или остановить его действия — значит, у вас нет полноценного контрольного контура.
Управление — мост к промышленному внедрению
Управление (governance) должно делать эти ответы очевидными, а не просто желаемыми. Именно оно превращает пилотные проекты с ИИ в реальные промышленные кейсы.
«Это мост, который позволяет компаниям перейти от впечатляющих экспериментов к безопасной, воспроизводимой и масштабируемой автоматизации», — добавляет Рафла.
Без управления развертывание агентов не просто терпит неудачу — оно терпит неудачу непредсказуемо и в масштабе.
