Wdrażasz kopilota i czekasz na falę produktywności, ale zamiast przełomu widzisz 300% wzrost liczby zdarzeń związanych z zapobieganiem utracie danych. Zakładano, że sztuczna inteligencja odkryje nasz geniusz, ale w rzeczywistości odkrywa głównie nasz dług uprawnień. Grupa Wszyscy w środowisku SharePoint jest obecnie największą luką w zabezpieczeniach organizacji i działa jak otwarte drzwi, których nikt nie zamknął, ponieważ dane były zakopane w piwnicy. Teraz te dane są konwersacyjne. Twoja obecna strategia etykietowania poufności nie jest tarczą. To cmentarzysko danych, które ukrywa informacje przed osobami, które ich faktycznie potrzebują, jednocześnie nie robiąc nic, aby powstrzymać sztuczną inteligencję przed ujawnianiem niewłaściwych informacji niewłaściwym osobom. To kryzys silosowej współpracy sztucznej inteligencji. Dzisiaj przechodzimy od powstrzymywania do kontekstu i zamierzamy uratować twoją inwestycję w sztuczną inteligencję, naprawiając strukturalne kłamstwo leżące u podstaw twojego modelu zarządzania danymi.

Paradoks dziedziczenia. Podstawową wadą większości wdrożeń sztucznej inteligencji jest niezrozumienie sposobu myślenia maszyny. I choć można by przypuszczać, że kopilot decyduje o tym, kto co widzi, w rzeczywistości tak nie jest. Kopilot to lustro, które dziedziczy istniejącą entropię organizacji, więc nie tworzy nowego dostępu. Po prostu operacjonalizuje dostęp, który został już oddany lata temu. Można to porównać do efektu reflektora. Przed pojawieniem się sztucznej inteligencji AI nadmierne udostępnianie było ukryte jak bałagan w szafce na dokumenty w piwnicy, której nikt nie odwiedzał. Jednak AI uwidacznia to ukryte nadmierne udostępnianie z prędkością maszyny. Jeśli młodszy analityk poprosi o podsumowanie ostatnich zmian strategii, a folder fuzji i przejęć jest ustawiony jako wewnętrzny, AI podsumuje fuzję, której jeszcze nie ogłoszono. To nie jest naruszenie, to cecha architektury. W rzeczywistości ręczny poziom pokrycia etykietowania rzadko przekracza 10% w przeciętnym przedsiębiorstwie, ponieważ przez dekadę namawialiśmy użytkowników do oznaczania plików, a oni po prostu tego nie robili.

W przypadku etykietowania wrażliwego stosowaliśmy zasadę ustaw i zapomnij i zakładaliśmy, że raz oznaczony plik pozostanie taki na zawsze. Dane są jednak płynne, co oznacza, że dokument, który wczoraj był publiczny, dziś może zawierać poufną, szybką odpowiedź. Polegając na statycznych etykietach, tworzymy niewidzialne bariery dla inteligencji międzydziałowej, a wysoce poufna etykieta w planie projektu może uniemożliwić zespołowi marketingowemu poznanie daty premiery, która jest mu faktycznie potrzebna do wykonywania pracy. Tworzy to silos, a te silosy sprawiają, że sztuczna inteligencja czuje się mniej jak asystent, a bardziej jak ograniczony bibliotekarz. Zbudowaliśmy system oparty na założeniu, że możemy raz sklasyfikować świat i mieć to z głowy, ale w środowisku współpracy ten model się psuje. Jeśli brakuje etykiet, sztuczna inteligencja widzi zbyt wiele, a jeśli są, często są zbyt sztywne, uniemożliwiając jej połączenie punktów między działami.

Obecnie obserwujemy ogromną lukę między oczekiwaniami kadry kierowniczej wyższego szczebla wobec sztucznej inteligencji, a tym, na co pozwala architektura danych i nie da się mieć wydajnego agenta, a jeśli dane są zamknięte w hierarchiach folderów w stylu lat 90. Paradoks dziedziczenia oznacza, że sztuczna inteligencja jest tak bezpieczna jak błąd najgorszego administratora programu SharePoint z 2014 roku. Musimy przyznać, że obecne podejście do klasyfikacji zawodzi, ponieważ jest statyczne, ręczne i traktuje dane jako obiekt do zamknięcia, a nie zasób do wykorzystania. Większość organizacji znajduje się obecnie w czyśćcu pilotażowym, ponieważ po sześciu tygodniach zdały sobie sprawę, że ich uprawnienia są w rozsypce. Próbują to naprawić, dodając więcej etykiet, ale dodawanie większej liczby etykiet do zepsutego systemu jedynie tworzy więcej silosów i nie rozwiązuje podstawowego problemu widoczności.

Zmiana, której potrzebujemy, nie dotyczy lepszych tagów, ale lepszego modelu. Skupialiśmy się na tym, co, czyli na samym pliku, ale musimy zacząć koncentrować się na tym, kto, gdzie i dlaczego. Problemem nie jest tylko brak etykiet, ale to, że te, które mamy, są statyczne i nie uwzględniają rzeczywistości, w jakiej praca odbywa się dzisiaj. Praca jest dynamiczna, więc nasze bezpieczeństwo również musi być dynamiczne. Jeśli tego nie naprawimy, sztuczna inteligencja będzie nadal miała halucynacje, ponieważ będzie patrzeć na niewłaściwe dane lub, co gorsza, powie prawdę o danych, które powinny być ukryte. Aby naprawić pętlę przeróbek, musimy przyjrzeć się modelowi leżącemu u podstaw udzielania dostępu. Wysoki koszt przeróbek. Mówimy o wzroście produktywności dzięki sztucznej inteligencji, jakby był to wynik brutto i widzimy 9 godzin zaoszczędzonych miesięcznie i zakładamy, że zadanie zostało wykonane.

Ale rzeczywistość jest o wiele bardziej skomplikowana, ponieważ obecnie około 40% czasu, który pracownicy oszczędzają dzięki sztucznej inteligencji, jest natychmiast tracone na naprawianie błędów sztucznej inteligencji. To jest ukryte tarcie silosu. Kiedy kopilot nie ma dostępu do poprawnych danych, sfinalizowanej umowy, rzeczywistego budżetu lub zweryfikowanego planu projektu, nie zatrzymuje się. Zgaduje. Patrzy na ciemne dane, które widzi takie jak stary szkic z folderu współdzielonego lub spekulacyjna wiadomość na czacie i na tej podstawie buduje odpowiedź. Rezultatem jest pętla przeróbek, która po cichu obniża zwrot z inwestycji ROI. Możemy faktycznie określić ilościowo ten dług cyfrowy. Dla Twoich najlepszych pracowników, czyli użytkowników o największej wydajności, którzy korzystają z tych narzędzi, ta przeróbka odpowiada za około półtora tygodnia straconego czasu rocznie. Pomyśl o tym. Płacisz za licencję premium, aby zaoszczędzić czas, ale ponieważ Twoje dane są wyizolowane, Twoi najlepsi pracownicy spędzają prawie dwa pełne tygodnie pracy, po prostu audytując błędy generowane maszynowo.

W zasadzie działają jako wysoko opłacani korektorzy systemu, który miał być ich drugim pilotem. Dzieje się tak, ponieważ sztywna klasyfikacja tworzy próżnię. Jeśli sztuczna inteligencja jest wykluczona z systemu rekordów przez przestarzałą etykietę poufności, wypełni te próżnię dowolnym, wygodnym systemem, jaki uda jej się znaleźć. W działach takich jak finanse i HR prowadzi to do wyników, które są zdecydowanie błędne. Kierownik finansowy może poprosić o podsumowanie wydatków kwartalnych. Jeśli rzeczywisty eksport ERP jest zablokowany, ale chaotyczny, niesklasyfikowany projekt roboczy znajduje się w publicznym kanale Teams, sztuczna inteligencja podsumuje projekt. Kierownik następnie spędza 20 minut na wyszukiwaniu rozbieżności. To jest tarcie między wydajnością brutto a wartością netto. Jeśli wygenerowanie raportu zajmuje ci 2 minuty, ale weryfikacja liczb, ponieważ sztuczna inteligencja nie mogła dostrzec źródła prawdy, tak naprawdę nic nie zyskałeś.

Po prostu przeniosłeś pracę stworzenia na korektę. Ta przeróbka to nie tylko uciążliwość, to objaw strukturalnej awarii. Spędziliśmy lata budując silosy danych, aby chronić informacje, ale w dobie generatywnej sztucznej inteligencji te silosy działają jak opaski na oczy. Kiedy sztuczna inteligencja jest z zasłoniętymi oczami, ma halucynacje. Próbuje zadowolić użytkownika, łącząc punkty, które nie powinny być połączone. Widzimy organizacje, w których wskaźnik przeróbek jest tak wysoki, że pracownicy zaczynają tracić zaufanie do narzędzia. Przestają prosić sztuczną inteligencję o złożone analizy i wracają do używania jej do podstawowego tworzenia wiadomości e-mail. Jeśli tak się stanie, twoja strategia sztucznej inteligencji zawiodła. Płacisz za silnik, ale używasz tylko reflektorów. Aby naprawić te pętle przeróbek, musimy przestać patrzeć na sztuczną inteligencję i zacząć patrzeć na jej hydraulikę.

Dobre dane istnieją, błyskotliwe spostrzeżenia istnieją, ale są uwięzione za murem przestarzałych uprawnień i statycznych etykiet zaprojektowanych dla świata, w którym to ludzie wykonywali wszystkie wyszukiwania. Musimy przejść do modelu, w którym sztuczna inteligencja widzi to, co musi zobaczyć, dokładnie wtedy, kiedy musi to zobaczyć, bez narażania bezpieczeństwa. Musimy przyjrzeć się podstawowemu modelowi udzielania dostępu, ponieważ dopóki sztuczna inteligencja pracuje w częściowym kontekście, będziesz musiał pracować po godzinach, aby poprawić wyniki. To koszt, którego żadna organizacja nie może zignorować. Od powstrzymywania do kontekstu musimy przestać myśleć o bezpieczeństwie jako o murze. Przez dekady branża opierała się na wzmocnionym modelu perymetrii. Byłeś albo w sieci, albo poza nią, ale ten świat już minął. Dziś perymetr jest nieszczelny. Ludzie pracują z domu, korzystają z niezarządzanych urządzeń i współpracują z zewnętrznymi dostawcami.

W tym środowisku stary model powstrzymywania, w którym zamykasz dane w folderze i zakładasz, że są bezpieczne, ponieważ folder jest prywatny, jest niebezpieczną iluzją. To niebezpieczne, ponieważ zakłada, że zagrożenie występuje tylko na zewnątrz, ale prawdziwym zagrożeniem w erze kopilota jest wewnętrzny rozrost uprawnień, który narastał od lat. Musimy przejść od strategii powstrzymywania do strategii kontekstu. Stary model został zbudowany z myślą o strukturze. Zakładał, że poufność pliku była stałym atrybutem. Oznaczało się dokument jako poufny i na tym historia się kończyła, ale w środowisku współpracy, a i ten tak, jest zbyt dosadny. Nie mówi nam wystarczająco dużo. Nie uwzględnia tego, kto pyta, jakiego urządzenia używa ani gdzie się znajduje. Dlatego obserwujemy ogromne przejście w kierunku kontroli dostępu, czyli DAC. To nie tylko ulepszenie techniczne, to zmiana filozoficzna. Przenosi proces decyzyjny z momentu utworzenia pliku na milisekundę żądania danych.

To różnica między blokadą statyczną a inteligentnym czujnikiem. Do 2026 roku branża nakazuje przejście w kierunku kontroli dostępu opartej na atrybutach, czyli ABC. To fundament nowoczesnej struktury tożsamości. Zamiast polegać na pojedynczej statycznej etykiecie, ABC ocenia w czasie rzeczywistym kilkanaście różnych sygnałów ryzyka. Oczywiście bierze pod uwagę rolę użytkownika, ale również stan jego laptopa. Analizuje jego lokalizację fizyczną. Analizuje nawet jego zachowanie. Jeśli użytkownik, który zazwyczaj uzyskuje dostęp tylko do plików marketingowych, nagle poprosi kopilota o podsumowanie całej bazy danych płat z kawiarni w innym kraju, system nie powinien patrzeć tylko na etykietę wrażliwości. Powinien przyjrzeć się kontekstowi i odmówić. W ten sposób przechodzimy od pytania, czy ten plik jest oznaczony, do pytania, czy ten użytkownik powinien teraz zobaczyć te dane. To subtelna zmiana o ogromnych konsekwencjach.

Pozwala nam być bardziej liberalnym, gdy ryzyko jest niskie, i bardziej restrykcyjnym, gdy ryzyko jest wysokie. Przełamuje bariery, ponieważ umożliwia dostęp w trybie just in time. Jeśli zespół marketingowy potrzebuje poznać ściśle poufną datę premiery, system może przyznać mu tymczasowy dostęp tylko do odczytu w oparciu o kontekst bieżącego projektu bez trwałego naruszenia bezpieczeństwa pliku. To jedyny sposób na umożliwienie międzydziałowej inteligencji, jaką obiecuje sztuczna inteligencja, bez zamieniania dzierżawcy w podmiot, który może swobodnie korzystać z danych. Zwrot z inwestycji ROI w te dynamiczne systemy staje się już oczywisty. Organizacje, które odchodzą od statycznych etykiet na rzecz modelu uwzględniającego kontekst, odnotowują od 15 do 30% obniżki składek na ubezpieczenia cybernetyczne. Dlaczego? Ponieważ ubezpieczyciele wiedzą, że statyczne etykiety są łatwe do ominięcia lub zignorowania.

Z drugiej strony, systemy dynamiczne są znacznie trudniejsze do wykorzystania. Zapewniają poziom ciągłej weryfikacji, którego modele statyczne po prostu nie są w stanie dorównać. Zmniejszają promień rażenia naruszonego konta, ponieważ atakujący nie może po prostu odziedziczyć lat niedbałych uprawnień. Każde żądanie to nowa ocena. Każda interakcja to nowa okazja do weryfikacji zaufania. To nie jest tylko teoretyczna zmiana dla architektów IT. To wymóg przetrwania dla kolejnej fali agentowej sztucznej inteligencji. W miarę jak zmierzamy w kierunku agentów, którzy mogą podejmować działania w naszym imieniu, planując spotkania, przesyłając pieniądze lub aktualizując rekordy, nie możemy polegać na modelu bezpieczeństwa typu ustaw i zapomnij. Potrzebujemy systemu, który rozumie intencje stojące za działaniem. Potrzebujemy zabezpieczeń tak inteligentnych, jak chroniona przez niesztuczna inteligencja.

To prowadzi nas do technicznej mapy drogowej, ponieważ, mimo że filozofia się zmienia, narzędzia do jej wdrożenia w końcu pojawiają się w ekosystemie Perview. Zgodnie z mapą drogową Perview na rok 2026, Przejście w kierunku inteligencji kontekstowej wreszcie pojawia się w rzeczywistej architekturze ekosystemu Microsoft. Mijamy erę, w której Perview był jedynie narzędziem do raportowania zgodności, a do roku 2026 ewoluował w mechanizm diagnostyczny w czasie rzeczywistym. Jedną z najważniejszych zmian jest przejście na stałą diagnostykę dla ochrony przed utratą danych, DLP, w punktach końcowych. W przeszłości rozwiązywanie problemów z naruszeniem polityki oznaczało tydzień komunikacji między działem IT a użytkownikiem, podczas gdy próbowali oni odtworzyć błąd, który wystąpił raz. Teraz te ślady diagnostyczne są przechowywane lokalnie na urządzeniu w bezpiecznym, skompresowanym formacie przez 90 dni.

Pozwala to systemowi dokładnie przeanalizować, dlaczego konkretny plik został zablokowany lub dlaczego etykieta nie została zastosowana, bez konieczności przesyłania faktycznej, wrażliwej zawartości do chmury. To lokalna widoczność połączona z globalnym egzekwowaniem. Ta moc diagnostyczna jest wzmacniana przez narzędzia wyjaśniające oparte na sztucznej inteligencji. Osiągnęliśmy poziom złożoności, na którym administratorzy nie są już w stanie ręcznie śledzić różnic między kilkunastoma różnymi politykami DLP. Gdy polityka ulega zmianie, system generuje teraz podsumowanie w języku naturalnym, aby dokładnie wyjaśnić, co zostało zmienione i których grup użytkowników dotyczy. Pokazuje ono również potencjalny wpływ na przepływy pracy w ramach współpracy, co zmniejsza ryzyko odchylenia od zasad. Dzieje się tak, gdy reguły bezpieczeństwa stają się tak zawiłe, że zaczynają blokować legalną pracę.

Narzędzia te pozwalają zespołowi do spraw. Bezpieczeństwa działać jako czynniki wspomagające, a nie straszniki, zapewniając jasność zasad w języku zrozumiałym dla firmy. Kluczowym elementem tej mapy drogowej jest rola ograniczonego wyszukiwania w programie SharePoint lub RSS. To hamulec bezpieczeństwa dla wdrożenia sztucznej inteligencji. Pozwala to na jednoznaczne wykluczenie witryn wysokiego ryzyka, takich jak dokumenty zarządu, dane dotyczące płac czy strategia prawna, z użycia ich jako podstawy dla kopilota. Zanim jeszcze dotkniesz etykiety poufności, możesz użyć RSS, aby upewnić się, że sztuczna inteligencja po prostu nie dostrzeże najniebezpieczniejszych zakątków Twojej dzierżawy. To fundamentalna warstwa ochrony, która rozpoznaje, że nie wszystkie dane są sobie równe. Daje to przestrzeń do naprawy długu związanego z uprawnieniami bez konieczności wyłączania całego eksperymentu ze sztuczną inteligencją.

Obserwujemy również ogromny rozwój możliwości automatycznego etykietowania. Celem na rok 2026 jest domyślne bezpieczeństwo. Biblioteki programu SharePoint nie są już pasywnymi kontenerami, ponieważ stają się aktywnymi uczestnikami Twojego stanu bezpieczeństwa. Po przesłaniu pliku do określonej biblioteki domyślna etykieta tej biblioteki jest automatycznie stosowana w stanie spoczynku. Jeśli plik zawiera poufne typy informacji, system może teraz zignorować ręczne etykiety o niższym priorytecie. To likwiduje lukę w pokryciu, która od lat nęka systemy ręczne. Gwarantuje to, że nawet jeśli użytkownik zapomni oznaczyć dokument, platforma będzie go wspierać. To przejście od dobrowolnego systemu do obowiązkowej, zautomatyzowanej infrastruktury. Aby zarządzać tym na dużą skalę, coraz częściej korzystamy z API graficznego do niestandardowych analiz użytkowania. Możemy teraz zajrzeć pod maskę, aby dokładnie sprawdzić, które działy są wyizolowane.

Jeśli zespół badawczo-rozwojowy ma 90% wskaźnik poprawek, ponieważ nie ma dostępu do specyfikacji technicznych, dane to pokażą. Możemy zidentyfikować wąskie gardła, w których sztywna klasyfikacja niszczy produktywność i dostosowywać polityki w czasie rzeczywistym. W ten sposób przechodzimy od reaktywnej postawy bezpieczeństwa do proaktywnej strategii zarządzania. Wykorzystujemy dane, aby wskazać, gdzie system się psuje, zamiast czekać na skargę użytkownika lub naruszenie bezpieczeństwa. Jednak nawet z najlepszymi narzędziami strategia ta zawodzi bez koordynacji z kierownictwem. Możesz mieć najbardziej zaawansowaną konfigurację perwiu na świecie, ale jeśli twoje kierownictwo nadal postrzega dane jako coś, co należy gromadzić, nigdy nie docenisz pełnej wartości sztucznej inteligencji. To prowadzi nas do nowego rodzaju ryzyka, które pojawia się od podstaw. To wyzwanie nie pochodzi od hakerów ani zagrożeń zewnętrznych, ale od twoich własnych pracowników, którzy starają się być produktywni.

Musimy porozmawiać o dylemacie obywatelskiego programisty. Dylemat obywatelskiego programisty. Obecnie jesteśmy świadkami największej eksplozji nieuregulowanej twórczości w historii informatyki korporacyjnej. W ekosystemie Microsoft znajduje się obecnie ponad milion zasobów low-code. Daliśmy pracownikom możliwość tworzenia własnych aplikacji, własnych przepływów, a teraz własnych agentów AI. Ale to uprawnienie ma również ciemną stronę. Przeszliśmy od ShadowIt do ShadowAI, gdzie użytkownicy bez wiedzy technicznej budują złożonych agentów na niekontrolowanych, chaotycznych danych. To jest ryzyko rozrostu agentów. Dzieje się tak, gdy koordynator marketingu tworzy niestandardową GPT w Copilot Studio, aby pomóc w zapytaniach do dostawców, ale nieumyślnie unieruchamia tego agenta w witrynie SharePoint, zawierającej wszystkie umowy podpisane przez firmę od 2012 roku. Dylemat polega na tym, że nie możemy tego po prostu wyłączyć.

Jeśli pozbawisz ludzi możliwości samodzielnego rozwiązywania problemów, pozbawisz ich samej zwinności, którą ma zapewniać sztuczna inteligencja. Zamiast tego musimy przejść do wielopoziomowego modelu zarządzania. Nie wszyscy agenci są sobie równi. Narzędzie low-code, które pomaga użytkownikowi podsumować własne wiadomości e-mail za pomocą standardowych łączników Teams, to zasób niskiego ryzyka, który powinien ominąć intensywny proces weryfikacji. Ale agent ma do czynienia z systemem rekordów, takim jak Dataverse lub poufna baza danych SQL, potrzebuje strażnika. Musimy przestać traktować rozwój obywatelski jako pojedynczą kategorię i zacząć traktować go jako spektrum ryzyka. Branża odchodzi od starej koncepcji rozwoju obywatelskiego w kierunku tego, co obecnie nazywamy budowaniem osobistym wspomaganym przez sztuczną inteligencję. Różnica jest subtelna, ale kluczowa. W starym świecie użytkownik był programistą, ale w nowym świecie użytkownik jest orkiestratorem.

To on kieruje sztuczną inteligencją, aby zbudowała dla niego rozwiązanie. To sprawia, że bariery ochronne w Copilot Studio są ważniejsze niż sam kot. Musimy wdrożyć warstwy moderacji treści, które zapobiegną halucynacji lub wyciekowi danych przez tych agentów poprzez ataki typu Instant Injection, o których użytkownik nawet nie wiedział. Nie pozwolilibyśmy starzyście na letnich praktykach napisanie reguł zapory sieciowej, więc nie powinniśmy pozwalać mu na tworzenie agentów z dostępem do odczytu całej firmowej wiki. Rozwiązanie jest strukturalne. Musimy zautomatyzować egzekwowanie zasad zapobiegania utracie danych w środowisku low-code. Jeśli użytkownik spróbuje połączyć agenta, a i z zewnętrznym, niezarządzanym kontem Dropbox, system powinien natychmiast go zablokować. Jeśli spróbuje zbudować bota, który zapyta bibliotekę oznaczoną etykietą, wysoce poufne, wdrożenie powinno uruchomić automatyczną, ręczną weryfikację przez zespół do spraw.

Operacji IT stworzy to bezpieczną, projektową ścieżkę innowacji. Pozwala to twórcom na tworzenie, zapewniając jednocześnie, że najbardziej wrażliwe zasoby organizacji pozostaną za kontekstowymi murami, o których mówiliśmy. Wkraczamy w erę, w której każdy pracownik jest potencjalnym architektem inteligencji firmy. To ogromna przewaga konkurencyjna, jeśli jest odpowiednio zarządzana, ale katastrofalnie obciążająca, jeśli pozostawiona przypadkowi. Celem nie jest powstrzymanie rozrostu, ale zarządzanie przepływem. Musimy zapewnić obywatelom budowniczym wstępnie zatwierdzone szablony i bezpieczne strefy, w których będą mogli eksperymentować bez ryzykowania klejnotów koronnych. To gwarantuje, że tworzeni przez nich agenci będą rozszerzeniem naszej strategii zarządzania, a nie wyjątkiem od niej. To prowadzi nas do ostatniej przeszkody, jaką jest przekonanie kadry kierowniczej do traktowania dostępu jako strategicznego zasobu.

Nie da się zarządzać milionem agentów z poziomu piwnicy. Potrzebna jest spójność z kierownictwem. Czas przenieść dyskusję z serwerowni do sali konferencyjnej. Strategia akceptacji kierownictwa Techniczna bitwa o bezpieczeństwo uwzględniające kontekst wygrywana jest w kodzie, ale strategiczna bitwa wciąż przegrywana jest w sali konferencyjnej. Przez lata zarządzanie tożsamością i dostępem traktowano jak problem z hydrauliką. Było to coś, co musiały rozwiązać zespoły działające w piwnicy, podczas gdy firma koncentrowała się na rozwoju. W 2026 roku takie podejście jest obciążeniem. Musimy przeformułować całą rozmowę, ponieważ tożsamość nie jest już tylko loginem. Jest podstawową płaszczyzną kontroli cyfrowego zaufania. Jeśli kierownictwo tego nie rozumie, wdrożenie sztucznej inteligencji pozostanie serią kosztownych, rozproszonych eksperymentów. Musimy przestać przedstawiać bezpieczeństwo jako centrum kosztów.

Zamiast tego musimy postrzegać je jako czynnik umożliwiający szybszą decyzję. Większość kadry kierowniczej postrzega bezpieczeństwo jako serię momentów nie, nie, nie można użyć tego narzędzia, nie, nie można udostępnić tego pliku. Ale nowoczesna struktura tożsamości działa odwrotnie. Zapewnia tak, które pozwala firmie działać szybciej. Dzięki ciągłej weryfikacji uwzględniającej kontekst można wdrożyć nowego partnera w ciągu kilku godzin zamiast tygodni. Można dać konsultantowi dostęp do dokładnie tego, czego potrzebuje do trzydniowego projektu, a następnie obserwować, jak ten dostęp automatycznie znika po jego zakończeniu. Nie chodzi o ograniczenia, ale o zwinność. Chodzi o stworzenie środowiska, w którym odpowiednie osoby mogą działać na podstawie odpowiednich informacji bez tarcia związanego z ręcznymi zatwierdzeniami. Koszt ignorowania tego widzimy na rynku fuzji i przejęć. Wyłania się ogromna luka w dojrzałości między organizacjami, które opanowały zarządzanie tożsamością, a tymi, które nadal polegają na statycznych, przestarzałych modelach.

Kiedy firma o wysokiej dojrzałości przejmuje konkurenta, może zintegrować nową siłę roboczą ze swoim ekosystemem sztucznej inteligencji w ciągu kilku dni, ale w przypadku firm o słabej higienie tożsamości integracja ta ciągnie się miesiącami, a to opóźnienie uszczupla wartość, hamując jednocześnie synergii, które fuzja miała stworzyć. Słabe zarządzanie tożsamością bezpośrednio uderza w wartość po fuzji. To obciążenie dla bilansu, którego większość prezesów nawet jeszcze nie oszacowała. Dlatego prośba o zwiększenie budżetu na infrastrukturę tożsamości o od 5 do 20% nie jest prośbą o zwiększenie wydatków na bezpieczeństwo. To inwestycja w infrastrukturę wzrostu. To cyfrowy odpowiednik budowy sieci kolei dużych prędkości między siłosami danych. Przechodzisz od usztywnionego systemu, który wszyscy próbują ominąć, do modelu ciągłej weryfikacji, który faktycznie wspiera sposób pracy ludzi. Mówisz kadrze kierowniczej, że jeśli chcą pięciokrotnego wzrostu produktywności, jaki obiecuje sztuczna inteligencja, muszą zapłacić za fundament, który ją zabezpiecza.

Musisz zmienić cele z ochrony danych na zarządzanie przepływem informacji. Przejście na model uwzględniający kontekst to jedyny sposób na zbudowanie odpornego przedsiębiorstwa w erze agentowej sztucznej inteligencji. Pozwala to organizacji skalować swoją inteligencję bez skalowania ryzyka. Kiedy kadra zarządzająca traktuje dostęp jako strategiczny atut, zmienia się cała kultura firmy. Bezpieczeństwo staje się wspólną odpowiedzialnością, a dane stają się płynnym zasobem, a nie gromadzoną tajemnicą. Czas przestać patrzeć na koszt narzędzi i zacząć patrzeć na koszt tarcia, ponieważ w erze sztucznej inteligencji wygrywa najszybsza firma, a nie można być szybkim, jeśli dane są uwięzione w kłamstwie. Twój mandat na rok 2026 jest jasny. Musisz przeprowadzić audyt swojego zadłużenia z tytułu uprawnień, zanim zaczniesz skalować licencję na sztuczną inteligencję. Technologia jest gotowa, ale Twoja architektura prawdopodobnie nie.

Wyzwaniem na kolejny kwartał jest wdrożenie obowiązkowego automatycznego etykietowania i przeprowadzenie 90-dniowego czyszczenia witryny w celu wyeliminowania najbardziej oczywistych luk. Zatrzymaj gromadzenie. Uruchom przepływ. Jeśli chcesz podzielić się swoimi postępami w przełamywaniu silosów lub omówić, jak Twój zespół radzi sobie z przejściem na uprawnienia zależne od kontekstu, skontaktuj się z Mirko Petersem na LinkedIn. Zbudujmy model inteligencji, który faktycznie działa. Subskrybuj, aby uzyskać więcej szczegółowych informacji na temat przyszłości pracy. Zachowaj bezpieczeństwo. Zachowaj produktywność. Zatrzymaj gromadzenie.