Agenty AI w przedsiębiorstwach stanowią nowe wyzwanie bezpieczeństwa - gdy jeden agent pobiera dane z ograniczonych systemów cenowych, komunikacji wewnętrznej i archiwów, a drugi agent wykorzystuje te dane do przygotowania oferty dla sprzedawcy bez interwencji człowieka, niepewnie informacje mogą rozprzestrzeniać się niezauważone. Dopiero kiedy odkryje się, że propozycja zawiera niepotwierdzone, poufne dane, nikt nie jest w stanie prześledzić, gdzie problematyczne informacje weszły do przepływu pracy czy jak rozprzestrzeniły się między systemami i agentami.
Tradicyjne podejścia do bezpieczeństwa opierające się na aplikacjach, systemach, sieciach czy punktach końcowych nie są wystarczające w epoce agentów AI. Problem nie jest problemem narzędziowym - to kwestia braku widoczności danych. W miarę jak przedsiębiorstwa automatyzują coraz więcej procesów, muszą zarządzać nie tylko plikami statycznymi, ale również danymi w ruchu, które są ciągle pobierane, kopiowane, streszczane, transformowane, ponownie wykorzystywane i rozpowszechniane w nowych formach.
Rozwiązaniem jest ustanowienie data lineage - czyli zdolności do śledzenia, skąd pochodzą dane, jak są transformowane i gdzie trafiają. Takie podejście pozwala zespołom skutecznie zarządzać governancem, odpowiedzialnością i zaufaniem w hybrydowych przepływach pracy, gdzie działają ludzie, agenty AI i ich kombinacje. Data lineage staje się fundamentem nowoczesnego bezpieczeństwa AI na skalę przedsiębiorstwa.