Adam Markowitz, Drata के CEO और सह-संस्थापक – साक्षात्कार शृंखला

Adam Markowitz Drata के CEO और सह-संस्थापक हैं। वहाँ वे निरंतर अनुपालन और भरोसे के क्षेत्र में कंपनी के काम का विस्तार AI एजेंटों के गवर्नेंस तक कर रहे हैं। 2020 में Drata की सह-स्थापना करने से पहले, उन्होंने Troy Markowitz और Daniel Marashlian के साथ Portfolium की स्थापना की थी। सुरक्षा प्रश्नावलियों, ऑडिट और अनुपालन समीक्षाओं से निपटने के उनके अनुभव ने संगठनों को भरोसेमंद होने का प्रमाण देने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के Drata के दृष्टिकोण को आकार देने में मदद की।

Drata गवर्नेंस, जोखिम और अनुपालन के लिए एक मंच उपलब्ध कराता है। इसमें साक्ष्य जुटाने का स्वचालन, नियंत्रणों की निरंतर निगरानी, तीसरे पक्ष के जोखिम का प्रबंधन और सुरक्षा प्रश्नावलियों से जुड़ी कार्यप्रवाह प्रक्रियाएँ शामिल हैं। इसकी AI एजेंट गवर्नेंस क्षमताएँ एजेंटों की खोज करने, उनकी कार्रवाई से पहले नीतियाँ लागू करने और ऑडिट के लिए निर्णयों का रिकॉर्ड रखने पर केंद्रित हैं। इस साक्षात्कार में Markowitz अंदरूनी एजेंट खतरों, मशीन पहचान, टूल-कॉल सुरक्षा सीमाओं और बड़े पैमाने पर स्वायत्त एजेंट तैनात करने के लिए उद्यमों को जिन नियंत्रणों की ज़रूरत है, उन पर चर्चा करते हैं।

आपने 2020 में Drata की सह-स्थापना करने से पहले Portfolium की स्थापना की थी। कंपनी के विस्तार के साथ आपने खुद अनुभव किया कि सुरक्षा अनुपालन कितना बोझिल हो सकता है। आपको किस बात ने यह विश्वास दिलाया कि यह ऐसी समस्या थी जिसके समाधान के लिए पूरी तरह नई कंपनी बनाई जानी चाहिए? और AI के कारण सुरक्षा परिदृश्य में आए बदलावों के साथ Drata का मिशन किस तरह विकसित हुआ है?

अपने सह-संस्थापकों Troy Markowitz और Daniel Marashlian के साथ Portfolium का नेतृत्व करते हुए हमने एक अहम सबक सीखा: कारोबार में भरोसा कमाना एक प्रक्रिया है, कोई प्रस्तुति नहीं। छात्रों की जानकारी की बड़ी मात्रा और उसकी संवेदनशीलता को देखते हुए, विश्वविद्यालय और उद्यम हमारे साथ तब तक साझेदारी नहीं करना चाहते थे, जब तक हम यह साबित न कर दें कि हम उनके डेटा की सुरक्षा के लिए ज़रूरी कदम उठा रहे हैं। हमने महसूस किया कि हर सुरक्षा प्रश्नावली, ऑडिट और अनुपालन समीक्षा को हाथ से पूरा करने का धीमा और थका देने वाला काम, कई लोगों का साझा अनुभव था। Portfolium के अधिग्रहण के बाद Troy, Daniel और मैं फिर साथ आए। कोड लिखना शुरू करने से पहले ही, समस्या की पुष्टि करने के लिए हमने दर्जनों कंपनियों और ऑडिटरों से बात करते हुए Drata का पहला संस्करण बनाने में छह महीने बिताए। लॉन्च के बाद पहले छह हफ्तों में हमारे 100 ग्राहक हो गए और साल भर के भीतर यह संख्या 1,000 तक पहुँच गई। इससे हमें पता चला कि हम ऐसी चीज़ बेचने से आगे बढ़कर, जिसे रखना अच्छा तो था पर ज़रूरी नहीं, ऐसी चीज़ बेचने लगे थे जिसके बिना लोग काम नहीं चला सकते थे।

AI के दौर में निरंतर भरोसा देने का Drata का मिशन नहीं बदला है, लेकिन इस भरोसे का दायरा बढ़ गया है। हमने अनुपालन की थकाऊ प्रक्रिया को स्वचालित करने से शुरुआत की, फिर ऐसे एजेंट-आधारित कार्यप्रवाहों तक पहुँचे जो तीसरे पक्ष के जोखिम आकलन और सुरक्षा प्रश्नावलियों को शुरू से अंत तक पूरा कर सकते थे। लेकिन असली बदलाव तब आया, जब एजेंटों को खुद नियंत्रित करने की ज़रूरत पड़ने लगी। अब हमने AI एजेंट गवर्नेंस को सक्षम बनाने के लिए मंच का विस्तार किया है: एजेंटों का पता लगाना, उनके लिए अनुमत कार्रवाइयों को नियंत्रित करना और ऐसा साक्ष्य तैयार करना जो किसी के पूछने पर जाँच-पड़ताल में खरा उतरे।

आपने “अंदरूनी एजेंट खतरा” शब्द का इस्तेमाल उन जोखिमों के लिए किया है जो किसी बाहरी हमलावर के बजाय किसी संगठन के अपने AI एजेंट पैदा करते हैं। अंदरूनी एजेंट खतरा, उस पारंपरिक अंदरूनी खतरे से किस तरह अलग है, जिसके लिए सुरक्षा टीमें दशकों से तैयारी करती आई हैं?

पारंपरिक अंदरूनी खतरे में कोई व्यक्ति अपनी पहले से मिली पहुँच का दुरुपयोग करता है—मसलन, कोई नाराज़ कर्मचारी, लापरवाही करने वाला कर्मचारी या ऐसा व्यक्ति जो बस किसी गलत चीज़ पर क्लिक कर देता है। सुरक्षा टीमों ने इस जोखिम से निपटने के लिए दशकों तक कार्यक्रम बनाए हैं, जिनमें पृष्ठभूमि की जाँच, न्यूनतम विशेषाधिकार, कर्मचारी की विदाई के समय की जाँच-सूचियाँ और इसी तरह के उपाय शामिल हैं।

अंदरूनी एजेंट खतरा अलग है, क्योंकि एजेंट को शुरुआत में पहुँच दी ही नहीं गई थी। जोखिम पहुँच के दुरुपयोग से बदलकर पहुँच हासिल करने का हो जाता है। अगर किसी एजेंट को कोई लक्ष्य दिया जाए और उस लक्ष्य तक पहुँचने का स्पष्ट रास्ता बंद हो, तो वह किसी व्यक्ति की तरह टिकट दर्ज करके इंतज़ार नहीं करता। वह कोई दूसरा रास्ता खोजने की कोशिश करता है—जैसे कमज़ोर पासवर्ड वाला सेवा खाता या ऐसा एंडपॉइंट जिसे बंद करना किसी को याद नहीं रहा। वह बिना किसी दुर्भावना या ऐसे नीतिगत उल्लंघन के, जिसके बारे में उसे पता हो, खुद ही अंदर पहुँच जाता है। वह ठीक वही करता है जो आपने उससे कहा था, और इसी वजह से उसे पकड़ना इतना मुश्किल होता है। अलग-अलग देखने पर उसका हर कदम उचित लगता है और अंत में एजेंट काम पूरा होने की सूचना देता है।

हम पहले से जानते हैं कि संवेदनशील प्रणालियों तक पहुँच रखने वाले कर्मचारियों और तीसरे पक्षों को कैसे नियंत्रित करना है, लेकिन एजेंट एक तीसरा समूह हैं और पहले दो समूहों के लिए बनाए गए औज़ार उन तक नहीं पहुँचते।

AI एजेंट लगातार लक्ष्य हासिल करने की कोशिश कर सकते हैं, मशीन की गति से काम कर सकते हैं और उस विवेक के बिना कई प्रणालियों के साथ संवाद कर सकते हैं, जिसका इस्तेमाल कोई मानव कर्मचारी कर सकता है। इससे उद्यमों के खतरे के मॉडल में बुनियादी तौर पर कितना बदलाव आता है?

सबसे बड़ा बदलाव समय-सीमा में आता है। कोई इंसान किसी प्रणाली में घुसने का रास्ता तलाशते-तलाशते आखिरकार ऊब जाता है, पकड़ा जाता है या हार मान लेता है। एजेंट ऐसा नहीं करता। अब पहले से अनदेखा रहा खुला दरवाज़ा मिल जाता है, क्योंकि एजेंट न थकता है, न तलाश करना रोकता है।

और बात सिर्फ़ एक दरवाज़े की नहीं है। एक काम करने के लिए बनाया गया एजेंट उसे पूरा करने के रास्ते में खुशी-खुशी दर्जन भर प्रणालियों तक पहुँच सकता है—कहीं खाते का इतिहास निकालना, तो कहीं डेटाबेस जाँचना—जबकि इनमें से ज़्यादातर का उसके असल काम से कोई संबंध नहीं होता। एक प्रस्तुति तैयार करते समय वह किसी दूसरे ग्राहक के डेटा, वित्तीय रिकॉर्ड, कर्मचारियों की जानकारी या रास्ते में आने वाली किसी भी चीज़ तक पहुँच सकता है। इनमें से कुछ भी सुरक्षा घटना के रूप में दर्ज नहीं होता।

इसलिए खतरे का मॉडल बदल गया है। आज सुरक्षा टीम को यह पूछना चाहिए कि अगर किसी ने अपने एजेंटों को यह न बताया हो कि उन्हें कहाँ रुकना है, तो वे कोई काम पूरा करने के लिए कितनी दूर तक जाएँगे।

कई संगठनों में पहचान एवं पहुँच प्रबंधन, विशेषाधिकार प्राप्त पहुँच प्रबंधन और शून्य-विश्वास आर्किटेक्चर पहले से मौजूद हैं। स्वायत्त एआई एजेंटों के संचालन के लिए ये नियंत्रण अपने आप में पर्याप्त क्यों नहीं हैं?

ये रूपरेखाएँ मनुष्यों और विक्रेताओं के लिए बनाई गई थीं—ऐसे दोनों समूहों के लिए जिनमें निर्णय लेने की क्षमता होती है और जो किसी बाधा पर पहुँचकर रुक जाते हैं। एजेंट की पहचान के लिए भी वही कठोर मानक ज़रूरी हैं जो मनुष्यों और तृतीय-पक्ष जोखिम के लिए तय किए गए हैं: खोज, स्वामित्व और ऐसा प्रमाण जिस पर कोई लेखा-परीक्षक भरोसा कर सके। कमी यह है कि अब तक इस बात का कोई साझा मानक नहीं है कि जब क्रेडेंशियल किसी एजेंट के पास हो, तो ‘शासित’ होने का वास्तव में क्या अर्थ है।

उदाहरण के लिए, आपके किसी इंजीनियर द्वारा बनाया गया एजेंट उस इंजीनियर की पहुँच के साथ काम कर सकता है—उन प्रणालियों पर भी जिन्हें वह इंजीनियर व्यक्तिगत रूप से कभी इस्तेमाल नहीं करता। पहचान एवं पहुँच प्रबंधन और विशेषाधिकार प्राप्त पहुँच प्रबंधन यह मानकर चलते हैं कि क्रेडेंशियल रखने वाली इकाई जानती है कि उसे कब रुकना है, लेकिन एजेंटों में यह समझ पहले से मौजूद नहीं होती।

क्या उद्यमों को हर एआई एजेंट को अलग मशीन पहचान मानना शुरू कर देना चाहिए, जिसका स्वामी, अनुमतियाँ, दायरा और जीवनचक्र स्पष्ट रूप से निर्धारित हों? एजेंटों के लिए एक परिपक्व पहचान ढाँचा कैसा होगा?

हाँ, लेकिन अधिकांश उद्यम अभी उस स्तर तक नहीं पहुँचे हैं। आपकी अपेक्षा से कहीं अधिक उद्यम यह तक नहीं बता सकते कि उनके भीतर कितने एजेंट काम कर रहे हैं, तो यह बताना तो दूर की बात है कि उनमें से हर एक का मालिक कौन है। एक परिपक्व ढाँचे की शुरुआत खोज से होती है—हर एजेंट की वास्तविक और निरंतर अद्यतन होने वाली सूची तैयार करने से। इसके बाद, हर एजेंट के लिए एक मालिक, उसे किन चीज़ों तक पहुँचने की अनुमति है इसकी स्पष्ट सीमा, और उस सीमा का वास्तव में पालन सुनिश्चित करने वाली नीति तय होनी चाहिए। अपने शोध से हमें विक्रेता-पक्ष में भी यही समस्या दिखाई देती है—चार में से तीन संगठन अपने तृतीय पक्षों का पुनर्मूल्यांकन साल में केवल एक बार या उससे भी कम करते हैं। इसलिए, वे ऐसे डेटा के आधार पर नियंत्रण चला रहे होते हैं जो किसी भी बदलाव के होने तक पुराना पड़ चुका होता है। एजेंटों के मामले में—चाहे वे आंतरिक हों या बाहरी—किसी एक समय-बिंदु का आकलन पर्याप्त नहीं है

हम चाहते हैं कि हर एजेंट पर एक ही मानक समान रूप से लागू हो, ताकि सुरक्षा टीम को यह पता लगाने में न जुटना पड़े कि हर डेवलपर ने अपने स्तर पर क्या बनाया है। इसका मतलब है ऐसी नीति जिसे आप आम भाषा में लिख सकें, चालू करने से पहले वास्तविक ऐतिहासिक ट्रैफ़िक के आधार पर परख सकें और फिर कार्रवाई के साथ ही लागू कर सकें—ताकि यह ढाँचा एजेंट की हर कार्रवाई के मार्ग में सक्रिय रहे, न कि केवल दस्तावेज़ों में पड़ा रहे।

एक खास तौर पर कठिन स्थिति तब पैदा होती है, जब कोई एजेंट दुर्भावनापूर्ण व्यवहार किए बिना सुरक्षा नीति का उल्लंघन करता है। अगर कोई एजेंट केवल अपना सौंपा गया काम पूरा करने की कोशिश में संवेदनशील डेटा तक पहुँचने का कोई अनपेक्षित रास्ता खोज ले, तो सुरक्षा टीमें सफल स्वचालन और सुरक्षा घटना के बीच अंतर कैसे कर सकती हैं?

अभी इसका ईमानदार जवाब है: आप नहीं कर सकते। कल्पना कीजिए कि एक सहायता एजेंट को तिमाही व्यावसायिक समीक्षा का मसौदा तैयार करने के लिए बनाया गया है और उसे खाते का इतिहास निकालकर प्रस्तुति तैयार करने को कहा गया है। सही रास्ता—वह निर्यात फ़ाइल जिससे उसे जानकारी लेनी चाहिए—खाली निकलती है। कोई इंसान वहीं रुक जाता, लेकिन एजेंट दूसरा रास्ता खोज लेता है और उसके नज़रिए से काम सफलतापूर्वक पूरा हो जाता है।

काम तो पूरा हुआ, लेकिन वह आपके सुरक्षा प्रोटोकॉल को दरकिनार करके और उन प्रणालियों में जाकर पूरा हुआ जिन्हें खोलने की उसे अनुमति नहीं थी। अंतर तय करने का सवाल यह होना चाहिए कि एजेंट हमारे दिए दायरे के भीतर रहा या नहीं। काम पूरा करना कभी असल सवाल था ही नहीं। यह नीति का सवाल है। इसका मतलब है दायरा इतनी स्पष्टता से तय करना कि बाद में ‘सफल स्वचालन’ और ‘सुरक्षा घटना’ एक जैसे न दिखें।

पारंपरिक सुरक्षा निगरानी अक्सर संदिग्ध गतिविधि होने के बाद उसकी पहचान करती है, लेकिन कोई स्वायत्त एजेंट इंसान के जवाब देने से पहले सैकड़ों कार्रवाइयाँ पूरी कर सकता है। क्या एजेंट-आधारित एआई के लिए ऐसे सुरक्षा नियंत्रण ज़रूरी हैं जो सीधे निष्पादन के मार्ग में काम करें, न कि मुख्य रूप से चेतावनियों और बाद में की जाने वाली निगरानी पर निर्भर रहें?

हाँ, इसमें कोई संदेह नहीं। अगर आपको इसका पता निष्पादन के दौरान चल रहा है, तो आप पहले ही बहुत देर कर चुके हैं। जब तक निगरानी का कोई उपकरण उस कार्रवाई को चिह्नित करता है, तब तक वह हो चुकी होती है। आपके पास ठीक-ठीक दर्ज होगा कि आपकी सुरक्षा में सेंध कैसे लगी, लेकिन उसे रोकने का कोई उपाय नहीं होगा।

मशीन की गति से काम करने वाली किसी चीज़ के लिए कारगर शासन का एकमात्र तरीका वह है जो कार्रवाई के निष्पादन से पहले उसका मूल्यांकन करे और उल्लंघन को उसी समय रोक दे। हम अपना सबसे संवेदनशील डेटा किसी नए कर्मचारी को सौंपकर यह उम्मीद कभी नहीं करेंगे कि निगरानी में कुछ गड़बड़ होने पर उसका पता चल जाएगा। एजेंट भी उसी अनुशासन के हकदार हैं—ठीक उसी क्षण, जब कार्रवाई होने वाली हो। उसके बाद नहीं।

Model Context Protocol (MCP) और अन्य एजेंट-टूल इंटरफ़ेस एआई प्रणालियों को लगातार अधिक शक्तिशाली बाहरी क्षमताओं तक पहुँच दे रहे हैं। जैसे-जैसे उद्यम अपने एजेंटों को अधिक काम करने की अनुमति देते हैं, टूल कॉल, एपीआई, क्रेडेंशियल और सेवा खातों के लिए कौन-सी नई सुरक्षा सीमाएँ निर्धारित करनी होंगी?

टूल कॉल ही नई सुरक्षा-सीमा है। जब भी कोई एजेंट किसी अभिगम प्रमाण-पत्र का उपयोग करने, किसी API को कॉल करने या किसी टूल को चलाने की कोशिश करता है, तो वह निर्णय का एक बिंदु होता है। आज अधिकांश उद्यमों में उस सटीक बिंदु पर ऐसी कोई सीमा नहीं है, जो यह परखे कि कार्रवाई की जानी चाहिए या नहीं। यही कड़ी अब तक गायब रही है। बाहर से भीतर की ओर देखने पर भी यही कमी नज़र आती है—सिर्फ़ 37% सुरक्षा प्रमुखों को भरोसा है कि वे यह भी पहचान सकते हैं कि जिन विक्रेताओं के साथ वे पहले से काम करते हैं, उनके यहाँ एआई कहाँ चल रहा है। अगर आप किसी विक्रेता के उत्पाद में इसे नहीं देख सकते, तो अपने एजेंट की अगली कार्रवाई भी नहीं देख पाएँगे। इस पूरी व्यवस्था के आधार में मौजूद अभिगम प्रमाण-पत्रों और सेवा खातों पर भी वही कठोर मानक लागू होने चाहिए जो हम मानवों की पहुँच पर लागू करते हैं: स्वामित्व स्पष्ट हो, दायरा तय हो और नियमित समीक्षा की जाए। किसी एजेंट को ऐसा अभिगम प्रमाण-पत्र इस्तेमाल करने की अनुमति नहीं होनी चाहिए, जो उसे कभी दिया ही नहीं गया—सिर्फ़ इसलिए कि वह प्रमाण-पत्र उसके पहुँच-पथ में कहीं मौजूद था।

जब कोई ऑडिटर, नियामक या ग्राहक पूछे कि किसी एआई एजेंट ने किस चीज़ तक पहुँच बनाई, उसने कौन-से निर्णय लिए और उससे मिला डेटा कहाँ गया, तो संगठनों को वास्तविक रूप से किस स्तर तक इसका पता लगाने योग्य रिकॉर्ड देना चाहिए? क्या भविष्य में एजेंटों के ऑडिट रिकॉर्ड पारंपरिक अभिगम लॉग जितने बुनियादी हो सकते हैं?

संगठनों को माँग किए जाने पर यह बता सकना चाहिए कि किसी एजेंट ने किस चीज़ तक पहुँच बनाई, उसने कौन-से निर्णय लिए और उससे मिला डेटा कहाँ गया। बाद में लॉग खंगालकर इन जानकारियों को जोड़ना पर्याप्त नहीं है। मानक यह होना चाहिए कि सवाल पूछे जाने से पहले ही एक सतत रिकॉर्ड मौजूद हो, जिसमें किसी भी छेड़छाड़ का पता लगाया जा सके। अभी अधिकांश कंपनियाँ इन सवालों का कोई जवाब नहीं देतीं। ग्राहक को यह कहकर इस कमी को टाला नहीं जा सकता; और जो जानकारी लीक हुई है, उसके आधार पर नियामक भी इसे स्वीकार नहीं करेंगे।

और हाँ, मेरा मानना है कि एजेंटों के ऑडिट रिकॉर्ड जल्द ही अभिगम लॉग जितने बुनियादी हो जाएँगे। वर्षों से हम मानव-प्रणालियों के लिए यह जानना अनिवार्य मानते आए हैं कि किसने, कब, किस चीज़ तक पहुँच बनाई। सिर्फ़ इसलिए एजेंटों के लिए कम सख़्त मानक रखने का कोई कारण नहीं है कि क्लिक किसी व्यक्ति ने नहीं किया। EU AI Act, AIUC-11 और ISO 42001 जैसे ढाँचे पहले ही इसी दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। एजेंटों की गतिविधियों का पता लगाने की व्यवस्था को उन्हीं नियंत्रणों और साक्ष्य-तर्क से जुड़ना चाहिए, जिन पर अनुपालन कार्यक्रम पहले से काम करते हैं। इसे बाद में सोचने वाली बात मानने से यह हाशिये पर चला जाता है।

आगे चलकर, क्या आपको लगता है कि एआई एजेंटों का प्रशासन सुरक्षा की एक अलग श्रेणी बन जाएगा, या अंततः मौजूदा प्रशासन, जोखिम, अनुपालन, पहचान और साइबर सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म में समाहित हो जाएगा? आपके विचार में, बड़े पैमाने पर पूरी तरह स्वायत्त एजेंटों को सुरक्षित रूप से तैनात करने से पहले उद्यमों को क्या-क्या व्यवस्था करनी होगी?

तकनीक की हर बड़ी लहर अपने साथ सुरक्षा की एक नई लहर लाती है—क्लाउड के साथ Wiz आया, एंडपॉइंट के साथ CrowdStrike आया और अब एआई एजेंट भी एक नई लहर ला रहे हैं। मॉडल प्रदाता अपने-अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए कंसोल और नीतियाँ बना रहे हैं, जो उपयोगी है। लेकिन कोई भी उद्यम सिर्फ़ एक मॉडल प्रदाता, एक कोडिंग सहायक और अपने भीतर बनाए गए एजेंटों के एक ही समूह पर निर्भर नहीं होता। इन सबका संचालन एक ही नीति-समूह और साक्ष्य के एक ही स्रोत के आधार पर किसी को करना होगा, और किसी एक एआई प्लेटफ़ॉर्म को इस समस्या का समाधान करने के लिए बनाया ही नहीं गया है। उसका उद्देश्य भी यह नहीं है। एआई एजेंटों का प्रशासन पहले से ही अपनी अलग श्रेणी है, भले ही वह उन GRC, पहचान और अनुपालन प्रणालियों से जुड़ता है जिन्हें कंपनियाँ पहले से इस्तेमाल करती हैं।

पूरी तरह स्वायत्त एजेंटों को बड़े पैमाने पर तैनात करने से पहले उद्यमों को चार व्यवस्थाएँ करनी होंगी, और अधिकांश के पास अभी इनमें से एक भी नहीं है। पहली है, एजेंटों की वास्तविक समय में खोज—यानी हर एजेंट के बनते ही यह जानना कि कौन-सा एजेंट चल रहा है, उसका स्वामी कौन है और वह किस पहचान के तहत काम करता है।

दूसरी व्यवस्था है, नीतियों को कार्रवाई के समय लागू करना और किसी कार्रवाई के निष्पादित होने से पहले उनका मूल्यांकन करना। तीसरी, उद्यमों को समय के साथ होने वाले दायरे के बदलावों पर लगातार निगरानी रखनी होगी, क्योंकि एजेंट उन्हें बनाने वाले सत्र के समाप्त होने के बाद भी काम करते रहते हैं और उनका दायरा चुपचाप बढ़ सकता है। आख़िर में, एजेंट के हर निर्णय का ऐसा रिकॉर्ड होना चाहिए जिसमें छेड़छाड़ का पता लगाया जा सके और जिसे ऑडिटर तथा नियामक वास्तव में मान्यता देते हैं, उन ढाँचों के अनुरूप रखा गया हो। Drata में हम इसी परत का निर्माण कर रहे हैं। इसके बिना, बड़े पैमाने पर स्वायत्त एजेंट तैनात करने वाला उद्यम बस उम्मीद के भरोसे काम कर रहा है।

इस बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। जो पाठक एआई एजेंटों के प्रशासन, निरंतर अनुपालन और अंदरूनी एजेंटों से पैदा होने वाले खतरों के नियंत्रणों के बारे में जानना चाहते हैं, वे Drata पर जाएँ।