Обґрунтовано доцільність застосування агентного штучного інтелекту та великих мовних моделей у процесах управління ідентифікацією та доступом (IAM) в умовах гібридної корпоративної інфраструктури. Показано, що традиційні моделі RBAC/ABAC у великих організаціях стикаються з «вибухом ролей», зростанням витрат і ризиком формального погодження, а також не здатні якісно опрацьовувати неструктуровані текстові обґрунтування та динамічний контекст. Метою дослідження є проєктування гібридної інтелектуальної системи керування контролем доступу, яка поєднує детерміновані політики з контекстним аналізом AI-агента. Запропоновано трирівневу архітектуру: рівень взаємодії (ChatOps), рівень оркестрації (BPMN-оркестрація) і рівень прийняття рішень, реалізований як «sandwich»-підхід.