La IA en seguridad está dejando de ser una promesa para convertirse en una herramienta concreta para detectar incidentes, acelerar respuestas y hacer más eficientes las operaciones. Motorola Solutions ha demostrado cómo esa evolución combina cámaras, analítica, comunicaciones y sistemas de inteligencia artificial para entregar información más útil a quienes deben tomar decisiones de seguridad.
Para hablar de este tema, conversamos con Darío Mojica, Director de Ingeniería Preventa para Latinoamérica de Motorola Solutions, quien resume el cambio con una idea directa: “cada vez estamos yendo a que los dispositivos sean más inteligentes para entregar mejores datos en tiempo real”.
Y esa transformación no consiste únicamente en instalar mejores cámaras de seguridad. El verdadero desafío está en conseguir que los sistemas entiendan lo que ocurre, identifiquen situaciones relevantes y ayuden al operador a actuar oportunamente.
IA en seguridad: de mirar imágenes a interpretar situaciones
Una de las novedades de Motorola Solutions es Visual Alerts, una solución basada en inteligencia artificial generativa que permite interactuar con el sistema mediante lenguaje natural.
La diferencia frente a los sistemas tradicionales está en la manera de buscar y detectar situaciones.
Hasta ahora, las cámaras podían trabajar con modelos entrenados para reconocer determinados objetos, personas o vehículos y aplicar reglas específicas. Con Visual Alerts, el usuario puede formular mediante lenguaje natural aquello que necesita detectar y el sistema utiliza esa instrucción para analizar las imágenes y generar una alerta para el operador.
Entre los escenarios mencionados durante la entrevista están la detección de fuego, humo, choques de vehículos o aglomeraciones súbitas de personas.
Mojica explica que esto permite superar las limitaciones de los modelos tradicionales: “ya no está solamente definido al entrenamiento que dimos frente a las cámaras”.
El cambio parece sencillo, pero tiene una implicación importante: la cámara deja de ser únicamente una fuente de imágenes y comienza a convertirse en una fuente de información procesable.
De cámaras inteligentes a un ecosistema conectado
La inteligencia artificial también está presente en distintos niveles del portafolio de Motorola Solutions, desde soluciones para la atención de incidentes hasta cámaras con capacidades analíticas.
Pero la apuesta no termina al incorporar IA a cada dispositivo. Otro de los puntos centrales está en conectar los sistemas. Video, control de acceso y comunicaciones pueden integrarse para que la información fluya entre diferentes herramientas. El propósito es reducir la fragmentación tecnológica y permitir que el operador tenga un contexto más completo de lo que está sucediendo. “Al final, lo que se busca es hacer más eficiente la operación”, señala Mojica.
Esto también cambia el papel de la inteligencia artificial. No se plantea como un sustituto de las personas, sino como una tecnología de apoyo. De hecho, el ejecutivo afirma al respecto: “nunca reemplazarlo, es hacer más eficientes sus procesos”.
En la gestión de incidentes, por ejemplo, la IA puede guiar al operador de acuerdo con el procedimiento estándar de operación definido para determinada situación. En lugar de obligarlo a recordar cada paso mientras enfrenta un evento, el sistema puede ayudarlo a seguir el proceso correspondiente.
Energía solar y movilidad: seguridad donde antes era difícil desplegarla
La innovación presentada recientemente por el fabricante, también aparece en la infraestructura física necesaria para desplegar sistemas de video seguridad.
Motorola Solutions tiene puntos móviles de suministro de energía basados en energía solar que pueden utilizar cámaras de seguridad de la compañía.
Así, la propuesta resuelve una dificultad habitual en determinados escenarios: no siempre es viable realizar excavaciones, instalar fibra óptica o construir una infraestructura permanente para colocar una cámara.
En estos casos, la movilidad adquiere valor. “No tienes que depender de una infraestructura, excavaciones, fibra óptica”, explica Mojica.
Los sistemas pueden desplazarse y hacerlo con mayor rapidez en lugares donde se necesita cobertura temporal o donde la infraestructura convencional no está disponible.
La solución está pensada para contextos como eventos, controles de visitantes, recorridos o situaciones en las que se requiere enviar video hacia puntos de control o centros de operaciones de seguridad, conocidos como SOC (Centro de Operaciones de Seguridad).
De la misma forma, Motorola Solutions también incorpora postes telescópicos que permiten elevar las cámaras y ampliar sus posibilidades de cobertura.
Analítica de video: el siguiente paso es actuar sobre los datos
Durante años, mejorar la seguridad significó principalmente conseguir imágenes de mayor resolución y calidad. Esa necesidad continúa vigente, pero ya no parece suficiente.
“La realidad es que cada vez estamos yendo a dispositivos más inteligentes y que entregan más información”, afirma Mojica.
Esta frase resume una de las transformaciones más importantes de la video vigilancia: pasar de almacenar enormes cantidades de video a utilizar los datos que contienen esas imágenes para generar acciones concretas.
La analítica de video se convierte así en una pieza fundamental. Si una cámara puede detectar una situación relevante y alertar al operador, el valor del sistema deja de estar exclusivamente en la grabación posterior de un incidente.
La información puede utilizarse de forma más proactiva. Mojica lo plantea directamente: “es empezar a utilizar esa data de una manera más proactiva y no solo dejarla en el video nada más”.
Nube, infraestructura local y el avance hacia sistemas híbridos
Otro desafío para ciudades y organizaciones es la diversidad de infraestructuras existentes. En Colombia conviven sistemas relativamente nuevos con plataformas tradicionales, soluciones en la nube y tecnologías instaladas localmente. Pretender reemplazar todo de una vez no siempre resulta viable.
La respuesta que identifica a Motorola Solutions es avanzar hacia modelos híbridos.
La compañía cuenta tanto con soluciones cloud como on-premise y observa una tendencia hacia la combinación de ambas capacidades: procesamiento en la nube junto con infraestructura local para obtener la tecnología que cada escenario requiere.
La conectividad a Internet amplía además las posibilidades de integrar capacidades que antes no estaban disponibles en determinados sistemas.
Un ejemplo es Calipsa (plataforma adquirida por Motorola Solutions en 2022), solución de inteligencia artificial en la nube orientada a optimizar el monitoreo de sistemas tradicionales de video.
Su propuesta resulta particularmente interesante para organizaciones que ya cuentan con infraestructura instalada pero cuyas cámaras no tienen capacidades de inteligencia artificial.
Esto plantea una alternativa diferente a la renovación completa de una infraestructura: incorporar nuevas capacidades sobre sistemas existentes para mejorar la eficiencia del monitoreo.
El borde gana protagonismo en la seguridad
Detrás de todas estas soluciones aparece una tendencia que Mojica considera determinante: llevar más inteligencia hacia el edge computing, es decir, hacia el propio dispositivo o cerca del punto donde se genera la información.
El ejecutivo lo resume de esta manera: “La tendencia es esa, realmente es potencializar más el borde”.
La razón es que una cámara equipada con capacidades analíticas puede procesar información y entregar datos relevantes sin limitarse a transmitir imágenes para que alguien las revise posteriormente.
En este escenario, las analíticas básicas dejan de ser el gran diferenciador y comienzan a convertirse en una capacidad esperada. “Ya no es simplemente una cámara”, afirma Mojica.
El siguiente nivel consiste en aprovechar la información generada para detectar situaciones, priorizar eventos, generar alertas y apoyar procesos operativos.
Seguridad, tecnología y ciudadanía: una conversación que cambia
Para ciudades como Bogotá y para las organizaciones que administran grandes espacios, esta evolución abre una discusión que va mucho más allá de comprar cámaras.
La pregunta empieza a ser qué información puede obtenerse de los sistemas existentes y cómo puede utilizarse para responder mejor ante los acontecimientos.
La combinación de inteligencia artificial generativa, analítica de video, infraestructura híbrida, dispositivos inteligentes y comunicaciones integradas apunta precisamente en esa dirección.
Pero hay un elemento que conviene no perder de vista: la tecnología no toma por sí sola todas las decisiones. Su valor depende de cómo se integra con los procesos, las personas y los protocolos que deben responder ante cada situación.
Por eso resulta relevante que Motorola Solutions insista en que la IA debe hacer más eficiente al operador y no reemplazarlo.
El futuro de la seguridad no está en grabarlo todo
La evolución de la video seguridad plantea un cambio de paradigma. Durante mucho tiempo, el objetivo fue tener mejores cámaras para registrar lo que ocurría. Ahora el reto consiste en conseguir que los dispositivos puedan aportar contexto, identificar acontecimientos relevantes y ayudar a reaccionar con mayor rapidez.
La IA en seguridad representa precisamente ese salto: pasar de acumular imágenes a convertirlas en información útil para la operación.
La tendencia hacia dispositivos más inteligentes, sistemas híbridos y tecnologías capaces de interpretar datos en tiempo real apunta a una idea sencilla pero poderosa: el valor de una cámara ya no debería medirse únicamente por lo bien que graba, sino por lo que puede ayudar a entender y hacer con aquello que ve.
Y ese cambio puede terminar siendo tan importante para la eficiencia de una organización como para la seguridad de una ciudad.
Preguntas frecuentes
¿Cómo está cambiando la inteligencia artificial los sistemas de seguridad?
Permite que cámaras y otros dispositivos no solo registren imágenes, sino que interpreten situaciones, detecten eventos relevantes y generen información útil para los operadores.
¿Qué papel tiene el edge computing en la videovigilancia?
Permite procesar más información directamente en los dispositivos o cerca del lugar donde se generan los datos, reduciendo la dependencia de sistemas centrales.
¿La IA busca reemplazar a los operadores de seguridad?
No. Según la visión planteada por Motorola Solutions, la tecnología busca apoyar a los operadores y hacer más eficientes sus procesos, no sustituirlos.
