La inteligencia artificial a gran escala ha dejado de ser una promesa para convertirse en un elemento activo dentro de la industria de la videoseguridad. Lo que durante años se percibió como una capa adicional de análisis hoy comienza a integrarse de forma estructural en los flujos operativos, redefiniendo la manera en que las organizaciones protegen activos, interpretan eventos y toman decisiones en tiempo real. Más allá de reconocer objetos o detectar movimientos, los nuevos modelos de IA son capaces de comprender contextos complejos, identificar patrones sutiles y ofrecer un nivel de análisis que eleva el valor estratégico del video como fuente de información.
Actualemnte las cámaras con inteligencia artificial se han consolidado como uno de los principales motores de crecimiento del mercado de la seguridad física y del Internet de las Cosas. Sin embargo, el debate entre los líderes de la industria ya no gira en torno a si la IA debe adoptarse, sino a cuál será el siguiente salto tecnológico que permita resolver los límites de los enfoques actuales. En ese escenario, la IA a gran escala emerge como la evolución natural.
De la detección a la comprensión del contexto
Uno de los principales hallazgos de la encuesta es la percepción generalizada de que la IA a gran escala responde a problemas históricos de la videoseguridad. A diferencia de la IA convencional, basada en reglas predefinidas o en modelos limitados, los nuevos sistemas se apoyan en grandes volúmenes de datos multimodales y arquitecturas avanzadas que les permiten interpretar relaciones entre objetos, comportamientos y entornos.
El 73.4% de los encuestados asocia la adopción de IA a gran escala con una mayor eficiencia operativa, mientras que el 62% destaca una reducción significativa del error humano. A ello se suma una mejora en la experiencia del usuario final, señalada por el 55.4% de los participantes.
Las áreas donde los encuestados identifican un mayor potencial de impacto están estrechamente vinculadas con la automatización y la simplificación de procesos operativos. La búsqueda de video y la investigación forense encabezan la lista, con un 56% de las respuestas, seguidas por la detección de objetos y eventos, con 39.1%, y las alertas y la capacidad de respuesta en tiempo real, con 34.3%.
En el ámbito de la investigación forense, soluciones como los NVR AcuSeek de Hikvision ilustran el alcance práctico de la IA a gran escala. Estos sistemas permiten realizar búsquedas de video mediante lenguaje natural, lo que reduce de forma drástica los tiempos de análisis. En lugar de revisar horas de grabaciones, los operadores pueden localizar eventos específicos de manera casi inmediata, transformando el video en una herramienta de consulta ágil y estratégica.
En cuanto a la detección de objetos y eventos, cámaras como la serie DeepinView X utilizan modelos avanzados capaces de distinguir actividad relevante del ruido de fondo. De acuerdo con la información del estudio, esta tecnología logra reducir las falsas alarmas hasta en un 90%, superando ampliamente el desempeño de las cámaras de IA convencional. Esta precisión no solo optimiza la operación, sino que también fortalece la confianza de los usuarios en los sistemas automatizados.
Las alertas contextuales en tiempo real representan otro avance clave. Al incorporar información contextual, la IA a gran escala permite emitir notificaciones más precisas y accionables, facilitando respuestas rápidas y mejor informadas en situaciones críticas. Además, los encuestados identifican oportunidades de innovación en áreas como la configuración de sistemas y la optimización de recursos, así como en el filtrado inteligente de alarmas, lo que apunta a beneficios que trascienden la operación diaria y alcanzan el diseño mismo de las arquitecturas de seguridad.
Infraestructura crítica lidera las expectativas de adopción
El impacto de la IA a gran escala no se percibe de manera homogénea en todos los sectores. Más de la mitad de los encuestados, el 51.2%, señala a la infraestructura crítica como el vertical donde estas capacidades tendrán mayor relevancia. La diferencia de más de diez puntos porcentuales frente a otros sectores refleja una percepción clara: cuanto más complejo y sensible es el entorno, mayor es el valor de una IA capaz de comprender contextos amplios y reducir al mínimo el margen de error.
Un caso es el del Museo Nacional de Yogyakarta, en Indonesia, donde la implementación del sistema AcuSeek de Hikvision permitió acelerar la búsqueda de incidentes y habilitar alertas inteligentes. El transporte y el sector industrial y manufacturero también destacan como áreas con altas expectativas de adopción, con 40.3% y 38.5% respectivamente. Ambos comparten características clave: despliegues de gran escala, entornos dinámicos y una necesidad constante de automatización. En contraste, sectores como el comercio minorista muestran una mayor cautela, en parte debido a su sensibilidad al precio, aunque la distribución de respuestas sugiere que el impacto de la IA a gran escala será transversal, aunque con ritmos distintos.
Pese al optimismo generalizado, la encuesta también deja en evidencia los desafíos que aún frenan una adopción más acelerada. El costo de los dispositivos con IA a gran escala se mantiene como la principal barrera, señalada por el 60% de los participantes. A ello se suman las preocupaciones relacionadas con la privacidad y el cumplimiento normativo, mencionadas por el 57%, y la integración con sistemas heredados, con 53%.
El análisis regional revela contrastes significativos. En Asia, casi ocho de cada diez encuestados identifican los costos como el principal obstáculo, mientras que en Europa las preocupaciones regulatorias dominan la conversación. En la Unión Europea y otros países del continente, el 81.1% de los participantes sitúa la privacidad y el cumplimiento normativo como el mayor desafío, lo que refleja marcos legales más estrictos y una mayor sensibilidad social en torno al uso de datos.
Aun así, las barreras relacionadas con el conocimiento técnico o la resistencia al cambio parecen perder peso. Solo el 33.1% menciona la falta de capacidades técnicas como un problema, y apenas el 18% señala escepticismo por parte de los clientes. Estos datos sugieren que, a medida que las organizaciones adquieren experiencia directa con la IA a gran escala, las reticencias iniciales tienden a diluirse.
