{"id":192823,"date":"2026-01-08T18:00:05","date_gmt":"2026-01-08T21:00:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=192823"},"modified":"2026-01-08T01:09:59","modified_gmt":"2026-01-08T04:09:59","slug":"ia-en-videoseguridad-impulsa-eficiencia-operativa-y-reduce-errores-segun-encuesta-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/dispositivos\/ia-en-videoseguridad-impulsa-eficiencia-operativa-y-reduce-errores-segun-encuesta-global\/","title":{"rendered":"IA en videoseguridad impulsa eficiencia operativa y reduce errores, seg\u00fan encuesta global"},"content":{"rendered":"

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 a\u00f1os se percibi\u00f3 como una capa adicional de an\u00e1lisis 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. M\u00e1s all\u00e1 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 an\u00e1lisis que eleva el valor estrat\u00e9gico del video como fuente de informaci\u00f3n.<\/p>\n

Actualemnte las c\u00e1maras con inteligencia artificial se han consolidado como uno de los principales motores de crecimiento del mercado de la seguridad f\u00edsica y del Internet de las Cosas. Sin embargo, el debate entre los l\u00edderes de la industria ya no gira en torno a si la IA debe adoptarse, sino a cu\u00e1l ser\u00e1 el siguiente salto tecnol\u00f3gico que permita resolver los l\u00edmites de los enfoques actuales. En ese escenario, la IA a gran escala emerge como la evoluci\u00f3n natural.<\/p>\n

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La nueva Veeam Data Platform v13 incorpora consola web y amplia compatibilidad con soluciones de ciberseguridad e identidad.<\/figcaption><\/figure>\n

De la detecci\u00f3n a la comprensi\u00f3n del contexto<\/span><\/h2>\n

Uno de los principales hallazgos de la encuesta es la percepci\u00f3n generalizada de que la IA a gran escala responde a problemas hist\u00f3ricos de la videoseguridad. A diferencia de la IA convencional, basada en reglas predefinidas o en modelos limitados, los nuevos sistemas se apoyan en grandes vol\u00famenes de datos multimodales y arquitecturas avanzadas que les permiten interpretar relaciones entre objetos, comportamientos y entornos.<\/p>\n

El 73.4% de los encuestados asocia la adopci\u00f3n de IA a gran escala con una mayor eficiencia operativa, mientras que el 62% destaca una reducci\u00f3n significativa del error humano. A ello se suma una mejora en la experiencia del usuario final, se\u00f1alada por el 55.4% de los participantes.<\/p>\n

Las \u00e1reas donde los encuestados identifican un mayor potencial de impacto est\u00e1n estrechamente vinculadas con la automatizaci\u00f3n y la simplificaci\u00f3n de procesos operativos. La b\u00fasqueda de video y la investigaci\u00f3n forense encabezan la lista, con un 56% de las respuestas, seguidas por la detecci\u00f3n de objetos y eventos, con 39.1%, y las alertas y la capacidad de respuesta en tiempo real, con 34.3%.<\/p>\n

En el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n forense, soluciones como los NVR AcuSeek de Hikvision<\/strong> ilustran el alcance pr\u00e1ctico de la IA a gran escala. Estos sistemas permiten realizar b\u00fasquedas de video mediante lenguaje natural, lo que reduce de forma dr\u00e1stica los tiempos de an\u00e1lisis. En lugar de revisar horas de grabaciones, los operadores pueden localizar eventos espec\u00edficos de manera casi inmediata, transformando el video en una herramienta de consulta \u00e1gil y estrat\u00e9gica.<\/p>\n

En cuanto a la detecci\u00f3n de objetos y eventos, c\u00e1maras como la serie DeepinView X utilizan modelos avanzados capaces de distinguir actividad relevante del ruido de fondo. De acuerdo con la informaci\u00f3n del estudio, esta tecnolog\u00eda logra reducir las falsas alarmas hasta en un 90%, superando ampliamente el desempe\u00f1o de las c\u00e1maras de IA convencional. Esta precisi\u00f3n no solo optimiza la operaci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n fortalece la confianza de los usuarios en los sistemas automatizados.<\/p>\n

Las alertas contextuales en tiempo real representan otro avance clave. Al incorporar informaci\u00f3n contextual, la IA a gran escala permite emitir notificaciones m\u00e1s precisas y accionables, facilitando respuestas r\u00e1pidas y mejor informadas en situaciones cr\u00edticas. Adem\u00e1s, los encuestados identifican oportunidades de innovaci\u00f3n en \u00e1reas como la configuraci\u00f3n de sistemas y la optimizaci\u00f3n de recursos, as\u00ed como en el filtrado inteligente de alarmas, lo que apunta a beneficios que trascienden la operaci\u00f3n diaria y alcanzan el dise\u00f1o mismo de las arquitecturas de seguridad.<\/p>\n

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La protecci\u00f3n de datos y la seguridad operativa son esenciales al migrar hacia plataformas hiperconvergentes y nubes h\u00edbridas.<\/figcaption><\/figure>\n

Infraestructura cr\u00edtica lidera las expectativas de adopci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

El impacto de la IA a gran escala no se percibe de manera homog\u00e9nea en todos los sectores. M\u00e1s de la mitad de los encuestados, el 51.2%, se\u00f1ala a la infraestructura cr\u00edtica como el vertical donde estas capacidades tendr\u00e1n mayor relevancia. La diferencia de m\u00e1s de diez puntos porcentuales frente a otros sectores refleja una percepci\u00f3n clara: cuanto m\u00e1s complejo y sensible es el entorno, mayor es el valor de una IA capaz de comprender contextos amplios y reducir al m\u00ednimo el margen de error.<\/p>\n

Un caso es el del Museo Nacional de Yogyakarta<\/strong>, en Indonesia, donde la implementaci\u00f3n del sistema AcuSeek de Hikvision permiti\u00f3 acelerar la b\u00fasqueda de incidentes y habilitar alertas inteligentes.\u00a0 El transporte y el sector industrial y manufacturero tambi\u00e9n destacan como \u00e1reas con altas expectativas de adopci\u00f3n, con 40.3% y 38.5% respectivamente. Ambos comparten caracter\u00edsticas clave: despliegues de gran escala, entornos din\u00e1micos y una necesidad constante de automatizaci\u00f3n. En contraste, sectores como el comercio minorista muestran una mayor cautela, en parte debido a su sensibilidad al precio, aunque la distribuci\u00f3n de respuestas sugiere que el impacto de la IA a gran escala ser\u00e1 transversal, aunque con ritmos distintos.<\/p>\n

Pese al optimismo generalizado, la encuesta tambi\u00e9n deja en evidencia los desaf\u00edos que a\u00fan frenan una adopci\u00f3n m\u00e1s acelerada. El costo de los dispositivos con IA a gran escala se mantiene como la principal barrera, se\u00f1alada 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 integraci\u00f3n con sistemas heredados, con 53%.<\/p>\n

El an\u00e1lisis regional revela contrastes significativos. En Asia, casi ocho de cada diez encuestados identifican los costos como el principal obst\u00e1culo, mientras que en Europa las preocupaciones regulatorias dominan la conversaci\u00f3n. En la Uni\u00f3n Europea y otros pa\u00edses del continente, el 81.1% de los participantes sit\u00faa la privacidad y el cumplimiento normativo como el mayor desaf\u00edo, lo que refleja marcos legales m\u00e1s estrictos y una mayor sensibilidad social en torno al uso de datos.<\/p>\n

Aun as\u00ed, las barreras relacionadas con el conocimiento t\u00e9cnico o la resistencia al cambio parecen perder peso. Solo el 33.1% menciona la falta de capacidades t\u00e9cnicas como un problema, y apenas el 18% se\u00f1ala 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.<\/p>\n

Lee m\u00e1s:<\/span><\/h3>\n
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