En
este sentido, las empresas han buscado incursionar con métodos más
inteligentes como la video analítica para hacer de la videovigilancia
una tecnología más rentable, y ha sido tanta su aceptación que expertos
en este ramo, como Luis Ortega, Director Comercial de Connect Advance,
aseguran que hoy la analítica basada en Inteligencia Artificial es lo
que le da a la videovigilancia en red el impulso necesario para seguir
creciendo, además de encontrar nuevas oportunidades de desarrollo.
La Inteligencia Artificial al borde de la red
Para
el sector de la videovigilancia, uno de los principales beneficios del
Edge computing es la capacidad de realizar análisis avanzados utilizando
IA y aprendizaje profundo como Machine Learning y Deep Learning dentro
de las propias cámaras. Edge computing implica desarrollar más capacidad
en el dispositivo conectado.
En
videovigilancia, esto significa que se pueden realizar más acciones en
las propias cámaras, por lo que ahora es posible “enseñar” a los
dispositivos a ser mucho más intuitivos acerca de lo que filman y
analizan en tiempo real. Actualmente los sistemas basados en IA pueden
analizar enormes cantidades de datos, lo cual es considerado uno de los
aspectos más importantes, ya que ha permitido reducir
cantidades de tiempo extraordinarios a los guardias de seguridad que se
encargan de revisar el material que la cámara almacena, señaló el directivo.
Por
ejemplo, una cámara de video en red es una solución que nos ayuda a ver
lo que sucede sin necesidad de que una persona tenga que estar
presenciando la escena, pero cuando se le agrega este software de
análisis de la información, el dispositivo adquiere un valor agregado
que va a permitir a los negocios encontrar una solución a sus
necesidades operacionales. Es decir, la analítica brindará la
posibilidad de hacer análisis predictivos de lo que ocurre, identificar
situaciones de peligro potencial y ayudar a la disuasión y prevención de
riesgos, sin dejar de lado la posibilidad que le otorga a muchos
sectores de mejorar sus procesos operativos.
¿Qué pasa con el quehacer humano?
En
torno a los debates que han surgido sobre la real existencia de la
Inteligencia Artificial, mucho se ha dicho sobre la posibilidad de
sustituir al humano por la máquina, pero la realidad es que aún falta
mucho para que los algoritmos de IA sean los suficientemente autónomos
para sustituir el trabajo del hombre.
En
videovigilancia, por ejemplo, cuando se trata de monitorear situaciones
en tiempo real y pretender visualizar todo lo que ocurre desde un
centro de monitoreo a través de una red de cámaras, esto puede
representar un trabajo extenuante para las personas, es aquí donde la
analítica basada en IA desempeña su potencial como una herramienta de
apoyo para optimizar el trabajo del operador, ayudándolo a identificar
escenarios específicos en el momento adecuado. Esto se traduce en una
reducción en los tiempos de respuesta ante riesgos latentes y eficiencia
en los procesos de vigilancia.
Los
sistemas de análisis basados en IA han evolucionado de forma rápida
para adaptarse a los cambios, por lo que han demostrado tener un amplio
abanico de implicaciones en el sector de la videovigilancia, sin
embargo, las investigaciones aún no han logrado desarrollar un algoritmo
capaz de contar con la inteligencia del ser humano, por lo que hablar
de una verdadera Inteligencia Artificial, aún es utópico para muchos. No
obstante, las bondades que hoy ofrecen estos sistemas altamente
desarrollados son la clave para que el sector de la videovigilancia siga
expandiendo sus posibilidades hacia muchos mercados verticales en temas
de seguridad, eficiencia operativa e incluso, desde 2020, mostraron una
gran capacidad para hacer frente a situaciones de riesgo sanitario
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