Israel Austria, Gerente de Ingeniería de Soluciones de Milestone Systems para América Latina
Pedirle a un operador de un centro de
monitoreo que mantenga la atención durante horas frente a decenas de pantallas
supone ignorar una realidad básica: la capacidad humana para sostener la
vigilancia visual tiene límites.
Diversas investigaciones han documentado el
llamado ‘vigilance decrement’, una disminución progresiva de la atención
que puede aparecer después de periodos relativamente cortos de monitoreo
continuo. Una investigación
realizada con operadores profesionales de videovigilancia encontró que, durante
una tarea de revisión de 90 minutos, los participantes detectaron
aproximadamente la mitad de los comportamientos relevantes, mientras que
también se registró un número considerable de falsas alarmas.
No se trata de una falta de experiencia o
compromiso. Es una limitación inherente a la capacidad humana para procesar
grandes volúmenes de información visual durante periodos prolongados.
Esta realidad adquiere especial relevancia
en instalaciones que operan con decenas o cientos de cámaras, particularmente
durante turnos nocturnos o sistemas que funcionan las 24 horas. El problema,
por tanto, no consiste únicamente en contar con suficientes operadores, sino en
entender cómo utilizar mejor su capacidad de atención.
Cuando demasiadas alarmas se convierten
en un problema
Durante años, una de las respuestas de la
industria consistió en incrementar la capacidad de detección. Cámaras con
análisis de movimiento y reglas sencillas podían generar una alerta cada vez
que algo atravesaba una determinada zona.
El problema aparece cuando el sistema
detecta demasiado.
Una sombra que cambia de posición, una rama
que se mueve con el viento o un vehículo detenido cerca de una cerca pueden
activar una alarma. Cuando este comportamiento se multiplica por cientos de
cámaras, el operador termina frente a una cola de notificaciones en la que la
mayoría de los eventos no representa una amenaza y hasta se vuelve
contraproducente al distraerlo en atender y descartar esas notificaciones en
lugar de tener su atención en el sistema.
Con el tiempo, esta situación genera un
efecto conocido como fatiga de alarmas. Cuando la mayoría de las notificaciones
resulta irrelevante, es natural que el operador empiece a asignarles menor
prioridad.
No es un problema de negligencia. Es una
respuesta humana ante una relación desfavorable entre señales relevantes y
ruido.
El resultado puede ser un aumento en los
tiempos de respuesta y, lo que es más importante, el riesgo de que un evento
real quede oculto entre decenas de falsas alarmas.
Por eso, la solución no consiste
simplemente en pedir mayor concentración o incorporar más personas para
observar más pantallas. Si el volumen de información supera la capacidad humana
de procesarla, el desafío está en transformar aquello que llega al operador.
La inteligencia artificial como filtro
de atención
Es precisamente aquí donde la inteligencia
artificial puede aportar valor a la seguridad.
Su función no debería plantearse como un
reemplazo del criterio humano, sino como una herramienta capaz de filtrar
información para que los operadores concentren su atención en los eventos que
realmente requieren intervención.
Las plataformas de analítica de video
actuales pueden ir más allá de una detección básica de movimiento o de objetos.
Los modelos de visión e inteligencia artificial permiten analizar el contexto
de una escena, distinguir entre diferentes tipos de objetos y determinar cuándo
una actividad merece una revisión.
Así, una persona que cruza una zona
autorizada puede ser diferenciada de alguien que permanece durante un periodo
inusual cerca de un área restringida. Del mismo modo, un vehículo que circula
por una ruta establecida puede distinguirse de otro que presenta un
comportamiento atípico.
El cambio es importante: la tecnología deja
de limitarse a decir que algo ocurrió y empieza a aportar información sobre qué
ocurrió y por qué podría ser relevante.
Esta evolución coincide con una tendencia
más amplia de la industria. El informe SIA 2026
Megatrends identifica la automatización de los centros de operaciones de
seguridad como una de las tendencias relevantes del año, incluyendo
aplicaciones como la generación asistida de reportes de incidentes y el
filtrado de alarmas de menor prioridad.
El objetivo no es automatizar todo de una
vez, sino aplicar inteligencia allí donde pueda liberar capacidad humana.
De detectar eventos a reconocer patrones
El potencial de la analítica aumenta
todavía más cuando deja de observar cada evento de manera aislada y comienza a
relacionar comportamientos a lo largo del tiempo.
Un vehículo que aparece una vez cerca del
perímetro de una instalación puede no representar nada fuera de lo común. Pero
si el mismo vehículo se encuentra en la misma zona durante varias noches
consecutivas, permanece unos minutos y después se retira, la repetición del
comportamiento puede convertirse en una señal que merece atención.
Ese tipo de patrón puede ser difícil de
identificar para un operador que trabaja por turnos, ya que cada persona
observa únicamente una parte de la actividad. La tecnología, en cambio, puede
analizar información acumulada y encontrar relaciones que atraviesan diferentes
periodos.
La misma lógica puede aplicarse a las
investigaciones posteriores a un incidente.
Revisar manualmente horas de grabaciones es
una tarea lenta y exigente. Las tecnologías de análisis y búsqueda de video
permiten condensar grandes cantidades de información, identificar objetos y
eventos y localizar rápidamente segmentos relevantes, manteniendo el vínculo
con el momento original de la grabación para su posterior verificación.
De esta manera, la inteligencia artificial
no solo ayuda a prevenir la sobrecarga durante el monitoreo en tiempo real. También
puede reducir el tiempo necesario para reconstruir lo ocurrido después de un
incidente.
Para los responsables de seguridad, la
pregunta ya no debería ser únicamente si la inteligencia artificial funciona,
sino cómo su implementación se traduce en resultados operativos.
La reducción de tiempos de respuesta, una
investigación más eficiente y una mejor capacidad para priorizar incidentes
pueden contribuir a demostrar el valor de una infraestructura de video seguridad
ante las organizaciones que deben justificar continuamente sus inversiones.
El operador sigue estando al mando
Hablar de inteligencia artificial en
seguridad también exige diferenciar entre sistemas que asisten a las personas y
aquellos diseñados para actuar con un mayor nivel de autonomía.
En el escenario descrito, el objetivo es
mantener al operador dentro del proceso de decisión. La tecnología filtra,
identifica patrones, proporciona contexto y facilita la revisión de evidencias;
la persona aporta criterio, experiencia y conocimiento del entorno.
Esta combinación resulta especialmente
importante cuando una decisión puede tener consecuencias reales.
Un operador que recibe cinco alertas
relevantes por hora, acompañadas de contexto suficiente para evaluarlas, se
encuentra en una posición muy diferente a la de quien debe procesar cincuenta
notificaciones sin ningún nivel de priorización.
La tecnología no elimina el límite de la
atención humana. Lo reconoce y trabaja a partir de él.
La fatiga del operador no desaparecerá
porque se incorpore inteligencia artificial a un sistema de videovigilancia. Lo
que sí puede cambiar es la manera en que se administra la información que llega
a las personas.
Las organizaciones que incorporen esta
tecnología de manera estratégica no tendrán que elegir entre operadores humanos
o inteligencia artificial. El desafío estará en diseñar una colaboración en la
que cada uno haga aquello para lo que está mejor preparado: las máquinas pueden
monitorear continuamente grandes volúmenes de información y encontrar patrones;
las personas pueden interpretar el contexto, evaluar las consecuencias y tomar
decisiones.
En este nuevo escenario, la seguridad deja
de depender de cuánto tiempo puede una persona permanecer frente a una
pantalla. Su efectividad estará cada vez más relacionada con la capacidad de convertir
grandes volúmenes de información en conocimiento útil para tomar mejores
decisiones.
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