Seguritecnia 511

Videovigilancia mentos de seguridad, como controles de acceso, alarmas y sensores IoT. Esta integración permite una visión global y coordinada de las operaciones. Uso en ‘safety’ y ‘retail’ Un campo en el que la IA ha mostrado un impacto notable es en la gestión del equipo de protección personal (PPE, por sus siglas en inglés) en entornos indus- triales y de construcción. Los sistemas de videovigilancia con IA pueden iden- tificar si los trabajadores llevan el equi- po adecuado, como cascos, chalecos reflectantes, protecciones auditivas o gafas de seguridad. En caso de detec- tar incumplimientos, generan alertas automáticas para corregir la situación y prevenir accidentes. En el sector del retail , las soluciones de IA han abierto nuevas posibilidades para analizar el comportamiento de los consumidores. Las cámaras inteligentes pueden rastrear los movimientos dentro de una tienda, identificar patrones de compra y evaluar el éxito de la distribu- ción del espacio o el impacto de una promoción. Esto no solo mejora la ex- periencia del cliente, sino que también optimiza la rentabilidad del negocio. Además, la IA puede identificar pérdidas relacionadas con hurtos mediante la detección de comportamientos sospe- chosos, proporcionando una respuesta rápida a los equipos de seguridad. La IA en videovigilancia El futuro de la videovigilancia con IA se predice hacia un aumento en la autono- mía de los sistemas y en la precisión de los análisis. Algunos desarrollos espera- dos incluyen: Análisis predictivo: los sistemas po- drán anticiparse a eventos antes de que ocurran, basándose en patrones detectados en tiempo real. Esto será útil en la prevención del crimen y en la gestión de riesgos. Privacidad y cumplimiento norma- tivo: a medida que la regulación se vuelve más estricta, las soluciones de IA se desarrollarán para garantizar el cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protección de Datos, mediante técnicas de anonima- to y cifrado. Implementación de sistemas edge : en lugar de depender de servidores centrales, el procesamiento de datos se realizará en los dispositivos de bor- de ( edge ). Esto reducirá la latencia y mejorará la eficiencia en la toma de decisiones. Adopción de redes neuronales avan- zadas: los avances en redes neurona- les profundas permitirán un análisis más preciso y rápido, aumentando las capacidades de los sistemas actuales. A pesar de estos avances, la imple- mentación de IA en videovigilancia en- frenta retos significativos: Privacidad. La capacidad de los siste- mas para identificar y rastrear perso- nas plantea preocupaciones éticas y legales. La industria debe equilibrar la seguridad con la protección de dere- chos individuales. Ciberseguridad. Los sistemas de videovigilancia conectados son ob- jetivos potenciales para ataques. Es esencial implementar medidas robus- tas para proteger los datos y evitar in- trusiones. Costes. La adopción de tecnología avanzada puede ser costosa, lo que li- mita su implementación en pequeñas empresas o instituciones con presu- puestos ajustados. La integración de la IA en la videovi- gilancia ha marcado un antes y un des- pués en el sector. Los avances logrados han mejorado la precisión, la eficiencia y la capacidad de respuesta de los siste- mas. Sin embargo, también plantean re- tos que requieren soluciones cuidadosas y responsables. En el futuro, la IA seguirá desempe- ñando un papel clave en la transforma- ción de la videovigilancia, permitiendo sistemas más inteligentes, ágiles y se- guros. Al mismo tiempo, es crucial que la industria aborde los retos inherentes a esta tecnología para garantizar un equili- brio entre seguridad y privacidad. / Enero-Febrero 2025 93