Las cámaras con inteligencia artificial se han consolidado como uno de los principales motores de crecimiento del mercado de la seguridad física y el IoT. Hoy, los modelos de IA a gran escala marcan el siguiente punto de inflexión.
En los últimos años, la adopción de IA en la industria ha crecido de forma sostenida. Sin embargo, el enfoque de muchos líderes del sector ya no está en si la IA debe implementarse, sino en cuál será el siguiente salto tecnológico. En ese contexto, la IA a gran escala emerge como la evolución natural, con el potencial de transformar no solo la seguridad, sino también la eficiencia operativa y la toma de decisiones en múltiples industrias.
La razón es clara: los beneficios de estos nuevos modelos son tangibles. Al apoyarse en grandes volúmenes de datos multimodales y arquitecturas avanzadas, la IA a gran escala no solo identifica objetos o eventos, sino que interpreta relaciones, contextos y patrones complejos. Esto permite detectar anomalías sutiles y cambios de comportamiento que los enfoques tradicionales, basados en reglas o IA convencional, simplemente no logran percibir, elevando el valor estratégico de la videoseguridad para el negocio.
La pregunta clave es cuánto tiempo tomará para que la revolución de la inteligencia artificial se consolide en los flujos de trabajo de la seguridad física y se traduzca en aplicaciones reales y de alto impacto. Para entender el nivel de adopción de la IA a gran escala en la videoseguridad, asmag.com y Hikvisionrealizaron una encuesta conjunta que analiza su implementación actual y su potencial de crecimiento. Los resultados permiten identificar los principales puntos de fricción que las organizaciones esperan resolver con estos modelos avanzados, así como los sectores donde se anticipa un mayor impacto. Al mismo tiempo, el análisis revela los desafíos que aún deben superarse para lograr una adopción más amplia de las tecnologías de IA más recientes.
La IA a gran escala responde a puntos críticos del sector
Los encuestados asocian de forma clara los modelos de IA a gran escala con la resolución de problemas estructurales en la videoseguridad. Al ser consultados sobre el valor que aportan las nuevas aplicaciones de estos modelos, el 73.4% destaca una mayor eficiencia operativa, el 62% una reducción del error humano y el 55.4% una mejora en la experiencia del usuario final.
De manera consistente, las áreas donde se percibe mayor necesidad de innovación impulsada por IA están directamente vinculadas con la automatización y simplificación de tareas operativas que consumen tiempo y son propensas a errores. En este contexto, los mayores potenciales de impacto se concentran en la búsqueda de video y la investigación forense (56%), la detección de objetos y eventos (39.1%) y las alertas y la capacidad de respuesta en tiempo real (34.3%).
En el ámbito de la búsqueda e investigación forense, soluciones como los NVR AcuSeek de Hikvision, basados en modelos de IA a gran escala, permiten realizar búsquedas de video mediante lenguaje natural, facilitando la localización inmediata de eventos relevantes sin necesidad de revisiones manuales extensas. En cuanto a la detección de objetos y eventos, cámaras como la serie DeepinView X utilizan IA avanzada para distinguir actividad relevante del ruido de fondo, reduciendo las falsas alarmas hasta en un 90%, con una precisión superior a la de las cámaras de IA convencionales.
Las alertas contextuales en tiempo real, impulsadas por IA a gran escala, también permiten respuestas más rápidas y mejor informadas, optimizando la toma de decisiones en situaciones críticas. Adicionalmente, los encuestados identifican oportunidades de innovación en áreas como la configuración de sistemas y optimización de recursos (25.9%) y la configuración y el filtrado de alarmas (22.8%), lo que apunta a beneficios que van más allá de la operación diaria y alcanzan el diseño y la mejora continua de las arquitecturas de seguridad.
Verticales con mayor impacto esperado
Más de la mitad de los encuestados (51.2%) identifica a la infraestructura crítica como el sector donde las capacidades impulsadas por IA a gran escala serán más relevantes. Con una ventaja de más de diez puntos porcentuales frente a otros sectores, este resultado refleja la percepción de que la IA a gran escala aporta un mayor valor en entornos complejos, con amplias áreas de monitoreo y una baja tolerancia al error.
Un ejemplo de esta tendencia se observa en el Museo Nacional de Yogyakarta, en Indonesia, donde la implementación del sistema AcuSeek de Hikvision, basado en IA, permitió acelerar la búsqueda de incidentes y habilitar alertas inteligentes, reduciendo los tiempos de respuesta y fortaleciendo la protección de las obras de arte.
Otros sectores que también muestran expectativas de adopción relevantes son el transporte (40.3%) y el sector industrial y manufacturero (38.5%), ambos caracterizados por despliegues de gran escala donde la automatización impulsada por IA resulta especialmente valiosa. En contraste, sectores con alta sensibilidad al precio, como el comercio minorista (21.6%), se perciben como más cautelosos, aunque la distribución de respuestas entre los distintos verticales indica que la IA a gran escala tendrá un impacto amplio, aunque a ritmos diferentes según el sector.
Desafíos de adopción y diferencias regionales
El costo de los dispositivos con IA a gran escala se mantiene como el principal obstáculo para una adopción más rápida. En la encuesta, el 60% de los participantes identifica este factor como una barrera, seguido por las preocupaciones sobre privacidad y cumplimiento normativo (57%) y la integración con sistemas heredados (53%).
El análisis regional revela diferencias marcadas: en Asia, casi ocho de cada diez encuestados (78.9%) señalan los costos como el principal desafío, mientras que en Europa, tanto dentro como fuera de la Unión Europea, las preocupaciones relacionadas con privacidad y cumplimiento normativo encabezan la lista, con un 81.1%.
Si bien la complejidad y la novedad de los modelos de IA a gran escala siguen generando inquietudes, su peso parece menor. Solo el 33.1% de los encuestados menciona la falta de conocimientos técnicos como una barrera, y el 18 % señala resistencia al cambio o escepticismo por parte de los clientes.
A medida que más organizaciones adquieren experiencia directa con estas tecnologías, estas reticencias tienden a diluirse. De hecho, menos de una cuarta parte de los participantes afirma que su organización no tiene planes de adoptar IA a gran escala (9.6%) o mantiene una postura escéptica (12.6%). En contraste, el 38.5% indica que su empresa está explorando activamente su potencial, mientras que el 37.3% señala que ya la está probando o utilizando, lo que confirma una actitud mayoritariamente favorable hacia la IA a gran escala en la videoseguridad.
La inteligencia artificial a gran escala ya está redefiniendo la videoseguridad. Con desarrollos basados en los modelos Guanlan de Hikvision, esta tecnología comienza a integrarse de forma tangible en los flujos operativos, aportando mayor contexto, precisión y capacidad de análisis a funciones clave como la protección perimetral, la búsqueda de video y la detección de eventos.
Su valor radica en la capacidad de adaptarse a distintos entornos, reducir falsas alarmas y facilitar decisiones más informadas, al tiempo que abre nuevas posibilidades de automatización. Aunque persisten desafíos relacionados con costos y regulación, la dirección es clara: la IA a gran escala se está consolidando como un pilar de las arquitecturas de seguridad del futuro, con un impacto que apenas empieza a materializarse.
