La gran cantidad de datos e información que se genera con las nuevas tecnologías comporta que sea casi imposible realizar un análisis manualmente

La creciente aplicación de la IA y el aprendizaje automático o 'Deep learning' ha hecho que se preste atención a las oportunidades que se presentan con los análisis avanzados.

Un factor clave a la hora de emplear la analítica para ofrecer información práctica es el enorme aumento de datos que generan las cámaras de vigilancia, junto con otros sensores integrados en una solución. Los datos (y metadatos) que se generan se vuelven imposibles de interpretar y gestionar por operadores humanos, actuar en consecuencia y de forma rápida, incluso con enormes y costosos aumentos de recursos. El uso de análisis puede impulsar acciones en tiempo real que favorezcan la seguridad y la eficacia operativa.

La analítica contribuye también al análisis forense posterior a un incidente. Dada la enorme cantidad de datos que generan las cámaras de vigilancia, encontrar la vista que ofrezca la información relevante de una escena puede llevar mucho tiempo. La búsqueda asistida aborda este problema, ayuda a operadores a encontrar rápidamente personas y objetos entre multitud de horas de grabación. Además, una combinación de sensores permite que la analítica inteligente proponga un mantenimiento preventivo antes de que se produzca el fallo.

Las nuevas videocámaras de vigilancia basadas en la IA proporcionan información a tiempo real que permite actuar con mayor rapidez ante una crisis o problema.

Una arquitectura tecnológica híbrida es la más adecuada para los sistemas de seguridad, ya que combina servidores locales, computación basada en la nube y dispositivos periféricos. Con todos estos factores, la seguridad se adapta a las necesidades reales de cada empresa de forma particular. Así mismo, cabe destacar las ventajas de la analítica avanzada integrada en las cámaras de vigilancia en el borde de la red, el análisis de las imágenes de mayor calidad en el instante que se capturan ofrece a las organizaciones la mejor oportunidad de reaccionar en tiempo real.

Por otro lado, estos datos que se generan tienen utilidad más allá de la visión en tiempo real. El análisis de las tendencias a lo largo del tiempo puede aportar información que conduzca a una mayor eficiencia operativa. Este tipo de análisis suele requerir la potencia de procesamiento de los servidores locales o de la nube.

Hay que tener muy en cuenta los requisitos en torno a la privacidad y el almacenamiento de datos, que varían de un país a otro y de una región a otra. Estos requisitos son los que marcan la diferencia entre el almacenamiento in situ y el uso de la nube.

La importancia que está cogiendo la ciberseguridad también se pone de relieve en la modificación de algunas normativas. Un ejemplo es la propuesta de Ley de Ciberresiliencia de la Comisión Europea, que impondrá mayores exigencias a los productores de hardware y software de todos los sectores, para garantizar la ciberseguridad de sus productos. Se tiene que garantizar menos vulnerabilidades en el lanzamiento y una mejor gestión de la ciberseguridad a lo largo de la vida de los productos. Esta nueva Ley demuestra tanto la importancia como la complejidad de la ciberseguridad.

En el sector de la videovigilancia, las medidas de ciberseguridad tienen que garantizar la autenticidad y seguridad de los datos a medida que se capturan y se transfieren de la cámara a la nube y al servidor, para mantener la confianza en su valor.

La Comisión Europea es una de las más activas a la hora de intentar regular la tecnología en un esfuerzo continuo por proteger la privacidad y los derechos de los ciudadanos.

Actualmente, las cámaras de vigilancia se han convertido en potentes sensores. La calidad de la información de vídeo que captan, en todas las condiciones, ha aumentado año tras año durante décadas. Hoy en día, gracias a los análisis avanzados, también crean metadatos (información sobre los datos de vídeo) que añaden otra capa de información y valor.

Toda esta información generada, mejora y potencia su capacidad para respaldar casos de uso relacionados con la seguridad y la eficiencia operativa, además de la seguridad. Ahora existe la oportunidad de combinar los datos creados por las cámaras de vigilancia con los de otros sensores (temperatura, ruido, calidad del aire y del agua, vibraciones, condiciones meteorológicas, etc.) para crear una red sensorial avanzada que permita tomar decisiones basadas en datos. Ya se está viendo algunos usos de estas redes en entornos industriales a través de la supervisión de procesos y el apoyo al mantenimiento proactivo.

Otro de los temas que preocupa al sector de la seguridad es el tema de la sostenibilidad. Axis, empresas de soluciones de seguridad, se ha comprometido con la Iniciativa de Objetivos Basados en la Ciencia (SBTi, por sus siglas en inglés), para establecer objetivos de reducción de emisiones en toda la cadena de valor.