Tendencias de impacto para el sector de la seguridad
De acuerdo con Axis, una de las tendencias que afectarán al sector de la seguridad durante los próximos 12 meses, es el cómo se aplicará la IA al sector.
Señaló que los legisladores nacionales y regionales intentarán de mantener el ritmo de la innovación tecnológica. IA, ciberseguridad, privacidad, la necesidad de resiliencia en entidades críticas, entre otros temas, será el enfoque de las normativas.
El fabricante afirmó que dentro de todas estas tendencias hay una oportunidad significativa para el sector. Para los clientes, esto significa capacidades mejoradas, más flexibilidad, mayor eficiencia y mayor valor, abundó.
Soluciones híbridas: la base de la libertad de elección
Las arquitecturas híbridas, aquellas que hacen el mejor uso de las tecnologías perimetrales, en la nube y locales, se han convertido en la opción de facto para las soluciones de seguridad.
Los factores que deciden las elecciones en materia de arquitectura serán únicos para cada organización, teniendo en cuenta las preocupaciones y los requisitos tecnológicos, legales, éticos y de gobernanza.
Las soluciones híbridas ofrecen libertad de elección para almacenar y visualizar video o gestionar dispositivos, etc. Combinando tecnologías perimetrales, en la nube y locales para obtener una solución de sistema total óptima o utilizando su flexibilidad, elija la instancia que prefiera.
Tanto si lo exigen las normativas locales y regionales emergentes o las preocupaciones sobre el control de los datos, los costes o la eficiencia energética, las soluciones híbridas seguirán ofreciendo la mayor flexibilidad a la hora de crear arquitecturas que se adapten mejor a las necesidades específicas de cada organización y permitan escalar un sistema.
Evolución de la IA al mismo tiempo que mejora la eficiencia de la IA
Las tecnologías de aprendizaje profundo son la base de la mayoría de las soluciones analíticas del sector de la seguridad, mientras que las tecnologías de IA generativa más recientes están madurando rápidamente. Todavía hay mucho revuelo en ciertas áreas, pero cada vez hay más aplicaciones reales de la IA generativa en el sector de la seguridad.
Los modelos de IA generativa son grandes y requieren mucha capacidad de cálculo para su ejecución, lo que crea un debate sobre cómo equilibrar el coste de la IA (tanto en términos de inversión financiera como de uso de energía e impacto medioambiental) con su valor. Se está realizando un gran esfuerzo para reducir el tamaño de los modelos manteniendo la calidad de los resultados. El aumento del uso de tecnologías de IA refuerza las arquitecturas híbridas como estándar.
La IA generativa puede ayudar a los operadores a interactuar con las soluciones de seguridad en lenguaje natural, pero, al menos en un futuro cercano, requerirá una potencia de procesamiento significativa. Por el contrario, las analíticas basadas en el aprendizaje profundo, como el reconocimiento mejorado de objetos, se pueden ejecutar dentro de las propias cámaras de vigilancia.
Con el tiempo, esto permitirá que los modelos generativos se ejecuten, al menos parcialmente, en cámaras con resultados de alta calidad. Al mismo tiempo, los modelos están mejorando en términos de calidad en lo que respecta a aspectos éticos, sesgos, alucinaciones y el riesgo de tomar decisiones incorrectas.
Asimismo se tendrá una gran oportunidad de cambiar la eficiencia y eficacia de las operaciones de seguridad. Los algoritmos serán capaces de comprender lo que está sucediendo en una escena y reaccionar ante anomalías, basándose en el análisis de diferentes tipos de datos de entrada, incluida, entre otros, la información visual. Los datos de entrada provienen del radar, el audio y otros sensores. Esto creará soluciones que permitirán el desarrollo de capacidades cada vez más proactivas y generarán información valiosa sobre escenarios de seguridad para la planificación a largo plazo.
El futuro de la seguridad se hace realidad
La aplicación de la visión por ordenador, el audio, el control de acceso y otras tecnologías conectadas cada vez más avanzadas sigue dando servicio a los casos de uso de seguridad y protección. Una mayor precisión de las analíticas a través de la aplicación de la IA, especialmente en el reconocimiento de objetos, significa que se puede responder a los incidentes de una forma más rápida y eficaz que antes.
Lo que también está claro es que los datos generados por sensores de todo tipo (vídeo, audio, ambientales, etc.) pueden suponer un beneficio a numerosos casos de uso más allá de los tradicionales.
Esta tendencia hace hincapié en las oportunidades para una mayor colaboración entre las organizaciones de los clientes. La tecnología para un caso de uso podría utilizarse en otra área de las operaciones de una empresa. Por ejemplo, los datos creados por las cámaras de vídeo con fines de seguridad se pueden analizar para mejorar la experiencia de los clientes o de los empleados, la sostenibilidad o la eficiencia de los procesos.
Los proveedores de hardware que fomenten un ecosistema abierto y colaborativo de desarrolladores de aplicaciones e integradores de sistemas aportarán mayor valor a los clientes de un modo más rápido.
El «renacimiento» de la calidad de imagen
Los avances en analítica e IA hacen que una imagen de mayor resolución genere un mejor resultado, sea cual sea el caso de uso. El reconocimiento de objetos será más preciso y se crearán datos (y metadatos) más detallados. El impulso hacia una calidad de imagen aún mejor se ha reactivado.
Con esto han surgido oportunidades en materia de eficiencia y eficacia. Una sola cámara que produzca una calidad de imagen mucho mayor puede cubrir ahora un área para la que antes habrían sido necesarias varias cámaras. Las imágenes de mayor resolución también son compatibles con las analíticas, por ejemplo, en grandes aglomeraciones, cruces de tráfico concurrido o líneas de producción de movimiento rápido.
Los operadores serán alertados automáticamente de las escenas a las que necesitan prestar atención, lo que aumentará la eficiencia y la eficacia de una respuesta. La calidad de imagen como enfoque también prestará atención al mantenimiento de las cámaras de vigilancia, que a menudo sigue siendo una tarea manual, ya que las pequeñas obstrucciones pueden tener un impacto significativo en el análisis.
El valor a largo plazo de los productos proviene del soporte de software
Aunque el hardware de calidad puede durar muchos años, como lo ilustra la duración de las garantías, el factor que define la funcionalidad de una cámara, incluida la ciberseguridad y, por lo tanto, su valor de por vida, viene a través de la asistencia continua del software.
Los compromisos de los proveedores con el soporte del software durante toda la vida útil prevista del hardware son esenciales; un software que continúa mejorando y desarrollando las capacidades de la cámara, y manteniéndola lo más segura posible.
Esto también supone un respaldo para el coste total de propiedad del hardware. Una inversión en una cámara de mejor calidad, con un soporte de software integral a lo largo de su ciclo de vida útil, será en última instancia una solución más eficaz y eficiente.
Autonomía tecnológica en beneficio del cliente
Las innovaciones deben alinearse con las prioridades del usuario final, esto significa apoyar los objetivos en materia de seguridad, eficiencia operativa e inteligencia empresarial. Pero también significa apoyar su postura en materia de ciberseguridad, compromiso con la sostenibilidad a través de soluciones energéticamente eficientes y flexibilidad y libertad de elección gracias a las tecnologías y plataformas basadas en estándares abiertos.
Los proveedores de tecnología con más autonomía sobre sus tecnologías principales están claramente en la mejor posición para dar respuesta a los requisitos de sus clientes. Un mayor control sobre la tecnología básica, desde el silicio «hacia arriba», permitirá a un proveedor diseñar capacidades y funcionalidades específicas alineadas con las necesidades de los clientes en sus productos. Este enfoque hacia la propiedad de la tecnología principal también permitirá a un proveedor cumplir con el compromiso de ser «seguro por diseño».
Además, un mayor control de la tecnología, a nivel de componentes o incluso de materiales, es un requisito previo importante para mitigar de una forma más eficaz los riesgos de una disrupción más amplia de las cadenas de suministro globales. Esto mejora la capacidad de satisfacer los requisitos de los clientes en el momento adecuado.
Ya estamos viendo empresas que tradicionalmente se veían como proveedores de software que diseñaban sus propios semiconductores obtienen más control sobre la prestación de sus servicios, especialmente en el área de la IA, y prevemos que esta tendencia continúe en todos los sectores.
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