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Encuesta de IA a gran escala en seguridad de video: Cómo resuelve puntos críticos en múltiples verticales y qué desafíos persisten
Las cámaras habilitadas para IA siguen siendo uno de los principales impulsores en el mercado de seguridad física e IoT. Los últimos modelos de inteligencia artificial a gran escala, como Guanlan de Hikvision, están a la vanguardia de esta tendencia, revolucionando la seguridad de video al desarrollar una comprensión holística de los flujos de video. Esto permite nuevas capacidades como la búsqueda de video basada en lenguaje natural.
La adopción de IA ha ido en aumento constante en los últimos años. Muchos profesionales de la industria ahora están atentos al siguiente paso: la inteligencia artificial a gran escala.
Los beneficios son evidentes. Los modelos de IA a gran escala utilizan enormes conjuntos de datos multimodales y arquitecturas basadas en transformadores para no solo reconocer objetos y eventos, sino también entender las relaciones entre ellos. Esto permite que sistemas habilitados para IA a gran escala detecten anomalías sutiles o cambios de contexto que serían invisibles para enfoques de IA convencionales o basados en reglas.
Pero ¿cuánto tiempo tomará que esta revolución de IA se afiance en los flujos de trabajo reales de seguridad física?
Para explorar la adopción de inteligencia artificial a gran escala en seguridad de video, asmag.com y Hikvision realizaron una encuesta que examina el despliegue y potencial de modelos a gran escala. Mientras que el artículo asociado explora la conciencia del usuario, tendencias de demanda e impulsores de adopción, este análisis profundiza en los puntos críticos que los usuarios esperan que la IA a gran escala resuelva, los verticales donde esperan mayor impacto, y los desafíos que aún frenan la adopción generalizada.
La adopción de IA a gran escala ya es significativa: 55% en uso, 20% en planes de 12 meses
A medida que fabricantes como Hikvision integran IA a gran escala en su oferta—como Guanlan en cámaras DeepinView X y NVR AcuSeek—una parte significativa de profesionales ya trabaja con estos modelos o planea adoptarlos pronto:
Este ritmo de adopción refleja la importancia que los usuarios otorgan a mantenerse actualizados con IA. Incluso barreras significativas como el alto costo (60% de encuestados) y privacidad/cumplimiento (57%) no frenan la tendencia.
Los encuestados asocian fuertemente los modelos de IA a gran escala con resolver desafíos operativos de larga data:
Los encuestados esperan que la IA a gran escala automatice o simplifique operaciones diarias laboriosas y propensas a errores. Las tres áreas con mayor potencial de innovación son:
1. Búsqueda de video e investigación forense (56%)
Productos como los NVR AcuSeek de Hikvision permiten búsqueda de video en lenguaje natural, recuperando instantáneamente clips relevantes sin revisión manual ni términos predefinidos. Un investigador puede buscar "persona con mochila roja cerca de la entrada" en lugar de revisar horas de video.
2. Detección de objetos y eventos (39.1%)
Al distinguir actividad significativa del ruido de fondo y elementos sospechosos de no sospechosos, cámaras como la serie DeepinView X de Hikvision reducen falsas alarmas hasta un 90% comparadas con IA convencional. Esto reduce fatiga de operadores y mejora precisión en alertas críticas.
3. Alertas y respuesta en tiempo real (34.3%)
Las alertas contextuales impulsadas por IA a gran escala permiten reacciones más rápidas y precisas, optimizando decisiones en momentos críticos.
Otras áreas destacadas fueron configuración del sistema y optimización de recursos (25.9%) y configuración/filtrado de alarmas (22.8%), mostrando que los profesionales esperan beneficios más allá de operaciones diarias—incluyendo arquitectura inicial y refinamiento continuo.
Infraestructura crítica lidera con 51.2%
Los encuestados ven infraestructura crítica como el vertical donde "las funcionalidades impulsadas por IA a gran escala se volverán más comunes"—más de 10 puntos porcentuales por delante del resto. Esto refleja que la IA a gran escala es más beneficiosa en entornos:
Un ejemplo real es el Museo Nacional de Jogja en Indonesia, donde AcuSeek permitió búsqueda rápida de incidentes y alertas inteligentes, reduciendo tiempos de respuesta y mejorando protección de obras de arte.
Otros verticales con adopción significativa esperada:
Las respuestas se distribuyeron entre los 10 verticales listados (50%+ a 20%+), indicando que los encuestados esperan impacto de IA a gran escala en todos los ámbitos—en algunos verticales más pronto, en otros más tarde.
Cuando se preguntó "¿Qué desafíos u obstáculos ven en la adopción de los últimos modelos de IA a gran escala?", los encuestados identificaron:
| Obstáculo | % General | Patrón Regional |
| Alto costo de dispositivos | 60% | Asia: 78.9% (principal preocupación) |
| Privacidad de datos y cumplimiento | 57% | Europa (UE/no-UE): 81.1% (principal preocupación) |
| Integración con sistemas heredados | 53% | Desafío consistente en todas las regiones |
| Falta de comprensión técnica | 33.1% | Disminuye a medida que crece la exposición |
| Resistencia al cambio/escepticismo | 18% | Menor barrera; disminuye con adopción |
Insight regional clave: Las prioridades varían geográficamente. En Asia, el costo es la barrera dominante (78.9%). En Europa, privacidad y cumplimiento normativo ocupan el primer lugar (81.1%). Esto sugiere que las estrategias de adopción deben adaptarse por región.
Un análisis más cercano de las respuestas revela patrones regionales. Casi cuatro de cada cinco encuestados de Asia citan preocupaciones de costos (78.9%) como obstáculos, mientras que los problemas de privacidad y cumplimiento ocupan el primer lugar entre aquellos que se encuentran en Europa (UE y no UE), con un 81.1% citándolos.
La complejidad y novedad de los modelos de IA a gran escala también son una preocupación entre los encuestados, aunque en menor medida. Aproximadamente un tercio de los encuestados (33.1%) cita la “falta de comprensión técnica” como un obstáculo, mientras que el 18% menciona la “resistencia al cambio/escepticismo del cliente.”
A medida que más usuarios entren en contacto con la IA a gran escala, este obstáculo podría disminuir en la lista. Las organizaciones están adoptando ampliamente la IA a gran escala, a pesar de los desafíos percibidos.
Cuando se les pregunta “¿Cuál de las siguientes afirmaciones refleja mejor la visión de su organización sobre la última IA?”, menos de una cuarta parte dice que sus empleadores “no tienen planes” de adoptar la IA a gran escala (9.6%) o son “escépticos” al respecto (12.6%). En contraste, la mayoría de los encuestados trabaja en organizaciones más “positivas hacia la IA”, que solo están divididas sobre cuándo dar el paso hacia la IA a gran escala. Mientras que el 38.5% dice que sus empleadores están explorando actualmente el potencial de la tecnología, el 37.3% dice que la están probando activamente o ya la están utilizando.
Con ofertas como una serie de nuevos productos impulsados por los modelos de IA Guanlan de Hikvision, la inteligencia artificial a gran escala ya no es solo una promesa para el futuro—ya está remodelando los flujos de trabajo y prioridades de la industria de seguridad de video. Con Guanlan, Hikvision está aplicando la inteligencia artificial a gran escala en dominios visuales, lingüísticos y multimodales para abordar necesidades del mundo real como la protección perimetral, búsqueda de texto y detección de objetos.
La inteligencia artificial a gran escala demuestra una fuerte capacidad de generalización, lo que le permite adaptarse a diferentes escenarios mientras reduce las falsas alarmas, mejora el análisis y apoya una toma de decisiones más compleja. Su fortaleza radica en abordar desafíos operativos persistentes mientras abre la puerta a nuevos niveles de automatización y refinamiento.
El camino a seguir estará definido por la capacidad de la industria para equilibrar la innovación con preocupaciones prácticas como el costo y el cumplimiento. Una cosa es clara: la inteligencia artificial a gran escala se está convirtiendo en un pilar de las arquitecturas de seguridad futuras y su pleno potencial apenas comienza a desplegarse, prometiendo posibilidades aún más amplias en los años venideros.
Para explorar los hallazgos completos de la encuesta y obtener información detallada sobre la industria sobre cómo aprovechar la inteligencia artificial a gran escala para la seguridad de video, haga clic aquí.
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