La inteligencia artificial aplicada a videovigilancia avanza rápidamente, pero no todos avanzan igual.
En un escenario donde las decisiones tecnológicas pueden marcar la diferencia entre eficiencia y ruido, saber cuándo y cómo adoptar IA se vuelve más importante que adoptarla primero.
Hoy, las principales organizaciones del sector seguridad reconocen que la IA no solo puede detectar mejor, sino también mejorar la gestión operativa, reducir falsas alarmas, anticipar eventos y generar inteligencia útil para otras áreas del negocio.
Sin embargo, la implementación efectiva no es inmediata ni automática.
Requiere estrategia, criterio y una arquitectura que combine procesamiento entre el borde, servidores locales y componentes en la nube.
Requiere también lo más difícil: expectativas realistas.
Del entusiasmo a la ejecución: qué pasa cuando la IA se integra bien
Algunas cámaras de fabricantes líderes, como nuestro partner AXIS, incorporan procesamiento en el borde con capacidades de deep learning, diseñadas para identificar personas, vehículos, patrones de movimiento, loitering y cruces de líneas virtuales.
Pero esto no aplica a todas sus líneas: depende del modelo, el chip y las necesidades del proyecto.
Estas cámaras no solo generan video: producen metadata en tiempo real que permite búsquedas forenses más rápidas, análisis estadísticos y decisiones proactivas.
El hecho de que este procesamiento ocurra en el propio dispositivo —lo que se conoce como edge AI— reduce significativamente los costos de almacenamiento, el uso de ancho de banda y la latencia en la respuesta.
En nuestra experiencia como integradores, el enfoque híbrido (edge + servidor + nube) permite diseñar soluciones flexibles y eficientes. Procesamos datos críticos localmente, almacenamos lo necesario y accedemos a interfaces remotas con seguridad. Esta arquitectura favorece una respuesta ágil y un control total del sistema.
Uno de los usos más extendidos —y con mejores resultados— es la reducción de falsas alarmas. Cuando la IA está correctamente entrenada y aplicada, distingue entre movimientos irrelevantes y eventos que requieren atención. Eso tiene un impacto directo en la eficiencia operativa.
Más allá del hype: el verdadero desafío está en la decisión previa
De acuerdo con un relevamiento de Axis en más de 60 países, muchos actores del sector se acercan a la IA impulsados por el temor a quedarse afuera más que por una necesidad real.
Este fenómeno —el FOMO tecnológico— lleva muchas veces a decisiones apuradas, con inversiones que luego requieren rediseño.
Desde nuestro lugar en Building Networks, vemos ese patrón a diario.
“Lo más difícil no es implementar la tecnología, sino usarla con criterio. La presión del hype muchas veces desplaza el foco del problema real”, explicamos desde Building Networks.
IA bien aplicada ≠ IA aplicada a todo
En videovigilancia, aplicar IA de forma responsable no significa activar todas sus funciones, sino diseñar un sistema adaptado al entorno, los riesgos y los recursos disponibles.
Esto implica decidir qué se analiza en el borde, qué se almacena, cómo se gestiona el video y cuándo se activa una alerta. También implica asumir que la supervisión humana sigue siendo indispensable, incluso cuando la IA mejora la eficiencia.
En los sistemas de seguridad de nuestros clientes, como por ejemplo en el Distrito Capitalinas de Córdoba, la implementación de deep learning para distinguir personas y vehículos nos permitió reducir el volumen de alertas falsas, optimizar el trabajo del personal de seguridad y mejorar los tiempos de respuesta.
El resultado no es una promesa: es un sistema que trabaja mejor, exige menos y responde más rápido.
Lo que viene: IA generativa, modelos multimodales y el rol del operador
La próxima ola tecnológica está comenzando a integrarse en la seguridad: IA generativa y modelos multimodales que procesan texto, imagen, sonido y video para asistir a operadores en tiempo real.
Los primeros casos de uso en seguridad ya se están viendo en:
- Chatbots para asistencia operativa.
- Asistentes de búsqueda forense en VMS.
- Resúmenes automáticos de video.
- Recomendaciones contextuales ante incidentes.
Pero junto a estas posibilidades, también aparecen nuevas limitaciones: alucinaciones, falta de razonamiento lógico, sesgos de entrenamiento.
Por eso, el rol humano sigue siendo central: la IA puede asistir, pero no debe reemplazar el juicio crítico.
Una ventaja competitiva silenciosa
Mientras algunos siguen buscando la “última novedad” en seguridad, hay organizaciones que entienden que el valor está en otra parte: en adoptar tecnología que funcione, y que funcione bien.
La IA, usada con equilibrio, es una aliada poderosa. Pero como toda herramienta, su impacto depende de quién la implementa, con qué propósito y bajo qué criterios.
Y en ese terreno, la inteligencia no siempre es artificial..
