La videovigilancia está evolucionando gracias a los avances en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Las cámaras no solo capturan imágenes, sino que también examinan información y reaccionan de forma independiente, incrementando la seguridad en áreas de alto riesgo.
Por Andrea Ochoa Restrepo
La vigilancia por video ya no es un sistema de observación pasivo. Con los avances de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje en el borde (edge computing) y la conectividad en la nube, la videoseguridad se ha transformado en un pilar estratégico de datos con la capacidad de evitar incidentes, mejorar procedimientos y responder en tiempo real. Esta transformación tiene un efecto significativo en áreas industriales de gran complejidad, tales como refinerías, plantas químicas o dispositivos que gestionan materiales sensibles, donde cada instante es crucial y cada fallo puede desencadenar graves repercusiones.
El progreso de las tecnologías basadas en el aprendizaje profundo ha facilitado que las cámaras no solo observen; también analicen, comprendan y reaccionen. Los algoritmos inteligentes integrados permiten que estos dispositivos tomen decisiones en fracciones de segundo y desencadenen acciones automáticas sin intervención humana. “No es solo una cámara que observa qué pasa y que alguien verá algún día; se convierte en un elemento activo que puede evitar un posible accidente o incidente laboral”, afirma Luis E. Bonilla, especialista de Axis Communications, empresa pionera en soluciones de videoseguridad inteligente.
Este progreso tecnológico transforma a las cámaras en sensores distribuidos que impulsan estrategias de operación más fundamentadas. "La videovigilancia se transforma en una fuente permanente de información valiosa para optimizar procesos, disminuir riesgos y tomar decisiones más fundamentadas", subraya Néstor Murillo, ingeniero mundial de soluciones en Verkada.
Inteligencia para zonas clasificadas
En áreas categorizadas, donde el entorno corre peligro debido a la existencia de gases, polvos o materiales explosivos, la inteligencia artificial posibilita que las cámaras lleven a cabo funciones anteriormente inimaginables. Modelos acreditados como Clase 1 División 1 o Clase 2 División 2 no solo soportan situaciones extremas, sino que también incluyen habilidades cognitivas para entender lo que perciben y actuar de acuerdo con ello.
Entre sus funciones sobresalen la identificación automática de individuos en áreas limitadas, la comprobación en tiempo real del uso correcto de elementos de protección personal (EPP), la detección de humo, llamas o derrames a través de visión por computadora y la emisión de alertas sonoras a través de parlantes IP incorporados. En un entorno como una planta petroquímica, una cámara puede detectar a un operario sin casco o gafas de seguridad y emitir un mensaje de voz, además de alertar al supervisor. “Evito un accidente, un paro de planta y, lo más importante, protejo vidas”, enfatiza Bonilla.
Procesamiento en el borde y ciberseguridad
Uno de los avances más relevantes es el procesamiento en directo en línea. Mediante la realización de operaciones directamente en la cámara, se reducen la latencia y el consumo de ancho de banda, y se fortalecen las condiciones de ciberseguridad al manejar metadatos en vez de video en bruto. Axis Communications ha desarrollado su propia línea de procesadores especializados en deep learning, lo que triplica la capacidad de análisis respecto a generaciones anteriores. “Hoy, el 100 % del portafolio nuevo de Axis ya incorpora inteligencia artificial de base. Esto nos permite personalizar cada cámara según las necesidades del entorno, ya sea para detectar fugas, analizar patrones térmicos o generar estadísticas operativas”, señala Bonilla.
El valor estratégico de la nube
Desde Verkada, la videoseguridad se concibe como parte de una infraestructura digital integral. Mediante plataformas nativas en la nube, esta empresa ha integrado cámaras, sensores ambientales, controles de acceso y sistemas de alarma en un único entorno operativo. Esto permite gestionar la seguridad desde cualquier lugar, escalar operaciones sin necesidad de infraestructura adicional y reducir costos a largo plazo. “Muchas veces lo que encarece un sistema no es su precio inicial, sino los gastos ocultos derivados de arquitecturas obsoletas”, explica Murillo.
Innovación en hardware: cámaras resistentes y termometría visual
Además, se evidencia la innovación en los modelos de cámaras recientes destinados a zonas de riesgo. Recientemente, Axis ha lanzado cámaras certificadas para la Clase 2 División 2, que resultan más accesibles y aptas para operar en zonas de riesgo secundario. Se ajustan a las normativas ATEX en Europa y a las certificaciones en América, fusionando óptica de vanguardia con carcasas sólidas.
Adicionalmente, surgen aparatos con habilidades de termometría visual, que posibilitan la medición de temperatura en tiempo real y la detección de irregularidades térmicas antes de que ocurran averías. Modelos PTZ certificados y cámaras compactas de tipo "sticker" facilitan la satisfacción de diversas necesidades con exactitud, desde tableros eléctricos hasta válvulas vitales.
Audio inteligente y automatización de respuestas
El audio es otro elemento esencial. A través de parlantes IP certificados para entornos explosivos, las cámaras tienen la capacidad de generar alertas personalizadas de forma independiente. Esto es crucial en contextos donde las condiciones varían con rapidez. Si un sistema identifica que un trabajador no lleva guantes en un área crítica, puede poner en marcha una alerta sonora sin tener que aguardar la intervención humana. En estas situaciones, la automatización de la respuesta establece la distinción entre una operación constante o una situación de emergencia.
Privacidad, ética y normativas
La implementación de inteligencia artificial en videoseguridad también implica consideraciones éticas. Soluciones como Axis Live Privacy Shield permiten enmascarar en tiempo real los rostros captados por las cámaras, protegiendo la identidad de los trabajadores. “La misma IA me permite agregar una capa de privacidad. No depende de la persona que exporta el video, sino que es un proceso automatizado”, comenta Bonilla.
Estas funciones son clave para cumplir con regulaciones como la Ley de Habeas Data en Colombia, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa y otras normativas globales. La protección de la privacidad no es únicamente un deber jurídico, sino un elemento estratégico de la cultura de la organización.
Almacenamiento y análisis: superando el ámbito del video
La función del almacenamiento inteligente ha cambiado radicalmente. Plataformas como la Estación de Cámaras Axis o los VMS en la nube de Verkada administran tanto el contenido visual como los metadatos, lo que facilita la automatización de tareas, la creación de informes y la conexión de la videoseguridad con sistemas corporativos más extensos. "El grabador ya no se limita a ser un almacén de video, sino que es un componente inteligente del ecosistema", argumenta Bonilla.
Deep learning aplicado: eficiencia y automatización
La tecnología de aprendizaje profundo ha probado ser esencial para progresar en la seguridad de video automatizada. Su habilidad para manejar grandes cantidades de información a través de redes neuronales facilita la identificación de patrones, la categorización de objetos, la identificación de rostros y la detección de comportamientos sin normas establecidas anteriormente, lo que disminuye errores y potencia la eficiencia.
Por ejemplo, Hikvision ha integrado esta tecnología en productos como AcuSense, que distingue a personas y vehículos de otros elementos en movimiento, minimizando de esta manera las alarmas falsas. Además, ofrece herramientas para la identificación facial y manejo de vehículos, útiles en bancos, centros comerciales y espacios industriales.
‘Deep learning’ y ‘machine learning’: diferencias clave
En el núcleo de estas soluciones tecnológicas se hallan dos áreas fundamentales: el aprendizaje automático (machine learning) y su subcampo más sofisticado, el aprendizaje profundo. A pesar de estar íntimamente vinculados, muestran variaciones en su operación, grado de intervención humana y campo de uso.Como explica Montserrat Sacie, científica de datos en BBVA AI Factory, “el deep learning (DL) es un subcampo dentro del machine learning (ML), cuya arquitectura se basa en redes neuronales más complejas”. Daniel González Medina, profesor del Máster en Data Science y Big Data de IEBS, lo resume con una metáfora: la IA es una muñeca grande; dentro está el machine learning, y dentro de este, el deep learning, la más especializada de todas.
El aprendizaje automático se enfoca en detectar patrones y efectuar proyecciones basándose en grandes volúmenes de datos. En cambio, el aprendizaje profundo tiene la capacidad de comprender significados más complejos a través de redes neuronales artificiales. El MIT detalla: "Las redes neuronales están formadas por miles o incluso millones de nodos de procesamiento sencillos y estrechamente conectados".
Formación y cultura: pilares del cambio
En última instancia, la puesta en marcha eficaz de estas soluciones se basa en una correcta capacitación y transformación cultural en las organizaciones. Axis y Verkada están de acuerdo en que la tecnología es únicamente un componente del proceso. "El auténtico reto radica en cómo las compañías se ajustan, cómo las incorporan a sus procesos internos y cuán capacitadas están para tomar la responsabilidad de su aplicación ética y estratégica", finaliza Murillo.En áreas reguladas, donde la seguridad, la productividad y la protección de los derechos laborales se entrelazan, resulta esencial establecer vínculos entre ingenieros, operadores, directivos y proveedores.
