Jenseits der Sicherheit: Wie AI-basierte Videoanalytik moderne Geschäftsoperationen verbessert

AI-basierte Lösungen werden immer häufiger, aber diejenigen in der Sicherheitsbranche haben AI bereits seit Jahren eingesetzt – sie haben nur das Wort “Analytik” verwendet. Als Unternehmen nach neuen Möglichkeiten suchen, um AI zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, erkennen viele, dass Video-Geräte eine immer wertvollere Datenquelle darstellen – eine, die handlungsfähige Geschäftserkenntnisse liefern kann. Durch die Verbesserung der Verarbeitungsleistung und die Entwicklung von Chipsets können moderne IP-Kameras und andere Sicherheitsgeräte AI-gestützte Analysefunktionen unterstützen, die weit mehr können als nur Eindringlinge und Ladendiebe identifizieren.

Viele Unternehmen nutzen bereits AI-basierte Analytik, um Effizienz und Produktivität zu verbessern, Haftung zu reduzieren und ihre Kunden besser zu verstehen. Videoanalytik kann Unternehmen helfen, Möglichkeiten zu finden, um die Produktivität der Mitarbeiter und die Effizienz der Belegschaft zu verbessern, den Aufbau von Geschäften, Fabriken und Lagerhäusern zu optimieren, gefragte Produkte und Dienstleistungen zu identifizieren, defekte oder schlecht gewartete Geräte vor ihrem Ausfall zu erkennen und vieles mehr. Diese neuen Analysefunktionen sind für Geschäftsanalytik und betriebliche Effizienz konzipiert – und sie sind immer mehr für Organisationen aller Größen zugänglich.

Die wachsende Zugänglichkeit von AI in der Videoüberwachung

Analytik hatte immer klare Anwendungen in der Sicherheitsbranche, und die Entwicklung von grundlegender Intelligenz und Video-Bewegungserkennung zu fortgeschritteneren Objektanalytik und Deep Learning hat es ermöglicht, dass moderne Analytik verdächtiges oder kriminelles Verhalten erkennen oder verdächtige Geräusche wie zerbrechendes Glas, Schüsse oder Hilferufe erkennen kann. Heute können Analytik diese Ereignisse in Echtzeit erkennen, Sicherheitsteams sofort alarmieren und die Reaktionszeit dramatisch reduzieren. Die Entstehung von AI hat es Sicherheitsteams ermöglicht, proaktiver zu handeln, indem sie auf der Grundlage genauer, Echtzeit-Informationen schnelle Entscheidungen treffen können. Vor nicht allzu langer Zeit waren nur die fortschrittlichsten Überwachungsgeräte leistungsfähig genug, um die AI-basierte Analytik zu betreiben, die für diese Fähigkeiten erforderlich war – aber heute hat sich das Landschaftsbild geändert.

Die Einführung von Deep-Learning-Verarbeitungseinheiten (DLPUs) hat die Verarbeitungsleistung von Überwachungsgeräten erheblich verbessert, sodass sie fortgeschrittene Analytik am Netzwerkrand ausführen können. Vor nur wenigen Jahren konnten die Bandbreite und der Speicher, die erforderlich waren, um Tausende von Stunden Video aufzuzeichnen, hochzuladen und zu analysieren, prohibitiv teuer sein. Heute ist das nicht mehr der Fall: Moderne Geräte müssen nicht mehr vollständige Videoaufzeichnungen in die Cloud senden – nur die Metadaten, die für die Klassifizierung und Analyse erforderlich sind. Als Ergebnis haben sich die Bandbreite, der Speicher und der Hardware-Fußabdruck, die erforderlich sind, um AI-basierte Analysefunktionen zu nutzen, alle dramatisch reduziert – was die Betriebskosten erheblich reduziert und die Technologie für Unternehmen aller Größen zugänglich macht, egal ob sie ein Netzwerk von drei Kameras oder drei Tausend betreiben.

Als Ergebnis hat sich das Spektrum potenzieller Kunden erheblich erweitert – und diese Kunden suchen nicht nur nach Sicherheitsanwendungen, sondern auch nach Geschäftsanwendungen. Da DLPUs effektiv auf modernen Überwachungsgeräten standardmäßig sind, suchen Kunden zunehmend nach Möglichkeiten, diese Fähigkeiten zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, neben dem Schutz ihrer Standorte. Die Demokratisierung von AI in der Sicherheitsbranche hat zu einer erheblichen Erweiterung von Anwendungsfällen geführt, da Entwickler versuchen, Unternehmen zu befriedigen, die zu Videoanalytik greifen, um eine breitere Palette von Sicherheits- und Nicht-Sicherheits-Herausforderungen anzugehen.

Wie Organisationen AI nutzen, um ihre Operationen zu verbessern

Es ist wichtig zu betonen, dass Teil dessen, was die Entstehung von mehr geschäftsfokussierten Anwendungsfällen für AI-basierte Videoanalytik bemerkenswert macht, die Tatsache ist, dass die meisten Unternehmen bereits mit der grundlegenden Technologie vertraut sind. Zum Beispiel werden Einzelhändler, die bereits Videoanalytik verwenden, um ihre Geschäfte vor Ladendieben zu schützen, erfreut sein, zu erfahren, dass sie ähnliche Fähigkeiten nutzen können, um Kunden zu überwachen, die das Geschäft betreten und verlassen, Hoch- und Niedrigverkehrszeiten zu identifizieren und diese Daten zu nutzen, um ihre Personalbedürfnisse entsprechend anzupassen. Sie können Videoanalytik verwenden, um Mitarbeitern zu alarmieren, wenn eine lange Warteschlange entsteht, wenn ein Regal aufgefüllt werden muss oder wenn der Aufbau des Geschäfts unnötige Verkehrsstaus verursacht. Indem sie geschäftsfokussierte Analytik neben sicherheitsfokussierten einsetzen, können Einzelhändler die Effizienz der Belegschaft verbessern, effektivere Geschäftslayouts erstellen und die Kundenerfahrung verbessern.

Natürlich sind Einzelhändler nur die Spitze des Eisbergs. Unternehmen in fast jeder Branche können von modernen Videoanalytik-Anwendungsfällen profitieren. Hersteller können beispielsweise Fabrikhallen überwachen, um Ineffizienzen und Engpässe zu identifizieren. Sie können thermische Kameras verwenden, um überhitzte Maschinen zu erkennen, sodass Wartungspersonal Probleme beheben kann, bevor sie erheblichen Schaden verursachen können. In vielen Fällen können sie sogar Montagestraßen auf fehlerhafte oder schlecht hergestellte Produkte überwachen, um einen zusätzlichen Schutz der Qualitätssicherung zu bieten. Einige Geräte können sogar auf Chemikalienlecks, überhitzte Geräte, Rauch und andere Anzeichen von Gefahr achten, um Organisationen vor potenziell gefährlichen (und teuren) Vorfällen zu bewahren. Dies hat klare Anwendungen in Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen, Wohnungsbau und kritischer Infrastruktur.

Die Fähigkeit, Erkenntnisse zu generieren und Operationen zu verbessern, erstreckt sich über traditionelle Unternehmen hinaus auf Bereiche wie das Gesundheitswesen. Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister nutzen nun Analytik, um virtuelle Patientenüberwachung durchzuführen, um ihre Patienten rund um die Uhr im Auge zu behalten. Mit einer Kombination aus Video- und Audioanalytik können sie automatisch Anzeichen von Not wie Husten, keuchendes Atmen und Schmerzensschreie erkennen. Sie können auch eine Warnung generieren, wenn ein hochrisikopatient versucht, sein Bett zu verlassen oder den Raum zu verlassen, sodass Pflegekräfte oder Sicherheitsteams sofort reagieren können. Dies verbessert nicht nur die Patientenergebnisse, sondern kann auch die Haftung bei Stolper- und Fallunfällen erheblich reduzieren. Ähnliche Technologie kann auch zur Verbesserung der Einhaltung von Vorschriften eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Notausgänge frei bleiben und andere potenziell strafbare Vergehen in der Gesundheitsbranche und anderen Branchen vermeidet. Die Möglichkeiten, Kosten zu reduzieren und Ergebnisse zu verbessern, erweitern sich jeden Tag.

AI im gegenwärtigen und zukünftigen Kontext maximieren

Der Wechsel zur Nutzung von Überwachungsgeräten für Geschäftsanalytik und -operationen ist schnell vorangeschritten, da die meisten Organisationen bereits mit der erforderlichen Ausrüstung vertraut sind. Und da Unternehmen aller Größen und fast jeder Branche zunehmend zu Videoanalytik greifen, um ihre Sicherheitsfunktionen und Geschäftsoperationen zu verbessern, ist die Entwicklung neuer, AI-basierter Analytik wahrscheinlich nicht bald zum Stillstand kommen.

Am besten ist, dass der Markt noch wächst. Selbst heute werden etwa 80 % der Sicherheitsbudgets für menschliche Arbeitskraft ausgegeben, einschließlich Überwachung, Bewachung und Wartung. Wenn AI-basierte Videoanalytik immer häufiger werden, wird sich das schnell ändern – und Unternehmen werden in der Lage sein, ihre Geschäftsanalytik und -operationen in ähnlicher Weise zu straffen. Wenn die AI-Entwicklung weitergeht und neue, geschäftsfokussierte Anwendungsfälle entstehen, sollten Organisationen sicherstellen, dass sie optimal auf die Analytik vorbereitet sind – sowohl jetzt als auch in der Zukunft.