Πέρα από την ασφάλεια: Πώς τα βίντεο ανάλυσης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνουν τις σύγχρονες επιχειρηματικές λειτουργίες

Οι λύσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη γίνονται ολοένα και πιο συνηθισμένες, αλλά όσοι δραστηριοποιούνται στον κλάδο της ασφάλειας αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη εδώ και χρόνια — απλώς χρησιμοποιούν τη λέξη «analytics». Καθώς οι επιχειρήσεις αναζητούν νέους τρόπους χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, πολλές αρχίζουν να αναγνωρίζουν ότι οι συσκευές βίντεο αντιπροσωπεύουν μια ολοένα και πιο πολύτιμη πηγή δεδομένων — μια πηγή που μπορεί να δημιουργήσει αξιοποιήσιμες πληροφορίες επιχειρηματικής ευφυΐας. Καθώς η επεξεργαστική ισχύς βελτιώνεται και τα chipset γίνονται πιο προηγμένα, οι σύγχρονες κάμερες IP και άλλες συσκευές ασφαλείας μπορούν να υποστηρίξουν δυνατότητες ανάλυσης με τεχνητή νοημοσύνη που μπορούν να κάνουν πολύ περισσότερα από το να εντοπίζουν παραβάτες και κλέφτες καταστημάτων.

Πολλές επιχειρήσεις αξιοποιούν ήδη την ανάλυση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και την παραγωγικότητα, να μειώσουν την ευθύνη και να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους. Η ανάλυση βίντεο μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εντοπίσουν τρόπους βελτίωσης της παραγωγικότητας των εργαζομένων και της αποδοτικότητας του προσωπικού, να βελτιστοποιήσουν τη διάταξη καταστημάτων, εργοστασίων και αποθηκών, να εντοπίσουν προϊόντα και υπηρεσίες σε ζήτηση, να εντοπίσουν δυσλειτουργικό ή κακώς συντηρημένο εξοπλισμό πριν αυτός χαλάσει και πολλά άλλα. Αυτές οι νέες δυνατότητες ανάλυσης σχεδιάζονται με γνώμονα την επιχειρηματική ευφυΐα και την επιχειρησιακή αποδοτικότητα — και είναι ολοένα και πιο προσβάσιμες σε οργανισμούς όλων των μεγεθών.

Η αυξανόμενη προσβασιμότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης στην βιντεοεπιτήρηση

Τα αναλυτικά στοιχεία είχαν πάντα σαφείς εφαρμογές στον κλάδο της ασφάλειας, και η εξέλιξη από τη βασική νοημοσύνη και την ανίχνευση κίνησης βίντεο σε πιο προηγμένες αναλύσεις αντικειμένων και βαθιά μάθηση έχει καταστήσει δυνατή τη σύγχρονη ανάλυση δεδομένων για τον εντοπισμό ύποπτης ή εγκληματικής συμπεριφοράς ή την ανίχνευση ύποπτων ήχων όπως σπάσιμο γυαλιού, πυροβολισμούς ή κραυγές για βοήθεια. Οι σημερινές αναλύσεις μπορούν να ανιχνεύσουν αυτά τα συμβάντα σε πραγματικό χρόνο, ειδοποιώντας αμέσως τις ομάδες ασφαλείας και μειώνοντας δραματικά τους χρόνους απόκρισης. Η εμφάνιση της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει επιτρέψει στις ομάδες ασφαλείας να είναι σημαντικά πιο προληπτικές, επιτρέποντάς τους να λαμβάνουν γρήγορες αποφάσεις με βάση ακριβείς πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Πριν από λίγο καιρό, μόνο οι πιο προηγμένες συσκευές επιτήρησης ήταν αρκετά ισχυρές για να εκτελέσουν τις αναλύσεις που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη και είναι απαραίτητες για να ενεργοποιήσουν αυτές τις δυνατότητες - αλλά σήμερα, το τοπίο έχει αλλάξει.

Η έλευση των μονάδων επεξεργασίας βαθιάς μάθησης (DLPU) έχει βελτιώσει σημαντικά την επεξεργαστική ισχύ των συσκευών επιτήρησης, επιτρέποντάς τους να εκτελούν προηγμένες αναλύσεις στην άκρη του δικτύου. Μόλις πριν από λίγα χρόνια, το εύρος ζώνης και ο χώρος αποθήκευσης που απαιτούνταν για την καταγραφή, τη μεταφόρτωση και την ανάλυση χιλιάδων ωρών βίντεο θα μπορούσαν να είναι απαγορευτικά ακριβά. Σήμερα, αυτό δεν ισχύει πλέον: οι σύγχρονες συσκευές δεν χρειάζεται πλέον να στέλνουν πλήρεις εγγραφές βίντεο στο cloud - μόνο τα μεταδεδομένα που είναι απαραίτητα για την ταξινόμηση και την ανάλυση. Ως αποτέλεσμα, το εύρος ζώνης, ο χώρος αποθήκευσης και το αποτύπωμα υλικού που απαιτούνται για την αξιοποίηση των δυνατοτήτων ανάλυσης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν μειωθεί δραματικά - μειώνοντας σημαντικά το λειτουργικό κόστος και καθιστώντας την τεχνολογία προσβάσιμη σε επιχειρήσεις όλων των μεγεθών, είτε χρησιμοποιούν δίκτυο τριών καμερών είτε τριών χιλιάδων.

Ως αποτέλεσμα, το εύρος των πιθανών πελατών έχει διευρυνθεί σημαντικά — και αυτοί οι πελάτες δεν αναζητούν μόνο εφαρμογές ασφαλείας, αλλά και επιχειρηματικές. Δεδομένου ότι οι μονάδες DLPU αποτελούν ουσιαστικά στάνταρ στις σύγχρονες συσκευές επιτήρησης, οι πελάτες επιδιώκουν ολοένα και περισσότερο να αξιοποιήσουν αυτές τις δυνατότητες για να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, εκτός από την προστασία των τοποθεσιών τους. Ο εκδημοκρατισμός της Τεχνητής Νοημοσύνης στον κλάδο της ασφάλειας έχει οδηγήσει σε σημαντική επέκταση των περιπτώσεων χρήσης, καθώς οι προγραμματιστές επιδιώκουν να ικανοποιήσουν τις επιχειρήσεις που στρέφονται στην ανάλυση βίντεο για να αντιμετωπίσουν ένα ευρύτερο φάσμα προκλήσεων ασφάλειας και μη ασφάλειας.

Πώς οι οργανισμοί χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τις λειτουργίες τους

Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι μέρος αυτού που καθιστά την εμφάνιση περισσότερων περιπτώσεις χρήσης που εστιάζουν στις επιχειρήσεις για την ανάλυση βίντεο που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, αξιοσημείωτο είναι το γεγονός ότι οι περισσότερες επιχειρήσεις είναι ήδη εξοικειωμένες με τη βασική τεχνολογία. Για παράδειγμα, οι λιανοπωλητές που χρησιμοποιούν ήδη ανάλυση βίντεο για προστατεύουν τα καταστήματά τους Οι κλέφτες καταστημάτων θα χαρούν πολύ να μάθουν ότι μπορούν να χρησιμοποιήσουν παρόμοιες δυνατότητες για να παρακολουθούν τους πελάτες που εισέρχονται και εξέρχονται από το κατάστημα, να εντοπίζουν περιόδους υψηλής και χαμηλής επισκεψιμότητας και να χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για να προσαρμόζουν ανάλογα τις ανάγκες τους σε προσωπικό. Μπορούν να χρησιμοποιούν αναλυτικά βίντεο για να ειδοποιούν τους υπαλλήλους όταν σχηματίζεται μια μεγάλη ουρά, όταν ένα άδειο ράφι πρέπει να αναπληρωθεί ή εάν η διάταξη του καταστήματος προκαλεί περιττή συμφόρηση. Υιοθετώντας αναλύσεις που εστιάζουν στις επιχειρήσεις παράλληλα με εκείνες που εστιάζουν στην ασφάλεια, οι λιανοπωλητές μπορούν να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της στελέχωσης, να δημιουργήσουν πιο αποτελεσματικές διατάξεις καταστημάτων και να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών.

Φυσικά, οι λιανοπωλητές είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Οι επιχειρήσεις σε σχεδόν κάθε κλάδο μπορούν να επωφεληθούν από τις σύγχρονες περιπτώσεις χρήσης της ανάλυσης βίντεο. Οι κατασκευαστές, για παράδειγμα, μπορούν παρακολουθούν τα δάπεδα του εργοστασίου για τον εντοπισμό ανεπάρκειων και σημείων στραγγαλισμού. Μπορούν να χρησιμοποιήσουν θερμικές κάμερες για την ανίχνευση υπερθέρμανσης μηχανημάτων, επιτρέποντας στο προσωπικό συντήρησης να αντιμετωπίσει προβλήματα προτού αυτά προκαλέσουν σημαντικές ζημιές. Σε πολλές περιπτώσεις, μπορούν ακόμη και να παρακολουθούν τις γραμμές συναρμολόγησης για ελαττωματικά ή κακοκατασκευασμένα προϊόντα, παρέχοντας ένα επιπλέον επίπεδο προστασίας διασφάλισης ποιότητας. Ορισμένες συσκευές ενδέχεται ακόμη και να είναι σε θέση να παρακολουθούν για διαρροές χημικών, υπερθέρμανση εξοπλισμού, καπνό και άλλα σημάδια κινδύνου, σώζοντας τους οργανισμούς από δυνητικά επικίνδυνα (και δαπανηρά) περιστατικά. Αυτό έχει σαφείς εφαρμογές σε κλάδους που κυμαίνονται από την κατασκευή και την υγειονομική περίθαλψη έως τη στέγαση και τις κρίσιμες υποδομές.

Η δυνατότητα δημιουργίας πληροφοριών και βελτίωσης των λειτουργιών εκτείνεται πέρα ​​από τις παραδοσιακές επιχειρήσεις και σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη. Τα νοσοκομεία και οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης αξιοποιούν πλέον την ανάλυση για να συμμετέχουν σε εικονική παρακολούθηση ασθενούς, επιτρέποντάς τους να έχουν τα μάτια τους πάνω στους ασθενείς τους σε 24ωρη βάση. Χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό ανάλυσης βίντεο και ήχου, μπορούν να ανιχνεύσουν αυτόματα σημάδια δυσφορίας, όπως βήχα, δύσπνοια και κραυγές πόνου. Μπορούν επίσης να δημιουργήσουν μια ειδοποίηση εάν ένας ασθενής υψηλού κινδύνου επιχειρήσει να σηκωθεί από το κρεβάτι του ή να βγει από το δωμάτιο, επιτρέποντας στους φροντιστές ή στις ομάδες ασφαλείας να ανταποκριθούν άμεσα. Αυτό όχι μόνο βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών, αλλά μπορεί επίσης να μειώσει σημαντικά την ευθύνη σε περιπτώσεις ολίσθησης/σκοντάψιματος/πτώσης. Παρόμοια τεχνολογία μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων συμμόρφωσης, διασφαλίζοντας ότι οι έξοδοι κινδύνου παραμένουν ελεύθερες και αποφεύγοντας άλλα δυνητικά πρόστιμα στην υγειονομική περίθαλψη και σε άλλους κλάδους. Οι ευκαιρίες για μείωση του κόστους και βελτίωση των αποτελεσμάτων διευρύνονται καθημερινά.

Μεγιστοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στο Παρόν και το Μέλλον

Η στροφή προς την αξιοποίηση των συσκευών επιτήρησης για σκοπούς επιχειρηματικής ευφυΐας και λειτουργιών έχει συμβεί γρήγορα, λόγω του γεγονότος ότι οι περισσότεροι οργανισμοί είναι ήδη εξοικειωμένοι με τον εξοπλισμό που χρειάζονται για να αξιοποιήσουν. Και με τις επιχειρήσεις όλων των μεγεθών -και σχεδόν σε κάθε κλάδο- να στρέφονται όλο και περισσότερο στην ανάλυση βίντεο για να ενισχύσουν τόσο τις δυνατότητες ασφαλείας τους όσο και τις επιχειρηματικές τους δραστηριότητες, η ανάπτυξη νέων, βασισμένων στην τεχνητή νοημοσύνη αναλύσεων είναι απίθανο να επιβραδυνθεί σύντομα.

Το καλύτερο από όλα είναι ότι η αγορά εξακολουθεί να αναπτύσσεται. Ακόμα και σήμερα, περίπου το 80% των προϋπολογισμών ασφαλείας δαπανάται σε ανθρώπινη εργασία, συμπεριλαμβανομένων των δυνατοτήτων παρακολούθησης, φύλαξης και συντήρησης. Καθώς η ανάλυση βίντεο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) γίνεται ολοένα και πιο διαδεδομένη, αυτό θα αλλάξει γρήγορα — και οι επιχειρήσεις θα είναι σε θέση να βελτιστοποιήσουν τις δυνατότητες επιχειρηματικής ευφυΐας και λειτουργίας τους με παρόμοιο τρόπο. Καθώς η ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης συνεχίζεται και εμφανίζονται νέες, επιχειρηματικά επικεντρωμένες περιπτώσεις χρήσης, οι οργανισμοί θα πρέπει να διασφαλίσουν ότι είναι σε θέση να αξιοποιήσουν στο έπακρο την ανάλυση — τόσο τώρα όσο και στο μέλλον.