Utover sikkerhet: Hvordan AI-basert videoanalyse forbedrer moderne forretningsdrift

AI-baserte løsninger blir stadig mer vanlige, men de i sikkerhetsbransjen har utnyttet AI i årevis – de har bare brukt ordet «analyse». Etter hvert som bedrifter søker nye måter å bruke AI på for å skape et konkurransefortrinn, begynner mange å innse at videoenheter representerer en stadig mer verdifull datakilde – en som kan generere handlingsrettet forretningsintelligensinnsikt. Etter hvert som prosessorkraften forbedres og brikkesett blir mer avanserte, kan moderne IP-kameraer og andre sikkerhetsenheter støtte AI-drevne analysefunksjoner som kan gjøre langt mer enn å identifisere ubudne gjester og butikktyver.

Mange bedrifter bruker allerede AI-basert analyse for å forbedre effektivitet og produktivitet, redusere ansvar og bedre forstå kundene sine. Videoanalyse kan hjelpe bedrifter med å identifisere måter å forbedre ansattes produktivitet og bemanningseffektivitet, effektivisere utformingen av butikker, fabrikker og lagerbygninger, identifisere etterspurte produkter og tjenester, oppdage funksjonsfeil eller dårlig vedlikeholdt utstyr før det går i stykker, og mer. Disse nye analysefunksjonene utformes med tanke på forretningsintelligens og driftseffektivitet – og de blir stadig mer tilgjengelige for organisasjoner i alle størrelser.

Den økende tilgjengeligheten til AI i videoovervåking

Analytics har alltid hatt klare applikasjoner i sikkerhetsbransjen, og utviklingen fra grunnleggende intelligens og videobevegelsesdeteksjon til mer avansert objektanalyse og dyp læring har gjort det mulig for moderne analyser å identifisere mistenkelig eller kriminell atferd eller å oppdage mistenkelige lyder som knust glass, skudd eller rop om hjelp. Dagens analyser kan oppdage disse hendelsene i sanntid, varsle sikkerhetsteam umiddelbart og redusere responstidene dramatisk. Fremveksten av AI har gjort det mulig for sikkerhetsteam å være betydelig mer proaktive, slik at de kan ta raske beslutninger basert på nøyaktig informasjon i sanntid. For ikke lenge siden var det bare de mest avanserte overvåkingsenhetene som var kraftige nok til å kjøre den AI-baserte analysen som trengs for å aktivere disse funksjonene – men i dag har landskapet endret seg.

Fremveksten av dyplæringsprosesseringsenheter (DLPU-er) har forbedret prosessorkraften til overvåkingsenheter betydelig, slik at de kan kjøre avansert analyse i nettverkskanten. For bare noen få år siden kunne båndbredden og lagringsplassen som kreves for å ta opp, laste opp og analysere tusenvis av timer med video være uoverkommelig dyr. I dag er det ikke lenger tilfelle: moderne enheter trenger ikke lenger å sende fullstendige videoopptak til skyen – bare metadataene som er nødvendige for klassifisering og analyse. Som et resultat har båndbredden, lagringsplassen og maskinvarebehovet som kreves for å dra nytte av AI-baserte analysefunksjoner, blitt dramatisk redusert – noe som reduserer driftskostnadene betydelig og gjør teknologien tilgjengelig for bedrifter i alle størrelser, enten de bruker et nettverk med tre kameraer eller tre tusen.

Som et resultat har utvalget av potensielle kunder økt betraktelig – og disse kundene ser ikke bare etter sikkerhetsapplikasjoner, men også forretningsapplikasjoner. Siden DLPU-er i praksis er standard på moderne overvåkingsenheter, ønsker kunder i økende grad å utnytte disse funksjonene for å oppnå et konkurransefortrinn i tillegg til å beskytte sine lokasjoner. Demokratiseringen av AI i sikkerhetsbransjen har ført til en betydelig utvidelse av brukstilfeller ettersom utviklere ønsker å tilfredsstille bedrifter som vender seg til videoanalyse for å håndtere et bredere spekter av sikkerhetsmessige og ikke-sikkerhetsrelaterte utfordringer.

Hvordan organisasjoner bruker AI for å forbedre driften sin

Det er viktig å understreke den delen av det som gjør at det fremkommer mer forretningsfokuserte brukstilfeller For AI-basert videoanalyse er det bemerkelsesverdig at de fleste bedrifter allerede er kjent med den grunnleggende teknologien. For eksempel bruker detaljister allerede videoanalyse til beskytte butikkene sine fra butikktyver vil bli glade for å lære at de kan bruke lignende funksjoner til å overvåke kunder som går inn og ut av butikken, identifisere perioder med høy og lav trafikk, og bruke disse dataene til å justere bemanningsbehovene deretter. De kan bruke videoanalyse for å varsle ansatte når det dannes en lang kø, når en tom hylle må fylles på, eller hvis butikkens utforming forårsaker unødvendig overbelastning. Ved å omfavne forretningsfokusert analyse sammen med sikkerhetsfokusert analyse, kan forhandlere forbedre bemanningseffektiviteten, skape mer effektive butikkoppsett og forbedre kundeopplevelsen.

Forhandlere er selvsagt bare toppen av isfjellet. Bedrifter i nesten alle bransjer kan dra nytte av moderne bruksområder for videoanalyse. Produsenter kan for eksempel overvåke fabrikkgulv for å identifisere ineffektivitet og strupepunkter. De kan bruke termiske kameraer til å oppdage overopphetet maskineri, slik at vedlikeholdspersonell kan håndtere problemer før de kan forårsake betydelig skade. I mange tilfeller kan de til og med overvåke samlebånd for defekte eller dårlig produserte produkter, noe som gir et ekstra lag med kvalitetssikringsbeskyttelse. Noen enheter kan til og med overvåke kjemiske lekkasjer, overopphetet utstyr, røyk og andre tegn på fare, noe som sparer organisasjoner for potensielt farlige (og kostbare) hendelser. Dette har klare anvendelser i bransjer som spenner fra produksjon og helsevesen til bolig og kritisk infrastruktur.

Evnen til å generere innsikt og forbedre driften strekker seg utover tradisjonelle virksomheter og inn i områder som helsevesen. Sykehus og helsepersonell bruker nå analyser for å engasjere seg i virtuell pasientovervåking, slik at de kan ha øynene på pasientene sine døgnet rundt. Ved å bruke en kombinasjon av video- og lydanalyse kan de automatisk oppdage tegn på nød som hoste, tung pust og smerteskrik. De kan også generere et varsel hvis en høyrisikopasient prøver å forlate sengen sin eller forlate rommet, slik at omsorgspersoner eller sikkerhetsteam kan reagere umiddelbart. Dette forbedrer ikke bare pasientresultatene, men det kan også redusere ansvaret for å skli, snuble eller falle betydelig. Lignende teknologi kan også brukes til å forbedre samsvarsresultater, sikre at nødutganger forblir klare og unngå andre potensielt bøtelagte lovbrudd innen helsevesenet og andre bransjer. Mulighetene for å redusere kostnader og forbedre resultatene utvides hver dag.

Maksimering av AI i nåtiden og fremtiden

Skiftet mot å bruke overvåkingsenheter til forretningsintelligens og driftsformål har skjedd raskt, drevet av det faktum at de fleste organisasjoner allerede er kjent med utstyret de trenger for å dra nytte av dette. Og siden bedrifter i alle størrelser – og i nesten alle bransjer – i økende grad vender seg til videoanalyse for å forbedre både sikkerhetskapasiteten og forretningsdriften, er det usannsynlig at utviklingen av ny, AI-basert analyse vil avta med det første.

Best av alt, markedet vokser fortsatt. Selv i dag brukes omtrent 80 % av sikkerhetsbudsjettene på menneskelig arbeidskraft, inkludert overvåking, vakthold og vedlikeholdsmuligheter. Etter hvert som AI-basert videoanalyse blir stadig mer utbredt, vil dette endre seg raskt – og bedrifter vil kunne effektivisere sin forretningsintelligens og driftsmuligheter på en lignende måte. Etter hvert som AI-utviklingen fortsetter og nye, forretningsfokuserte bruksområder dukker opp, bør organisasjoner sørge for at de er posisjonert for å få mest mulig ut av analyser – både nå og i fremtiden.