Poza bezpieczeństwem: w jaki sposób oparta na sztucznej inteligencji analiza wideo usprawnia nowoczesne operacje biznesowe

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej powszechne, ale ci z branży bezpieczeństwa wykorzystują sztuczną inteligencję od lat — po prostu używają słowa „analityka”. Ponieważ firmy szukają nowych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do tworzenia przewagi konkurencyjnej, wiele z nich zaczyna dostrzegać, że urządzenia wideo stanowią coraz cenniejsze źródło danych — takie, które może generować praktyczne informacje biznesowe. Wraz ze wzrostem mocy przetwarzania i udoskonalaniem chipsetów nowoczesne kamery IP i inne urządzenia zabezpieczające mogą obsługiwać funkcje analityczne oparte na sztucznej inteligencji, które mogą zrobić znacznie więcej niż identyfikować intruzów i złodziei sklepowych.

Wiele firm już wykorzystuje analitykę opartą na sztucznej inteligencji, aby zwiększyć wydajność i produktywność, zmniejszyć odpowiedzialność i lepiej zrozumieć swoich klientów. Analityka wideo może pomóc przedsiębiorstwom zidentyfikować sposoby na zwiększenie wydajności pracowników i efektywności zatrudnienia, usprawnić układ sklepów, fabryk i magazynów, zidentyfikować produkty i usługi, na które jest popyt, wykryć wadliwy lub źle konserwowany sprzęt, zanim się zepsuje i wiele więcej. Te nowe możliwości analityczne są projektowane z myślą o inteligencji biznesowej i wydajności operacyjnej — i są coraz bardziej dostępne dla organizacji każdej wielkości.

Rosnąca dostępność sztucznej inteligencji w monitoringu wideo

Analityka zawsze miała jasne aplikacje w branży bezpieczeństwa, a ewolucja od podstawowej inteligencji i wykrywania ruchu wideo do bardziej zaawansowanej analizy obiektów i głębokiego uczenia się umożliwiła nowoczesnej analityce identyfikację podejrzanych lub przestępczych zachowań lub wykrywanie podejrzanych dźwięków, takich jak tłuczone szkło, strzały z broni palnej lub wołanie o pomoc. Dzisiejsza analityka może wykrywać te zdarzenia w czasie rzeczywistym, natychmiast ostrzegając zespoły ds. bezpieczeństwa i radykalnie skracając czas reakcji. Pojawienie się sztucznej inteligencji pozwoliło zespołom ds. bezpieczeństwa być znacznie bardziej proaktywnymi, umożliwiając im podejmowanie szybkich decyzji w oparciu o dokładne informacje w czasie rzeczywistym. Jeszcze niedawno tylko najbardziej zaawansowane urządzenia monitorujące były wystarczająco wydajne, aby uruchamiać analizy oparte na sztucznej inteligencji potrzebne do umożliwienia tych możliwości — ale dziś krajobraz się zmienił.

Pojawienie się jednostek przetwarzania głębokiego uczenia (DLPU) znacznie zwiększyło moc przetwarzania urządzeń monitorujących, umożliwiając im uruchamianie zaawansowanych analiz na skraju sieci. Jeszcze kilka lat temu przepustowość i pamięć masowa wymagane do nagrywania, przesyłania i analizowania tysięcy godzin nagrań wideo mogły być niebotycznie drogie. Dzisiaj już tak nie jest: nowoczesne urządzenia nie muszą już wysyłać pełnych nagrań wideo do chmury — tylko metadane niezbędne do klasyfikacji i analizy. W rezultacie przepustowość, pamięć masowa i powierzchnia sprzętowa wymagane do wykorzystania możliwości analizy opartych na sztucznej inteligencji drastycznie spadły — znacznie obniżając koszty operacyjne i udostępniając technologię firmom każdej wielkości, niezależnie od tego, czy wykorzystują sieć trzech, czy trzech tysięcy kamer.

W rezultacie zakres potencjalnych klientów znacznie się rozszerzył — a ci klienci nie szukają tylko aplikacji zabezpieczających, ale także biznesowych. Ponieważ DLPU są skutecznie standardem w nowoczesnych urządzeniach do monitoringu, klienci coraz częściej chcą wykorzystać te możliwości, aby uzyskać przewagę konkurencyjną oprócz ochrony swoich lokalizacji. Demokratyzacja AI w branży bezpieczeństwa doprowadziła do znacznego rozszerzenia przypadków użycia, ponieważ programiści starają się zadowolić firmy zwracające się w stronę analizy wideo, aby rozwiązać szerszy zakres wyzwań związanych z bezpieczeństwem i niezwiązanych z bezpieczeństwem.

Jak organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję do usprawniania swoich operacji

Ważne jest podkreślenie, że część tego, co powoduje pojawienie się większej liczby przypadki użycia zorientowane na biznes w przypadku analizy wideo opartej na sztucznej inteligencji godny uwagi jest fakt, że większość firm zna już podstawową technologię. Na przykład sprzedawcy detaliczni już korzystają z analizy wideo, aby chronić swoje sklepy złodzieje sklepowi będą zachwyceni, gdy dowiedzą się, że mogą używać podobnych możliwości do monitorowania klientów wchodzących i wychodzących ze sklepu, identyfikować okresy dużego i małego ruchu oraz wykorzystywać te dane do odpowiedniego dostosowywania swoich potrzeb kadrowych. Mogą używać analizy wideo, aby powiadamiać pracowników, gdy tworzy się długa kolejka, gdy pusta półka musi zostać uzupełniona lub gdy układ sklepu powoduje niepotrzebne zatory. Dzięki włączeniu analityki zorientowanej na biznes obok analityki zorientowanej na bezpieczeństwo, sprzedawcy detaliczni mogą poprawić wydajność kadrową, tworzyć bardziej efektywne układy sklepów i ulepszać doświadczenia klientów.

Oczywiście, sprzedawcy detaliczni to tylko wierzchołek góry lodowej. Firmy z niemal każdej branży mogą skorzystać z nowoczesnych przypadków użycia analityki wideo. Producenci na przykład mogą monitorować hale fabryczne w celu identyfikacji nieefektywności i wąskich gardeł. Mogą używać kamer termowizyjnych do wykrywania przegrzewających się maszyn, umożliwiając personelowi konserwacyjnemu zajęcie się problemami, zanim spowodują one znaczne szkody. W wielu przypadkach mogą nawet monitorować linie montażowe pod kątem wadliwych lub źle wykonanych produktów, zapewniając dodatkową warstwę ochrony w ramach zapewnienia jakości. Niektóre urządzenia mogą nawet monitorować wycieki substancji chemicznych, przegrzewanie się sprzętu, dym i inne oznaki zagrożenia, chroniąc organizacje przed potencjalnie niebezpiecznymi (i kosztownymi) incydentami. Ma to wyraźne zastosowania w branżach od produkcji i opieki zdrowotnej po budownictwo mieszkaniowe i infrastrukturę krytyczną.

Możliwość generowania spostrzeżeń i usprawniania operacji wykracza poza tradycyjne przedsiębiorstwa i obejmuje obszary takie jak opieka zdrowotna. Szpitale i dostawcy usług opieki zdrowotnej wykorzystują teraz analitykę, aby angażować się w wirtualny monitoring pacjenta, co pozwala im mieć oko na swoich pacjentów przez całą dobę. Korzystając z kombinacji analizy wideo i audio, mogą automatycznie wykrywać oznaki niepokoju, takie jak kaszel, utrudniony oddech i krzyki bólu. Mogą również generować alert, jeśli pacjent wysokiego ryzyka próbuje opuścić łóżko lub wyjść z pokoju, umożliwiając opiekunom lub zespołom ochrony natychmiastową reakcję. Nie tylko poprawia to wyniki leczenia pacjentów, ale może również znacznie zmniejszyć odpowiedzialność w przypadkach poślizgnięć, potknięć i upadków. Podobna technologia może być również stosowana w celu poprawy wyników zgodności, zapewniając, że wyjścia ewakuacyjne pozostają wolne i unikając innych potencjalnie podlegających karze przestępstw w opiece zdrowotnej i innych branżach. Możliwości obniżenia kosztów i poprawy wyników rosną z każdym dniem.

Maksymalizacja AI w teraźniejszości i przyszłości

Zmiana w kierunku wykorzystywania urządzeń monitorujących do celów business intelligence i operacyjnych nastąpiła szybko, napędzana faktem, że większość organizacji zna już sprzęt, którego potrzebują, aby z tego skorzystać. A ponieważ firmy każdej wielkości — i w niemal każdej branży — coraz częściej zwracają się w stronę analizy wideo, aby zwiększyć zarówno swoje możliwości bezpieczeństwa, jak i operacje biznesowe, rozwój nowej analizy opartej na sztucznej inteligencji raczej nie zwolni w najbliższym czasie.

Co najlepsze, rynek wciąż rośnie. Nawet dzisiaj około 80% budżetów na bezpieczeństwo jest przeznaczane na pracę ludzką, w tym na monitorowanie, ochronę i możliwości konserwacji. Wraz ze wzrostem rozpowszechnienia analityki wideo opartej na sztucznej inteligencji, sytuacja ta szybko się zmieni — a firmy będą mogły usprawnić swoje możliwości w zakresie business intelligence i operacji w podobny sposób. Wraz z ciągłym rozwojem sztucznej inteligencji i pojawianiem się nowych przypadków użycia ukierunkowanych na biznes, organizacje powinny zadbać o to, aby były w stanie w pełni wykorzystać analitykę — zarówno teraz, jak i w przyszłości.