Poza bezpieczeństwem: Jak analityka wideo oparta na sztucznej inteligencji ulepsza współczesne operacje biznesowe

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej powszechne, ale branża bezpieczeństwa wykorzystywała ją przez lata – po prostu nazywała to “analityką”. Podczas gdy firmy szukają nowych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji, aby uzyskać przewagę konkurencyjną, wiele z nich zaczyna zdawać sobie sprawę, że urządzenia wideo stanowią coraz cenniejsze źródło danych – które mogą generować istotne dla biznesu informacje. Wraz z poprawą mocy obliczeniowej i rozwojem układów scalonych, nowoczesne kamery IP i inne urządzenia bezpieczeństwa mogą obsługiwać funkcje analityczne oparte na sztucznej inteligencji, które mogą robić o wiele więcej niż identyfikować włamywaczy i złodziei.

Wiele firm już wykorzystuje analitykę opartą na sztucznej inteligencji, aby poprawić wydajność i produktywność, zmniejszyć odpowiedzialność oraz lepiej zrozumieć swoich klientów. Analityka wideo może pomóc przedsiębiorstwom w identyfikowaniu sposobów poprawy produktywności pracowników i efektywności zatrudnienia, usprawnieniu układu sklepów, fabryk i magazynów, identyfikowaniu popularnych produktów i usług, wykrywaniu niesprawnych lub źle utrzymanych urządzeń przed awarią oraz wiele innych. Te nowe możliwości analityczne są projektowane z myślą o biznesie i efektywności operacyjnej – i stają się coraz bardziej dostępne dla organizacji wszystkich rozmiarów.

Rozwój dostępności sztucznej inteligencji w nadzorze wideo

Analityka zawsze miała wyraźne zastosowania w branży bezpieczeństwa, a ewolucja od podstawowej inteligencji i wykrywania ruchu wideo do bardziej zaawansowanych analityk obiektów i głębokiego uczenia się umożliwiła współczesnej analityce identyfikację podejrzanych lub przestępczych zachowań lub wykrywanie podejrzanych dźwięków, takich jak tłuczenie szkła, strzały lub wołania o pomoc. Dziś analityka może wykrywać te zdarzenia w czasie rzeczywistym, powiadamiając zespoły bezpieczeństwa natychmiast i dramatycznie skracając czas reakcji. Pojawienie się sztucznej inteligencji pozwoliło zespołom bezpieczeństwa na znacznie bardziej proaktywne działanie, umożliwiając im podejmowanie szybkich decyzji na podstawie dokładnych, rzeczywistych informacji. Nie tak dawno temu tylko najbardziej zaawansowane urządzenia nadzoru były wystarczająco potężne, aby uruchamiać analitykę opartą na sztucznej inteligencji niezbędną do umożliwienia tych możliwości – ale dziś krajobraz się zmienił.

Pojawienie się jednostek przetwarzania głębokiego uczenia (DLPUs) znacznie zwiększyło moc obliczeniową urządzeń nadzoru, umożliwiając im uruchamianie zaawansowanej analityki na krawędzi sieci. Zaledwie kilka lat temu przepustowość i pamięć wymagane do nagrywania, przesyłania i analizy tysięcy godzin wideo mogły być wyjątkowo drogie. Dziś nie jest to już problem: nowoczesne urządzenia nie muszą już wysyłać pełnych nagrań wideo do chmury – tylko metadane niezbędne do klasyfikacji i analizy. W efekcie przepustowość, pamięć i wymagania sprzętowe niezbędne do korzystania z funkcji analityki opartej na sztucznej inteligencji znacznie spadły – znacznie zmniejszając koszty operacyjne i czyniąc tę technologię dostępną dla firm wszystkich rozmiarów, niezależnie od tego, czy zatrudniają one sieć trzech kamer czy trzech tysięcy.

W efekcie zakres potencjalnych klientów znacznie się rozszerzył – a ci klienci nie szukają już tylko zastosowań bezpieczeństwa, ale również biznesowych. Ponieważ DLPUs są praktycznie standardem na nowoczesnych urządzeniach nadzoru, klienci coraz częściej wykorzystują te możliwości, aby uzyskać przewagę konkurencyjną, oprócz ochrony swoich lokalizacji. Demokratyzacja sztucznej inteligencji w branży bezpieczeństwa doprowadziła do znacznego rozszerzenia przypadków użycia, ponieważ deweloperzy starają się zadowolić firmy, które zwracają się do analityki wideo, aby rozwiązać szerszy zakres wyzwań bezpieczeństwa i niezwiązanych z bezpieczeństwem.

Jak organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję do ulepszania swoich operacji

Ważne jest, aby podkreślić, że część tego, co sprawia, że pojawienie się więcej biznesowych przypadków użycia analityki wideo opartej na sztucznej inteligencji jest godne uwagi, jest fakt, że większość firm jest już zaznajomiona z podstawową technologią. Na przykład, detaliści, którzy już wykorzystują analitykę wideo, aby ochronić swoje sklepy przed złodziejami, będą zadowoleni, gdy dowiedzą się, że mogą wykorzystać podobne możliwości, aby monitorować klientów wchodzących i wychodzących ze sklepu, identyfikować okresy wysokiego i niskiego natężenia ruchu oraz dostosowywać swoje potrzeby zatrudnienia odpowiednio. Mogą wykorzystać analitykę wideo, aby powiadomić pracowników, gdy tworzy się długa kolejka, gdy pusty regał wymaga uzupełnienia lub gdy układ sklepu powoduje niepotrzebne zatłoczenie. Przyjmując analitykę ukierunkowaną na biznes obok ukierunkowanej na bezpieczeństwo, detaliści mogą poprawić efektywność zatrudnienia, stworzyć bardziej efektywne układy sklepów i poprawić doświadczenie klienta.

Oczywiście, detaliści to tylko wierzchołek góry lodowej. Firmy w niemal każdej branży mogą skorzystać na nowoczesnych przypadkach użycia analityki wideo. Na przykład, producenci mogą monitorować hale produkcyjne, aby zidentyfikować nieefektywności i punkty zapory. Mogą wykorzystać kamery termowizyjne, aby wykryć przegrzane maszyny, umożliwiając personelowi technicznemu rozwiązać problemy, zanim spowodują znaczne szkody. W wielu przypadkach mogą nawet monitorować linie produkcyjne w celu wykrycia wadliwych lub źle wykonanych produktów, zapewniając dodatkową warstwę ochrony jakości. Niektóre urządzenia mogą nawet monitorować wycieki chemiczne, przegrzane urządzenia, dym i inne oznaki niebezpieczeństwa, ratując organizacjom przed potencjalnie niebezpiecznymi (i kosztownymi) zdarzeniami. To ma wyraźne zastosowania w branżach od produkcji i opieki zdrowotnej po mieszkalnictwo i infrastrukturę krytyczną.

Możliwość generowania informacji i poprawy operacji sięga poza tradycyjne firmy i do obszarów takich jak opieka zdrowotna. Szpitale i dostawcy usług zdrowotnych wykorzystują teraz analitykę do wirtualnego monitorowania pacjentów, umożliwiając im ciągły nadzór nad pacjentami. Wykorzystując połączenie analityki wideo i audio, mogą automatycznie wykrywać oznaki dyskomfortu, takie jak kaszel, oddech ciężki i ból. Mogą również generować alert, jeśli pacjent wysokiego ryzyka próbuje opuścić łóżko lub pokój, umożliwiając opiekunom lub zespołom bezpieczeństwa natychmiastową reakcję. To nie tylko poprawia wyniki zdrowotne pacjentów, ale może również znacznie zmniejszyć odpowiedzialność w przypadkach upadków. Podobna technologia może być również wykorzystana do poprawy wyników zgodności, zapewniając, że wyjścia awaryjne pozostają wolne i unikając innych potencjalnie karalnych wykroczeń w opiece zdrowotnej i innych branżach. Możliwości zmniejszania kosztów i poprawy wyników rosną każdego dnia.

Maxymalizowanie sztucznej inteligencji w teraźniejszości i przyszłości

Przesunięcie w kierunku wykorzystania urządzeń nadzoru do celów biznesowych i operacyjnych nastąpiło szybko, napędzane przez fakt, że większość organizacji jest już zaznajomiona z niezbędnym sprzętem. A ponieważ firmy wszystkich rozmiarów – i niemal każdej branży – coraz częściej wykorzystują analitykę wideo, aby ulepszyć zarówno swoje możliwości bezpieczeństwa, jak i operacyjne, rozwój nowych, opartych na sztucznej inteligencji analityk nie jest prawdopodobnie spowolniony wkrótce.

Najlepsze w tym wszystkim jest to, że rynek nadal rośnie. Nawet dzisiaj około 80% budżetów bezpieczeństwa jest wydawanych na pracę ludzką, w tym monitoring, ochronę i konserwację. Wraz ze wzrostem popularności analityki wideo opartej na sztucznej inteligencji to się szybko zmieni – a firmy będą mogły usprawnić swoje możliwości analityczne i operacyjne w podobny sposób. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i pojawieniem się nowych, ukierunkowanych na biznes przypadków użycia, organizacje powinny upewnić się, że są przygotowane do maksymalizacji korzyści z analityki – zarówno teraz, jak i w przyszłości.