Além da Segurança: Como as Análises de Vídeo Baseadas em IA Estão Aprimorando as Operações Empresariais Modernas

As soluções baseadas em IA estão se tornando cada vez mais comuns, mas as empresas do setor de segurança vêm utilizando a IA há anos – elas apenas estavam usando a palavra “análise”. À medida que as empresas buscam novas maneiras de usar a IA para criar uma vantagem competitiva, muitas estão começando a reconhecer que os dispositivos de vídeo representam uma fonte de dados cada vez mais valiosa – uma que pode gerar insights de inteligência de negócios ação. À medida que o poder de processamento melhora e os chipsets se tornam mais avançados, as câmeras IP modernas e outros dispositivos de segurança podem suportar capacidades de análise de IA que podem fazer muito mais do que identificar intrusos e ladrões.

Muitas empresas já estão utilizando análises baseadas em IA para melhorar a eficiência e a produtividade, reduzir a responsabilidade e entender melhor seus clientes. As análises de vídeo podem ajudar as empresas a identificar maneiras de melhorar a produtividade dos funcionários e a eficiência do pessoal, otimizar o layout de lojas, fábricas e armazéns, identificar produtos e serviços em demanda, detectar equipamentos com defeito ou mal mantidos antes que eles quebrem, e muito mais. Essas novas capacidades de análise estão sendo projetadas com inteligência de negócios e eficiência operacional em mente – e elas estão cada vez mais acessíveis a organizações de todos os tamanhos.

A Crescente Acessibilidade da IA na Vigilância de Vídeo

A análise sempre teve aplicações claras na indústria de segurança, e a evolução da inteligência básica e detecção de movimento de vídeo para análise de objetos mais avançada e aprendizado profundo tornou possível para as análises modernas identificar comportamento suspeito ou criminoso ou detectar sons suspeitos como vidro quebrado, tiros ou gritos de socorro. As análises de hoje podem detectar esses eventos em tempo real, alertando as equipes de segurança imediatamente e reduzindo drasticamente os tempos de resposta. O surgimento da IA permitiu que as equipes de segurança sejam significativamente mais proativas, permitindo que tomem decisões rápidas com base em informações precisas e em tempo real. Há não muito tempo, apenas os dispositivos de vigilância mais avançados eram poderosos o suficiente para executar as análises baseadas em IA necessárias para habilitar essas capacidades – mas hoje, o cenário mudou.

O advento das unidades de processamento de aprendizado profundo (DLPUs) aumentou significativamente o poder de processamento dos dispositivos de vigilância, permitindo que executem análises avançadas na borda da rede. Há apenas alguns anos, a largura de banda e o armazenamento necessários para gravar, carregar e analisar milhares de horas de vídeo podiam ser proibitivamente caros. Hoje, isso não é mais o caso: os dispositivos modernos não precisam mais enviar gravações de vídeo completas para a nuvem – apenas os metadados necessários para classificação e análise. Como resultado, a largura de banda, o armazenamento e a pegada de hardware necessários para aproveitar as capacidades de análise baseadas em IA diminuíram drasticamente – reduzindo significativamente os custos operacionais e tornando a tecnologia acessível a empresas de todos os tamanhos, seja com uma rede de três câmeras ou três mil.

Como resultado, a gama de clientes potenciais expandiu-se significativamente – e esses clientes não estão procurando apenas aplicações de segurança, mas também de negócios. Como as DLPUs são efetivamente padrão nos dispositivos de vigilância modernos, os clientes estão cada vez mais procurando aproveitar essas capacidades para obter uma vantagem competitiva, além de proteger seus locais. A democratização da IA na indústria de segurança levou a uma expansão significativa de casos de uso, à medida que os desenvolvedores buscam atender às empresas que estão se voltando para as análises de vídeo para resolver uma gama mais ampla de desafios de segurança e não segurança.

Como as Organizações Estão Usando a IA para Aprimorar suas Operações

É importante enfatizar que parte do que torna o surgimento de mais casos de uso de negócios para análises de vídeo baseadas em IA notável é o fato de que a maioria das empresas já está familiarizada com a tecnologia básica. Por exemplo, os varejistas que já utilizam análises de vídeo para proteger suas lojas contra ladrões de lojas estarão felizes em saber que podem usar capacidades semelhantes para monitorar os clientes que entram e saem da loja, identificar períodos de alta e baixa movimentação e usar esses dados para ajustar suas necessidades de pessoal de acordo. Eles podem usar análises de vídeo para alertar os funcionários quando uma fila longa está se formando, quando uma prateleira vazia precisa ser reabastecida ou se o layout da loja está causando congestionamento desnecessário. Ao adotar análises de negócios focadas, além das de segurança, os varejistas podem melhorar a eficiência do pessoal, criar layouts de loja mais eficazes e melhorar a experiência do cliente.

Claro, os varejistas são apenas a ponta do iceberg. As empresas de quase todos os setores podem se beneficiar dos casos de uso modernos de análises de vídeo. Os fabricantes, por exemplo, podem monitorar as linhas de produção para identificar ineficiências e gargalos. Eles podem usar câmeras térmicas para detectar máquinas superaquecidas, permitindo que o pessoal de manutenção resolva os problemas antes que causem danos significativos. Em muitos casos, eles podem até monitorar as linhas de montagem para produtos defeituosos ou mal fabricados, fornecendo uma camada adicional de proteção de garantia de qualidade. Alguns dispositivos podem até monitorar para vazamentos químicos, equipamentos superaquecidos, fumaça e outros sinais de perigo, salvando as organizações de incidentes potencialmente perigosos (e caros). Isso tem aplicações claras em setores que variam da fabricação e saúde para habitação e infraestrutura crítica.

A capacidade de gerar insights e melhorar as operações se estende além das empresas tradicionais e para áreas como a saúde. Os hospitais e prestadores de serviços de saúde agora estão utilizando análises para realizar monitoramento de pacientes virtuais, permitindo que tenham olhos nos pacientes 24 horas por dia. Usando uma combinação de análises de vídeo e áudio, eles podem detectar automaticamente sinais de angústia, como tosse, respiração difícil e gritos de dor. Eles também podem gerar um alerta se um paciente de alto risco tentar sair da cama ou sair do quarto, permitindo que os cuidadores ou equipes de segurança respondam imediatamente. Isso não apenas melhora os resultados dos pacientes, mas também pode reduzir significativamente a responsabilidade em casos de escorregamento, tropeção e queda. Tecnologia semelhante também pode ser usada para melhorar os resultados de conformidade, garantindo que as saídas de emergência permaneçam claras e evitando outras ofensas potencialmente multáveis em saúde e outros setores. As oportunidades para reduzir custos e melhorar os resultados estão se expandindo todos os dias.

Maximizando a IA no Presente e no Futuro

A mudança para utilizar dispositivos de vigilância para fins de inteligência de negócios e operacionais aconteceu rapidamente, impulsionada pelo fato de que a maioria das organizações já está familiarizada com o equipamento necessário para aproveitar essas capacidades. E com as empresas de todos os tamanhos – e em quase todos os setores – cada vez mais se voltando para as análises de vídeo para melhorar tanto suas capacidades de segurança quanto suas operações comerciais, o desenvolvimento de novas análises baseadas em IA é improvável que desacelere em breve.

Melhor de tudo, o mercado ainda está crescendo. Mesmo hoje, cerca de 80% dos orçamentos de segurança são gastos em mão de obra humana, incluindo monitoramento, segurança e capacidades de manutenção. À medida que as análises de vídeo baseadas em IA se tornem cada vez mais comuns, isso mudará rapidamente – e as empresas serão capazes de otimizar suas capacidades de inteligência de negócios e operacionais de maneira semelhante. À medida que o desenvolvimento da IA continua e surgem novos casos de uso de negócios, as organizações devem garantir que estejam posicionadas para obter o máximo proveito das análises – tanto agora quanto no futuro.