Aplicaciones de la videovigilancia con análisis de video: Expertos del sector explican los retos de la tecnología y tendencias

El análisis de video se ha consolidado como una de las tecnologías más transformadoras en el campo de la videovigilancia. A través de algoritmos avanzados, IA y aprendizaje automático, permite extraer información relevante de las imágenes en vivo o grabadas, y con ello mejorar la seguridad, la eficiencia operativa y la toma de decisiones. En esta nota, varios expertos del mercado de la seguridad electrónica comparten sus opiniones sobre retos, como afrontarlos, sus soluciones y la próximas tendencias en este campo.

BOSCH

David Velasco
BoschIniciamos con David Velasco, Product Marketing Manager de Bosch para latinoamérica. Él plantea que los desafíos en la implementación de análisis de video se pueden enmarcar en dos grandes grupos: facilidad de uso y escalabilidad para integradores, y para los clientes finales el gran reto es lograr el patrocinio de los proyectos en las organizaciones. 

Frente el primero considera que el punto está en romper la barrera de buen uso de las tecnologías de análisis de video. Partiendo desde la dificultad de configuración y calibración que tiene como consecuencia la generación de una gran cantidad de falsas alarmas, más  cuando se hace dispendioso repetir el procedimiento en proyectos que involucran decenas o cientos de cámaras.

En este sentido, gracias a los avances en IA y su aplicación en el borde para una mejor detección y clasificación de objetos, así como a la incorporación de tecnologías electrónicas avanzadas —como la posición triaxial de la cámara, estabilizadores de imagen y funciones de auto calibración basadas en escenarios complejos (perímetros o vías)—, esta barrera parece ser cosa del pasado. Por ello, Bosch, como fabricante, se muestra confiado en que su portafolio actualizado está preparado para asumir este reto. 

En cuanto al segundo punto, Velasco considera que debido a reportes o presupuestos ajustados muchas de las posibilidades reales de la tecnología no son utilizadas al máximo por los usuarios finales. Para superar esta barrera, se requiere conformar equipos interdisciplinarios que comprendan y aprovechen el potencial de estas tecnologías en otras áreas, como operaciones o producción. Un ejemplo claro es el uso de la analítica IVA Pro de Bosch, que combina inteligencia en el borde, alertas en tiempo real y envío de metadatos vía protocolos como MQTT, beneficiando múltiples sectores dentro de una organización.

Para la marca, una vez implementados los proyectos, su éxito a largo plazo depende en gran parte de la continuidad operativa. Factores como la rotación de personal o el cambio de integradores pueden afectar el aprovechamiento de las soluciones. Por ello, es clave una transferencia constante de conocimiento desde el fabricante no solo hacia los integradores, sino también hacia los usuarios finales. Bosch facilita esto a través de la Bosch Security Academy, con más de 200 cursos técnicos y comerciales.

Finalmente el experto considera que hacia el futuro, el avance de la IA en análisis de video promete sensores más potentes con capacidades de análisis en el borde, generación de metadatos precisos y comprensión contextual en lenguaje humano. Estos desarrollos, como el presentado por Bosch bajo el nombre IVA Pro Context transformarán, según el experto, la videovigilancia en una herramienta de análisis de datos aplicable más allá de la seguridad, en áreas como procesos industriales, ciudades inteligentes, protección de vida e inteligencia de negocios.

DAVANTIS

Carlos Vega
DAVANTISContinuamos con Carlos Vega, Area Sales Manager Northern Latam de DAVANTIS, quien expresa : “Entendemos que la implementación de soluciones de videovigilancia con análisis de video presentan desafíos y que la clave está en diseñar soluciones para adaptarse a instalaciones existentes o nuevas, integrándose directamente en la operativa de seguridad humana y sacando provecho al análisis en tiempo real de los motores de IAl para ejecutar protocolos de seguridad de forma eficiente” tal como según él lo hace con el portafolio de la marca. 

Para DAVANTIS los principales desafíos en la implementación de análisis de video son :

1. Falsas alarmas: Factores ambientales y animales pueden generar alertas innecesarias. DFUSION utiliza algoritmos de deep learning para minimizar estas alarmas sin comprometer la detección real.
2. Detección a largas distancias: Es crucial para proteger perímetros extensos. La tecnología de DFUSION detecta objetos pequeños con apenas un 25% de visibilidad, ideal para infraestructuras críticas.
3. Adaptación a entornos complejos: Cambios de clima o iluminación afectan el rendimiento. DFUSION aplica AI + fine tuning para ajustar la sensibilidad según el entorno.
4. Detección de sabotajes: Algoritmos específicos identifican intentos de sabotaje y activan alarmas técnicas ante anomalías.
5. Alertas selectivas: Permite crear reglas específicas para zonas sensibles, reduciendo intervenciones innecesarias y mejorando la eficiencia operativa.
6. Reglas inteligentes de intrusión: Detección precisa mediante configuraciones como cruce de línea o permanencia en zonas, adaptándose a cada entorno.
7. Gestión en tiempo real: Acceso rápido a clips de video y visualización por mapa de cámaras permite una gestión centralizada y ágil de múltiples ubicaciones.

Y en cuanto a las tendencias impulsadas por IA en videovigilancia, Carlos considera que las principales son:

• El análisis predictivo con anticipación de comportamientos sospechosos antes de que ocurran incidentes, permitiendo respuestas proactivas.
• Los modelos de lenguaje + visión que permitan una automatización de resúmenes de eventos, optimizando revisión y almacenamiento de grandes volúmenes de video.
• La fusión de motores de detección: DFUSION, producto estrella de la marca combina visión artificial y procesamiento de información para lograr detección más precisa, incluso en condiciones adversas.
• Ciberseguridad avanzada: Para DAVANTIS este punto es muy importante e  implementar protocolos robustos como cifrado, autenticación segura y actualizaciones constantes para proteger la integridad de los sistemas es clave en este tipo de soluciones.

“DAVANTIS continúa innovando para resolver los desafíos actuales y anticiparse a las necesidades futuras del sector de videovigilancia con IA”, concluyó Carlos Vega.

Axis Communications

Luis Bonilla
Axis CommunicationsLuís Bonilla, Gerente de Desarrollo de Negocios e Ingeniería de Ventas para Latinoamérica de Axis Communications, nos comenta que desde Axis se han identificado cuatro retos que usuarios finales y socios integradores se han enfrentado durante sus proyectos y estos son: integraciones con sistemas existentes, analíticas confiables, ciberseguridad y costo y escalabilidad. “No obstante, en Axis Communications sabemos cómo superarlos gracias a nuestra innovación incomparable”. 

Axis apuesta por una arquitectura abierta lo que permite una fácil integración con distintos VMS, plataformas de terceros y tecnologías ya existentes en el ecosistema del cliente. Axis combina dispositivos y soluciones de alto rendimiento (como Lightfinder, Forensic WDR o cámaras térmicas) con algoritmos y analíticas basadas en Inteligencia Artificial o basadas en el borde, lo que garantiza resultados precisos incluso en condiciones exigentes. 

Luis también afirma que en Axis se integran funciones de ciberseguridad desde el diseño, incluyendo firmware firmado, arranque seguro y actualizaciones periódicas. Además, colabora activamente en iniciativas globales de ciberseguridad para fomentar estándares sólidos en la industria. Además, el análisis embebido en el borde reduce costos operativos, ya que minimiza la necesidad de servidores adicionales y ancho de banda. Por último, ofrecemos soluciones escalables que permiten empezar con una implementación básica y crecer según las necesidades del cliente.

En cuanto a tendencias: “Una tendencia obvia es el interés continuo en cómo se aplicará la IA en nuestro sector, y hemos destacado algunas de las nuevas consideraciones que tendrán que abordarse en el futuro. Otras son nuevas o incluso un resurgimiento de temas a los que es posible que no hayamos prestado atención durante un tiempo”, afirmó Luis.

Para el experto, las arquitecturas híbridas que combinan tecnología perimetral, local y en la nube, se consolidan como estándar en seguridad,  permiten adaptarse a requisitos legales, éticos y tecnológicos específicos de cada organización y ofrecen flexibilidad para almacenar, visualizar o gestionar video según las necesidades. 

La evolución de la inteligencia artificial, desde el aprendizaje profundo hasta la IA generativa, continúa avanzando en el sector de la seguridad. Según Luis, en Axis están trabajando en modelos más ligeros que mantengan la calidad del análisis, y añade: “La IA generativa permitirá una interacción en lenguaje natural, aunque requiere un alto poder de procesamiento. Con el tiempo, la IA facilitará operaciones más proactivas y análisis multisensoriales más precisos”.

Para concluir, Luis afirma que el renacimiento de la calidad de imagen cobra un nuevo valor en un contexto donde las imágenes son analizadas primero por algoritmos. Una mejor resolución no solo optimiza el reconocimiento, sino también la analítica y la generación de metadatos. Además, destaca la importancia del mantenimiento, ya que incluso pequeños detalles pueden impactar significativamente en el rendimiento analítico.

VIVOTEK

Fabio Silva
VIVOTEKEn coincidencia con otros expertos, Fabio Silva, Sales Engineer de VIVOTEK LATAM, señala que los desafíos en la implementación de soluciones de videovigilancia con análisis de video impulsado por la IA recaen tanto en los integradores como en los usuarios finales.

Para los integradores, uno de los principales retos se presenta desde la etapa de diseño, ya que, según Fabio, es complejo predecir aspectos como las distancias efectivas para que los análisis funcionen con precisión. Además, argumenta que durante la fase de implementación, la calibración de las cámaras puede consumir muchas horas de trabajo, lo que incrementa los costos y afecta la eficiencia operativa.

VIVOTEK ha abordado estos desafíos con herramientas que simplifican cada etapa del proceso. Ofrece soluciones de cálculo precisas y efectivas que permiten al integrador diseñar con claridad y anticipar las capacidades analíticas del sistema. Asimismo, ha desarrollado tecnología basada en IA y Deep Learning —como el motor RealSight— que automatiza la calibración, optimizando la instalación y reduciendo los tiempos de configuración a solo minutos.

Desde la perspectiva del usuario final, los mayores desafíos suelen estar relacionados con el alto costo derivado del número de cámaras necesarias y la cantidad de falsas alarmas generadas por sistemas menos precisos. Esto incrementa la carga de trabajo para los operadores y eleva los costos de almacenamiento. En este sentido, los algoritmos avanzados de VIVOTEK ofrecen una solución clara: gracias a su alta precisión, se reduce significativamente la generación de falsas alarmas, lo que mejora la eficiencia del sistema, aumenta la confianza del usuario y disminuye los requerimientos de almacenamiento, ya que solo se registran eventos reales.

Según Fabio: “La IA mejora significativamente la eficiencia operativa al automatizar tareas repetitivas que antes requerían supervisión humana constante. Por ejemplo, las cámaras de VIVOTEK no solo detectan personas y vehículos, sino que ajustan automáticamente parámetros como la iluminación y la velocidad de obturación según el entorno, garantizando imágenes óptimas sin intervención manual, lo cual beneficia tanto a integradores como a usuarios”.

El experto también explica que una de las tendencias más relevantes es el uso de modelos como el Vision Language Model (VLM), que permite realizar búsquedas mediante lenguaje natural, facilitando la localización de eventos específicos con descripciones como “persona con camisa roja cargando una caja” o “vehículo sedán azul”. Esto es posible gracias al análisis de metadatos generado por las cámaras.

Por último, Fabio argumenta que: “Esta innovación combina IA en el borde con potentes motores de búsqueda en la nube, y gracias a chipsets más eficientes, funciones que antes requerían servidores dedicados ahora se integran directamente en las cámaras, habilitando detección, análisis y alertas en tiempo real sin necesidad de infraestructura adicional”.

Milestone Systems

Israel Austria
Milestone SystemsIsrael Austria, ingeniero de soluciones de Milestone Systems para América Latina, identifica los principales desafíos en dos aspectos que, según él, son clave:

“En primer lugar, existe una falta de conocimiento específico sobre el tipo de solución que realmente se necesita. Actualmente se ofrece una amplia gama de opciones tanto en sistemas de gestión de video (VMS) como en herramientas de análisis de video.
Muchas de estas soluciones cubren requerimientos básicos de forma efectiva y con funcionalidades similares. Sin embargo, los detalles particulares de cada proyecto pueden marcar la diferencia entre una implementación exitosa y una inversión que no cumple con las expectativas”.

Por ello, considera fundamental que los integradores estén familiarizados con las características diferenciadoras de cada tecnología disponible en el mercado. Al mismo tiempo, los usuarios finales deberían esforzarse por definir sus necesidades de forma clara, precisa y realista desde el inicio del proyecto. Solo así, según él, será posible seleccionar una solución que se ajuste verdaderamente a los objetivos y condiciones específicas de cada entorno.

Coincide con otros voceros en que el segundo gran desafío está relacionado con los recursos necesarios para implementar este tipo de soluciones. Argumenta que, a mayor funcionalidad, mayores serán los recursos requeridos para lograr implementaciones exitosas. Esto, según él, debe considerarse dentro del cálculo del costo total del proyecto, destacando la importancia de definir correctamente los requerimientos desde el inicio.

“En Milestone Systems, existen múltiples formas de integrar analíticas de video. Algunas soluciones se ejecutan directamente en los dispositivos, son más ligeras, sencillas y, en muchos casos, ya están incluidas en el costo del equipo. Otras opciones más completas se ejecutan en servidores dedicados, lo que permite un procesamiento más robusto. También están disponibles soluciones bajo el modelo as a service, como las que se ofrecen a través del servicio en la nube de Arcules”, comentó.

Según el experto, la IA se consolidará como un diferenciador clave en las soluciones de analítica de video y VMS, ya que permite que los sistemas evolucionen y se adapten progresivamente a distintos entornos. Esto mejora la rentabilidad, la precisión en la respuesta a las necesidades y la flexibilidad ante diversos contextos, optimizando así el uso de los recursos disponibles en sistemas de videovigilancia avanzados.

Sin embargo, concluye que es esencial que su implementación se realice dentro de marcos éticos y responsables, con mecanismos claros de control y límites bien definidos, dada la potencia y naturaleza de estas tecnologías.

Genetec

Monica Prieto
GenetecMónica Prieto, Gerente de Desarrollo de Negocios de Genetec, cataloga los desafíos en las implantaciones de análisis de video desde lo técnico y operativo y su relación con el impacto en el rendimiento del sistema. 

Entre los más comunes también considera que las falsas alarmas están en primer lugar ya sea generadas por factores ambientales como cambios de luz o movimientos no relevantes, que pueden saturar a los operadores y reducir la eficacia del monitoreo.

Otro factor que se considera punto de dolor es la complejidad en la integración de dispositivos de distintos fabricantes, debido a la falta de estándares comunes. A esto se suman preocupaciones sobre la privacidad, el elevado consumo de ancho de banda y almacenamiento, los riesgos de ciberseguridad y la necesidad de escalar los sistemas a medida que crecen las exigencias de seguridad. Además, advierte sobre la falta de conocimiento real acerca del alcance de estas tecnologías, que en ocasiones genera expectativas poco realistas en los usuarios finales.

Para superar estos retos, en Genetec recomiendan adoptar soluciones abiertas y flexibles que faciliten la integración con múltiples tecnologías y permitan una evolución escalonada. La implementación de algoritmos avanzados de análisis de video, ajustados a cada entorno, ayuda a reducir significativamente las falsas alarmas. 

También destaca la importancia de incorporar técnicas de anonimización para proteger la privacidad, así como desplegar arquitecturas eficientes de almacenamiento y transmisión que optimicen los recursos disponibles. Igualmente, mantener políticas de ciberseguridad robustas, aplicar actualizaciones periódicas y prever un mantenimiento proactivo son prácticas clave para garantizar un sistema resiliente, escalable y alineado con los estándares del sector. Además, enfatizan la necesidad de que todos los eslabones de la cadena cuenten con un conocimiento profundo de las posibles soluciones y sus verdaderos alcances, según las necesidades de cada cliente.

Prieto coincide en que la IA está transformando el análisis de video, impulsando una evolución de la videovigilancia desde un enfoque meramente reactivo hacia uno proactivo: “En los próximos años, veremos sistemas capaces de interpretar comportamientos complejos y tomar decisiones en tiempo real con mayor precisión. Gracias al avance del aprendizaje profundo, es posible detectar eventos anómalos y analizar contextos con un nivel de detalle sin precedentes. Además, la IA multimodal, que combina video, audio y otros sensores, permitirá una comprensión más integral de las situaciones, mejorando significativamente la respuesta ante incidentes.”

Dado lo anterior, concluye que esta evolución dará paso a sistemas con un mayor grado de autonomía y capacidades de analítica predictiva más robustas. Esto permitirá a los operadores enfocarse realmente en las tareas de análisis de la data generada, haciéndolos mucho más eficientes. Estos sistemas estarán mejor preparados para anticipar eventos y reconocer patrones o tendencias, lo que transformará por completo las operaciones de seguridad.

Ajax Systems

Alexander Murcia
Ajax SystemsAlexander Murcia, Pre-sale Engineer de Ajax Systems para la región NOLA, también divide los desafíos en la implementación del análisis de video entre usuarios finales e integradores. Explica que los usuarios enfrentan obstáculos que afectan directamente el rendimiento de la analítica, como una mala ubicación de cámaras, condiciones ambientales adversas y sistemas fragmentados. Además, el cumplimiento de normativas de privacidad puede dificultar aún más la operación. Para mitigar estos problemas, recomienda utilizar cámaras de alta resolución y contar con integradores profesionales que aseguren una instalación adecuada e integración efectiva con otros sistemas de seguridad.

Por su parte, los integradores deben superar retos tanto técnicos como logísticos, entre ellos la integración de sistemas dispares y la alta demanda de procesamiento, lo que puede incrementar los costos y dificultar la personalización y escalabilidad de las soluciones. Para abordar estos desafíos, Murcia señala que es fundamental optar por sistemas de seguridad unificados, soluciones escalables y flexibles, y aplicar estándares como ONVIF, que mejoran la compatibilidad y simplifican tanto la instalación como el mantenimiento.

En cuanto a las tendencias, el experto, consciente de cómo la IA está transformando la videovigilancia en una herramienta más proactiva e inteligente, sostiene que la integración eficiente es un factor clave de éxito. Por ejemplo, al combinar datos de video con sensores PIR, las cámaras solo se activan ante alarmas reales, lo que permite capturar imágenes verdaderamente relevantes, reducir falsas alarmas y optimizar la atención en los Centros Receptores de Alarmas. Además, enfatiza que la IA puede priorizar eventos anómalos, reduciendo así la necesidad de monitoreo constante.

También destaca mejoras significativas en la gestión del almacenamiento, ya que la IA es capaz de identificar y guardar únicamente las grabaciones importantes, disminuyendo los costos operativos, especialmente ante el creciente uso de video en resolución 4K. En el futuro, la IA podrá incluso detectar zonas sin cobertura dentro de una instalación, sugiriendo ajustes para mejorar la eficacia del sistema.

“La evolución de la IA avanzará hacia la analítica predictiva, permitiendo actuar antes de que ocurran incidentes, y promoviendo una videovigilancia enfocada en la prevención de riesgos. También crecerá el uso de tecnologías que protegen la privacidad, como el difuminado de rostros, impulsando una vigilancia más ética y regulada. No obstante, el reconocimiento facial sigue generando debate y requiere regulaciones claras y mayor transparencia de los proveedores”, concluyó.

Dahua Technology 

Rubén Trujillo
Dahua TechnologyRubén Trujillo, Director de Desarrollo de Negocios de Dahua Technology, identifica como uno de los principales desafíos para integradores y usuarios finales la existencia de infraestructuras antiguas que no fueron diseñadas para trabajar con inteligencia artificial. Ante esta situación, fabricantes como Dahua ofrecen soluciones que permiten reutilizar cámaras ya instaladas, integrándolas con grabadores o servidores con capacidades de IA para analizar la información captada. De este modo, es posible conservar buena parte de la infraestructura existente y modernizar únicamente el backend.

Otro reto relevante, según Trujillo, es el desconocimiento sobre los beneficios reales que ofrece la inteligencia artificial en el ámbito de la seguridad electrónica. Por ello, considera fundamental educar al cliente para que comprenda cómo esta tecnología puede optimizar recursos y generar valor en diversas áreas de la empresa, como operaciones, marketing o recursos humanos. Al aprovechar plenamente el potencial de estas soluciones, tanto integradores como usuarios finales pueden obtener un mayor retorno de inversión.

Además, asegura que fabricantes como Dahua están liderando una evolución tecnológica al incorporar inteligencia artificial en la mayoría de sus dispositivos, con el objetivo de ofrecer mayores beneficios a los clientes. Esta integración permite optimizar las operaciones, mejorar campañas de marketing y aprovechar de forma más eficiente los datos generados por los sistemas.

Para Rubén, una de las tendencias más destacadas actualmente es el análisis de video post-grabado, que permite tomar grabaciones realizadas incluso con teléfonos celulares o sistemas convencionales, y analizarlas posteriormente con hardware dotado de IA. Gracias a esto, es posible realizar tareas como el reconocimiento facial o la lectura de placas sin necesidad de procesamiento en tiempo real.

De cara al futuro, comenta que estas soluciones tenderán a ser cada vez más personalizadas. Los dispositivos integrarán analíticas diseñadas específicamente para cada sector o nicho de mercado, con el fin de resolver problemáticas particulares y ofrecer respuestas más efectivas a las necesidades específicas de cada industria.

Johnson Controls

María del Pilar Gómez
Johnson ControlsMaría del Pilar Gómez, Business Development Manager – SOLA Global Products en Johnson Controls, nos comparte: “Dentro del desarrollo consultivo que hace el área de generación de negocios en la región de Latinoamérica en Johnson Controls, nos hemos encontrado con clientes cuyos sistemas de video —y en general los sistemas de seguridad— funcionan de manera aislada, y en algunos casos aún utilizan sistemas de video analógicos en proceso de migración.

Es por ello que Johnson Controls ha venido innovando en soluciones de videovigilancia para estar a la vanguardia del mercado, con productos como NVRs de alto rendimiento con analíticas integradas, que cumplen con los requerimientos de verticales críticas como Datacenters, Banca y Energía, entre otras.

La experta agrega que cuentan con un portafolio completo de cámaras de seguridad que ya integran analíticas basadas en IA. Estas permiten clasificar personas según el color de su vestimenta, tanto en la parte superior como inferior del cuerpo, así como identificar tipos de vehículos, con una capacidad de detección precisa de hasta 75 objetos en escena. Esto permite ofrecer soluciones en constante evolución, adaptadas al aprendizaje profundo y al mejoramiento continuo para cada cliente.

Según Pilar, el portafolio de soluciones de seguridad de Johnson Controls permite estructurar las instalaciones por anillos de seguridad. Comenzando desde el perímetro exterior, se implementan soluciones como radares terrestres combinados con cámaras dotadas de IA. En la capa de acceso, la plataforma C•CURE 9000 de Software House permite controlar y cerrar brechas de seguridad mediante la sincronización de todos los periféricos en un enfoque integral.

Esta solución también es capaz de generar estadísticas sobre el rendimiento de servidores y periféricos de seguridad, lo que simplifica las tareas de los operadores y brinda herramientas clave para el mejoramiento continuo de las operaciones empresariales.

Para finalizar, Maria del Pilar concluye que “Nos espera en el futuro de la videovigilancia y de la seguridad en general,  la utilización de los periféricos de seguridad para seguir brindando mayores estadísticas, como los porcentajes de ocupación, en sincronización con los sistemas de control de acceso y gestión de edificios. La migración del equipamiento físico a la nube es la gran tendencia, y como fabricante estamos en constante búsqueda de innovación, colaborando con diversos partners para complementar nuestras soluciones tecnológicas, siempre respaldadas por la ciberseguridad. En Johnson Controls contamos con un equipo de profesionales que están trabajando 24/7”. 

SCATI

Jean Pierre Alfonso
SCATIA diferencia de otros voceros, Jean Pierre Alfonso, LATAM Andean Region Manager, considera que uno de los retos más complejos actualmente es la personalización. Para él, y de manera lógica, argumenta que los clientes no deben adaptarse a los sistemas; los sistemas deben adaptarse a la operación y las necesidades de los clientes. Esto implica, claramente, conocer, escuchar y entender las posibilidades de desarrollo de software para generar funcionalidades que sean útiles en la operación de cada cliente.

Frente a esto, asegura: “En SCATI hemos asumido este desafío como un principio rector: entendemos que cada proyecto requiere una solución a medida. Desde el primer contacto con el cliente, identificamos escenarios críticos para proponer desarrollos funcionales útiles.”

Otro desafío importante para Jean Pierre es alinear las expectativas con las capacidades reales del análisis de video. Nos pone como ejemplo: “A menudo se subestiman las capacidades de los algoritmos, cuando su rendimiento depende de múltiples factores como la iluminación, el ángulo de visión, la resolución de las cámaras o el nivel de actividad en la escena. Para evitar inversiones poco eficientes, es fundamental contar con asesoramiento técnico especializado.”

“En SCATI abordamos esta problemática desde el inicio del proyecto. Nuestro equipo analiza cada escenario y asesora sobre los algoritmos más adecuados, ya sea para detección de intrusión, control de aforo, lectura de matrículas, detección de mascarillas o reconocimiento facial. Estas funciones pueden ejecutarse directamente en el dispositivo (on-the-edge), gracias al análisis distribuido que reduce la carga sobre servidores centrales.”

También comparte que uno de los retos más comunes en instalaciones complejas es la interoperabilidad entre distintos dispositivos y plataformas. Para solucionarlo, SCATI ofrece su solución SENTRY, que permite integrar todos los subsistemas en una única interfaz, facilitando la supervisión y mejorando la toma de decisiones.

La ciberseguridad también es fundamental para Jean Pierre. Comenta que, ante el creciente volumen de metadatos generados y transmitidos, es imprescindible aplicar políticas avanzadas de protección. “En SCATI adoptamos medidas de seguridad tanto a nivel de hardware como de software, cumpliendo con los estándares internacionales más estrictos para asegurar la integridad y confidencialidad de los datos.”

Por otro lado, puntualiza que muchos usuarios aún no aprovechan el valor estratégico de los datos generados por sus sistemas de videovigilancia: “Para responder a esta necesidad, desarrollamos SCATI RECKON, una herramienta de business intelligence que transforma esos datos en información visual e intuitiva, útil para optimizar procesos, identificar patrones y mejorar la seguridad y la eficiencia operativa.”

Entre los avances clave, el experto destaca los modelos de comparación de imagen para búsquedas visuales y la integración con modelos de lenguaje (LLM), que permitirán una interacción más natural entre operadores y plataformas.

El edge computing, para él, también está ganando terreno, permitiendo que el análisis se realice directamente en las cámaras inteligentes, lo que reduce la latencia, el consumo de red y aumenta la autonomía del sistema.

Finalmente concluye que: “La videovigilancia se expande más allá de la seguridad, aplicándose en áreas como el análisis del comportamiento del cliente, la logística, la prevención de riesgos y la optimización operativa. En SCATI, integramos video con datos de negocio para generar dashboards dinámicos que agregan valor tanto a la seguridad como a la operación. En definitiva, el futuro de la videovigilancia será más conversacional, inteligente y estratégico, y en SCATI estamos construyendo junto a nuestros clientes.”

GSP

Etiel Miranda
GSPDesde el punto de vista del reconocido distribuidor Etiel Miranda, Director de Proyectos de GSP, los principales desafíos que actualmente enfrentan se centran en la integración: desde el diseño, el acompañamiento, la pedagogía sobre el funcionamiento, hasta la correcta configuración para lograr un aprovechamiento 100% exitoso que permita un análisis de video eficiente en la gestión de la seguridad.

Esto se debe a que, aunque cada día los sistemas y las cámaras son más inteligentes, en última instancia, una correcta integración, puesta en funcionamiento y capacitación al usuario final será la clave para obtener resultados diferenciadores y de valor. Según Etiel, estos desafíos pueden superarse con un seguimiento desde la fábrica, entrenamientos especializados y operadores alineados con los resultados que se esperan obtener de las soluciones de videovigilancia, lo que permitirá identificar que la analítica sea eficiente y proporcione respuestas rápidas y eficaces a las necesidades de seguridad.

Según el experto, en los próximos años, con el auge actual de la IA, se abrirá una tendencia lógica hacia la renovación de tecnologías anteriores. Además, se logrará mayor eficiencia en la investigación y seguridad tanto en entornos públicos como privados, facilitará la revisión y observación de grabaciones extensas, y se desarrollarán soluciones orientadas a la toma de decisiones o acciones a realizar como respuestas a estos análisis, lo que hará que el proceso sea mucho más eficiente.

“Todas estas renovaciones tecnológicas, de la mano con la IA, conllevarán a mejorar la videovigilancia, reduciendo la interacción humana en las operaciones y respuestas, para que las acciones de seguridad sean mucho más ágiles y puedan adaptarse a diferentes entornos y necesidades de los diferentes sectores”, concluye Etiel.

ATEN

Cristiam Gómez
ATENCristiam Gómez, Gerente de Ventas de ATEN para Latinoamérica, reflexiona sobre algunos de los desafíos más comunes que enfrentan los integradores al implementar nuevas tecnologías. Argumenta que muchos buscan mejorar aspectos como la precisión en los colores, la identificación de objetos, la eficiencia en el uso del ancho de banda y la capacidad de identificar más elementos en una imagen. En este contexto, plantea una serie de preguntas clave:

“Cada marca tiene su propio desarrollo, lo cual está bien, pero: ¿Los monitores o videowalls que se utilizarán son capaces de soportar esa cantidad de colores y resoluciones como Full HD, 4K o 8K? ¿El cableado es suficiente para manejar el ancho de banda necesario, ya sea de 1 Gbps o 16 Gbps? Además, ¿la red de mantenimiento ya cuenta con KVM para gestionar todo esto? ¿Cómo podemos implementar esta tecnología sin considerar también los dispositivos necesarios para visualizarla en acción?” cuestiona Cristiam.

En respuesta a lo anterior, el experto explica que ATEN se especializa precisamente en garantizar que la información —ya sea video, datos o audio— se transmita desde las fuentes hasta el destino (monitores, videowalls, etc.) con la mejor resolución y calidad de sonido posibles.

Respecto a las tendencias, menciona que ATEN ha logrado avances significativos en la administración de salas de monitoreo, y que muchos de estos sitios ya están preparados para el siguiente nivel. Sin embargo, también señala que existen otros que aún deben prepararse adecuadamente.

Desde esta perspectiva, Cristiam recomienda centrarse en varios aspectos clave para garantizar una implementación exitosa:

• ¿Está el personal operativo capacitado para manejar este nivel de tecnología?
• ¿Cuántos operadores son necesarios para los protocolos de seguimiento de alertas tempranas generadas por la IA?
• ¿Cuántos operadores son necesarios para el mantenimiento preventivo?
• ¿Las herramientas de hardware y software tienen alguna limitación para soportar la gran cantidad de información que se generará?

Finalmente, asegura que ATEN ya está preparado para enfrentar estos desafíos, ya que la empresa cuenta con hardware de vanguardia capaz de soportar resoluciones de hasta 8K, múltiples sitios, múltiples accesos y tiempos de respuesta en milisegundos.