AI, edge computing, cloud, integrazione dati: 4 trend 2025

di Antonella Sciortino - Regional Marketing Manager South and East Europe presso i-PRO EMEA

Con i noti chiari di luna su dazi e controdazi, non si prospettano anni facili per nessun mercato, in particolare per chi si occupa di tecnologie – ovviamente più soggette alle interconnessioni e alle interdipendenze tra mercati e paesi che si sono sviluppate con la globalizzazione. A bocce (speriamo) un po’ più ferme, proponiamo un contributo di i-PRO sui trend che si stagliano nel settore. Che sono quattro, legati tra loro e destinati a ridefinire l’approccio alla sicurezza da parte delle aziende, degli integratori e dei professionisti per il loro ruolo trasformativo.

1) Tecnologia Edge AI: verso la sicurezza proattiva e l’uso etico dell’IA 

L’edge processing di analisi basate su IA sta rapidamente trasformando il panorama dei sistemi di sicurezza, consentendo di passare da un approccio puramente reattivo a uno proattivo e preventivo. Di conseguenza, le organizzazioni possono affrontare gli incidenti per tempo prima che si aggravino, in modo più sicuro e più efficiente dal punto di vista operativo. Tuttavia, è necessario che lo sviluppo e la diffusione delle tecnologie IA trovino un equilibrio tra innovazione e responsabilità. L’uso etico dell’IA, la tutela della privacy e la trasparenza diventeranno fattori essenziali man mano che i dati raccolti verranno integrati sempre di più nei sistemi aziendali e nelle soluzioni di sicurezza. L’edge AI avrà un ruolo sempre più forte nel settore della sicurezza, con algoritmi avanzati per rilevare le minacce in tempo reale, capacità di apprendimento locale e i primi passi in fatto di approfondimenti consapevoli del contesto, che consentiranno agli operatori di agire prima che gli incidenti si verifichino.
Allontanandosi dal modello “one-size-fits-all”, le telecamere dotate di IA con apprendimento locale permettono di creare funzionalità personalizzate, al fine di rispondere alle esigenze specifiche di ciascuna organizzazione. Apprendendo oggetti e caratteristiche direttamente in loco, l’IA può tracciare e analizzare eventi distinti, migliorando ulteriormente la sicurezza e l’intelligence operativa.

2) Il ruolo dell’integrazione dei dati e i processi decisionali 

Le moderne telecamere e i sistemi di sicurezza abilitati all’intelligenza artificiale possono generare un volume spropositato di dati. La sfida non sarà solo quella di raccogliere più dati, ma di riuscire a filtrarli e integrarli in modo efficace. In questo, l’IA svolgerà un ruolo cruciale, riassumendo e contestualizzando le informazioni per aiutare gli operatori a concentrarsi sulle informazioni utili. Sebbene l’intelligenza artificiale possa suggerire linee d’azione basate su modelli di dati, gli operatori umani rimarranno fondamentali per interpretare e utilizzare queste informazioni. Anche l’integrazione dei dati sarà un fattore centrale. I sistemi di sicurezza devono andare oltre le soluzioni isolate per fornire un flusso continuo di informazioni tra dispositivi e piattaforme. Gli strumenti di visualizzazione garantiranno una presentazione intuitiva dei dati, permettendo agli operatori di prendere rapidamente decisioni informate. Sarà più importante che mai abbinare questi potenti dispositivi di edge computing a un VMS adeguato per interpretare la vasta quantità di dati disponibili.

3) Cloud ed Edge Computing: la ricerca del giusto equilibrio 

Se il cloud computing continuerà a offrire flessibilità e scalabilità, l’aumento dei costi e i problemi di latenza porranno nuovamente l’accento sul ruolo dell’edge computing. Elaborando i dati localmente, all’interno della telecamera, l’edge computing riduce la dipendenza dall’infrastruttura cloud e dalle risorse di elaborazione. Inoltre, migliora i tempi di risposta e l’accuratezza dei dati eliminando le perdite di compressione. I nuovi modelli di chipset, come quelli di Ambarella, permetteranno di accedere alle funzionalità di IA generativa nell’edge, il che segnerà un significativo passo avanti per le applicazioni di IA personalizzate e decentralizzate. Con l’aiuto dell’IA generativa, i sistemi di sicurezza potranno anticipare e simulare meglio le potenziali minacce. La disponibilità di funzioni e prestazioni che in passato erano possibili solo nel cloud o su server potenti, come ad esempio il riconoscimento di scene complesse, la conversione del testo e la ricerca tramite input testuali diretti all’analisi in esecuzione sull’edge, consentirà agli integratori di costruire sistemi più sicuri, economici e a basso consumo. 

4) La via verso il futuro: IA etica e piattaforme aperte 

Con l’espansione delle capacità dell’IA, il settore deve dare priorità alle pratiche etiche e a solide misure di cybersecurity. Le piattaforme aperte rimarranno una pietra miliare di questo approccio, poiché consentono agli integratori di creare ecosistemi in grado di favorire la collaborazione, la personalizzazione e l’innovazione, mantenendo al contempo i più elevati standard in termini di sicurezza informatica e integrità dei dati. 

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