AI: “la” tecnologia trasformativa per la videosorveglianza

della Redazione

Di seguito le risultanze di un'interessante ricerca firmata Axis Communications, leader nella videosorveglianza di rete, che esplora le prospettive del settore rispetto all'uso dell'intelligenza artificiale in materia di sicurezza, protezione, business intelligence ed efficienza operativa, fornendo una panoramica sugli aspetti più critici delle tecnologie AI, sulla loro integrazione nei sistemi nonché sulle principali opportunità e sfide che ne derivano.

L^'implementazione dell'AI ha registrato un'impennata significativa negli ultimi due anni grazie a un sensibile aumento della domanda da parte del mercato e dei clienti, a una migliore conoscenza delle applicazioni e all'emergere di nuovi casi d'uso. Benché vi siano grandi opportunità di migliorare sicurezza, efficienza operativa e business intelligence con l'AI, questa ricerca porta a riflettere su temi legati all'etica e alla creazione di valore. Vediamo cos'è emerso.

1) AI = game changer

La ricerca identifica l'AI e l'AI generativa (insieme a cybersecurity, rischi e privacy e analitiche) come le tendenze di maggior rilievo che stanno influenzando il settore della videosorveglianza e delle operation. Più nello specifico, il 34% dei clienti finali ritiene che AI e AI generativa siano dei veri e propri game changer destinati a plasmare il prossimo futuro del loro business. Questa percentuale quasi raddoppia nelle risposte degli esperti di canale: in questo caso, ben il 62% degli intervistati le classifica come una tra le tendenze più significative per l'intero comparto, con il 66% di dirigenti e figure del top management dei partner di canale che le indica come la principale tendenza del settore.

2) Accelerazion della transizione verso cloud e edge AI 

I risultati della ricerca evidenziano che il passaggio dai sistemi server on-premise alle architetture ibride continua a ritmo sostenuto. Questo sviluppo è guidato dalla necessità di una maggiore scalabilità, un'elaborazione più veloce e un migliore utilizzo della larghezza di banda. Il modello ibrido, che combina le capacità di elaborazione immediata a bordo telecamera dell'edge AI con la scalabilità e l'archiviazione dei dati a lungo termine del cloud, sta emergendo come l'approccio preferito da molti perché consente alle aziende di sfruttare i punti di forza di entrambe le tecnologie in un perfetto equilibrio.

3) Integrazione di diverse fonti di dati 

Gli intervistati concordano sul fatto che l'integrazione di dati sensoriali aggiuntivi, come l'audio e i dati relativi al contesto ambientale a complemento dei dati video, migliorerà le possibilità di valutazione della scena, renderà disponibili informazioni più fruibili e offrirà una comprensione più completa degli eventi. In definitiva, questo approccio rivoluzionerà la sicurezza e la protezione, elevando al contempo le capacità di business intelligence. La combinazione di molteplici flussi di dati consente infatti di rilevare e prevedere con maggiore precisione le potenziali minacce. Così, ad esempio, in scenari di emergenza, l'abbinamento di dati visivi e analisi audio contribuisce ad aumentare la rapidità e l'accuratezza di risposta da parte dei team di sicurezza.

4) Diffusione del riconoscimento facciale

La ricerca ha evidenziato come il riconoscimento facciale sia adottato sempre più ampiamente in molti paesi, anche grazie al supporto fornito dall'introduzione di nuove normative che aiutano a chiarire come questa tecnologia possa essere applicata in modo etico, fornendo un quadro di riferimento entro il quale muoversi per il suo uso responsabile. Secondo gli intervistati, il riconoscimento facciale continuerà a guadagnare terreno a livello globale, ma è necessario innanzitutto un allineamento puntuale con le normative sulla privacy e una maggiore trasparenza sul funzionamento della tecnologia. Le considerazioni etiche sull'uso del riconoscimento facciale rimangono ad ogni modo un punto centrale, in particolare in quelle regioni che prevedono leggi sulla privacy particolarmente stringenti.

5) Uso etico e responsabile 

La ricerca sottolinea come l'uso responsabile dell'AI e le considerazioni etiche siano percepite come priorità fondamentali nello sviluppo e nella diffusione dei sistemi di intelligenza artificiale. Molti intervistati hanno espresso infatti il timore che le decisioni basate sull'AI possano essere parziali o inaffidabili. Altri rischi potrebbero essere legati alle violazioni della privacy, laddove funzioni come il riconoscimento facciale e del comportamento potrebbero creare problemi sia legali sia etici. Un tema ricorrente tra gli intervistati è poi l'importanza di incorporare le pratiche di AI responsabile fin dalle prime fasi del processo di sviluppo: ciò significa progettare dei sistemi che diano priorità a equità, trasparenza e tutela della privacy dei dati sin dall'inizio, piuttosto che integrare questi aspetti in un secondo momento.

Sebbene l'introduzione di una regolamentazione chiara in materia sia stata ampiamente riconosciuta come necessaria per costruire fiducia e responsabilità, diversi intervistati hanno anche sottolineato la necessità di un approccio equilibrato per salvaguardare l'innovazione, affrontando al contempo le criticità legate alla privacy e alla sicurezza dei dati.

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