Os riscos e recompensas da IA na segurança física

As organizações desejam usar seus dados de segurança física para aumentar a segurança e melhorar as operações. Os líderes estão analisando mais de perto como a inteligência artificial (IA) e a segurança se cruzam, dando origem a ferramentas como automação inteligente e pesquisa inteligente que podem ajudá-los a alcançar novos resultados de segurança.

A IA está em ascensão na segurança física

O Relatório Estado da Segurança Física 2026 oferece mais informações sobre a adoção da IA. Você sabia que 46% dos usuários finais que trabalham na aquisição, gerenciamento ou uso de tecnologia de segurança física planejam implantar IA nos próximos cinco anos? De fato, 21% dos usuários finais pretendem integrar a IA às suas operações de segurança em 2026, com os objetivos mais comuns sendo automatizar o acionamento de eventos, a resposta a emergências e tarefas repetitivas.

Embora os fornecedores estejam lançando novos modelos de IA e soluções de analíticos habilitadas para IA, os tomadores de decisão precisam permanecer alertas quanto aos riscos e limitações da IA. Também é importante considerar a conformidade com as estruturas regulatórias que regem o desenvolvimento e o uso responsáveis de aplicações de IA.

Quer saber como a segurança da IA está evoluindo e o que significa escolher soluções construídas com práticas de IA responsáveis? Este blog conta tudo.

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Qual é a diferença entre IA e automação inteligente?

Quando falamos sobre IA em segurança, é importante esclarecer o que queremos dizer.

IA refere-se a ferramentas e processos que permitem às máquinas aprender com os dados e ajustar-se a novas situações sem programação explícita. Ele engloba uma ampla variedade de conceitos e técnicas, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A automação inteligente, por outro lado, combina IA com outras regras, ações e UX intuitiva para criar soluções para problemas do mundo real. Ao combinar IA com automação, a automação inteligente pode preencher a lacuna entre a tecnologia avançada e a entrega de resultados práticos. Dessa forma, os humanos permanecem na linha de frente, com funcionalidades intuitivas projetadas para ampliar as capacidades dos usuários.

Em que isso se resume? Onde a IA é a ferramenta, a automação inteligente é a solução centrada no ser humano.

Como a inteligência artificial é usada na segurança física?

Hoje, a indústria de segurança física tem uma compreensão mais realista do que a IA pode fazer. Muitos sabem que a IA não é perfeita, mas ainda estão curiosos sobre como a tecnologia está avançando.

Abaixo estão alguns exemplos de como a IA e a segurança estão se unindo:

Entendendo todos os dados

O volume de vídeo e dados coletados pelos sistemas de segurança física continua a crescer. Isso pode dificultar o processamento e a ação eficaz dos operadores com base nas informações. Aplicações habilitadas por IA podem fornecer novos insights a partir desses dados para ajudar a melhorar a eficiência e a segurança. O resultado? Resolução aprimorada de problemas e melhor tomada de decisão.

A IA pode ajudar as organizações a atingir vários objetivos. Por exemplo, pode detectar ameaças mais rapidamente e, em seguida, automatizar respostas como procedimentos de evacuação de edifícios. Os varejistas podem usar a IA para entender melhor o comportamento do cliente. Outras organizações podem usá-la para otimizar estacionamentos ou monitorar níveis de ocupação. Ferramentas habilitadas para IA como fluxo direcional e analíticos de contagem de pessoas usam dados para ajudar a identificar gargalos, garantindo conformidade com as regulamentações de segurança.

Aprimorando as investigações em vídeo

Usando ferramentas de pesquisa inteligentes habilitadas para automação, os operadores podem identificar e investigar atividades suspeitas para reconstruir linhas do tempo de eventos em minutos. Essas ferramentas também podem ajudar as equipes de segurança a consultar informações específicas não disponíveis em relatórios tradicionais como "Quem acessou o escritório após o expediente?" ou "Quem tem entrado em áreas restritas?". Isso pode ajudar a isolar atividades suspeitas de portadores de cartão, identificar possíveis ameaças internas ou simplesmente traçar um retrato mais preciso das operações.

A pesquisa em linguagem natural facilita o processamento de grandes quantidades de dados. As equipes agora podem pesquisar pessoas, veículos ou até cores específicas. Isso acelera as investigações e as torna mais precisas. Algoritmos inteligentes alimentados por automação podem filtrar rapidamente imagens de vídeo, ajudando a isolar detalhes específicos — localizando todas as imagens de um veículo vermelho em um determinado período de tempo, por exemplo.

Fortalecendo a segurança cibernética

A detecção de anomalias sempre será um fator importante nas operações de segurança, especialmente quando se trata de riscos de segurança cibernética. Os painéis de integridade do sistema podem ajudar a identificar a adulteração da câmera, e mecanismos de proteção adicionais incorporados aos dispositivos de infraestrutura podem garantir que os sistemas e as redes permaneçam protegidos. O aprendizado de máquina pode ser usado para identificar e impedir que malwares conhecidos e desconhecidos sejam executados em dispositivos endpoint, fortalecendo a proteção antivírus em dispositivos.

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Detecção de placas de veículos

Os sistemas modernos de reconhecimento automático de placas de veículos (ALPR) fazem mais do que apenas ler placas de veículos. Eles ajudam a simplificar o estacionamento, rastrear veículos procurados e monitorar com eficiência o fluxo de tráfego. O sistema de investigação centrado em veículos Genetec Cloudrunner™ faz isso e muito mais. Como? Pareando câmeras inteligentes com o poder da nuvem.

A câmera Cloudrunner CR-H2 é um dispositivo movido a energia solar que coleta dados detalhados de veículos. Ele identifica atributos do veículo, como cor e tipo, e também pode analisar comportamentos, incluindo velocidade e direção do percurso. Essa abordagem impulsionada pela nuvem ajuda os investigadores a restringirem rapidamente suas pesquisas, ao mesmo tempo que permite o acesso aos dados de qualquer lugar.

Por que a conformidade com as regulamentações de IA é importante

As aplicações potenciais da IA na segurança são promissoras. Mas à medida que essa tecnologia evolui, os riscos também evoluem. O viés social injusto, desenvolvedor ou modelo tendenciosos podem afetar decisões críticas. As informações pessoais podem ser usadas de maneiras que desrespeitam a proteção de dados e a privacidade. Na verdade, um relatório recente da IBM descobriu que apenas 24% das soluções de IA generativa são protegidas.

Os usuários do sistema de segurança estão se conscientizando desses riscos. Nosso Relatório Estado da Segurança Física 2026 constatou que 70% dos usuários finais se preocupam com o design e a implementação de sistemas de IA, especificamente como eles podem comprometer a privacidade dos dados. Apenas 29% dos usuários finais não tinham nenhuma preocupação com IA.

À medida que mais riscos de segurança relacionados à IA surgem, os governos estão elaborando legislações para regulamentar como as organizações podem desenvolver e implementar tecnologias habilitadas por IA. O objetivo é proteger os direitos individuais sem prejudicar os avanços tecnológicos e a confiança.

Por exemplo, o AI Act de 2024, na União Europeia (UE), estabelece obrigações para diferentes aplicações de IA com base na categoria de risco identificada. Esses requisitos incluem a criação de avaliações de risco adequadas e práticas de mitigação, o uso de conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade para reduzir a parcialidade e o compartilhamento de documentação detalhada sobre modelos com as autoridades governamentais, conforme necessário. Nos casos mais extremos, o não cumprimento desta nova legislação pode custar às empresas até 7% do seu volume de negócios anual global.

O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) também está voltando seu foco para a segurança das aplicações de IA. Essa legislação exige o consentimento explícito dos titulares dos dados para o uso de suas informações pessoais no desenvolvimento de modelos de IA. Os sistemas de IA também devem ser projetados com privacidade em mente, garantindo que as decisões relacionadas à IA sejam facilmente explicáveis para os usuários impactados. 

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É essencial cumprir essas exigências ao desenvolver tecnologias de IA. A adoção de soluções inteligentes não deve comprometer o uso responsável, os padrões éticos nem o cumprimento dos requisitos de privacidade.

Melhores práticas para garantir o uso responsável da IA e a conformidade.

• Realize avaliações de risco: avalie como a automação de um processo específico pode impactar sistemas críticos ou protocolos de segurança

• Identifique aplicações não críticas: comece implementando IA em processos que não são centrais para suas operações mais críticas para conter grandes interrupções nos negócios

• Priorize o design centrado no ser humano: garanta que as aplicações de IA sempre capacitem as pessoas com as informações de que precisam para tomar as melhores decisões

• Aproveite os analíticos de privacidade: implante recursos de privacidade integrados em sistemas de IA para limitar e proteger o acesso a informações confidenciais

• Amplie as estratégias de proteção de dados: aplique medidas de segurança cibernética e melhores práticas às soluções habilitadas por IA, incluindo auditorias regulares e atualizações de sistema

• Escolha fornecedores confiáveis: trabalhe com fornecedores que sigam princípios de IA responsável, considerando vieses, proteção de dados e segurança cibernética