Rischi e vantaggi dell'AI nella sicurezza fisica

Le aziende vogliono utilizzare i dati della sicurezza fisica per migliorare la sicurezza e ottimizzare le procedure. Sempre più realtà stanno esaminando da vicino l'intersezione tra intelligenza artificiale (AI) e sicurezza, che ha prodotto strumenti come l'automazione intelligente e la ricerca intelligente che consentono di ottenere risultati di sicurezza completamente nuovi.

L'AI è in crescita nella sicurezza fisica

Il Rapporto sullo stato del settore della sicurezza fisica 2026 offre ulteriori approfondimenti sull'adozione dell'AI. Sapevi che il 46% degli utenti finali che si occupano di approvvigionamento, gestione o utilizzo di tecnologie di sicurezza fisica prevede di implementare l'AI nei prossimi cinque anni? Infatti, il 21% degli Utenti finali intende integrare l'AI nelle proprie procedure di sicurezza nel 2026, con l'obiettivo più comune di automatizzare l'attivazione degli eventi, la risposta alle emergenze e le attività ripetitive.

Sebbene i vendor stiano rilasciando nuovi modelli AI e soluzioni di analisi AI-enabled, i decision maker devono rimanere vigili sui rischi e le limitazioni dell'AI. È inoltre importante considerare la conformità ai quadri normativi che regolano lo sviluppo e l'uso responsabile delle applicazioni AI.

Vuoi scoprire come si sta evolvendo la sicurezza AI e cosa significa scegliere soluzioni sviluppate con pratiche AI responsabili? Questo post contiene le informazioni fondamentali.

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Qual è la differenza tra AI e automazione intelligente?

Quando parliamo di AI nella sicurezza, è importante chiarire cosa intendiamo.

L'AI si riferisce a strumenti e processi che consentono alle macchine di apprendere dai dati e di adattarsi a nuove situazioni senza programmazione esplicita. Comprende una vasta gamma di concetti e tecniche, tra cui machine learning e deep learning.

L'automazione intelligente, invece, combina l'AI con altre regole, azioni e un'UX intuitiva per creare soluzioni a problemi reali. Unendo l'AI con l'automazione, l'automazione intelligente può colmare il divario tra tecnologia avanzata e risultati concreti. In questo modo, l'uomo resta al centro, con funzionalità intuitive progettate per aumentare le capacità degli utenti.

In definitiva, cosa significa? L'AI è lo strumento, l'automazione intelligente è la soluzione incentrata sull'uomo.

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella sicurezza fisica?

Oggi, il settore della sicurezza fisica ha compreso più concretamente ciò che l'AI può fare. Molti sanno che l'AI non è perfetta, ma sono comunque curiosi di sapere come sta evolvendo la tecnologia.

Ecco alcuni esempi di come l'AI e la sicurezza si stanno unendo:

Dare un senso a tutti i dati

Il volume di video e dati raccolti dai sistemi di sicurezza fisica continua a crescere. Questo può rendere difficile per gli operatori elaborare e agire efficacemente sulle informazioni. Le applicazioni abilitate all'AI possono fornire nuove informazioni da questi dati per migliorare l'efficienza e la sicurezza. Il risultato? Migliore risoluzione dei problemi e decisioni più efficaci.

L'AI può aiutare le aziende a raggiungere diversi obiettivi. Ad esempio, può rilevare le minacce più rapidamente e quindi automatizzare le risposte, come le procedure di evacuazione degli edifici. Chi lavora in ambito retail può utilizzare l'AI per comprendere meglio il comportamento dei clienti. Altre organizzazioni potrebbero usarla per ottimizzare la gestione dei parcheggi o monitorare i livelli di occupazione. Gli strumenti abilitati all'AI, come l'analisi del flusso direzionale e del conteggio delle persone, utilizzano i dati per aiutare a identificare i colli di bottiglia, garantendo al contempo la conformità alle normative di sicurezza.

Migliorare le indagini video

Grazie a strumenti di ricerca intelligenti e automatizzati, gli operatori possono identificare e indagare sulle attività sospette per ricostruire le sequenze temporali degli eventi in pochi minuti. Questi strumenti possono anche aiutare i team di sicurezza a fare query su informazioni specifiche non disponibili nei report tradizionali, come "Chi ha avuto accesso all'ufficio dopo l'orario di lavoro?" o "Chi è entrato nelle aree riservate?" Questo può aiutare a isolare le attività sospette dei titolari delle carte, a individuare potenziali minacce interne o semplicemente a delineare un quadro più accurato delle operazioni.

La ricerca in linguaggio naturale semplifica l'elaborazione di grandi quantità di dati. Ora è possibile cercare persone, veicoli o anche colori specifici. Il che velocizza le indagini e le rende più accurate. Gli algoritmi basati sull'automazione intelligente possono analizzare rapidamente le registrazioni video, aiutando a isolare dettagli specifici, ad esempio individuando tutte le riprese che mostrano un veicolo rosso in un determinato lasso di tempo.

Rafforzare la cybersecurity

Rilevare le anomalie è sempre stato un fattore importante nelle procedure di sicurezza, soprattutto per quanto riguarda i rischi di cybersecurity. Le dashboard di monitoraggio dello stato del sistema consentono di rilevare tentativi di manomissione delle telecamere, mentre i meccanismi di protezione aggiuntivi integrati negli appliance di infrastruttura contribuiscono a mantenere sistemi e reti costantemente protetti. Il machine learning può essere utilizzato per identificare e bloccare malware noti e sconosciuti prima che vengano eseguiti sui dispositivi endpoint, rafforzando la protezione antivirus dei dispositivi.

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Rilevamento targhe dei veicoli

I moderni sistemi ALPR (Automatic License Plate Recognition, riconoscimento automatico delle targhe) fanno molto di più che leggere le targhe. Aiutano a semplificare la gestione dei parcheggi, a rintracciare i veicoli ricercati e a monitorare il flusso del traffico in modo efficiente. Il sistema di indagine incentrato sul veicolo Genetec Cloudrunner™ fa tutto questo e molto altro ancora. Come? Abbinando le telecamere intelligenti alla potenza del cloud.

La telecamera Cloudrunner* CR-H2 è un dispositivo alimentato a energia solare che raccoglie dati dettagliati sui veicoli. Identifica attributi dei veicoli, come colore e tipo, e può anche analizzare i comportamenti, tra cui velocità e direzione di marcia. Questo approccio cloud-powered aiuta gli investigatori a restringere rapidamente le ricerche, consentendo al contempo di accedere ai dati da qualsiasi luogo.

*Nota: attualmente disponibile solo in Australia, Canada, Nuova Zelanda e Stati Uniti.

Perché è importante rispettare le normative sull'AI

Le potenziali applicazioni dell'AI nella sicurezza sono entusiasmanti. Tuttavia, con l'evoluzione della tecnologia, crescono anche i rischi. Pregiudizi sociali, bias degli sviluppatori o del modello possono influenzare decisioni critiche. I dati personali possono essere usati senza tenere conto della protezione dei dati e della privacy. Infatti, un recente rapporto IBM ha rilevato che solo il 24% delle soluzioni AI generative è sicuro.

Gli utenti dei sistemi di sicurezza stanno diventando sempre più consapevoli di questi rischi. Il nostro Rapporto sullo stato del settore della sicurezza fisica 2026 ha rilevato che il 70% degli Utenti finali è preoccupato per la progettazione e l'implementazione dei sistemi AI, in particolare per il modo in cui potrebbero compromettere la privacy dei dati. Solo il 29% degli Utenti finali non ha espresso alcuna preoccupazione riguardo all'AI.

Con l'emergere di nuovi rischi legati all'AI, i governi stanno redigendo normative per regolamentare lo sviluppo e l'implementazione delle tecnologie AI. L'obiettivo è proteggere i diritti individuali senza ostacolare i progressi tecnologici né compromettere la fiducia.

Ad esempio, il l'AI Act del 2024 nell'Unione Europea (UE) impone specifici obblighi alle applicazioni di intelligenza artificiale a seconda della loro categoria di rischio. Questi requisiti includono la creazione di valutazioni del rischio e pratiche di mitigazione adeguate, l'utilizzo di set di dati di addestramento di alta qualità per ridurre i bias e permettere la condivisione di documentazione dettagliata sui modelli con le autorità competenti, se necessario. Nei casi più estremi, la mancata conformità a questa nuova normativa può costare alle aziende fino al 7% del fatturato annuo globale.

Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) si concentra anche sulla sicurezza delle applicazioni AI. Impone di ottenere un consenso chiaro da parte dei titolari dei dati prima di usare le loro informazioni personali per creare modelli di AI. I sistemi AI devono anche essere progettati tenendo conto della privacye, garantendo al contempo che le decisioni correlate all'AI siano facilmente spiegabili agli utenti interessati.

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È essenziale rispettare questi requisiti nello sviluppo delle tecnologie AI. Sfruttare le soluzioni intelligenti non deve avvenire a scapito dell'uso responsabile, degli standard etici o della compliance alla privacy.

MIgliori pratiche per garantire un uso responsabile dell'AI e la compliance

• Esegui vari risk assessment: valuta l'impatto che l'automazione di un processo specifico può avere sui sistemi critici o sui protocolli di sicurezza.

• Individua le applicazioni non critiche: inizia implementando l'AI nei processi che non sono centrali per le tue operazioni più critiche, in modo da limitare i principali disservizi aziendali.

• Dai priorità a un design incentrato sull'uomo: assicurati che le applicazioni AI forniscano sempre agli esseri umani le informazioni di cui hanno bisogno per prendere le decisioni migliori.

• Sfrutta l'analitica privacy-compliant: implementa funzionalità di privacy built-in nei sistemi AI per limitare e proteggere l'accesso alle informazioni sensibili.

• Amplia le strategie di protezione dei dati: applica misure di cybersecurity e best practice alle soluzioni AI, inclusi audit regolari e aggiornamenti di sistema.

• Scegli fornitori affidabili: collabora con vendor che seguono i principi dell'AI responsabile, considerando i bias, la protezione dei dati e la cybersecurity.