Colocando a IA para trabalhar na indústria de segurança

Mais do que nunca, as organizações querem usar dados de segurança física para aumentar a segurança, aumentar a produtividade e melhorar as operações. Isso está levando os líderes a olhar mais de perto para a inteligência artificial (IA) em segurança. Da automação inteligente às ferramentas de pesquisa forense, as organizações querem saber como a IA e a segurança estão se fundindo para ajudá-las a alcançar novos resultados.

O Relatório Estado da Segurança Física 2025 tem ainda mais a dizer sobre a adoção da IA. Você sabia que 42% dos entrevistados que trabalham na aquisição, gerenciamento ou uso de tecnologia de segurança física planejam implantar IA? Na verdade, muitos deles pretendem integrar alguma faceta da IA em suas operações de segurança nos próximos meses.

Embora os fornecedores estejam lançando novos modelos de IA e soluções de analíticos habilitadas para IA, os tomadores de decisão precisam permanecer vigilantes 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 IA em segurança está evoluindo e o que significa escolher soluções criadas com Práticas responsáveis de IA? Este blog tem tudo.

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Qual é a diferença entre IA e AI?

Quando falamos sobre IA em segurança, é importante ser claro sobre o que isso significa.

A inteligência artificial refere-se a ferramentas e processos que permitem que as máquinas aprendam com os dados e se ajustem a novas situações sem programação explícita. Inclui uma ampla variedade de conceitos e técnicas, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A automação inteligente (AI), por outro lado, usa IA e a combina com outras tecnologias como regras, ações e UX intuitiva, para criar soluções para problemas do mundo real. Ao mesclar IA com automação, a IA pode preencher a lacuna entre a tecnologia avançada e fornecer resultados práticos. Dessa forma, os humanos permanecem na vanguarda, com funcionalidades projetadas para serem intuitivas e capazes de aumentar as capacidades do usuário.

A que isso se resume? Onde a IA é a ferramenta, a AI se torna a solução centrada no ser humano.

Como a inteligência artificial é usada na segurança física?

Hoje, há uma compreensão mais fundamentada do que a IA pode fazer na segurança física. Muitos sabem que a IA não é perfeita, mas ainda estão curiosos sobre como a tecnologia está avançando e sendo desenvolvida.

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. As aplicações habilitadas para IA podem ajudá-lo a obter novos insights desses dados. O resultado? Resolução de problemas aprimorada e melhor tomada de decisão.

A IA pode ajudar as organizações a atingir objetivos diferentes, detectando ameaças mais rapidamente e automatizando respostas, como procedimentos de evacuação de edifícios. Ele também pode fornecer insights acionáveis que melhoram a eficiência e a segurança.

Os varejistas, por exemplo, podem usar a IA para entender melhor o comportamento do cliente. Outras organizações podem usá-lo 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 os regulamentos de segurança.

Aprimorando a pesquisa forense

Usando IA habilitada para recursos de pesquisa forense, você pode identificar e investigar atividades suspeitas e reconstruir cronogramas 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 está entrando em áreas restritas?'. Isso pode ajudar a isolar atividades suspeitas do portador de cartão, identificar possíveis ameaças internas ou simplesmente entender melhor as operações.

A pesquisa em linguagem natural facilita ainda mais o processamento de grandes quantidades de dados. As equipes agora podem pesquisar pessoas, veículos ou até cores específicas. Isso permite investigações mais rápidas e maior precisão. Algoritmos alimentados por IA podem filtrar rapidamente as imagens de vídeo em um determinado período de tempo para localizar todas as imagens com um veículo vermelho, por exemplo, ajudando a isolar detalhes específicos durante uma pesquisa e aumentar a eficiência operacional geral.

 

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. Ter painéis de integridade do sistema pode ajudar a identificar a violação de uma câmera e adicionar mecanismos de proteção extras integrados aos dispositivos de infraestrutura pode garantir que os sistemas e redes permaneçam protegidos. O aprendizado de máquina pode ser usado para identificar e bloquear a execução de malware conhecido e desconhecido em dispositivos de endpoint, fortalecendo a proteção antivírus em dispositivos.

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Detecção de placas de veículos

Reconhecimento automático de placas de veículos (ALPR) Os sistemas fazem mais do que apenas ler placas. Eles ajudam a agilizar o estacionamento, monitorar veículos procurados e o fluxo de tráfego com eficiência. AutoVu 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 pode identificar atributos do veículo, como cor e tipo, e até mesmo analisar comportamentos, como velocidade e direção de deslocamento. Essa abordagem na nuvem permite que os investigadores restrinjam suas pesquisas de forma rápida e eficiente, permitindo o acesso a dados de qualquer lugar.

 

Por que conformidade com os regulamentos de IA é importante

O potencial para IA e segurança é entusiasmante. 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 desconsideram a proteção de dados e privacidade. Na verdade, um relatório recente da IBM descobriu que apenas 24% das soluções de IA generativa são protegidas.

À medida que mais riscos surgem, os governos estão elaborando uma legislação que regula como as organizações devem desenvolver e implementar tecnologia habilitada para IA. O objetivo é proteger os direitos individuais e, ao mesmo tempo, promover avanços tecnológicos e confiança.

Por exemplo, a Lei de IA na União Europeia (UE) entrou em vigor recentemente, estabelecendo obrigações para vários aplicações de IA com base em sua categoria de risco identificada. Isso inclui a criação de avaliações de risco adequadas e práticas de mitigação, o uso de conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade para reduzir o aspecto tendencioso 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% de seu faturamento anual global.

O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) também está aprimorando a segurança de IA para aplicações. Essa legislação exige o consentimento explícito dos proprietários dos dados para que os modelos de IA usem informações pessoais. Os sistemas de IA também devem ser projetados com a privacidade em mente, garantindo ao mesmo tempo que as decisões relacionadas com a IA sejam facilmente explicáveis aos usuários afetados.

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Equilibrar o desenvolvimento e uso da IA com essas normas de conformidade é essencial. Afinal, capitalizar soluções inteligentes não deve prejudicar o uso responsável, padrões éticos ou conformidade com a privacidade.

Práticas recomendadas para garantir o uso e conformidade responsáveis da IA

• Realize avaliações de risco: Avalie como a automação de um processo específico pode afetar sistemas essenciais ou protocolos de segurança.
• Identifique aplicações não essenciais: Primeiro, implemente a IA em processos que não são essenciais para suas operações mais importantes. Isso pode ajudar a conter grandes interrupções nos negócios. 
• Priorize o design centrado no ser humano: Certifique-se de que as aplicações de IA sempre capacitem os humanos com as informações necessárias para tomar as melhores decisões.
• Faça proveito dos 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 práticas recomendadas a soluções habilitadas para IA, incluindo o tratamento de auditorias regulares e atualizações do sistema.
• Escolha fornecedores confiáveis: Trabalhe com fornecedores que consideram aspectos tendenciosos, proteção de dados e segurança cibernética e princípios de IA responsável.