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Seis tendencias tecnológicas clave que afectarán al sector de la seguridad en 2025

Tendencias tecnológicas en 2025

Una vez más, hemos llegado a la época del año en la que miramos al futuro en busca de algunas de las tendencias tecnológicas que afectarán al sector de la seguridad durante los próximos 12 meses. La velocidad de los cambios es más rápida que nunca.

Algunas de las tendencias son evoluciones de las que hemos visto en años anteriores. Una tendencia obvia es el interés continuo en cómo se aplicará la IA en nuestro sector, y hemos destacado algunas de las nuevas consideraciones que tendrán que abordarse en el futuro. Otras son nuevas o incluso un resurgimiento de temas a los que es posible que no hayamos prestado atención durante un tiempo.

Los legisladores nacionales y regionales intentarán de nuevo mantener el ritmo de la innovación tecnológica. IA, ciberseguridad, privacidad, la necesidad de resiliencia en entidades críticas… Todo esto (y más) será el enfoque de las normativas propuestas y de nuevo cuño. No hemos destacado esto como una tendencia específica, pero sigue siendo una prioridad y algo a lo que cada organización tendrá que responder. 

Creemos que dentro de todas estas tendencias hay una oportunidad significativa para el sector. Para nuestros clientes, esto significa capacidades mejoradas, más flexibilidad, mayor eficiencia y mayor valor.

Soluciones híbridas: la base de la libertad de elección

En años anteriores, hemos destacado cómo las arquitecturas híbridas, aquellas que hacen el mejor uso de las tecnologías perimetrales, en la nube y locales, se han convertido en la opción de facto para las soluciones de seguridad. 

Los factores que deciden las elecciones en materia de arquitectura serán únicos para cada organización, teniendo en cuenta las preocupaciones y los requisitos tecnológicos, legales, éticos y de gobernanza. El entorno evoluciona rápidamente, por lo que la libertad de elección es imperativa. 

Las soluciones híbridas ofrecen libertad de elección para almacenar vídeo, visualizar vídeo o gestionar dispositivos, etc. Combinando tecnologías perimetrales, en la nube y locales para obtener una solución de sistema total óptima o utilizando su flexibilidad, elija la instancia que prefiera.

Tanto si lo exigen las normativas locales y regionales emergentes o las preocupaciones sobre el control de los datos, los costes o la eficiencia energética, las soluciones híbridas seguirán ofreciendo la mayor flexibilidad a la hora de crear arquitecturas que se adapten mejor a las necesidades específicas de cada organización y permitan escalar un sistema.

Evolución de la IA al mismo tiempo que mejora la eficiencia de la IA

El desarrollo en el campo de la IA sigue avanzando. Las tecnologías de aprendizaje profundo son la base de la mayoría de las soluciones analíticas del sector de la seguridad, mientras que las tecnologías de IA generativa más recientes están madurando rápidamente. Todavía hay mucho revuelo en ciertas áreas, pero cada vez hay más aplicaciones reales de la IA generativa en el sector de la seguridad. Cada paso de la evolución trae consigo un nuevo conjunto de oportunidades, pero también consideraciones éticas, legales y corporativas.

Los modelos de IA generativa son grandes y requieren mucha capacidad de cálculo para su ejecución, lo que crea un debate sobre cómo equilibrar el coste de la IA (tanto en términos de inversión financiera como de uso de energía e impacto medioambiental) con su valor. Se está realizando un gran esfuerzo para reducir el tamaño de los modelos manteniendo la calidad de los resultados. El aumento del uso de tecnologías de IA refuerza las arquitecturas híbridas como estándar.

Los diversos «sabores» de la IA, desde el reconocimiento de objetos basado en el aprendizaje profundo hasta la IA generativa, exigen o se benefician de su aplicación en diferentes ubicaciones de la cadena de valor y en entornos específicos. La IA generativa puede ayudar a los operadores a interactuar con las soluciones de seguridad en lenguaje natural, pero, al menos en un futuro cercano, requerirá una potencia de procesamiento significativa. Por el contrario, las analíticas basadas en el aprendizaje profundo, como el reconocimiento mejorado de objetos, se pueden ejecutar dentro de las propias cámaras de vigilancia. 

Con el tiempo, esto permitirá que los modelos generativos se ejecuten, al menos parcialmente, en cámaras con resultados de alta calidad. Al mismo tiempo, los modelos están mejorando en términos de calidad en lo que respecta a aspectos éticos, sesgos, alucinaciones y el riesgo de tomar decisiones incorrectas.  

Con el tiempo, tendremos una gran oportunidad de cambiar drásticamente la eficiencia y eficacia de las operaciones de seguridad. Los algoritmos serán capaces de comprender lo que está sucediendo en una escena y reaccionar ante anomalías, basándose en el análisis de diferentes tipos de datos de entrada, incluida, entre otros, la información visual. Los datos de entrada provienen del radar, el audio y otros sensores.  Esto creará soluciones que permitirán el desarrollo de capacidades cada vez más proactivas y generarán información valiosa sobre escenarios de seguridad para la planificación a largo plazo. 

El futuro de la seguridad se hace realidad

La aplicación de la visión por ordenador, el audio, el control de acceso y otras tecnologías conectadas cada vez más avanzadas sigue dando servicio a los casos de uso de seguridad y protección. Una mayor precisión de las analíticas a través de la aplicación de la IA, especialmente en el reconocimiento de objetos, significa que se puede responder a los incidentes de una forma más rápida y eficaz que antes.

Lo que también está claro es que los datos generados por sensores de todo tipo (vídeo, audio, ambientales, etc.) pueden suponer un beneficio a numerosos casos de uso más allá de los tradicionales. Aunque sigue siendo una parte relativamente pequeña del mercado, esperamos ver una aceleración de las aplicaciones alineadas con la eficiencia operativa y la inteligencia empresarial.

Esta tendencia hace hincapié en las oportunidades para una mayor colaboración entre las organizaciones de los clientes. La tecnología que se adquiere o especifica para un caso de uso podría utilizarse en otra área de las operaciones de una empresa. Por ejemplo, los datos creados por las cámaras de vídeo empleadas principalmente con fines de seguridad se pueden analizar a lo largo del tiempo para mejorar la experiencia de los clientes o de los empleados, la sostenibilidad o la eficiencia de los procesos.

Gracias a las plataformas de hardware de alta calidad disponibles, el ritmo de desarrollo e innovación es asombroso. Los proveedores de hardware que fomenten un ecosistema abierto y colaborativo de desarrolladores de aplicaciones e integradores de sistemas aportarán una mayor cantidad mayor valor a los clientes de un modo más rápido.

El «renacimiento» de la calidad de imagen

Puede ser contraintuitivo sugerir que un enfoque en la calidad de imagen es una tendencia en el sector, donde muchos supondrían que siempre ha sido una prioridad (y esto es así). La tendencia es cómo se utilizan las imágenes de los sensores visuales y, con ello, las mayores oportunidades que ofrece disponer de una mejor calidad de imagen.

El paradigma cambia cuando consideramos que las imágenes ahora suelen ser vistas y analizadas inicialmente por ordenadores en lugar de seres humanos, y que las imágenes se visualizan de forma continua, en lugar de cuando se ha producido una incidencia de interés. 

Los avances en analítica e IA hacen que una imagen de mayor resolución genere inevitablemente un mejor resultado, sea cual sea el caso de uso. El reconocimiento de objetos será más preciso y se crearán datos (y metadatos) más detallados. El impulso hacia una calidad de imagen aún mejor se ha reactivado. 

Con esto han surgido oportunidades en materia de eficiencia y eficacia. Una sola cámara que produzca una calidad de imagen mucho mayor puede cubrir ahora un área para la que antes habrían sido necesarias varias cámaras. Las imágenes de mayor resolución también son compatibles con las analíticas, por ejemplo, en grandes aglomeraciones, cruces de tráfico concurrido o líneas de producción de movimiento rápido.

El ser humano sigue estando muy «informado». Los operadores serán alertados automáticamente de las escenas a las que necesitan prestar atención, lo que aumentará la eficiencia y la eficacia de una respuesta. La calidad de imagen como enfoque también prestará mucha atención al mantenimiento de las cámaras de vigilancia, que a menudo sigue siendo una tarea manual, ya que las pequeñas obstrucciones pueden tener un impacto significativo en el análisis.

El valor a largo plazo de los productos proviene del soporte de software.

En el escalón superior del sector de la seguridad, la calidad del hardware ha mejorado año tras año. Hoy en día, los dispositivos de hardware pueden ser de tal alta calidad, especialmente en términos de rendimiento y capacidades, que las expectativas sobre su vida útil son más altas que nunca. 

Pero aunque el hardware de calidad puede durar muchos años, como lo ilustra la duración de las garantías, el factor que define la funcionalidad de una cámara, incluida la ciberseguridad y, por lo tanto, su valor de por vida, viene a través de la asistencia continua del software.

Los compromisos de los proveedores con el soporte del software durante toda la vida útil prevista del hardware son esenciales; un software que continúa mejorando y desarrollando las capacidades de la cámara, y manteniéndola lo más segura posible.

Esto también supone un respaldo para el coste total de propiedad del hardware. Una inversión en una cámara de mejor calidad, con un soporte de software integral a lo largo de su ciclo de vida útil, será en última instancia una solución más eficaz y eficiente.

Autonomía tecnológica en beneficio del cliente

En última instancia, nuestro papel, y el de nuestro ecosistema de socios, es centrarnos en satisfacer las necesidades de los clientes. La tecnología en sí misma no sirve para mucho: las innovaciones deben alinearse con las prioridades del usuario final. 

Esto significa claramente apoyar los objetivos de los clientes en materia de seguridad, eficiencia operativa e inteligencia empresarial. Pero también significa apoyar su postura en materia de ciberseguridad, compromiso con la sostenibilidad a través de soluciones energéticamente eficientes y flexibilidad y libertad de elección gracias a las tecnologías y plataformas basadas en estándares abiertos.

Los proveedores de tecnología con más autonomía sobre sus tecnologías principales están claramente en la mejor posición para dar respuesta a los requisitos de sus clientes. Un mayor control sobre la tecnología básica, desde el silicio «hacia arriba», permitirá a un proveedor diseñar capacidades y funcionalidades específicas alineadas con las necesidades de los clientes en sus productos. Este enfoque hacia la propiedad de la tecnología principal también permitirá a un proveedor cumplir con el compromiso de ser «seguro por diseño».

Además, un mayor control de la tecnología, a nivel de componentes o incluso de materiales, es un requisito previo importante para mitigar de una forma más eficaz los riesgos de una disrupción más amplia de las cadenas de suministro globales. Esto mejora la capacidad de satisfacer los requisitos de los clientes en el momento adecuado.

Ya estamos viendo empresas que tradicionalmente se veían como proveedores de software que diseñaban sus propios semiconductores obtienen más control sobre la prestación de sus servicios, especialmente en el área de la IA, y prevemos que esta tendencia continúe en todos los sectores. La independencia de la tecnología principal es una tendencia con la que nos enorgullece decir que estamos un poco por delante, ya que hemos desarrollado nuestro propio sistema en chip, ARTPEC, durante los últimos 25 años. 

Y esta sería nuestra visión de algunas de las tendencias que darán forma al sector de la seguridad en 2025. Estamos seguros de que tendrá sus propias opiniones sobre estas y quizás otras tendencias. Estaremos encantados de continuar esta conversación con usted.

Hemos resumido estas tendencias en una infografía.

Johan Paulsson

Johan Paulsson is an old hand in the Swedish tech scene, having been COO and head of R&D at Ericsson Mobile, and COO at Anoto. He joined Axis in 2008 and as CTO has overall responsibility for not just its current crop of products, but thinking about what the future might hold, too. Johan got his start with a Masters in Electrical Engineering from the University of Lund in Sweden – and obviously loves the city so much he never left. He is also a member of the board at poLight, a cool Norwegian company trying to replicate the human eye lens.

Johan Paulsson

Mats Thulin

Mats Thulin es director de AI & Analytics Solutions en Axis Communications, donde desempeña un papel clave en el desarrollo de la agenda estratégica de Axis en el ámbito de la analítica de vídeo y la IA. Mats se incorporó a Axis en 2010 y ha ocupado varios puestos directivos. Con una trayectoria diversa tanto en grandes empresas como en startups, Mats aporta una gran cantidad de conocimientos empresariales y tecnológicos. Cuenta con un Máster en Ingeniería Eléctrica del Instituto de Tecnología de Lund.

Mats Thulin

Thomas Ekdahl

Thomas Ekdahl es director de Conceptos y Nuevas Ideas para Productos, donde es responsable de explorar nuevas oportunidades de productos y servicios para Axis, más allá de la hoja de ruta de productos existentes. Su equipo proporciona prototipos y conceptos para evaluar la viabilidad empresarial y la explotación futura mediante la supervisión continua de la tecnología y las tendencias del mercado, capturando las necesidades de clientes y usuarios. Thomas aporta 20 años de experiencia en la generación de ideas y el desarrollo de conceptos, y cuenta un Máster en Ingeniería Eléctrica del Instituto de Tecnología de Lund.

Thomas Ekdahl
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