La evolución de la tecnología de IA, impulsada por la IA generativa, se ha acelerado a un ritmo sin precedentes. Este año, en particular, su impacto se ha maximizado, cambiando paradigmas en diversas industrias. Esta chispa de innovación ahora se está extendiendo al sector de la videovigilancia.

Hanwha Vision prevé que 2026 será un punto de inflexión clave. Vemos que la IA pasará de una simple adopción a convertirse en la base esencial de toda la industria. En especial, se espera que la aparición de los “Agentes de IA autónomos” redefina la propia estructura y los métodos operativos de los sistemas de videovigilancia.

En medio de estas olas de cambio, Hanwha Vision destaca cinco tendencias clave en las que la industria debe enfocarse:

• IA confiable: calidad de datos y uso responsable
• La alianza con agentes de IA: de herramienta a compañero de equipo
• Impulsar la seguridad sostenible
• Espacios inteligentes impulsados por inteligencia de video
• Arquitectura híbrida: el poder distribuido

Estas tendencias señalan un futuro en el que la IA actúa como motor central, elevando la videovigilancia de simples sistemas de monitoreo a pilares fundamentales de la eficiencia operativa y la sostenibilidad.

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IA confiable: calidad de datos y uso responsable

A medida que la tecnología de análisis con IA se vuelve omnipresente, el principio de “Garbage In, Garbage Out” (si entra basura, sale basura) se vuelve cada vez más crítico en videovigilancia. El ruido visual y la distorsión causados por entornos desafiantes —como baja iluminación, contraluz o niebla— son causas principales de fallas de la IA y falsas alarmas. Para 2026, establecer un “Entorno de Datos Confiable” para resolver estos problemas se convertirá en la máxima prioridad de la industria. 

Con el desempeño de los motores de análisis de IA elevándose de forma generalizada, el foco de inversión se está desplazando hacia asegurar datos de video de alta calidad que la IA pueda interpretar sin errores. 

Un ejemplo claro es la inversión para minimizar ruido y distorsión en entornos extremos mediante tecnología ISP (Image Signal Processing) de alto rendimiento basada en IA y el uso de sensores más grandes. El ISP basado en IA utiliza deep learning para diferenciar entre objetos y ruido, eliminando eficazmente el ruido y optimizando los detalles de los objetos para entregar datos en tiempo real que sean los más adecuados para el análisis de IA. Los sensores de imagen más grandes capturan más luz, lo que reduce de forma fundamental la generación de ruido en video desde las condiciones de baja iluminación. 

Las cámaras de IA Serie P de 2ª generación de Hanwha Vision incorporan un diseño Dual NPU, el chipset Wisenet 9 con mejora de imagen basada en IA y un sensor grande de 1/1.2”, garantizando imágenes cristalinas optimizadas para el análisis de IA incluso en los entornos más exigentes. 

En paralelo, a medida que el uso ético de la IA se convierte en una gran preocupación, se acerca la adopción obligatoria de sistemas de gobernanza de IA. Estándares globales, como la Ley de IA de la Unión Europea, clasifican la IA de videovigilancia utilizada en seguridad pública como tecnología de Alto Riesgo. Esto impone a los fabricantes la obligación legal de garantizar transparencia en la IA desde la fase de diseño, acelerando el impulso de la industria por construir una IA verdaderamente confiable. 

Además, Hanwha Vision planea actualizar su app WiseAI aprovechando sus capacidades en adquisición de datos confiables. En específico, agregaremos una función de Auto Calibration que determine la información de distancia de una escena para mejorar la confiabilidad de los datos, e incluiremos nuevas funciones de eventos de IA para analizar comportamientos anómalos como peleas y caídas en los lanzamientos de productos de 2026.

Entrevista con PMs de cámaras impulsadas por Wisenet 9 

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La alianza con agentes de IA: de herramienta a compañero de equipo

A medida que la IA evoluciona desde la simple detección hacia un agente capaz de analizar escenarios complejos y proponer respuestas iniciales, el rol del operador de monitoreo está listo para una transformación profunda. Los humanos delegarán tareas repetitivas de vigilancia a Agentes de IA y se enfocarán en funciones más críticas y de mayor nivel. 

Mientras que los sistemas previos de IA en videovigilancia solo reducían la carga del operador automatizando tareas repetitivas como búsqueda de objetos, seguimiento y generación de alarmas, el Agente de IA va un paso más allá. Realiza análisis situacional complejo de forma autónoma, ejecuta automáticamente una respuesta inicial y recomienda las acciones de seguimiento más efectivas al operador de monitoreo. 

Por ejemplo, un Agente de IA puede evaluar de manera independiente una intrusión, iniciar acciones preliminares como activar una alarma y luego proponer al operador opciones de decisión final (por ejemplo, si llamar o no a la policía). Al mismo tiempo, genera automáticamente un informe completo que incluye video en tiempo real del área de intrusión, registros de acceso, un log de las acciones iniciales de la IA y estrategias óptimas de respuesta sugeridas. 

En consecuencia, los operadores de monitoreo pasarán a un rol de “comandantes”, tomando decisiones finales que requieren juicio matizado, análisis complejo y consideración de implicaciones legales y del contexto. También asumirán el rol de gestores de gobernanza de IA, rastreando y supervisando de forma transparente todas las acciones autónomas y los procesos de razonamiento ejecutados por el Agente de IA. Esta función esencial, que evita el mal uso del sistema, exige una elevación significativa del nivel de habilidades del operador. 

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Impulsar la seguridad sostenible

El crecimiento explosivo de la IA generativa está acelerando una “Crisis Energética Tecnológica”. Según reportes de la IEA, se proyecta que el consumo eléctrico de los centros de datos se más que duplique para 2030 debido al aumento en la demanda de servidores de IA. 

La industria de videovigilancia está en un punto en el que ya no puede priorizar el rendimiento sin límites, enfrentando el desafío dual del aumento del video en alta resolución y la carga computacional del Edge AI. Por ello, la Seguridad Sostenible —que prioriza la longevidad operativa y la minimización de costos ambientales— se perfila como una competencia clave para reducir el TCO (Total Cost of Ownership) y cumplir objetivos ESG. 

Para lograr seguridad sostenible, la industria se está moviendo hacia el desarrollo de “chipsets de IA de bajo consumo” que reduzcan drásticamente el consumo energético manteniendo alta calidad de imagen y potencia de procesamiento de IA. También se priorizan tecnologías que garanticen eficiencia de datos directamente en el dispositivo de borde (cámara). 

Por ejemplo, la tecnología WiseStream basada en IA de Hanwha Vision maximiza la eficiencia en la gestión de datos de video, contribuyendo a un menor consumo de energía. Separa inteligentemente las regiones de interés de las que no lo son dentro del video y ajusta la tasa de compresión según la importancia. Esto maximiza la eficiencia del tráfico mientras conserva de forma segura toda la información necesaria. Además, las cámaras con Wisenet 9 han mejorado la eficiencia base de transmisión de datos reutilizando imágenes de regiones estáticas. 

Estas estrategias inteligentes de gestión de datos cumplen a la vez con las demandas de rendimiento y eficiencia, y se consideran el medio más efectivo para reducir directamente el consumo de energía requerido por la expansión de servidores y los sistemas de enfriamiento. 

Hanwha Vision WiseStream 

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Espacios inteligentes impulsados por inteligencia de video

Con la IA integrada en las cámaras y los avances en tecnología cloud para el procesamiento de datos a gran escala, el concepto de “Espacio sintiente” —un espacio que puede percibir y comprender— se está volviendo realidad. 

En este cambio, el rol de la videovigilancia se expande más allá del monitoreo para convertirse en una fuente de datos central para la tecnología de Gemelo Digital (Digital Twin), que refleja el entorno físico en tiempo real. Un Gemelo Digital es una réplica virtual de un activo físico real, creada en un entorno virtual basado en computadora. 

Hoy, la información de IA (metadatos) extraída por cámaras con IA ya se utiliza como inteligencia de negocio para optimizar operaciones en sectores inteligentes como ciudades, retail y fábricas. En adelante, estos metadatos se fusionarán con información diversa proveniente de control de acceso, sensores IoT y sensores ambientales para completar un entorno unificado e inteligente de Gemelo Digital. 

Este entorno de Gemelo Digital revoluciona la experiencia de monitoreo. En lugar de pantallas complejas y fragmentadas, los operadores obtienen una vista holística de las relaciones entre eventos en una interfaz basada en mapas que integra el VMS (Video Management System) y los sistemas de control de acceso. Dentro de este espacio digital perfectamente reflejado, el sistema evoluciona hacia un Espacio Inteligente Autónomo que comprende profundamente las situaciones y gestiona y resuelve problemas por sí mismo, sin intervención humana. 

Incorporar la última tecnología de IA brinda a los gerentes u operadores de seguridad control total sobre las operaciones del sistema. Por ejemplo, la IA puede entender al instante preguntas en lenguaje natural como: “Encuentra a una persona que entró a la sala de servidores después de las 10 PM de anoche”, y analizar automáticamente registros de acceso y video para reportar resultados. Esto representa una verdadera conciencia situacional que va mucho más allá de los parámetros de búsqueda complejos tradicionales.

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Arquitectura híbrida: el poder distribuido

El aumento vertiginoso de los costos de transmisión de video de alta definición, junto con preocupaciones regulatorias y de soberanía de datos por región, impone limitaciones operativas a los sistemas puramente basados en la nube. En este contexto, la Arquitectura Híbrida —que conserva los beneficios del cloud mientras mitiga la carga operativa— se está consolidando rápidamente como la solución óptima para la videovigilancia. Para 2026, se espera que este modelo híbrido esté firmemente establecido como estándar de infraestructura de seguridad para la era de la IA. 

La arquitectura híbrida brinda a los usuarios control y flexibilidad máximos sobre las operaciones del sistema. Al permitir desplegar funciones en la ubicación más eficiente según las necesidades del negocio, el presupuesto y el entorno legal/regulatorio de la organización, se convierte en una estrategia clave para maximizar la eficiencia del TCO. 

Desde la perspectiva de videovigilancia, la arquitectura híbrida maximiza eficiencia al distribuir funciones de manera flexible entre entornos on-premises y cloud. Los entornos on-premises pueden alojar funciones de monitoreo en tiempo real y funciones críticas que deben cumplir regulaciones de almacenamiento y retención de video a corto plazo. Además, las funciones que implican procesamiento y control local de datos altamente sensibles también se ubican on-premises para reforzar el control de seguridad de datos y asegurar capacidad de respuesta inmediata en sitio. 

Por el contrario, el entorno cloud se aprovecha para funciones como gestión centralizada remota, análisis de datos a gran escala, deep learning para modelos de IA y archivado a largo plazo. Este uso del cloud garantiza escalabilidad del sistema y facilidad operativa. 

Más allá de una simple separación de infraestructura, esta arquitectura también soporta la estructura óptima de cómputo distribuido necesaria para operar con éxito sistemas de videovigilancia basados en análisis de IA. 

En esta estructura, los dispositivos en el borde (cámara/NVR) manejan la primera capa de cómputo, realizando detección en tiempo real y transmitiendo selectivamente solo los datos necesarios al cloud. Esto reduce la presión sobre el ancho de banda de red y maximiza la velocidad. Luego, el entorno cloud (servidor central) realiza la segunda capa de análisis profundo y machine learning a gran escala con base en los datos filtrados desde el borde, mejorando significativamente la precisión y sofisticación de las funciones de IA. 

En conclusión, este modelo de cómputo distribuido actúa como la base crítica de infraestructura que, al mismo tiempo, incrementa la capacidad de respuesta inmediata del borde y potencia las capacidades avanzadas de análisis del cloud. 

Un representante de Hanwha Vision comentó: “2026 es el punto en el que la IA quedará firmemente establecida como el nuevo estándar de infraestructura de seguridad”, y agregó: “Aseguraremos datos confiables y entregaremos valor de seguridad sostenible al mercado mediante soluciones basadas en una arquitectura híbrida optimizada para análisis y procesamiento de IA”.