A evolução da tecnologia de IA, impulsionada pela IA Generativa, acelerou em um ritmo sem precedentes. Neste ano, em especial, seu impacto foi maximizado, mudando paradigmas em diversos setores. Essa faísca de inovação agora está se estendendo ao segmento de videomonitoramento.

A Hanwha Vision prevê que 2026 será um ponto de virada decisivo. Vemos a IA indo além da simples adoção para se tornar a base essencial de toda a indústria. Em particular, o surgimento de “Agentes de IA Autônomos” deve remodelar a própria estrutura e os métodos operacionais dos sistemas de videomonitoramento.

Em meio a essas ondas de mudança, a Hanwha Vision destaca cinco tendências-chave nas quais o setor deve se concentrar:

• IA confiável: qualidade de dados e uso responsável
• A parceria com agentes de IA: de ferramenta a colega de equipe
• Impulsionando a segurança sustentável
• Espaços inteligentes impulsionados por inteligência de vídeo
• Arquitetura híbrida: o poder distribuído

Essas tendências apontam para um futuro em que a IA atua como motor central, elevando o videomonitoramento de sistemas simples de vigilância para pilares fundamentais de eficiência operacional e sustentabilidade.

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IA confiável: qualidade de dados e uso responsável

À medida que a tecnologia de análise por IA se torna onipresente, o princípio de “Garbage In, Garbage Out” (entra lixo, sai lixo) torna-se cada vez mais crítico no videomonitoramento. Ruído visual e distorções causadas por ambientes desafiadores — como baixa luminosidade, contraluz ou neblina — são as principais causas de mau funcionamento da IA e alarmes falsos. Até 2026, estabelecer um “Ambiente de Dados Confiáveis” para solucionar esses problemas se tornará a principal prioridade do setor. 

Com o desempenho dos motores de análise por IA evoluindo de forma geral, o foco de investimento está migrando para a obtenção de dados de vídeo de alta qualidade que a IA possa interpretar sem erros. 

Um exemplo é o investimento para minimizar ruído e distorção em ambientes extremos por meio de tecnologia ISP (Image Signal Processing) de alto desempenho baseada em IA e do uso de sensores maiores. O ISP baseado em IA utiliza deep learning para diferenciar objetos e ruído, eliminando o ruído de forma eficaz e otimizando os detalhes dos objetos para fornecer dados em tempo real mais adequados à análise por IA. Sensores de imagem maiores capturam mais luz, reduzindo de forma fundamental a geração de ruído já a partir de condições de baixa luminosidade. 

As câmeras de IA da Série P de 2ª geração da Hanwha Vision contam com design Dual NPU, chipset Wisenet 9 com aprimoramento de imagem baseado em IA e um sensor grande de 1/1.2”, garantindo imagens nítidas, otimizadas para análise por IA mesmo nos ambientes mais severos. 

Em paralelo, à medida que o uso ético da IA se torna uma preocupação central, a adoção obrigatória de sistemas de governança de IA se aproxima. Padrões globais, como o AI Act da União Europeia, classificam a IA de videomonitoramento usada em segurança pública como tecnologia de Alto Risco. Isso impõe aos fabricantes a obrigação legal de assegurar transparência em IA desde a fase de design, acelerando o movimento do setor para construir uma IA verdadeiramente confiável. 

Além disso, a Hanwha Vision planeja atualizar o app WiseAI, aproveitando suas capacidades de aquisição de dados confiáveis. Em específico, adicionaremos um recurso de Auto Calibration que determina informações de distância da cena para aumentar a confiabilidade dos dados, e novos recursos de eventos de IA para analisar comportamentos anormais como brigas e quedas serão incluídos nos lançamentos de produtos de 2026. 

Entrevista com PMs das câmeras com Wisenet 9

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A parceria com agentes de IA: de ferramenta a colega de equipe

À medida que a IA evolui de uma simples detecção para um agente capaz de analisar cenários complexos e propor respostas iniciais, o papel do operador de monitoramento passará por uma reformulação profunda. Os humanos delegarão tarefas repetitivas de vigilância aos Agentes de IA e se concentrarão em funções mais críticas e de alto nível. 

Enquanto sistemas anteriores de IA no videomonitoramento apenas reduziam a carga do operador ao automatizar tarefas repetitivas como busca de objetos, rastreamento e geração de alarmes, o Agente de IA vai além. Ele conduz autonomamente análises situacionais complexas, executa automaticamente uma resposta inicial e recomenda as ações de acompanhamento mais eficazes ao operador. 

Por exemplo, um Agente de IA pode avaliar de forma independente uma intrusão, iniciar medidas preliminares como acionar um alarme e, em seguida, apresentar ao operador opções de decisão final (por exemplo, chamar ou não a polícia). Ao mesmo tempo, gera automaticamente um relatório abrangente com vídeo em tempo real da área invadida, registros de acesso, log das ações iniciais da IA e estratégias recomendadas de resposta. 

Como resultado, operadores de monitoramento passarão a atuar como “comandantes”, tomando decisões finais que exigem julgamento apurado, análise complexa e consideração de implicações legais e contextuais. Eles também assumirão o papel de gestores de governança de IA, acompanhando e supervisionando de forma transparente todas as ações autônomas e processos de raciocínio executados pelo Agente de IA. Essa função essencial, que evita o uso indevido do sistema, exige uma elevação significativa do nível de habilidades do operador. 

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Impulsionando a segurança sustentável

O crescimento explosivo da IA generativa está acelerando uma “Crise Energética Tecnológica”. Segundo relatórios da IEA, o consumo de energia de data centers deve mais que dobrar até 2030 devido à crescente demanda por servidores de IA. 

O setor de videomonitoramento está em um ponto em que não pode mais priorizar desempenho sem limites, enfrentando o desafio duplo do aumento do vídeo em alta resolução e da carga computacional do Edge AI. Assim, a Segurança Sustentável — que prioriza longevidade operacional e minimização de custos ambientais — deve se tornar uma competência central para reduzir o TCO (Total Cost of Ownership) e atender metas ESG. 

Para viabilizar segurança sustentável, o setor caminha para o desenvolvimento de “chipsets de IA de baixo consumo” que reduzem drasticamente o consumo energético mantendo alta qualidade de imagem e poder de processamento de IA. Também prioriza tecnologias que garantam eficiência de dados diretamente no dispositivo de borda (câmera). 

Por exemplo, a tecnologia WiseStream baseada em IA da Hanwha Vision maximiza a eficiência de gestão de dados de vídeo, contribuindo para menor consumo de energia. Ela separa de forma inteligente regiões de interesse das não-relevantes e ajusta a taxa de compressão conforme a importância. Isso maximiza a eficiência de tráfego enquanto mantém com segurança todas as informações necessárias. Além disso, câmeras com Wisenet 9 melhoraram a eficiência base de transmissão ao reutilizar imagens de regiões estáticas. 

Essas estratégias inteligentes atendem simultaneamente às demandas de desempenho e eficiência e são vistas como o meio mais eficaz para reduzir diretamente o consumo de energia necessário para expansão de servidores e sistemas de refrigeração. 

Hanwha Vision WiseStream 

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Espaços inteligentes impulsionados por inteligência de vídeo

Com a IA integrada às câmeras e os avanços em cloud para processamento de dados em grande escala, o conceito de “Espaço senciente” — um espaço que percebe e compreende — está se tornando realidade. 

Nessa transformação, o videomonitoramento vai além da vigilância e se torna uma fonte central de dados para a tecnologia de Gêmeo Digital (Digital Twin), que reflete o ambiente físico em tempo real. Um Gêmeo Digital é uma réplica virtual de um ativo físico do mundo real, criada em um ambiente virtual computacional. 

Atualmente, informações de IA (metadados) extraídas por câmeras com IA já são usadas como inteligência de negócio para otimizar operações em setores inteligentes como cidades, varejo e fábricas. No futuro, esses metadados serão integrados a informações de controle de acesso, sensores IoT e sensores ambientais para compor um ambiente unificado e inteligente de Gêmeo Digital. 

Esse ambiente revoluciona a experiência de monitoramento. Em vez de telas complexas e fragmentadas, operadores obtêm uma visão holística das relações entre eventos em uma interface baseada em mapas que integra o VMS (Video Management System) e os sistemas de controle de acesso. Nesse espaço digital perfeitamente espelhado, o sistema evolui para um Espaço Inteligente Autônomo que compreende profundamente as situações e gerencia e resolve problemas de forma independente, sem intervenção humana. 

Adicionar a tecnologia mais recente de IA dá a gestores ou operadores de segurança controle total das operações. Por exemplo, a IA pode entender instantaneamente perguntas em linguagem natural como “Encontre uma pessoa que entrou na sala de servidores depois das 22h de ontem” e analisar automaticamente registros de acesso e vídeo para reportar resultados. Isso representa verdadeira consciência situacional, muito além de parâmetros de busca complexos tradicionais.

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Arquitetura híbrida: o poder distribuído

Os custos crescentes de transmitir vídeo em alta definição, somados a preocupações regulatórias e de soberania de dados, impõem limitações a sistemas totalmente em nuvem. Nesse contexto, a Arquitetura Híbrida — que preserva benefícios da nuvem enquanto reduz a sobrecarga operacional — se consolida rapidamente como a solução ideal para o videomonitoramento. Até 2026, esse modelo deve estar firmemente estabelecido como o padrão de infraestrutura de segurança para a era da IA. 

A arquitetura híbrida oferece controle e flexibilidade máximos. Como permite implantar funções no local mais eficiente conforme necessidades do negócio, orçamento e ambiente legal/regulatório, torna-se estratégia chave para maximizar a eficiência do TCO. 

Do ponto de vista do videomonitoramento, a arquitetura híbrida maximiza eficiência ao distribuir funções de forma flexível entre on-premises e cloud. Ambientes on-premises podem hospedar monitoramento em tempo real e funções críticas que exigem conformidade para armazenamento/retensão de curto prazo. Além disso, funções de processamento e controle local de dados altamente sensíveis também ficam on-premises, reforçando controle de segurança e resposta imediata no local. 

Já o ambiente cloud é usado para gestão centralizada remota, análises em grande escala, deep learning de modelos de IA e arquivamento de longo prazo, garantindo escalabilidade e facilidade operacional. 

Mais do que uma separação de infraestrutura, essa arquitetura também suporta a estrutura ideal de computação distribuída necessária para operar com sucesso sistemas de videomonitoramento baseados em análise por IA. 

Nesse modelo, dispositivos de borda (câmera/NVR) fazem a primeira camada de computação: detecção em tempo real e envio seletivo apenas dos dados necessários para a nuvem. Isso reduz pressão de banda e aumenta velocidade. Depois, a nuvem (servidor central) realiza a segunda camada de análise profunda e machine learning em grande escala sobre os dados filtrados, elevando significativamente a precisão e sofisticação das funções de IA. 

Em conclusão, esse modelo de computação distribuída é a base crítica que aumenta ao mesmo tempo a resposta imediata da borda e as capacidades avançadas de análise da nuvem. 

Um representante da Hanwha Vision comentou: “2026 é o ponto em que a IA será firmemente estabelecida como o novo padrão da infraestrutura de segurança”, acrescentando: “Vamos garantir dados confiáveis e entregar valor de segurança sustentável ao mercado por meio de soluções baseadas em uma arquitetura híbrida otimizada para análise e processamento de IA”.