La sfida tra edge AI, Cloud e soluzioni ibride

Un’evoluzione che apre nuove prospettive, ma che impone di distinguere le applicazioni che generano già valore concreto da quelle ancora in cerca di una reale utilità. Cambia anche il ruolo di chi presidia la sicurezza e la direttiva UE NIS2 impone obblighi nuovi, portando la cybersecurity all’interno del perimetro della sicurezza fisica, in cui telecamere, NVR, reti e piattaforme sono parti di un’unica infrastruttura da proteggere. E mentre convergenza e interoperabilità diventano centrali, si apre la sfida architetturale tra edge AI, Cloud e soluzioni ibride. Alla luce di tutti questi fattori, come si delinea lo scenario del comparto? Su quali linee sta viaggiando? Se ne parla con due aziende che saranno presenti a SICUREZZA 2027, in calendario dal 17 al 19 novembre 2027 a Fiera Milano: Dallmeier e Hikvision Italy. Il dibattito attorno all’enorme potenziale dato dall’intelligenza artificiale sta progressivamente assumendo toni più obiettivi. Accanto alle aspettative cresce, infatti, l’esigenza di valutarne con equilibrio risultati, criticità e valenza concreta. Anche nella videosorveglianza. A tale riguardo, Daniele Sisinio è del parere che l’AI possa avere valore solo se si traduce in un vantaggio reale per gli operatori della sicurezza, quantificabile in «maggiore efficienza e riduzione dei falsi allarmi». L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più importante nel settore della videosorveglianza, migliorando le prestazioni dell’analisi video e trasformando le telecamere in veri e propri sensori capaci di raccogliere ed elaborare informazioni. Le principali applicazioni riguardano la classificazione degli oggetti, la ricerca rapida di elementi specifici all’interno delle registrazioni e la business intelligence, attraverso il conteggio e l’analisi dei flussi di persone per ottimizzare gli spazi commerciali e urbani. Nonostante i progressi, permangono alcuni limiti applicativi, tra cui la presenza di falsi positivi, l’incertezza dei risultati e la dipendenza dalla qualità delle immagini. Il riconoscimento facciale di massa in tempo reale è inoltre soggetto a importanti vincoli normativi europei, mentre le analisi predittive basate sull’integrazione di dati provenienti da fonti diverse richiedono competenze specialistiche e investimenti significativi. Anche la capacità dell’AI di prevedere reati o comportamenti sospetti in contesti complessi e affollati non è ancora sufficientemente affidabile. L’evoluzione tecnologica cambierà anche il ruolo dell’operatore, che passerà dal monitoraggio continuo delle immagini alla gestione di eventi già individuati e filtrati dall’intelligenza artificiale. Il lavoro umano si concentrerà quindi sulla verifica delle segnalazioni, sulla valutazione delle situazioni e sulle decisioni finali, con l’obiettivo di ridurre i falsi allarmi, migliorare i tempi di reazione e aumentare l’efficienza complessiva della sicurezza. Parallelamente, crescerà l’importanza di figure specializzate nella progettazione e nell’integrazione dei sistemi. Un altro aspetto fondamentale riguarda la cybersecurity, soprattutto alla luce della direttiva europea NIS2, che rafforza l’attenzione alla sicurezza delle infrastrutture critiche e dei servizi essenziali. Telecamere, registratori e piattaforme di gestione, essendo dispositivi connessi alla rete, possono rappresentare punti di accesso per attacchi informatici. Diventano quindi indispensabili un approccio basato sulla security by design, la segmentazione delle reti, la cifratura dei dati, l’autenticazione forte, la rimozione delle password predefinite, gli aggiornamenti costanti e il monitoraggio degli accessi. Questi requisiti comportano anche una maggiore responsabilità per produttori, installatori e integratori, chiamati a sviluppare competenze specifiche in ambito informatico. Infine, il modello architetturale destinato a caratterizzare il futuro della videosorveglianza sarà ibrido, combinando elaborazione locale (edge computing) e cloud. L’elaborazione a bordo camera consentirà di analizzare i video in tempo reale, riducendo la latenza, il consumo di banda e la quantità di dati trasmessi. Il cloud manterrà invece un ruolo centrale nella gestione di più sedi, nella scalabilità dei sistemi, negli aggiornamenti da remoto e nell’archiviazione a lungo termine. L’integrazione dei due modelli permetterà quindi di migliorare efficienza, qualità dei dati e gestione complessiva della sicurezza.