A complexidade e a volatilidade das ameaças de segurança superaram drasticamente a capacidade dos métodos de vigilância tradicionais. Por décadas, a segurança eletrônica limitou-se a ser majoritariamente reativa. O sistema analógico de Circuito Fechado de Televisão (CFTV), com sua baixa qualidade de imagem e dependência total da atenção humana, serviu como um registro post-mortem – era uma ferramenta para ver o que tinha acontecido, e não como uma forma de prevenção. Hoje, a simples adição de uma nova câmera ou alarme já não é suficiente. Estamos diante de uma transformação profunda em que a inteligência artificial assume o papel de novo sistema operacional da segurança eletrônica, conduzindo o setor a um futuro mais autônomo, eficiente e preditivo.
Por Rafael Carmisin Duarte – Intelbras
Para compreender a revolução atual, precisamos traçar a evolução. A primeira grande ruptura veio com o CFTV Inteligente e o Machine Learning (ML). O ML forneceu os algoritmos super assertivos necessários para nos tirar da inércia reativa e da dependência dos sistemas isolados. Nossas soluções de segurança ganharam a capacidade de detectar padrões específicos, como reconhecer um rosto, ler uma placa, ou identificar uma pessoa em uma área restrita. A segurança tornou-se proativa, capaz de agir antes que o incidente ocorra. No entanto, essa IA ainda é limitada: ela consegue identificar o que acontece e onde acontece, mas ainda encontra dificuldades em compreender por que e como os eventos ocorrem.
É aqui que reside o verdadeiro salto quântico. A ascensão dos Modelos de Linguagem em Larga Escala (LLM), a mesma tecnologia por trás da IA generativa, é o que transforma um sistema de segurança inteligente em um sistema consciente. Enquanto o Machine Learning analisa dados estruturados (pixels e padrões), o LLM processa dados não estruturados, combinando múltiplas fontes (vídeo, áudio, logs de acesso, registros de clima) para entender a narrativa completa de um evento. O LLM atua como o “cérebro de comunicação e raciocínio”, capaz de transformar um alerta técnico em um relatório acionável e contextualizado para o operador ou para outro sistema. Em vez de apenas emitir um alerta, o sistema integrado com LLM pode contextualizar: “indivíduo sem uniforme e com mochila, saltando o muro de perímetro às 02h30, área próxima ao depósito de alto valor, sem registro de acesso autorizado. Prioridade de intervenção máxima.”
O LLM é de fato o facilitador da integração total. Ele permite que a câmera, o controlador de acesso, o sensor de alarme e até mesmo o sistema de gerenciamento predial conversem entre si em uma “linguagem natural de risco”, definindo a gravidade de uma situação e orquestrando uma resposta automatizada. Além disso, essa capacidade de raciocínio melhora a capacidade preditiva, pois o LLM auxilia no refinamento do ML, analisando a causa de falsos alarmes, como o movimento de árvores em dia de chuva, e ensinando o sistema a ignorá-los no futuro, elevando a assertividade a níveis antes inatingíveis.
Futuro da Segurança Eletrônica passa pela alta velocidade
Toda essa inteligência contextualizada, porém, precisa de velocidade. A segurança não pode esperar a latência da nuvem. É por isso que a Computação Edge é o pilar da autonomia. Processar a IA e o LLM diretamente nos dispositivos de ponta (câmeras, gravadores), ou seja, no Edge, garante que a decisão crucial seja tomada em milissegundos. Essa arquitetura de zero latência não apenas torna o sistema mais rápido e resiliente, mas também aumenta a privacidade, processando os dados localmente.
O destino dessa jornada tecnológica é a Segurança Autônoma. Definimos autonomia não como a eliminação do fator humano, mas como a liberação do potencial humano. O sistema autônomo assume as tarefas de vigilância e triagem, as longas horas de monitoramento passivo e o gerenciamento de falsos positivos. O profissional de segurança, antes um mero “vigilante”, é transformado em um gestor de crises e um estrategista de segurança. A IA, com o poder de raciocínio contextual do LLM, entrega ao operador um cenário de risco pré-analisado, permitindo que as decisões táticas sejam mais rápidas, eficazes e informadas.
Hoje o mercado de segurança eletrônica deve se preocupar em tornar os incidentes obsoletos. A fusão do Machine Learning assertivo com o raciocínio contextual do LLM, entregue com a velocidade do Edge Computing, não é apenas uma tendência; é a infraestrutura necessária para a próxima década de proteção. O setor como um todo está comprometido em viabilizar este ecossistema autônomo para transformar a vigilância em proteção inteligente e antecipada, a nova fronteira da segurança eletrônica.
Rafael Carmisin Duarte é diretor de soluções e produtos de segurança da Intelbras
