Analisi predittiva nella videosorveglianza

Abbiamo già affrontato in altri articoli di questo blog l’importanza della prevenzione, ancor più della cura. Ebbene anche in tema di videosorveglianza il principio ha una validità fondamentale, specialmente al giorno d’oggi in cui la tecnologia ha fatto passi da gigante, e ci offre tutte le possibilità per agire ancora prima che si verifichino situazioni critiche e, talvolta, irreparabili.

La videosorveglianza tradizionale è stata per anni – ed è in molti casi tuttora – uno strumento molto importante per la sicurezza aziendale. Tuttavia il suo ambito d’intervento si limita a registrare e archiviare ciò che accade in tempo reale, demandando all’intervento umano l’analisi delle situazioni di rischio. 

Oggi, grazie all’integrazione di tecnologie avanzate di machine learning, intelligenza artificiale e deep learning, gli impianti di videosorveglianza possono trasformarsi in veri e propri sistemi predittivi in grado di individuare in anticipo potenziali minacce e supportare le decisioni in ottica di prevenzione del crimine, delle intrusioni e di altri pericoli per la sicurezza. Il focus sull'integrazione delle tecnologie AI nei sistemi di sorveglianza per migliorare la sicurezza e l'efficienza operativa è ampiamente argomentato anche in relazioni e documenti tecnici come nel white paper di HPE, un’analisi che descrive modelli e architetture per soluzioni di analisi video predittiva.

L’approccio definito analisi predittiva, fa leva su grandi volumi di dati video e su algoritmi in grado di apprendere costantemente da situazioni reali.

Come funziona l'analisi predittiva nella videosorveglianza

L’analisi predittiva è un insieme di tecniche di analisi avanzata e algoritmi statistici che, partendo da dati storici e correnti, consente di esaminare i flussi video in tempo reale cercando di prevedere eventi futuri o comportamenti anomali e sospetti prima che si verifichino. 

In sostanza l’analisi predittiva adotta i seguenti sistemi:

• Raccolta dei dati: le telecamere catturano flussi video H24. Oltre al video, possono essere integrati ulteriori input provenienti da sensori di movimento, lettori di badge o sistemi di controllo accessi;
• Elaborazione e rilevazione di pattern: il software di analisi predittiva, grazie al machine learning, ad algoritmi di apprendimento automatico e a modelli statistici, studia il comportamento tipico delle persone e quello dell’ambiente, riconoscendo situazioni ricorrenti o anomalie in base alle immagini e alle correlazioni rilevate;
• Allarme in tempo reale: quando viene rilevato un comportamento sospetto (ad esempio, spostamenti non coerenti o accessi a zone proibite), il sistema invia una notifica immediata corredata da uno screenshot, consentendo di intervenire prima che avvenga un danno o un reato.

Questo processo è alimentato da modelli matematici che “apprendono” costantemente. Più dati vengono analizzati, più l’algoritmo diventa efficace nel riconoscere schemi comportamentali e segnalare potenziali minacce, persino prima che si concretizzino.

Tecnologie chiave: intelligenza artificiale e machine learning

Al centro di questi sistemi predittivi vi è l’intelligenza artificiale, la quale sfrutta:

Machine learning

Il sistema si addestra su grandi quantità di dati provenienti dalle telecamere, apprendendo come riconoscere situazioni di rischio (furti, intrusioni, vandalismi), ma anche le normali attività quotidiane per ridurre i falsi allarmi.

Deep learning e reti neurali

L’utilizzo di reti neurali profonde (ispirate al cervello umano) permette il riconoscimento di oggetti, veicoli, comportamenti o pose sospette con estrema precisione; in questo modo, si possono distinguere persone da altri oggetti in movimento e migliorare la qualità dell’allerta.

Integrazione IoT

Sensori ambientali, lettori di targhe o badge e altri dispositivi IoT possono inviare dati in tempo reale alle piattaforme di analisi predittiva, offrendo una visione più completa della situazione.

Queste tecnologie non si limitano a riconoscere un individuo o un oggetto, ma sono in grado di fornire contesto: se un gruppo di persone rimane fermo in un’area riservata o qualcuno si muove in modo anomalo rispetto ai pattern “normali” dello spazio, il sistema di analisi predittiva può segnalarlo anticipatamente.

Vantaggi e applicazioni dell'analisi predittiva per la sicurezza aziendale

L’analisi predittiva applicata alla videosorveglianza è particolarmente efficace in ambito business e industriale, dove la protezione di persone, beni e infrastrutture rappresenta un aspetto strategico. 

Vediamo insieme alcuni dei principali vantaggi che l’analisi predittiva offre rispetto ai tradizionali strumenti di monitoraggio.

Migliore comprensione dei dati e dei problemi complessi

L’analisi predittiva impiega algoritmi avanzati per scoprire pattern e relazioni difficilmente individuabili con sistemi convenzionali, consentendo di comprendere problemi articolati in modo più rapido e accurato.

Decisioni più consapevoli e tempestive

Grazie all’elaborazione dei dati in tempo reale, i modelli predittivi possono fornire risposte immediate su rischi e opportunità, aiutando a prendere decisioni basate su evidenze oggettive anziché su intuizioni personali.

Riduzione dei costi e dei tempi di fermo

Anticipando guasti, anomalie o picchi di domanda, le aziende possono gestire meglio le risorse (personale, forniture, macchinari), diminuire le interruzioni operative e ridurre interventi di manutenzione straordinaria.

Aumento della sicurezza e prevenzione dei rischi

L’analisi dei dati storici (ad esempio, su accessi non autorizzati o possibili violazioni) permette di identificare schemi e segnali di allerta prima che la sicurezza venga compromessa, rafforzando così la protezione di infrastrutture e informazioni.

Vantaggio competitivo

Le organizzazioni che adottano l’analisi predittiva possono anticipare i trend di mercato e adattarsi più rapidamente rispetto ai concorrenti, ottenendo un posizionamento di leadership nei rispettivi settori.

In sintesi, l’analisi predittiva trasforma il tradizionale monitoraggio passivo in uno strumento di prevenzione e ottimizzazione, migliorando la capacità di risposta ai cambiamenti e favorendo la crescita strategica dell’azienda. Passare da un approccio reattivo a predittivo può ridurre drasticamente i tempi di risposta e mitigare gli impatti di eventuali azioni illecite.

Tutto ciò può essere utile anche per prevedere guasti o anomalie delle infrastrutture di sicurezza (come sensori e dispositivi di monitoraggio), grazie all’analisi dello storico delle segnalazioni.

Rafforzare la cybersecurity e ottimizzare la gestione delle emergenze

Come abbiamo visto l’analisi predittiva, quindi, supporta le aziende nel rilevare attacchi informatici meglio coordinati, identificando in anticipo vulnerabilità che potrebbero interessare gli impianti di videosorveglianza o le reti interne. Inoltre, in caso di emergenza (ad esempio incendi o evacuazioni), i dati raccolti dai sistemi IoT e dalle telecamere aiutano a individuare percorsi di uscita sicuri o aree critiche dove intervenire rapidamente.

Allocare le risorse in modo efficiente

Un sistema che anticipa i rischi consente alle aziende di concentrare vigilanza e interventi tecnici nelle aree a maggiore vulnerabilità. In questo modo, gli operatori di sicurezza e manutenzione hanno una priorità chiara su dove e come agire, ottimizzando costi e tempi.

Riduzione dei falsi allarmi

L’adozione di algoritmi in grado di filtrare eventi banali (movimenti di animali o variazioni di luce e ombra) offre un risparmio di tempo e risorse, permettendo al personale di sicurezza di dedicarsi solo alle segnalazioni realmente rilevanti.

Principali ostacoli all'adozione dell'analisi predittiva nelle aziende

Nonostante l’analisi predittiva come abbiamo visto sia un sistema che può solo migliorare sia la qualità della sicurezza nelle aziende, sia di conseguenza la loro produttività, ci sono ancora molte resistenze che ne ostacolano l’adozione. Diverse ricerche e studi di settore hanno dimostrato che le cause sono diverse.

La mancanza di risorse a livello di budget e di competenze rappresenta una delle principali deterrenti nell’adozione dell’analisi predittiva. In particolare la carenza di personale qualificato e di profili come data scientist, ricercatori IA e analisti specializzati sono molto richiesti, ma spesso difficili da reperire; in alcuni settori e nelle aziende di medie dimensioni, questa carenza tocca quasi il 20% dei casi.

Un’altra criticità è rappresentata dalla difficoltà di integrazione con l’architettura IT esistente. Per sfruttare in modo efficace l’analisi predittiva, infatti, occorre integrare i nuovi modelli e algoritmi con i sistemi legacy e l’infrastruttura IT aziendale. Spesso questo implica interventi di aggiornamento, compatibilità e migrazione dei dati, ostacoli tecnici che richiedono tempo e investimenti rilevanti.

In molti casi, in realtà, non si tratta di difficoltà oggettive ma della totale mancanza di una visione strategica chiara. Molte aziende non sanno individuare in quali processi o aree di business l’analisi predittiva possa generare valore tangibile, oppure non avendo un piano preciso, che leghi i risultati dei modelli predittivi alle strategie di crescita e di innovazione, non ottengono il consenso dei vertici per un’assegnazione di budget adeguato. Questo aspetto va spesso di pari passo con resistenze culturali e timori legati all’innovazione, soprattutto quando le figure decisionali hanno ancora un approccio di vecchio stampo e una chiusura rispetto alle tecnologie di ultima generazione.

Un esempio virtuoso.

La trasformazione della videosorveglianza e il passaggio all’approccio predittivo è già stato adottato da alcune realtà che hanno toccato con mano benefici significativi in termini di sicurezza ed efficienza. 

È il caso, per esempio, del Comune di Caorle. Sebbene non sia un'azienda, il Comune di Caorle rappresenta un esempio innovativo di utilizzo dell'analisi predittiva per la sicurezza urbana. Grazie a un software specifico, la polizia locale può prevenire assembramenti o comportamenti anomali con un anticipo di 60 minuti, consentendo interventi mirati.

In definitiva, l’analisi predittiva applicata alla videosorveglianza rappresenta una vera e propria evoluzione nell’ambito della sicurezza fisica e digitale, fornendo un vantaggio competitivo alle aziende e alle organizzazioni che vogliano prevenire crimini e incidenti anziché limitarsi a reagire a fatti già avvenuti. 

L’adozione di soluzioni predittive non è priva di sfide, soprattutto sotto il profilo di protezione dei dati e corretta gestione della privacy. Tuttavia, l’implementazione di politiche di sicurezza trasparenti e il rispetto delle normative vigenti possono fare la differenza nel rendere efficace e conforme il loro impiego. Se sei interessato ad approfondire la tematica contattaci per una consulenza gratuita e capiremo insieme come può essere applicata alla realtà della tua azienda.