Xavier Oliva
Senior Key Account Manager de Lanaccess
Ingeniero Superior de telecomunicación
Profesor en la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona
20 de octubre, 2025
Comparte
Índice de contenido
La inteligencia artificial se ha convertido en una pieza central de las soluciones de videovigilancia. Mientras el entrenamiento de modelos sigue siendo un proceso intensivo y centralizado en centros de datos, la inferencia (la ejecución práctica de la IA) debe acercarse al borde (cámaras y videograbadores) por razones de conectividad, ancho de banda y seguridad. Este artículo expone principios de diseño de hardware, decisiones arquitectónicas y casos de explotación de metadatos, y cierra con un apunte legal sobre el uso de la identificación facial.
De la IA en la nube a la IA en el borde
En los últimos años han aumentado las inversiones en centros de datos para IA generativa y modelos de lenguaje. En este contexto conviene distinguir dos fases:
- Entrenamiento: creación y ajuste de los modelos; requiere grandes clústeres de computación y se realiza de forma centralizada.
- Inferencia: uso operativo de la IA para responder a entradas nuevas; en videovigilancia resulta óptimo ejecutarla cerca del origen del dato.
¿Por qué en el borde en CCTV?
- Aislamiento: numerosos sistemas de seguridad operan sin conexión a Internet.
- Ancho de banda: el vídeo es intensivo; enviar flujos crudos a un centro de datos para inferencia es ineficiente y costoso.
Particularidades de los sistemas CCTV
A diferencia de otros dominios de IA, la videovigilancia trabaja con flujos de video continuos y condiciones de trabajo exigentes. Esto obliga a que las decisiones tecnológicas se tomen con criterios de fiabilidad, eficiencia y ciberseguridad desde el diseño del hardware hasta la explotación del dato.
Principios de diseño de videograbadores
- Eficiencia energética y disipación térmica: más potencia ≠ mejor si compromete la temperatura de operación. El dimensionamiento correcto minimiza sobrecalentamientos y facilita la disipación.
- Fiabilidad y vida útil: evitar cuellos térmicos y componentes mecánicos frágiles (por ejemplo, ventiladores) que suelen ser el punto de fallo. En entornos reales (armarios, carcasas antivandálicas, espacios con polvo o vibraciones) los ventiladores reducen drásticamente la durabilidad e incrementan la tasa de averías.
- Ciberseguridad de base: si el propio sistema es de seguridad, debe ser seguro por diseño. Debe estar protegido frente a ciberataques y estar siempre disponible cuando sea necesario para reaccionar a un incidente de seguridad.
Existen casos reales de clientes que se han encontrado con cambios de modelo de cámara que incorporan ventiladores sin previo aviso. Este detalle, aparentemente menor, puede tener consecuencias importantes: en instalaciones con carcasas antivandálicas o espacios cerrados, la ventilación es insuficiente y el sobrecalentamiento acelera el desgaste de los componentes, provocando averías tempranas.
¿Dónde debe residir la inteligencia?
En las cámaras: la primera línea
Siempre que sea posible, los algoritmos deben ejecutarse en la propia cámara: es el punto más cercano al vídeo y evita transportar datos de manera innecesaria. Detección de objetos, clasificación, generación de atributos, entrada en áreas o pasos de líneas son algunos ejemplos de estas analíticas.
En los videograbadores: segunda línea
El videograbador actúa como agregador y refuerzo:
- Gestión de alertas y metadatos generados por la IA de las cámaras.
- Almacenamiento conjunto de vídeo + metadatos para facilitar búsquedas eficientes.
- Inferencia adicional cuando se necesitan algoritmos no soportados en cámara o personalizados para el caso de uso, el procesador de IA puede ser más potente que el que llevan las cámaras por encontrarse a menudo en una ubicación algo más protegida.
Estrategias de hardware para IA en el grabador
- CPU única con mucha más potencia (CPU principal que también hace IA): sencillo de integrar, pero eleva consumo y calor, afectando fiabilidad.
- Coprocesador de IA dedicado (NPU/GPU/ASIC adicional): separa funciones, se activa según necesidad y permite escalar capacidad sin tensionar el sistema. Puede ir integrado en el NVR o en un módulo adyacente que trabaje de forma conjunta.
Por lo tanto, separar la IA de la CPU principal reduce el riesgo térmico y facilita el escalado por proyecto.
Explotación: del evento al conocimiento
Alertas operativas
La IA prioriza la atención del operador en el centro de control: intrusiones, merodeo, objetos abandonados, cruces de línea, etc. El valor está en la precisión y en reducir al máximo las falsas alertas.
Búsquedas eficientes con metadatos
La IA genera metadatos estructurados (tipo de objeto, persona/vehículo/bicicleta/coche, color, atributos). Al almacenarlos junto al vídeo, las búsquedas se hacen de manera prácticamente inmediata sin reanalizar horas de grabación. Ejemplos:
- “Vehículo rojo tipo furgoneta entre 10:00 y 11:00 por la entrada norte”.
- “Persona con mochila vista en zona de recepción hoy”.
Conectores a LLM permiten consultas en lenguaje natural cuando hay conectividad: “Muéstrame todas las incidencias con bicicletas esta mañana”.
Estadística y BI
Más allá de la seguridad, los metadatos alimentan inteligencia de negocio: análisis de afluencias, franjas con mayor actividad, distribución por tipos de objeto, estacionalidad… Esto facilita decisiones como reforzar personal en tramos críticos o rediseñar flujos de acceso.
Marco legal: identificación facial
La identificación facial concentra preocupaciones legítimas: vigilancia masiva vs. utilidad en prevención del crimen, especialmente en casos de terrorismo o de localización de personas secuestradas. En el estado actual legislativo, derivado del Reglamento de IA de la UE y del RGPD, su despliegue operativo requiere una ley nacional específica que lo habilite y regule con garantías. Hasta que exista, su uso en aplicaciones en tiempo real está prácticamente vetado.
En cuanto a otras aplicaciones de la IA en el ámbito de la seguridad, existe también un debate, que difiere según los países europeos en función de las interpretaciones de sus agencias nacionales de protección de datos.
Contacta con nuestro equipo para conocer cómo podemos integrar inteligencia artificial a tus sistemas de videovigilancia sin necesidad de cambiar la infraestructura de seguridad existente.
