Previsões de segurança na América Latina para 2025: agentes de IA transformam as operações e as funções humanas

Por Rahul Yadav, CTO da Milestone Systems
Os avanços tecnológicos em segurança de vídeo prometem um 2025 com transformações significativas impulsionadas pela inteligência artificial, destinadas a redefinir seu impacto em vários setores da indústria na região da América Latina. A integração de recursos avançados de IA com aplicativos práticos abre oportunidades sem precedentes para impulsionar a inovação e otimizar a eficiência.
A era dos agentes autônomos
A mudança que está por vir é conhecida como a era dos agentes autônomos. Diferentemente dos sistemas tradicionais de IA que seguem etapas predefinidas, esses agentes são capazes de entender contextos, tomar decisões e agir de forma independente. Os agentes autônomos usam abordagens generativas baseadas em treinamento em vez de programação determinística.?
Eles podem ser vistos como colegas digitais capazes de gerenciar tarefas complexas, sem a necessidade de supervisão constante. Mais importante ainda, eles aprendem com suas ações e se adaptam a novos cenários. Em aplicativos de segurança, isso significa sistemas capazes de identificar automaticamente possíveis ameaças, coordenar respostas e prever incidentes antes que eles ocorram.
Atuação da IA
Na evolução da IA, estamos testemunhando uma mudança dos sistemas que apenas analisam para aqueles que tomam decisões e agem de forma definitiva. Enquanto as métricas tradicionais, como o QI, medem a capacidade cognitiva e o QE avalia a consciência emocional, uma nova capacidade está surgindo: o poder de agir de forma inteligente e autônoma - QA (Quociente de Ação). Um exemplo são os carros autônomos da Tesla, que não apenas processam as condições da estrada, mas também navegam tranquilamente em cenários de tráfego complexos em tempo real.
Os sistemas de monitoramento tradicionais alertam os operadores sobre possíveis problemas, exigindo intervenção humana para cada resposta. Por outro lado, os sistemas com alto QA podem avaliar situações, iniciar respostas e ajustar suas ações com base em condições variáveis, tornando os sistemas menos dependentes da constante supervisão humana.
Esses sistemas serão capazes de coordenar respostas complexas em vários subsistemas, desde o controle de acesso até as comunicações de emergência, criando soluções de segurança mais abrangentes e eficazes. A chave é que essas ações não são simplesmente respostas pré-programadas, mas decisões inteligentes baseadas em análises em tempo real e padrões aprendidos.
O elemento humano
As funções humanas não estão desaparecendo, mas evoluindo. Como apontou o CEO da Microsoft: "Não é a IA que substituirá você, mas alguém que a saiba utilizar”. O sucesso em 2025 dependerá da eficácia com que aprendermos a trabalhar com esses sistemas de IA, usando-os para ampliar as capacidades humanas.
É necessário avaliar como a programação evoluiu: hoje, a democratização da tecnologia não elimina a necessidade de especialização humana; ao contrário, ela eleva nosso papel para a tomada de decisões e a supervisão de alto nível. Os profissionais de segurança precisarão desenvolver habilidades voltadas para o gerenciamento e a execução de sistemas de IA, em vez de realizar tarefas de monitoramento de rotina.
Os seres humanos são excelentes na compreensão do contexto, na tomada de decisões com nuances e no tratamento de situações inesperadas - habilidades que se tornarão ainda mais valiosas à medida que as tarefas rotineiras forem automatizadas.
A evolução dos modelos de IA
Estamos testemunhando o surgimento de três tipos principais de modelos: Small Language Models (SLMs) para aplicações específicas, Visual Language Models (VLMs) projetados especificamente para processamento de vídeo e Large Multimodal Models (LMMs) capazes de lidar com vários tipos de dados simultaneamente.
Esse desenvolvimento representa um afastamento da análise tradicional. Esses modelos não seguem simplesmente regras pré-programadas, mas aprendem com cada incidente e melhoram suas respostas ao longo do tempo. Isso é fundamental para aplicativos de cidades inteligentes, em que os sistemas precisam processar e compreender vários tipos de dados simultaneamente.
Esse desenvolvimento está gerando uma mudança paralela na infraestrutura de TI nos países da América Latina. Ele evolui do processamento baseado em CPU para arquiteturas centradas em GPU, transformando o design e a programação do sistema. Enquanto as grandes empresas de tecnologia investem milhões no treinamento de modelos básicos em larga escala, as empresas de segurança podem aproveitar essas bases para criar aplicativos especializados com investimentos em hardware muito mais modestos.
Essa democratização dos recursos de IA significa que até mesmo as organizações de segurança menores podem começar a implementar soluções sofisticadas baseadas em IA considerando suas necessidades e casos de uso específicos.
O que torna esse desenvolvimento significativo nos países da região é a crescente acessibilidade dessas tecnologias. Embora o treinamento de modelos em larga escala exija muitos recursos, as organizações agora podem aproveitar modelos pré-treinados para aplicativos específicos, tornando os recursos avançados de IA mais acessíveis.
Inovação responsável
Até 2025, o desenvolvimento responsável de tecnologia se tornará uma vantagem competitiva. No entanto, isso não significa conter a inovação com excessiva cautela. A chave é encontrar o equilíbrio certo, assumindo riscos calculados e mantendo altos padrões éticos.
Para as empresas latino-americanas, isso significa manter-se à frente da curva de inovação e, ao mesmo tempo, criar relações de confiança com os usuários. Assim como os consumidores escolhem marcas confiáveis para seus dispositivos, as organizações selecionarão cada vez mais parceiros de tecnologia de segurança com base em seu histórico de inovação responsável e implementação ética de IA.?
Grandes dados criam grande IA
Nesse cenário de tecnologias emergentes na região, é fundamental destacar que a IA de grande porte exige grandes dados. As organizações que investiram na qualidade de seus dados colhem benefícios acelerados de suas iniciativas de IA, enquanto aquelas com infraestruturas de dados deficientes podem ser deixadas para trás. Até 2025, o foco na qualidade dos dados será fundamental, pois o uso de dados sintéticos e a computação acelerada ultrapassam os limites do que é possível com a IA.
A convergência dessas tendências em 2025 promete dar início a uma nova era de recursos de IA, em que o sucesso dependerá não apenas da adoção das tecnologias mais recentes, mas também da construção de uma base sólida de qualidade e governança de dados.
O futuro do gerenciamento de vídeo
O gerenciamento de vídeo está passando por sua própria transformação. Os sistemas tradicionais de gerenciamento de vídeo (VMS) estão evoluindo de ferramentas passivas de gravação e reprodução para plataformas inteligentes capazes de automatizar respostas e fluxos de trabalho.
Os centros de segurança, que costumavam exigir grandes equipes de operadores, se tornarão ambientes otimizados, nos quais o conhecimento humano se concentrará na tomada de decisões estratégicas e em situações complexas. Tarefas como gerenciamento de eventos e relatórios de incidentes serão automatizadas com agentes de IA.
Essa evolução não implica em automação total, mas em uma colaboração mais eficiente entre humanos e sistemas de IA. A chave será encontrar o equilíbrio em que a tecnologia cuide das tarefas de rotina enquanto os operadores se concentram em situações que exigem julgamento e decisões complexas, uma transformação que exigirá novas abordagens para o treinamento e o desenvolvimento da equipe.
O setor de segurança na América Latina está em um momento decisivo. As tecnologias que estamos desenvolvendo hoje moldarão não apenas a forma como abordamos os desafios de segurança, mas também como concebemos a relação entre os seres humanos e os sistemas de IA. Ao adotar essas mudanças, podemos criar soluções de segurança mais eficazes, mais inteligentes e capazes de responder aos complexos desafios do futuro.