L’AI nella sicurezza fisica: tendenze 2025 nel rapporto Genetec

La sicurezza fisica sta attraversando un periodo di profonda trasformazione, guidato dall’integrazione crescente delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. Secondo il Rapporto 2025 sullo Stato della Sicurezza Fisica – indagine condotta a livello mondiale da Genetec – sebbene il 42% dei decision maker nel settore della sicurezza mostri interesse per soluzioni basate sull’AI, permangono preoccupazioni relative a privacy, etica e rischi di bias nei dati. Per affrontare queste sfide, le aziende stanno adottando pratiche di AI responsabile, come il monitoraggio dei bias, la protezione dell’integrità dei dati e il rispetto delle normative sulla privacy.

Strumenti come le analisi basate sull’AI, che possono ridurre i tempi di risposta, devono essere progettati con criteri di sicurezza e protezione dei dati. In questo contesto, le aziende chiedono maggiore trasparenza e governance ai vendor di tecnologia.

Le aziende che promuovono un approccio etico all’AI avranno un vantaggio competitivo, offrendo ai clienti fiducia e affidabilità in un contesto sempre più attento ai rischi.

Adozione in crescita dell’AI: dal 10 al 37% in un anno

Per il 2025 si attende un’impennata nell’interesse verso l’AI applicata alla sicurezza fisica: nel 2024 solo il 10% delle aziende ha implementato funzionalità di intelligenza artificiale, mentre nel 2025 il 37% prevede di farlo. Questo incremento è guidato da un approccio pratico che vede l’AI come uno strumento fondamentale per migliorare il rilevamento delle minacce e automatizzare i processi di routine.

L’obiettivo è chiaro: raggiungere un livello di automazione intelligente capace di semplificare e ottimizzare i processi aziendali quotidiani, tuttavia, esistono ancora ostacoli: il 27% degli utenti finali non sa come implementare l’AI in modo efficace, mentre oltre il 40% dei partner tecnologici ritiene necessaria una maggiore formazione per aiutare le aziende a comprenderne il valore reale.

L’AI come acceleratore di efficienza

L’AI è destinata a rivoluzionare l’uso dei dati e delle infrastrutture esistenti, creando nuove opportunità per le aziende che operano nell’ambito della sicurezza fisica. Le tecniche di analisi avanzata, ad esempio, permettono di sfruttare sensori e sistemi già in uso, automatizzando attività ripetitive e migliorando l’efficienza operativa. Tuttavia, questa trasformazione richiede un equilibrio tra automazione e intervento umano.

L’AI non sostituirà il giudizio umano, ma lo completerà. Continuerà a richiedere supervisione umana nei decenni a venire. Le persone forniranno creatività e intuizione, mentre le macchine gestiranno il grosso del lavoro.

Il 75% degli utenti finali esprime preoccupazioni sulla sicurezza e l’implementazione dell’AI

Il futuro prevede una crescita positiva ma ancora il 75% degli utenti finali esprime preoccupazioni sulla sicurezza e l’implementazione dell’AI. Il 2025 segna dunque un anno decisivo: mentre l’intelligenza artificiale offre nuovi strumenti per ottimizzare la sicurezza fisica, il successo dipenderà dalla capacità delle aziende di adottare un approccio responsabile, etico e orientato al valore concreto. La strada verso l’automazione intelligente è tracciata, ma richiede collaborazione, formazione e innovazione guidata dalla responsabilità.

L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha generato un misto di entusiasmo per le sue potenzialità e preoccupazione per i rischi associati. L’AI, o meglio i suoi sottosistemi come il machine learning e il deep learning sono i principali strumenti utilizzati nella sicurezza fisica e promettono di trasformare profondamente il settore.

Questi algoritmi sfruttano i dati acquisiti da dispositivi di sicurezza fisica, come telecamere, porte e sensori, per rilevare e classificare oggetti con grande precisione. Il machine learning applica tecniche statistiche per risolvere problemi e migliorare l’efficienza delle attività, mentre il deep learning analizza le relazioni tra input e output per ottenere intuizioni avanzate. Esempi concreti sono il riconoscimento di oggetti, veicoli e persone, oppure l’invio di allarmi quando un perimetro fisico viene violato.

Applicazioni dell’AI nell’ambito della sicurezza fisica

L’AI sta supportando i team di sicurezza nel compiere le attività di routine in modo più rapido e accurato, soprattutto quando si tratta di analizzare enormi quantità di dati. Alcuni esempi:

• Analisi avanzata dei video: la capacità di “esaminare” centinaia di ore di registrazioni video per individuare, ad esempio, un’auto rossa, permettendo agli operatori di concentrarsi su altre attività.
• Conteggio delle persone: nei settori del retail, negli aeroporti e nelle grandi aziende, l’IA automatizza il monitoraggio delle presenze e delle code, inviando avvisi al personale quando necessario.
• Gestione del traffico: l’AI rileva i rallentamenti in aree ad alto affollamento come ospedali, stadi e città, segnalando problemi, suggerendo deviazioni o modificando automaticamente la segnaletica.
• Riconoscimento targhe: supporta le indagini e facilita soluzioni di parcheggio touchless.
• Rilevamento oggetti: essenziale per proteggere infrastrutture strategiche o identificare bagagli abbandonati negli aeroporti.
• Integrazione dei dati: l’AI analizza e interpreta informazioni provenienti da altri sistemi (bagagli aeroportuali, sistemi POS retail, smart building) per fornire risposte mirate a scenari specifici.

La sicurezza fisica rappresenta uno dei settori più dinamici per l’applicazione dell’AI.

Benefici ed equilibrio tra AI e supervisione umana

L’AI offre vantaggi significativi nell’automazione delle attività ripetitive e a basso valore aggiunto. Ad esempio, liberando gli operatori dal compito di analizzare ore di registrazioni video per individuare individui o eventi specifici, permette loro di concentrarsi su attività strategiche e complesse.

Tuttavia, l’intervento umano resta cruciale. Le capacità di giudizio, intuizione e decisione non possono essere sostituite. L’AI può amplificare le capacità umane e migliorare l’efficienza operativa, ma richiede supervisione, manutenzione e interpretazione dei risultati. Per garantire l’affidabilità dell’AI, è necessario implementare solide misure di sicurezza per proteggere i sistemi e i dati sottostanti.