Tendencias en videovigilancia 2026: Inteligencia Artificial fiable y sostenibilidad

En los últimos años, el desarrollo y la adopción de la tecnología de Inteligencia Artificial se han acelerado a un ritmo sin precedentes, impactando en múltiples sectores. Como es lógico, el impulso innovador aportado por la Inteligencia Artificial ya es una realidad en el ámbito de la videovigilancia. Sin embargo, Hanwha Vision prevé que 2026 marcará un punto de inflexión decisivo para la Inteligencia Artificial.

John Lutz Boorman, director de Producto y Marketing de Hanwha Vision Europe.

Prevemos que la Inteligencia Artificial evolucionará más allá de una simple adopción para convertirse en la base esencial de toda la industria. La aparición de los denominados Agentes Autónomos de Inteligencia Artificial redefinirá la estructura y el funcionamiento de los sistemas de videovigilancia.

Para afrontar esta ola de cambio, Hanwha Vision ha identificado cinco tendencias clave en las que la industria debe centrarse. Estas tendencias apuntan a un futuro en el que la Inteligencia Artificial actúa como motor central, elevando la videovigilancia desde la simple monitorización hacia un pilar fundamental de la eficiencia operativa y la sostenibilidad.

A medida que el análisis mediante Inteligencia Artificial se generaliza, el principio de 'Garbage In, Garbage Out' será crítico en la videovigilancia. El ruido visual y las distorsiones provocadas por entornos exigentes —como baja iluminación, contraluces o niebla— son una de las principales causas de falsas alarmas generadas por la Inteligencia Artificial. En 2026, establecer un entorno de datos fiables para resolver estos problemas se convertirá en la máxima prioridad del sector.

Con el rendimiento de los motores de análisis de Inteligencia Artificial alcanzando niveles similares entre fabricantes, el foco de la inversión se está desplazando hacia la obtención de datos de vídeo de alta calidad que la Inteligencia Artificial pueda interpretar sin errores.

Un ejemplo de ello es la reducción del ruido y las distorsiones en entornos extremos mediante tecnologías ISP (procesamiento de señal de imagen) de alto rendimiento basadas en Inteligencia Artificial, junto con el uso de sensores de mayor tamaño. El ISP basado en Inteligencia Artificial emplea deep learning para diferenciar objetos del ruido, eliminando eficazmente este último y optimizando los detalles relevantes, proporcionando datos en tiempo real especialmente adecuados para el análisis mediante IA. Los sensores de imagen de mayor tamaño captan más luz, lo que reduce de forma estructural la generación de ruido de vídeo, especialmente en condiciones de baja iluminación.

Paralelamente, a medida que el uso ético de la Inteligencia Artificial se convierte en una preocupación central, se aproxima la adopción obligatoria de sistemas de gobernanza de IA. La normativa europea utiliza una clasificación basada en el riesgo de los sistemas desplegados en espacios públicos e impone a los fabricantes la obligación legal de garantizar la transparencia desde la fase de diseño. Esto solo puede acelerar el impulso del sector hacia una Inteligencia Artificial verdaderamente fiable.

Las cámaras P Series con IA de segunda generación de Hanwha Vision incorporan un diseño Dual NPU, el chipset Wisenet 9 con mejora de imagen basada en IA y un sensor de gran tamaño de 1/1,2”, garantizando imágenes nítidas y optimizadas para el análisis mediante Inteligencia Artificial incluso en los entornos más exigentes.

Para reforzar aún más su posicionamiento en IA fiable, en 2026 Hanwha Vision tiene previsto actualizar su aplicación WiseAI, aprovechando sus capacidades de adquisición de datos fiables. Una función de autocalibración determinará la información de distancia de la escena para mejorar la fiabilidad del dato y nuevas analíticas de eventos basadas en Inteligencia Artificial permitirán detectar comportamientos anómalos como peleas o caídas. Estas funcionalidades se incorporarán en los lanzamientos de producto de 2026.

Al mismo tiempo que la Inteligencia Artificial evoluciona desde la detección básica hacia agentes capaces de analizar escenas complejas y proponer respuestas iniciales, el papel del operador cambiará de forma radical. Las personas delegarán las tareas repetitivas de supervisión en Agentes de Inteligencia Artificial, liberando tiempo para actividades más críticas y de mayor valor.

Mientras que los sistemas anteriores de IA en videovigilancia se limitaban a reducir la carga de trabajo del operador automatizando tareas como la búsqueda de objetos, el seguimiento o la generación de alarmas, el Agente de Inteligencia Artificial irá un paso más allá. Será capaz de realizar análisis situacionales complejos de forma autónoma, ejecutar respuestas iniciales automáticas y recomendar las acciones de seguimiento más eficaces al operador de control.

Por ejemplo, un Agente podrá evaluar de forma independiente una intrusión, iniciar acciones preliminares como activar una alarma y, posteriormente, proponer al operador las opciones de decisión final (por ejemplo, avisar a la policía). Simultáneamente, generará de forma automática un informe completo con vídeo en tiempo real de la zona afectada, registros de acceso, un historial de las acciones iniciales realizadas por la Inteligencia Artificial y recomendaciones de respuesta óptima.

Los operadores evolucionarán hacia un rol más cercano al de comandantes, tomando decisiones finales que requieren criterio, análisis complejo y consideración de implicaciones legales y contextuales. Además, asumirán la función de gestores de la gobernanza de la IA, supervisando de forma transparente todas las acciones autónomas y procesos de razonamiento ejecutados por los Agentes de Inteligencia Artificial. Esta función esencial exige una evolución significativa en las competencias del operador.

El crecimiento exponencial de la Inteligencia Artificial generativa está incrementando de forma notable la demanda energética. Según la International Energy Agency, el consumo eléctrico de los centros de datos se duplicará con creces antes de 2030 en su escenario base, impulsado por la demanda de esta tecnología

La industria de la videovigilancia ya no puede priorizar el rendimiento sin límites, ya que se enfrenta al doble desafío del aumento del vídeo en alta resolución y de la carga computacional de la Inteligencia Artificial en el edge. En este contexto, la seguridad sostenible, que prioriza la durabilidad operativa y la minimización del impacto medioambiental, se convertirá en una competencia clave para reducir el TCO (Coste Total de Propiedad) y cumplir los objetivos ESG.

Para hacer realidad esta seguridad sostenible, el sector avanza hacia el desarrollo de chipsets de Inteligencia Artificial de bajo consumo que reduzcan drásticamente la demanda energética sin comprometer la calidad de imagen ni la capacidad de procesamiento. Asimismo, se priorizan tecnologías que garanticen la eficiencia del dato directamente en el dispositivo edge (la cámara).

Un ejemplo es la tecnología WiseStream basada en Inteligencia Artificial de Hanwha Vision, que maximiza la eficiencia en la gestión del vídeo y contribuye a reducir el consumo energético. Esta tecnología separa de forma inteligente las zonas de interés de las zonas irrelevantes de la escena y ajusta la compresión en consecuencia, optimizando el tráfico de datos sin perder información crítica. Además, las cámaras equipadas con Wisenet 9 mejoran la eficiencia de transmisión reutilizando imágenes de regiones estáticas.

Con la integración de la Inteligencia Artificial en las cámaras y el avance de las tecnologías cloud para el procesamiento masivo de datos, el concepto de espacio sensible —un entorno capaz de percibir y comprender— se está convirtiendo en una realidad.

Esto implica que la videovigilancia evolucione más allá de la simple monitorización para convertirse en una fuente de datos central para la tecnología de Digital Twin, que refleja el entorno físico en tiempo real. Un Digital Twin es una réplica virtual de un activo físico real creada en un entorno digital.

Actualmente, la información extraída por las cámaras con Inteligencia Artificial (metadatos) ya se utiliza como inteligencia de negocio para optimizar operaciones en sectores como ciudades inteligentes, retail y fabricación avanzada. En el futuro, estos metadatos se fusionarán con información procedente de sistemas de control de accesos, sensores IoT y sensores medioambientales para construir un entorno Digital Twin unificado e inteligente.

Este entorno Digital Twin transformará la experiencia de monitorización. En lugar de interfaces fragmentadas y complejas, los operadores dispondrán de una visión global basada en mapas que integrará el VMS (Sistema de Gestión de Vídeo) y los sistemas de control de accesos. En este espacio digital perfectamente replicado, el sistema de vídeo evolucionará hacia un espacio inteligente autónomo, capaz de comprender las situaciones y gestionar incidencias de forma independiente.

La incorporación de las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial permitirá a los responsables de seguridad un mayor control sobre el sistema. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial podrá interpretar consultas en lenguaje natural como: "Encuentra a la persona que entró en la sala de servidores después de las 22:00 de anoche", analizando automáticamente registros de acceso y vídeo para ofrecer el resultado. Esto representa un verdadero salto hacia la conciencia situacional avanzada.

El aumento del coste de transmisión de vídeo en alta definición, junto con las exigencias de soberanía del dato y los requisitos regulatorios, plantea importantes desafíos para los sistemas exclusivamente basados en la nube. Por ello, la arquitectura híbrida, que conserva las ventajas del cloud mitigando la carga operativa, se está consolidando rápidamente como la solución óptima para la videovigilancia.

La arquitectura híbrida ofrece a los usuarios un control y una flexibilidad totales sobre el sistema, permitiendo desplegar cada función en la ubicación más eficiente según las necesidades del negocio, el presupuesto y el marco legal. Esto la convierte en una estrategia clave para maximizar el TCO.

Desde la perspectiva de la videovigilancia, la arquitectura híbrida maximiza la eficiencia distribuyendo de forma flexible las funciones entre entornos on-premise y cloud. Los entornos locales alojan la monitorización en tiempo real y las funciones críticas que deben cumplir normativas de almacenamiento y retención a corto plazo, así como el procesamiento de datos altamente sensibles para garantizar el control y la respuesta inmediata.

Por su parte, el cloud se utiliza para funciones como la gestión centralizada remota, el análisis de grandes volúmenes de datos, el entrenamiento de modelos de deep learning y el archivado a largo plazo, garantizando escalabilidad y facilidad operativa.

Más allá de la simple separación de infraestructuras, esta arquitectura soporta la estructura de computación distribuida necesaria para que los sistemas de videovigilancia basados en análisis mediante Inteligencia Artificial funcionen de forma óptima.

En este modelo, los dispositivos edge (cámaras y NVR) realizan la primera capa de procesamiento, detectando eventos en tiempo real y transmitiendo únicamente los datos necesarios al cloud. Esto reduce la carga de red y optimiza la velocidad y el almacenamiento. A continuación, el entorno cloud ejecuta una segunda capa de análisis avanzado y aprendizaje automático a gran escala sobre los datos filtrados, mejorando significativamente la precisión y sofisticación de las funciones de Inteligencia Artificial.

En 2026, la Inteligencia Artificial estará firmemente establecida como un nuevo estándar en la infraestructura de seguridad. Para responder a este escenario, Hanwha Vision ofrecerá datos fiables y valor sostenible en seguridad mediante soluciones basadas en arquitecturas híbridas optimizadas para el análisis y procesamiento mediante Inteligencia Artificial. Todo apunta a que será un año apasionante.