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São Paulo
16 de outubro de 2025

Emerson Douglas Ferreira (*) 

Com a chegada da inteligência artificial, o tradicional monitoramento de vídeo está passando por uma mudança importante, deixando de ser apenas uma ferramenta reativa voltada exclusivamente para a segurança e passando a ser uma solução estratégica e proativa que promove a eficiência operacional. Isso está acontecendo porque a IA está melhorando a experiência do cliente e ao mesmo tempo do próprio negócio, com seu suporte nas previsões mais acertadas para a tomada de decisão.

Ficou claro que o vídeo com Inteligência Artificial evoluiu para se tornar um novo ‘sensor’ estratégico, assim como qualquer outro sensor de IoT. O que há de diferente é que a IA conectada ao vídeo “compreende” e decifra contextos mais complicados, transformando imagens em ações automáticas, além das ferramentas adicionais como percepções e previsões.

Hoje em dia, a IA passou a analisar, por exemplo, o comportamento dos consumidores dentro de uma loja. Com o recurso do people counting se faz a contagem de pessoas, quantificando o fluxo em diferentes lugares e horários. Deste modo é possível identificar quais produtos precisam receber mais atenção e necessitam de ações para reposicioná-los ou impulsioná-los.

O tempo de permanência nas filas, agora registrado digitalmente, tornou-se um importante indicador de gargalos no atendimento e pode sugerir a realocação de funcionários. Naqueles picos de movimento no varejo, a IA tem a capacidade de alertar a equipe para abrir mais caixas, e desta forma diminuirá o tempo de espera e naturalmente vai melhorar a experiência do consumidor.

Processos produtivos

Na indústria a manutenção preditiva e a segurança operacional conseguiram ganhos consideráveis para o seu dia a dia a partir do uso desse novo instrumental. Agora o sistema de vídeo com IA consegue identificar riscos operacionais, sinais sutis de desgaste e falhas que devem surgir em breve. Nos processos de produção será usual a detecção em tempo real de desvios ou anormalidades, o que reduzirá as perdas consideravelmente.

A IA tem ainda a capacidade de analisar a coloração ou o formato de uma peça e avisar da necessidade de manutenção antes que ocorra uma falha deste componente. Isso evita paradas de produção não previstas.

Na segurança operacional, a IA detecta também a presença de pessoas não autorizadas ou a permanência excessiva de alguém no local. Além disso, consegue fazer o reconhecimento do uso do Equipamento de Proteção Individual (EPI), assegurando a conformidade com as normas de segurança contra acidentes de trabalho.

Em empresas de logística e supply chain as soluções de TI vão elevar mais a eficiência das operações. As contribuições estão na agilização e saída de veículos, além de outras tarefas. No monitoramento das docas o giro de cargas será melhor e serão evitados congestionamentos. No rastreamento de pessoas e ativos, o controle de movimentações internas terá um aumento considerável. A vantagem será sobretudo na melhoria da precisão logística e na redução do tempo ocioso.

Todas essas novidades só foram possíveis por meio da IA e pelos avanços na visão computacional em real time e emprego de dashboards analíticos integrados à operação. Haverá nesse conjunto de benefícios a redução de custos com sensores e hardwares, e a possibilidade de análise do vídeo com IA na borda (local mais próximo da fonte de dados ou do usuário, onde ocorre o processamento e o armazenamento de informações), sem depender de nuvem. O aumento da demanda por eficiência baseada em dados também ajudou na adoção desse recurso digital e na mudança do comportamento organizacional como um todo.

Desafios

A IA em monitoramento de vídeo é muito promissora, mas terá pela frente o enfrentamento de vários desafios tecnológicos, operacionais e sobretudo éticos. O primeiro deles na área técnica é a necessidade de ter um “cenário” com boa iluminação, enquadramentos dos takes com ângulos adequados e imagens sem obstruções que prejudiquem a captação durante a gravação do vídeo. Será vital a integração entre plataformas para que todos os sistemas, especialmente aqueles predecessores, que se comuniquem satisfatoriamente, o que pode exigir investimentos em adaptações ou substituições.

A infraestrutura robusta é outro aspecto que não pode ser desconsiderado, porque o processamento em tempo real exige um hardware potente, principalmente quando utiliza arquiteturas híbridas como a borda (edge computing) mais a nuvem. Será um desafio manter também o desempenho à medida que cresce o número de câmeras e sensores. Se torna mais uma situação desafiadora a questão da latência baixa, ou seja, o tempo de atraso entre o envio de uma solicitação e o recebimento de uma resposta em uma rede ou aplicação.

As novas questões de privacidade e ética vão ser desafiadoras. Será necessário observar e ponderar o excesso de vigilância para que não ocorra invasões de privacidade, principalmente em locais de trabalho e espaços públicos. Há o risco ainda do chamado viés algoritmo, quando os dados usados para treinar os modelos são enviesados e por isso o sistema acaba tomando decisões erradas, discriminatórias e até injustas.

Um procedimento que nem sempre é adotado, mas que será imprescindível é atuar com consentimento e transparência. Vai ser preciso deixar claro como os dados são coletados, analisados e armazenados pelo sistema.

Vai ser preciso cautela em algumas questões dentro dos desafios operacionais e humanísticos. A IA também erra e pode gerar alarmes improcedentes ou deixar passar eventos críticos. São os chamados casos falsos positivos/negativos, que precisam ser suprimidos devidamente. Portanto, será imperativa a capacitação de equipes profissionais, em que os operadores terão que entender melhor como interpretar os alertas gerados pela IA e como agir com base neles.

Na realidade, há também organizações que ainda resistem à automação por considerar que certas atividades são atribuições de seres humanos ou também por desconfiança operacional. Sendo assim, será absolutamente necessária uma mudança da cultura da organização que pretende trocar sua tecnologia e avançar no seu modus operandi e modus vivendi.

O futuro terá que reconhecer a convivência entre modelos híbridos, combinando o processamento local com a nuvem a fim de equilibrar a escalabilidade e velocidade. Todas as mudanças terão que ser regidas segundo as determinações de normas técnicas vigentes, visando a garantia da compatibilização entre todos os sistemas.

(*) CEO e fundador da Meeting Soluções Estratégicas.