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.
