Em uma central de monitoramento, enxergar tudo não significa necessariamente identificar o que importa. Uma movimentação no perímetro pode fazer parte da rotina. Um acesso fora do horário pode ter uma justificativa. Uma pessoa em determinada área pode estar autorizada a permanecer ali. O desafio está em perceber quando um registro aparentemente comum começa a indicar uma condição de risco.
É nesse intervalo que a tecnologia, especialmente a inteligência artificial, vem mudando a atuação da segurança corporativa. Os sistemas deixam de funcionar apenas como ferramentas de registro e passam a contribuir para a identificação de situações que merecem atenção. Para isso, eles operam encontrando padrões que, pela sua combinação ou pelo contexto em que aparecem, merecem uma análise mais cuidadosa.
Essa mudança já aparece nas prioridades do setor. O State of Physical Security 2026, da Genetec, reuniu 7.368 respostas completas de profissionais de segurança física, coletadas entre 18 de agosto e 15 de setembro de 2025, em seis regiões: Estados Unidos e Canadá; América Latina e Caribe; Europa; Ásia-Pacífico; Oriente Médio e África; e Austrália e Nova Zelândia. Entre os usuários finais, 45% apontaram a inteligência artificial como prioridade para projetos em 2026, contra 21% no levantamento anterior. Mais de 70% também declararam utilizar sistemas unificados ou integrados.
O dado ajuda a explicar uma transformação importante: a discussão deixou de estar concentrada apenas na expansão da infraestrutura e passou a considerar a capacidade de interpretar aquilo que os sistemas já conseguem captar.
Quando informação demais atrapalha
Uma central que recebe milhares de alertas não necessariamente possui mais capacidade de proteção. Quando cada movimento recebe o mesmo tratamento, o operador dedica a mesma energia entre ocorrências corriqueiras e aquelas que podem representar uma ameaça. Em operações distribuídas por muitos pontos, essa triagem pode consumir uma parcela significativa do tempo da equipe.
Um caso registrado em Porto Rico, território norte-americano no Caribe, dimensiona esse problema. Publicado pela Milestone Systems no início deste ano, o case mostra o desafio de uma operação que recebia mais de 96 mil alertas baseados em movimento por dia, volume que dificultava a identificação rápida dos eventos que realmente exigiam atenção.
Após adotar análise de vídeo com inteligência artificial, a operação passou a classificar ocorrências específicas antes de encaminhá-las para análise humana, conectando, inclusive, câmeras de diferentes fabricantes e direcionando os eventos considerados relevantes para uma central de monitoramento. Como resultado, os números caíram de 96 mil para 37 mil eventos verificados por dia, uma redução de 62%.
O resultado mostra onde o analytics pode fazer diferença: na triagem do que chega à central. Em vez de tratar todos os movimentos como equivalentes, o sistema aplica critérios definidos para aquela operação e direciona a atenção para os eventos considerados relevantes. Para implementar esse modelo, a organização precisa estabelecer quais situações representam risco, em quais áreas podem ocorrer e que tipo de encaminhamento será necessário quando forem identificadas. A configuração da tecnologia passa, assim, a responder a uma necessidade concreta da operação.
Todos os pontos de riscos estão sendo monitorados?
Existe outro desafio: uma infraestrutura extensa de videomonitoramento pode continuar vulnerável se não estiver preparada para identificar determinados comportamentos. Um case de um data center Tier III no sudeste dos Estados Unidos ajuda a visualizar essa situação. Uma avaliação profissional identificou três possíveis vetores de acesso capazes de contornar o controle por credenciais. O local possuía 34 câmeras externas, mas não havia detecção automatizada voltada àqueles pontos críticos.
A solução utilizou as câmeras existentes com uma camada de análise por inteligência artificial. Durante um teste, uma pessoa foi identificada subindo por uma escada de acesso ao telhado. O alerta chegou ao centro de operações de segurança em cinco segundos. A equipe alcançou o local 16 minutos depois, antes que o indivíduo chegasse à área dos equipamentos. Segundo o case, não houve acesso ou dano à infraestrutura.
O caso evidencia uma diferença importante: registrar uma imagem não é o mesmo que reconhecer uma situação que exige intervenção. Por isso, o desempenho de uma solução depende também das condições físicas do local. Posicionamento, iluminação, campo de visão e configuração do analytics precisam estar relacionados ao tipo de ocorrência que se pretende detectar. Em alguns projetos, a correção estará no software; em outros, será necessário rever a própria cobertura.
O contexto muda a leitura do evento
Uma pessoa em uma área restrita durante o expediente pode estar realizando uma atividade autorizada. A mesma presença durante a madrugada pode exigir outra avaliação. A imagem, sozinha, não explica essa diferença.
O contexto pode vir de outras fontes. OCFTV, circuito fechado de televisão, mostra o que está acontecendo. O controle de acesso informa quem tentou entrar e em qual horário, enquanto sensores podem acrescentar informações sobre as condições daquele ambiente. Considere uma movimentação em uma área técnica: isoladamente, ela pode não justificar uma intervenção; se ocorrer junto a uma tentativa de acesso com credencial inválida, a situação ganha outro peso.
É nesse ponto que a integração deixa de ser apenas uma questão tecnológica e passa a ter impacto sobre a operação. O projeto precisa estabelecer quais informações devem ser relacionadas e em que circunstâncias uma combinação de eventos deve elevar a prioridade da ocorrência.
Quando o alerta encontra um procedimento
Detectar uma ocorrência não encerra o processo. O próximo passo é definir como ela será tratada pela operação. Para isso, os critérios de atendimento devem ser definidos antes da ocorrência. Uma presença em determinada área pode exigir uma simples verificação, enquanto uma combinação de eventos em uma zona crítica pode justificar o acionamento da equipe responsável.
O histórico da operação também ajuda nessa calibração. Se determinado cenário produz alertas que raramente resultam em ocorrências, os parâmetros podem ser revistos. Se uma região apresenta repetidamente situações relevantes, pode ser necessário investigar a origem daquela vulnerabilidade. Com o tempo, esses registros ajudam a ajustar a arquitetura às condições reais do ambiente.
Antecipar é ganhar tempo
A inteligência artificial ajuda a operação a encontrar, em meio ao grande volume de informações, aquilo que foge dos parâmetros definidos para cada ambiente. Também é útil para, por meio de padrões, identificar tendências de possíveis anomalias.
Por isso, um projeto de segurança preventiva deve começar pelo cenário que precisa ser protegido. A partir da análise deste, são definidos os comportamentos relevantes, os pontos que precisam de cobertura e os procedimentos associados a cada ocorrência.
Antecipar riscos não significa saber exatamente o que vai acontecer. Significa perceber que algo mudou enquanto ainda existe tempo para agir.
A Avantia desenvolve soluções de segurança eletrônica e monitoramento inteligente para diferentes cenários operacionais, combinando tecnologias de videomonitoramento, inteligência artificial e integração de sistemas de acordo com as necessidades de cada projeto.
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