A segurança eletrônica no Brasil atravessa uma transformação estrutural, impulsionada pela convergência entre computação em nuvem e inteligência artificial. Segundo a Global Growth Insights, o mercado global de segurança eletrônica tem projeção de alcançar US$ 78,81 bilhões já em 2026. Nesse cenário, cerca de 35% das soluções globais já operam totalmente em nuvem, enquanto a integração de IA responde por mais de 20% da expansão do setor, consolidando a transição da vigilância passiva para a analítica preditiva. Além disso, essa evolução tecnológica permite que sistemas de vídeo aumentem a precisão no reconhecimento de objetos em até 30%, reduzindo drasticamente os falsos positivos e permitindo que as centrais de monitoramento antecipem riscos em segundos.
Essa mudança reduz um dos principais gargalos operacionais das centrais de monitoramento: o excesso de alarmes irrelevantes. Ao filtrar eventos sem criticidade e priorizar apenas ocorrências com alta probabilidade de risco, a inteligência artificial aumenta a eficiência operacional e melhora a tomada de decisão em tempo real. Ao mesmo tempo, o avanço tecnológico traz novos desafios, como a necessidade de atualização constante de algoritmos, a integração com infraestruturas legadas e a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Para Lucas Cinelli, CEO da Octos, plataforma SaaS de inteligência artificial em nuvem voltada para o setor de segurança eletrônica, o impacto vai além da tecnologia e redefine a lógica operacional do setor. “Estamos diante de uma mudança estrutural na forma como a segurança é operada. A inteligência artificial não substitui o olhar humano, mas atua como uma camada de inteligência que elimina o ruído operacional, reduz drasticamente a incidência de falsos positivos e permite que as centrais concentrem esforços no que realmente importa: a tomada de decisão rápida e assertiva diante de eventos críticos”, afirma.
A Octos, por exemplo, desenvolve tecnologia de IA que integra-se a plataformas de VMS (Video Management Systems) para filtrar imagens, reduzir falsos positivos e direcionar o foco operacional de empresas de monitoramento — sem realizar o monitoramento diretamente. A empresa trabalha com algoritmos de visão computacional aplicados a reconhecimento facial, detecção de comportamento anômalo e identificação de placas (LPR), permitindo que centrais de vigilância recebam apenas alertas validados e relevantes.
De acordo com o executivo, insistir no modelo tradicional tende a se tornar inviável diante da escala atual de dados. Ao mesmo tempo, Lucas Cinelli ressalta que o avanço exige responsabilidade e equilíbrio. “A evolução tecnológica precisa vir acompanhada de transparência algorítmica, proteção de dados e manutenção da decisão humana no centro do processo. A tendência é a convergência entre IA em edge computing e soluções em nuvem, garantindo processamento em tempo real com baixa latência, algo crítico para operações de segurança”, conclui.
