Por Rafaela Silva, Business Development Manager na Genetec
A inteligência artificial deixou de ser assunto de futuro para se tornar prioridade nos orçamentos de segurança. No setor de segurança física, a tecnologia já influencia decisões de investimento e prioridades operacionais. Segundo o relatório Estado da Segurança Física 2026, da Genetec, o interesse em adotar IA mais que dobrou entre usuários finais: 45% dos profissionais do setor apontam IA e modelos de linguagem como prioridade estratégica para 2026, contra 21% em 2025. Outros 46% dos gestores planejam implementar a tecnologia nos próximos cinco anos.
O entusiasmo, porém, vem acompanhado de desconfiança. Cerca de 70% dos usuários têm preocupações sobre como esses sistemas são projetados e implementados, com atenção especial à privacidade de dados e à falta de transparência sobre o funcionamento interno dos modelos. Essas são questões que qualquer gestor responsável deve considerar antes de colocar uma nova tecnologia para operar em um ambiente crítico.
No meu dia a dia, trabalho com clientes que lidam com volumes crescentes de vídeo, alarmes e dados de sensores, e a pergunta que mais ouço não é “a IA funciona?”, mas “o que ela resolve, de fato, na minha operação?”. Essa é a pergunta certa.
O que a IA entrega na prática
Hoje, sistemas de segurança física já incorporam capacidades que, há poucos anos, pareciam distantes. A busca por linguagem natural permite localizar uma pessoa ou um veículo descrevendo características simples, como “carro vermelho”, em segundos, eliminando horas de revisão manual de vídeo. Sistemas também conseguem identificar com precisão o momento em que algo cruza um perímetro, reconhecer pessoas com aparência semelhante em múltiplas câmeras, detectar comportamentos anômalos em logs de controle de acesso, como tentativas de entrada em áreas restritas fora do expediente, e até disparar protocolos automáticos de lockdown a partir da detecção de armas de fogo.
São ganhos concretos. Mas nem toda funcionalidade baseada em IA entrega inteligência de fato. O ponto não é quantos algoritmos uma plataforma utiliza, e sim quanto ela reduz o tempo de resposta, aumenta a precisão das decisões e diminui a carga operacional das equipes. Se uma solução não responde a essas perguntas, provavelmente está entregando mais marketing do que resultado.
Os riscos que vêm junto
A adoção de IA também pode ampliar a superfície de ataque das operações de segurança. Um dos riscos relevantes é a injeção indireta de prompt (indirect prompt injection), em que instruções maliciosas escondidas em dados externos podem levar um modelo a executar ações indevidas ou ignorar ameaças reais. Vazamento de imagens, credenciais e informações sensíveis, além de vieses embutidos nos modelos, são riscos concretos que precisam ser considerados desde a implementação.
A base que sustenta tudo
Ao olhar para esse panorama, fica claro que a resposta para esses riscos — e a chave para extrair valor real da IA — está na arquitetura de dados. Inteligência só é útil quando construída sobre dados estruturados e metadados de qualidade, provenientes de uma plataforma de arquitetura aberta.
Um sistema unificado, que reúna controle de acesso e videovigilância como serviço (ACaaS e VSaaS), fornece o contexto necessário para a operação. Sem dados organizados e conectados, a IA opera em silos e perde justamente a visão ampla que deveria entregar. Da mesma forma, uma arquitetura SaaS nativa em nuvem, aliada a uma estratégia de soberania de dados, ajuda a garantir que as informações permaneçam protegidas e acessíveis apenas a quem realmente precisa delas.
Por onde começar
Em um cenário em que a estabilidade do fornecedor é o principal critério de escolha para 73% dos gestores, segundo o relatório previamente mencionado, acredito que o caminho não é correr atrás de cada nova promessa de IA, mas fazer as perguntas certas: essa tecnologia resolve um problema operacional real? Ela se encaixa no fluxo de trabalho que já existe? Reduz ruído sem comprometer privacidade, governança e segurança dos dados?
No fim, é a qualidade das perguntas — e não o entusiasmo com a tecnologia — que vai separar quem realmente usará a IA para proteger pessoas e patrimônio de quem apenas acumulará mais uma ferramenta sem aplicação prática.
