Segundo a Grand View Research, o mercado global de inteligência artificial aplicada à videovigilância deve movimentar cerca de US$ 29 bilhões até 2030, impulsionado pela rápida expansão de câmeras, sensores e sistemas conectados. Esse avanço tecnológico marca um momento em que as centrais de monitoramento passaram a lidar com volumes exponenciais de imagens, alertas e dados em tempo real. Embora o aumento da cobertura traga ganhos relevantes para o setor de segurança, ele também eleva de forma significativa a complexidade operacional, tornando cada vez mais desafiador manter eficiência, precisão e rapidez na tomada de decisão.
Para Lucas Cinelli, CEO da Octos, plataforma SaaS de inteligência artificial em nuvem voltada para o setor de segurança eletrônica, a adoção estratégica de IA deixou de ser diferencial e passou a ser um requisito competitivo. “Em 2026, não será mais viável operar centrais de monitoramento com lógica puramente reativa e manual. A inteligência artificial não substitui operadores, mas amplia sua capacidade de análise, reduz ruídos e transforma dados em decisões mais rápidas e inteligentes”, afirma.
A seguir, o executivo apresenta cinco formas práticas de usar IA para tornar centrais de monitoramento mais eficientes em 2026:
1. Reduzir drasticamente o volume de falsos alarmes
Um dos maiores gargalos das centrais de monitoramento é o excesso de alertas irrelevantes, causados por fatores como animais, insetos, mudanças de iluminação ou condições climáticas. Esses falsos alarmes sobrecarregam operadores, aumentam custos e reduzem a credibilidade do serviço junto aos clientes.
Com algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina, a IA consegue diferenciar eventos reais de ocorrências sem risco, filtrando automaticamente os alertas. Isso permite que a equipe concentre atenção apenas em situações críticas, aumentando a eficiência operacional e melhorando significativamente o tempo de resposta. “Quando a central elimina o ruído, o operador consegue focar no que realmente importa. A redução de falsos alarmes é um dos ganhos mais imediatos e perceptíveis da IA na operação”, destaca Lucas Cinelli.
2. Analisar vídeo em tempo real de forma inteligente
Tradicionalmente, câmeras funcionam como ferramentas passivas de registro. Com IA embarcada, elas passam a interpretar o que está acontecendo nas imagens, identificando comportamentos suspeitos, padrões fora do comum e possíveis ameaças antes mesmo de um incidente se concretizar.
Essa análise em tempo real transforma o monitoramento em uma atuação preventiva, não apenas reativa. Ao detectar anomalias de comportamento ou movimentações atípicas, a central ganha a capacidade de agir de forma antecipada, reduzindo riscos e aumentando o nível de proteção oferecido.
3. Priorizar automaticamente ocorrências críticas
Nem todos os alertas têm o mesmo nível de urgência, mas em operações tradicionais eles muitas vezes chegam de forma desorganizada. A IA permite classificar ocorrências com base em risco, contexto, histórico do local e tipo de evento.
Essa priorização automática garante que situações mais graves sejam tratadas primeiro, reduzindo o tempo de resposta em cenários críticos. “A IA ajuda a central a tomar decisões mais rápidas e conscientes, mesmo em picos de demanda. Ela organiza o caos e dá clareza para o operador agir com segurança”, explica.
4. Apoiar a tomada de decisão dos operadores
Ao contrário do temor de substituição, a IA atua como uma camada de apoio ao fator humano. Sistemas inteligentes podem sugerir protocolos de ação, cruzar informações de diferentes fontes e apresentar recomendações em tempo real durante o atendimento de uma ocorrência.
Esse suporte reduz erros operacionais, padroniza processos e aumenta a assertividade das decisões, mesmo em situações de pressão. Operadores passam a atuar de forma mais estratégica, com informações claras e contextualizadas para agir com segurança e rapidez.
5. Transformar dados operacionais em inteligência estratégica
Além do monitoramento em tempo real, a IA permite extrair valor dos dados acumulados ao longo da operação. Relatórios automatizados, análises preditivas e identificação de padrões recorrentes ajudam gestores a entender falhas, antecipar riscos e otimizar recursos. Com isso, a central passa a funcionar como um hub de inteligência, capaz de apoiar decisões estratégicas, melhorar processos continuamente e elevar o nível do serviço entregue aos clientes.
Para Cinelli, a evolução é inevitável. “As centrais que adotarem IA de forma estratégica em 2026 não apenas ganharão eficiência, mas também previsibilidade, escalabilidade e vantagem competitiva. O futuro do monitoramento passa por unir tecnologia e inteligência humana de forma integrada”, conclui.
Imagem: divulgação.
