Lo que Taiwán me ha enseñado sobre la innovación a gran escala
El mes pasado, tuve la oportunidad de dar una charla sobre gestión de la estrategia técnica ante los directivos de Delta Electronics en Taipéi, Taiwán. Fue uno de esos momentos que se te quedan grabados, no solo por el entorno, sino por lo que reveló.
En las grandes organizaciones, a menudo se da por sentado que la innovación avanza lentamente. Se espera que la jerarquía diluya las ideas antes de que lleguen a los responsables de la toma de decisiones. Sin embargo, mi experiencia en Taiwán fue todo lo contrario. Lo que más me llamó la atención fue la disposición a implicarse profundamente en la estrategia, la tecnología y la orientación a largo plazo. Esto reforzó una convicción en la que creo firmemente: las mejores culturas de innovación no premian las ideas en función del cargo. Las premian en función de su claridad, su relevancia y su impacto potencial.
Esto es importante a la hora de pensar en el futuro de la videovigilancia.
El mercado está dejando atrás una época en la que los sistemas de vídeo se evaluaban principalmente en función de la grabación, el almacenamiento o los flujos de trabajo básicos de investigación. Los clientes buscan cada vez más resultados concretos. Quieren reducir los riesgos con mayor rapidez, investigar más rápido, vincular el vídeo con los datos operativos y tomar decisiones con mayor seguridad en los momentos más decisivos. Este cambio modifica los objetivos en los que debe centrarse el departamento de I+D. También cambia la forma en que los equipos directivos conciben de dónde provendrá el valor a largo plazo.
Para mí, la experiencia en Taiwán no se limitó a presentar una presentación estratégica. Se trataba de confirmar que la siguiente fase de innovación para March Networks, VIVOTEKy Delta Electronics estará marcada por la convicción compartida de que las ideas prácticas y ambiciosas merecen un espacio para crecer.
Por qué la IA agentiva es el camino a seguir de cara al futuro
La IA agentiva es uno de esos términos que pueden resultar vagos si no se basan en casos de uso del mundo real.
Para mí, la forma más sencilla de definirlo es la siguiente: la IA agentiva es lo que ocurre cuando la inteligencia de vídeo va más allá de la detección y la descripción de sucesos y empieza a fundamentar su razonamiento y sus acciones.
En el pasado, la mayoría de los sistemas de vídeo tenían un diseño pasivo. Capturaban imágenes y las almacenaban. Ayudaban a las personas a revivir momentos del pasado. Incluso los sistemas de IA más recientes suelen centrarse principalmente en identificar objetos, atributos o escenas con mayor rapidez. Eso es valioso, pero sigue siendo solo una parte de la historia.
La próxima era se centrará en invertir en sistemas capaces de interpretar el contexto, conectar múltiples fuentes de datos y ayudar a las organizaciones a actuar de forma más inteligente. En nuestro trabajo estratégico, nos hemos centrado en un modelo que aúna percepción, razonamiento y acción, respaldado por mecanismos de gobernanza. En la práctica, esto significa combinar señales de vídeo, sistemas empresariales, políticas y desencadenantes de flujos de trabajo para que la IA pueda hacer algo más que generar una alerta. Puede ayudar a coordinar el siguiente paso más adecuado.
Ahí es donde la IA agentiva cobra sentido.
Esto significa que un sistema puede reconocer comportamientos inusuales, relacionarlos con el contexto empresarial y facilitar una respuesta. Significa que los equipos de seguridad y operaciones ya no se ven abrumados por alertas inconexas ni se ven obligados a reconstruir manualmente lo que ha ocurrido a través de cámaras, sistemas y emplazamientos. Significa que la plataforma deja de funcionar como un mero archivo pasivo para convertirse en una capa operativa inteligente.
Es importante destacar que esto no debe confundirse con una autonomía sin control. La forma más valiosa de IA autónoma no es aquella que actúa por su cuenta, sino aquella que actúa asumiendo su responsabilidad.
De la infraestructura de vídeo a los resultados autónomos
Uno de los mayores cambios de mentalidad que se están produciendo en nuestro sector es que los clientes ya no valoran la tecnología únicamente como un conjunto de componentes de hardware y software. Lo que evalúan es si el sistema en su conjunto puede ofrecer resultados cuantificables.
Por eso creo que el futuro pertenece a las plataformas que están integradas desde su concepción.
Nuestra orientación estratégica se basa en un enfoque multicapa que da prioridad a las API y conecta el perímetro, los NVR, cloud, la IA y las integraciones empresariales. Esto es importante porque la IA agentiva no puede desarrollarse en silos. Necesita tener acceso a todo el entorno: vídeo, datos transaccionales, sensores, reglas de negocio, flujos de trabajo y vías de escalado. Sin ello, la IA puede generar observaciones interesantes, pero no puede respaldar las decisiones de forma fiable.
La pregunta más relevante no es: «¿Puede la IA identificar este objeto?». La pregunta más adecuada es: «¿Puede la plataforma comprender lo que significa este suceso en su contexto y ayudar a la organización a responder de forma adecuada?».
Esa distinción abre la puerta a casos de uso totalmente nuevos.
Un sistema puede asignar recursos de forma dinámica en función de la actividad. Es compatible con el seguimiento entre cámaras, por lo que los incidentes se interpretan como sucesos continuos en lugar de fragmentos aislados. Puede activar flujos de trabajo para incidentes que notifiquen a las personas adecuadas, proporcionen el contexto pertinente y aceleren los tiempos de respuesta. Puede ayudar a reducir el esfuerzo de investigación, al tiempo que mejora la coherencia y la auditabilidad.
Por eso también creo que los ganadores en este sector no vendrán determinados únicamente por los modelos de IA. Los mejores resultados se obtienen combinando imágenes de mayor calidad, mejores modelos y un diseño orientado a las aplicaciones. Los clientes no compran inteligencia en abstracto. Compran soluciones a los problemas a los que se enfrentan a diario, ya se trate de robos, fraude, cumplimiento normativo, seguridad, gestión de colas o eficiencia operativa.
Cuando la IA autónoma se desarrolla correctamente, el vídeo deja de ser una mera prueba. Se convierte en inteligencia operativa.
Por qué es importante la integración entre March Networks VIVOTEK
Por eso también es tan importante la fuerza conjunta de March Networks VIVOTEK tras la fusión.
Con demasiada frecuencia, en el sector se tiende a separar la innovación en hardware de la innovación en software, como si una pudiera avanzar de forma significativa sin la otra. Pero la realidad es que la IA autónoma depende de ambas. El hardware sin un software inteligente corre el riesgo de convertirse en un producto básico. El software sin un contexto de borde sólido, sin un buen rendimiento de procesamiento de imágenes y sin una buena integración de sistemas tiene sus limitaciones. Uno de los ejes fundamentales de nuestro trabajo estratégico es que el ecosistema combinado crea una base más optimizada para lo que está por venir.
Esa base no es solo tecnológica. Es organizativa.
A medida que nuestros equipos integrados avanzan, aunamos envergadura, conocimientos especializados y una mayor presencia en materia de innovación. La organización combinada abarca seis continentes y más de 70 países, con más de 300 ingenieros repartidos por centros de excelencia en I+D en Canadá, Taiwán, Polonia e Italia. Esa presencia es importante porque el futuro de la inteligencia de vídeo requerirá una colaboración más profunda entre las áreas de imagen de vídeo, cloud, la IA, las aplicaciones, las integraciones y los flujos de trabajo específicos del sector.
Para los clientes y socios, esto no debe considerarse simplemente como una cartera más amplia, sino como una plataforma más sólida e integrada para la innovación.
Esto se traduce en más oportunidades para integrar cloud de periféricos y cloud , con más posibilidades de conectar la videovigilancia con los flujos de trabajo operativos. Más oportunidades para desarrollar soluciones adaptadas a las necesidades específicas de sectores como el comercio minorista, la banca, la restauración rápida, el transporte público y otros entornos en los que la rapidez, la responsabilidad y el contexto son fundamentales.
En resumen, esta combinación nos proporciona una base más sólida para la próxima era de la inteligencia de vídeo.
Lo que quedó claro en la Cumbre de I+D de HQ
Poco después de la presentación en Taiwán, reunimos a nuestros equipos de I+D de Taiwán, Polonia e Italia para una semana de sesiones en nuestra sede central de Ottawa, Canadá.
Para mí, esa semana fue importante por una sencilla razón: nos permitió tomar distancia de las tareas cotidianas y ponernos de acuerdo sobre hacia dónde creemos que se dirige el mercado en los próximos cinco a diez años.
Esas conversaciones pusieron de manifiesto varios temas.
En primer lugar, el sector está pasando de la videovigilancia a la inteligencia de vídeo. Puede que parezca una diferencia sutil o imprecisa, pero se trata de un cambio fundamental. Esto significa que el papel de la plataforma se está ampliando, pasando de la mera observación a la interpretación y el apoyo a la toma de medidas.
En segundo lugar, el camino a seguir no consiste únicamente en pasar de la IA generativa a la IA agentiva como una evolución tecnológica. Se trata también de una evolución en la forma en que los equipos de producto piensan, desarrollan y colaboran. El trabajo estratégico ultimado en la cumbre hace hincapié en un enfoque de plataforma «API-first», una activación de servicios más clara, una mayor alineación vertical y un retorno de la inversión para el cliente más explícito. También apunta hacia nuevas formas de trabajar, entre las que se incluyen el desarrollo de software impulsado por la IA y una mayor inversión en competencias y arquitectura centradas en la IA.
En tercer lugar, el futuro de la seguridad se solapará cada vez más con las operaciones. Se trata de un cambio significativo. Los sistemas de vídeo no solo ayudarán a las organizaciones a comprender los incidentes de seguridad, sino que también les permitirán mejorar el rendimiento, reducir el desperdicio, identificar fallos en los procesos y tomar decisiones interdepartamentales con mayor rapidez.
Ahí es donde veo la mayor oportunidad a largo plazo.
Ya no se trata solo de proteger los activos. Se trata de ayudar a las organizaciones a aprovechar de forma más eficaz la información que les proporcionan sus entornos físicos. En ese contexto, la IA con capacidad de acción se convierte en un puente entre la visibilidad y la acción.
Construir la próxima era de forma responsable
Siempre que se habla de que la IA está ganando en autonomía, la conversación debería incluir el tema de la gobernanza.
En nuestra opinión, la autonomía solo genera valor cuando va acompañada de responsabilidad. Por eso, el control y la gobernanza no son aspectos secundarios, sino que forman parte de la propia estructura.
La aplicación de políticas, los umbrales de escalado, los registros de auditoría, la revisión con intervención humana, las medidas de protección de la privacidad y la mitigación de sesgos son aspectos fundamentales, ya que los clientes deben poder confiar en los fundamentos sobre los que se basan las decisiones. En muchos entornos reales, la IA debería acelerar la clasificación de casos y proporcionar un mejor contexto, mientras que los seres humanos siguen siendo los responsables de las decisiones más críticas.
Esto es especialmente importante en los sectores a los que prestamos servicio.
En el sector minorista, esto puede significar ayudar a los equipos a detectar actividades sospechosas con mayor rapidez, al tiempo que se mejora la coherencia de las investigaciones. En el sector bancario, puede implicar vincular la inteligencia de vídeo con la actividad de los cajeros automáticos, las señales de fraude y los flujos de trabajo de cumplimiento normativo. En los restaurantes de comida rápida, puede suponer mejorar la gestión de las colas, el rendimiento del servicio y la visibilidad operativa en todos los establecimientos. No se trata de escenarios futuros abstractos, sino de ejemplos de cómo la IA autónoma puede generar un valor práctico cuando se basa en el contexto empresarial.
Ese es el futuro hacia el que, en mi opinión, March Networks VIVOTEK están avanzando. No se trata de la IA por la IA. No se trata de la autonomía sin supervisión. No se trata de añadir más complejidad a unos sistemas que ya están fragmentados.
En cambio, estamos trabajando en el desarrollo de un modelo de inteligencia de vídeo más conectado, responsable y orientado a los resultados.
Tras nuestras conversaciones en Taipéi y Ottawa, estoy más convencido que nunca de que esta es la dirección que está tomando nuestro sector. La verdadera oportunidad ahora es que nuestro equipo lo desarrolle de tal manera que los clientes puedan confiar en él, adoptarlo y ampliarlo.
Ese es el camino que nuestro equipo está recorriendo. Y es precisamente ese tipo de trabajo lo que hace que este momento sea tan emocionante.
Preguntas frecuentes
P: ¿Qué es la IA agentiva en el ámbito de la videovigilancia?
R: En el ámbito de la videovigilancia, la IA agentiva hace referencia a sistemas que van más allá de la detección o la búsqueda para facilitar el razonamiento y la acción. En lugar de limitarse a identificar lo que aparece en una escena, el sistema es capaz de relacionar el contexto, las políticas y los flujos de trabajo para ayudar a las organizaciones a responder de forma más inteligente.
P: ¿En qué se diferencia la IA agentiva del análisis de vídeo tradicional?
R: El análisis de vídeo tradicional suele centrarse en la detección, la clasificación o la emisión de alertas. La IA «agentica» parte de esa base y la amplía combinando la percepción, el razonamiento y la acción en el vídeo, los sistemas empresariales y los flujos de trabajo operativos.
P: ¿Por qué es importante la fusión March Networks VIVOTEK para la IA agentiva?
R: Porque la próxima era de la inteligencia de vídeo depende de una estrecha integración entre los dispositivos periféricos, la tecnología de imagen, cloud, la inteligencia artificial y los sistemas de flujo de trabajo. La organización fusionada refuerza esa base y amplía la escala de I+D en múltiples centros de excelencia.
P: ¿En qué se centró la Cumbre de I+D de Ottawa?
R: La cumbre reunió a equipos de I+D de distintas regiones para armonizar la estrategia a largo plazo, lo que incluye la transición hacia la IA autónoma, el desarrollo de software impulsado por la IA, un enfoque más centrado en las plataformas y una visión más integrada de la seguridad y las operaciones.
P: ¿Cómo deben prepararse las organizaciones para la adopción de la IA agentiva?
R: Empieza por definir casos de uso claros, utilizar datos fiables y establecer una gobernanza sólida. Las estrategias de implantación más exitosas se centrarán en resultados empresariales cuantificables, en una implementación por fases y en mantener a las personas al tanto de las decisiones críticas.
Frank Ouyang es vicepresidente de Investigación y Desarrollo en March Networks VIVOTEK, donde lidera la innovación en inteligencia empresarial basada en vídeo y soluciones de IA aplicada. Con una amplia experiencia en el desarrollo de software e inteligencia empresarial, a Frank le apasiona impulsar tecnologías de última generación que tengan un impacto práctico y real.
