Con l’AI la videosorveglianza è una sentinella proattiva

Per decenni, la videosorveglianza ha significato una cosa sola: telecamere che registrano, nastri che si accumulano, operatori che guardano schermi per ore nella speranza di non perdere nulla. Un modello reattivo per definizione, inefficiente per struttura, costoso da mantenere. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale applicata all’analisi degli stream video, quel paradigma è superato. Le telecamere non si limitano più a vedere, cominciano a capire.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi di videosorveglianza ha radicalmente mutato il paradigma del monitoraggio, facendo evolvere i sistemi da mere registrazioni passive a piattaforme di analisi predittiva e di identificazione avanzata.

Un mercato in piena accelerazione

Secondo Mordor Intelligence, il mercato dei sistemi di videosorveglianza passerà da 64.79 miliardi di dollari nel 2025 e 71.65 miliardi di dollari nel 2026 a 118.83 miliardi di dollari entro il 2031, registrando un CAGR del 10.65% tra il 2026 e il 2031. Il segmento specifico dell’AI applicata alla videosorveglianza corre ancora più velocemente: è proiettato a passare da 3,90 miliardi di dollari nel 2024 a 12,46 miliardi entro il 2030, con un CAGR del 21,3%.

In Italia, il mercato della videosorveglianza ha raggiunto i 740,39 milioni di dollari nel 2025 e crescerà a un CAGR del 5,80% fino a 981,49 milioni entro il 2030. Sul lato della domanda, oltre il 60% degli aggiornamenti della sicurezza del settore pubblico nel 2024-2025 includono telecamere abilitate all’intelligenza artificiale e sensori intelligenti.

Dall’hardware alle reti neurali: cosa cambia tecnicamente

Il cuore della trasformazione risiede nell’analisi degli stream in tempo reale attraverso reti neurali profonde. Fino a pochi anni fa, un sistema generava allarmi sulla base di variazioni di pixel nell’immagine – con tutti i falsi positivi che ne derivavano. A differenza di un semplice sensore di movimento, l’intelligenza artificiale è in grado di classificare con precisione oggetti, persone e anomalie, permettendo una risposta selettiva. L’analisi del linguaggio del corpo, le inferenze comportamentali, il rilevamento di oggetti abbandonati, l’identificazione di cadute o assembramenti anomali sono fatti oggi automaticamente e in millisecondi.

Sul fronte hardware, Axis Communications ha presentato il SoC ARTPEC-9, che porta il supporto al codec AV1, garantendo operazioni video fluide sia in locale sia nel cloud, con bitrate ottimizzato e analitiche AI direttamente a bordo del dispositivo. I principali VMS del mercato – Genetec e Milestone – stanno integrando il supporto al nuovo standard.

Edge AI e cloud: dove sta l’intelligenza

Una delle scelte architetturali più rilevanti nel campo della videosorveglianza moderna riguarda dove eseguire l’inferenza AI: sul dispositivo (edge computing) o nel cloud. La risposta, quasi sempre, è “entrambi”, con una distribuzione intelligente dei carichi.

Molte organizzazioni adottano l’AI edge per mantenere l’elaborazione vicino alla telecamera e preservare la privacy abbassando la larghezza di banda, mentre il cloud si occupa dell’aggregazione dei dati, del training dei modelli e dell’analisi su larga scala. Questo approccio ibrido riduce la latenza – fondamentale quando si tratta di rispondere a eventi in corso – e abbatte i costi di trasmissione dati, che su sistemi con decine o centinaia di telecamere possono diventare proibitivi.

Tecnologie avanzate come le unità di elaborazione neurale e i processori di segnali di immagine potenziati dall’AI stanno sbloccando nuovi livelli di prestazioni, dalla qualità dell’immagine superiore all’analisi comportamentale in tempo reale. I dispositivi edge di ultima generazione, come le soluzioni basate su NVIDIA Jetson, permettono di eseguire modelli di deep learning direttamente sulla telecamera, con consumi energetici minimi.

Sul fronte cloud, la nascente categoria VSaaS (Video Surveillance as a Service) sta ridefinendo l’accesso al mercato anche per le realtà medio-piccole. Milestone Systems, uno dei principali player globali del software di gestione video, offre tramite la piattaforma Arcules un’infrastruttura VSaaS ospitata su Google Cloud con garanzia di uptime del 99,5%. Nel suo sistema, la partnership con Visionplatform.ai permette di dispiegare in pochi click modelli pre-addestrati – persone, veicoli, targhe, armi, fumo e incendi, dispositivi di protezione individuale – direttamente dall’ambiente XProtect, senza necessità di scrivere codice.

Il modello italiano: dal monitoraggio reattivo al SOC proattivo

In Italia, il modello che si sta affermando integra la videoanalisi AI con la supervisione umana centralizzata nei Security Operation Center (SOC). Le soluzioni di videosorveglianza con AI, gestite da un SOC attivo 24/7, permettono di coprire un ampio spettro di esigenze: dal rilevamento immediato di accessi non autorizzati all’analisi automatica dei comportamenti per identificare situazioni potenzialmente pericolose.

Axitea, tra i principali operatori italiani della sicurezza integrata, ha costruito attorno a questo modello la propria offerta. L’allarme arriva già qualificato con snapshot allegato, e l’operatore del SOC non deve più eseguire un rewind del video per ricostruire l’evento. L’evoluzione più recente è l’AI Video Tower, una torre di sorveglianza mobile con copertura fino a 140 metri per lato: integra deterrenza attiva con altoparlanti, luci LED stroboscopiche e sirene, connesse direttamente al SOC, con attivazione di messaggi vocali live da operatori per scoraggiare i tentativi di intrusione.

Il servizio di video-ronde AI rappresenta un’ulteriore rottura con il pattugliamento tradizionale: la soluzione si connette automaticamente a intervalli randomizzati a ogni telecamera, avvia un’analisi continua del perimetro classificando oggetti, persone e animali, e invia una notifica in tempo reale al SOC solo in caso di intrusione. Il servizio è erogato in modalità SaaS, senza investimenti hardware aggiuntivi da parte delle aziende.

LLM e comprensione semantica: la nuova frontiera

La frontiera più avanzata include i Large Language Model. Ricercatori e aziende stanno esplorando la comprensione semantica degli stream video: non più solo rilevamento di oggetti, ma generazione di descrizioni testuali degli eventi e risposta a domande in linguaggio naturale sulle riprese. Il framework OPUS, sviluppato con Armada AI, utilizza un LLM per controllare telecamere PTZ con comprensione contestuale dell’ambiente: converte i dati di più telecamere in descrizioni testuali per il modello linguistico e ha ottenuto nei test un miglioramento del 35% rispetto a tecniche avanzate e una precisione superiore del 20% rispetto a modelli closed-source come Gemini Pro. Nella pratica, un operatore potrà interrogare il sistema in linguaggio naturale – “mostrami gli accessi alla zona B tra le 22 e le 4” – invece di scorrere ore di filmati.

Il nodo normativo: AI Act e riconoscimento facciale

L’avanzata tecnologica si scontra con un quadro regolatorio in rapida evoluzione. Il 2 febbraio 2025 ha segnato una data fondamentale con l’entrata in vigore dei divieti dell’AI Act europeo. Le nuove norme mettono fuori legge i sistemi di identificazione biometrica a distanza in tempo reale in spazi pubblici per le forze dell’ordine, tranne in situazioni specifiche – ricerca di persone scomparse, prevenzione di attacchi terroristici – e solo previa autorizzazione giudiziaria. In Italia, la moratoria sul riconoscimento biometrico nei luoghi pubblici è stata ulteriormente prorogata al 2027. Le sanzioni per le violazioni possono arrivare fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato mondiale annuo.

Questo scenario non frena il settore, ma lo ridisegna. Le aziende che distinguono tra rilevamento comportamentale – lecito, se proporzionato – e identificazione biometrica di massa trovano nel quadro regolatorio un’opportunità per differenziarsi. Il mercato dell’AI applicata alla videosorveglianza è destinato a crescere: le telecamere che capiscono sono già tra noi, e ciò che rimane da definire è fin dove devono spingersi.