Milestone Systems predviđa ključne pravce u kojima se sigurnosna industrija razvija pod utjecajem vještačke inteligencije. Njihova vizija za 2025. godinu otkriva kako AI redefiniše ulogu videonadzora, od reaktivnog nadzora do autonomnog odlučivanja
Piše: Svetoslava Tsvetkova, voditeljica marketinga za Istočnu Evropu, Zajednicu nezavisnih država i Izrael, Milestone Systems; E-mail: svet@milestone.dk
Kako se tehnologije vještačke inteligencije i videonadzora ubrzano razvijaju, integratori i prodavači širom svijeta suočavaju se s novim izazovima – ali i novim prilikama. Prema riječima Rahula Yadava, tehničkog direktora Milestone Systemsa, 2025. godina predstavlja prekretnicu u razvoju inteligentnih sigurnosnih sistema. Govoreći iz perspektive višegodišnjeg iskustva na raskršću između AI-ja i videonadzora, Yadav izdvaja pet ključnih trendova koji oblikuju budućnost ove industrije.
Era agentike
Prema Yadavu, najznačajnija promjena u industriji trenutno je uspon tzv. agentike – koncepta koji opisuje autonomne AI sisteme sposobne za kontekstualno odlučivanje i učenje iz okruženja. Za razliku od tradicionalne automatizacije zasnovane na pravilima, ovi AI agenti su mnogo napredniji od običnih chatbotova. Koriste generativne, modelirane pristupe kako bi obavljali složene sigurnosne zadatke poput identifikacije prijetnji ili aktiviranja protokola odgovora, a bez potrebe za ljudskim vođenjem u svakom koraku. Takvi agenti mogu čekati određene uslove, reagirati na podražaje ili samoinicijativno djelovati kada prepoznaju relevantne situacije. Najvažnije je što uče iz vlastitih postupaka i prilagođavaju se novim scenarijima, slično kao i ljudski operateri.
Za prodavače to znači prelazak ka rješenjima koja proaktivno upravljaju prijetnjama, ubrzavaju reakcije i istovremeno smanjuju opterećenje operatera. AI agenti su već prisutni u naprednim sistemima za videoanalitiku i automatizirani nadzor, a Yadav vjeruje da će do kraja godine postati neizostavan dio svakog modernog sigurnosnog sistema.
Uspon inteligencije djelovanja
Ljudske sposobnosti tradicionalno su se procjenjivale putem IQ-a ili koeficijenta inteligencije, a kasnije i EQ-a, odnosno emocionalne inteligencije. Danas ulazimo u eru gdje AQ – Action Quotient ili koeficijent djelovanja – dobija jednaku važnost. AQ mjeri sposobnost AI sistema da preuzmu autonomne radnje u ime čovjeka. Primjer za to je Teslina tehnologija autonomne vožnje, koja ne samo da tumači okruženje već i donosi vozačke odluke u realnom vremenu bez intervencije čovjeka.
Ova promjena posebno je relevantna za sigurnosne operacije. Tradicionalni nadzorni sistemi zahtijevali su od ljudi da reaguju na upozorenja. Suprotno tome, sistemi s visokim AQ-em mogu procijeniti situaciju, inicirati odgovarajuće reakcije i prilagođavati ih u skladu s promjenjivim okolnostima. Za integratore, ovo označava potrebu da osmisle sisteme koji nisu samo reaktivni već proaktivni, kao i sisteme koji integriraju inteligenciju djelovanja kako bi koordinirali kontrolu pristupa, videonadzor i protokole u vanrednim situacijama.
Ljudski faktor ostaje važan
Iako automatizacija smanjuje potrebu za rutinskim zadacima, Yadav naglašava da je ljudska stručnost i dalje nezamjenjiva. No, priroda uloge stručnjaka će se promijeniti. Kako je jednom izjavio izvršni direktor Microsofta: “Neće vas zamijeniti AI, već neko ko zna raditi s AI-jem.” Za integratore i prodavače ovo je prilika da se pozicioniraju kao ključni akteri u uvođenju vještačke inteligencije, pomažući klijentima da pređu sa zastarjelih sistema na inteligentne platforme.
Evolucija AI modela
Yadav ukazuje na pojavu tri specijalizirana tipa AI modela koji obilježavaju novu fazu razvoja: mali jezički modeli (SLM) – prilagođeni za konkretne zadatke, videojezički modeli (VLM) – fokusirani na obradu videosadržaja, i veliki multimodalni modeli (LMM) – sposobni za istovremenu interpretaciju više tipova podataka. Ovaj razvoj predstavlja prelazak s klasične analitike ka naprednim modelima zasnovanim na učenju, koji su efikasniji, snažniji i sve pristupačniji. Napredak AI modela također podstiče promjenu u infrastrukturi, od klasičnih CPU sistema ka arhitekturama zasnovanim na GPU procesorima, što mijenja način na koji se sigurnosni sistemi dizajniraju i razvijaju. Dok velike tehnološke kompanije ulažu stotine miliona u treniranje osnovnih modela, sigurnosne firme mogu iskoristiti te modele za izgradnju prilagođenih AI rješenja uz znatno manja ulaganja.
Danas čak i srednje velike sigurnosne firme mogu implementirati učinkovite AI funkcionalnosti uz samo djelić troškova iz prethodnih godina. Ova demokratizacija AI-ja omogućava integratorima i preprodavačima da napredna rješenja ponude manjim klijentima, koristeći unaprijed trenirane modele prilagođene lokalnim potrebama.
Inovacije s odgovornošću
Kako sigurnosna rješenja postaju sve inteligentnija, povjerenje i transparentnost postaju ključni faktori pri odabiru dobavljača. Yadav upozorava da inovacije bez etičkih temelja predstavljaju rizik i za proizvođače i za integratore. Za evropske integratore koji rade s lokalnim vlastima, kritičnom infrastrukturom ili velikim poslovnim sistemima, partnerstvo s dobavljačima koji naglašavaju odgovorno korištenje AI-ja, poput Milestonea, može biti značajna prednost. Jasni okviri upravljanja AI-jem i edukacija klijenata o etičkoj primjeni tehnologije postat će važni razlikovni faktori na tržištu. Baš kao što potrošači biraju brendove u koje imaju povjerenje tako će i organizacije sve više birati sigurnosne tehnologije na osnovu njihove usklađenosti s principima odgovorne inovacije.
Budućnost videonadzora
Na kraju, Yadav ističe da se sistemi za upravljanje videosadržajem (VMS) razvijaju iz pasivnih alata za snimanje u inteligentne platforme koje nude analizu u stvarnom vremenu i automatizirane reakcije. Ova transformacija mijenja način na koji funkcionišu sigurnosne operacije – od velikih timova za nadzor ka AI-podržanom okruženju u kojem se ljudi fokusiraju na strateške procjene i složene odluke. Rutinske zadatke, poput detekcije incidenata, sve više će preuzimati AI sistemi. Yadav naglašava da ovo nije potpuna automatizacija već partnerstvo čovjeka i vještačke inteligencije, a da će uspjeh zavisiti od sposobnosti da se inovacije usklade s odgovornošću, tako da tehnologija unaprijedi – a ne zamijeni – ljudski prosudbu i empatiju.



























