Estas serán las cinco tendencias en videovigilancia en 2026 according to Hanwha Vision

In recent years, el desarrollo y la adopción de la tecnología de Inteligencia Artificial se han acelerado a un ritmo sin precedentes, impactando en múltiples sectores. Como es lógico, el impulso innovador aportado por la Inteligencia Artificial ya es una realidad en el ámbito de la videovigilancia. However, Hanwha Vision prevé que 2026 marcará un punto de inflexión decisivo para la Inteligencia Artificial.

John Lutz Boorman, director de Producto y Marketing en Hanwha Vision Europe, states that “prevemos que la Inteligencia Artificial evolucionará más allá de una simple adopción para convertirse en la base esencial de toda la industria. La aparición de los denominados Agentes Autónomos de Inteligencia Artificial redefinirá la estructura y el funcionamiento de los sistemas de videovigilancia”.

Para afrontar esta ola de cambio, Hanwha Vision ha identificado cinco tendencias clave en las que la industria debe centrarse. Estas tendencias apuntan a un futuro en el que la Inteligencia Artificial actúa como motor central, elevando la videovigilancia desde la simple monitorización hacia un pilar fundamental de la eficiencia operativa y la sostenibilidad.

Inteligencia Artificial fiable

A medida que el análisis mediante Inteligencia Artificial se generaliza, he principio de Garbage In, Garbage Out será crítico en la videovigilancia. El ruido visual y las distorsiones provocadas por entornos exigentes (como baja iluminación, contraluces o niebla) son una de las principales causas de falsas alarmas generadas por la Inteligencia Artificial. In 2026, establecer un entorno de datos fiables para resolver estos problemas se convertirá en la máxima prioridad del sector.

Con el rendimiento de los motores de análisis de Inteligencia Artificial alcanzando niveles similares entre fabricantes, el foco de la inversión se está desplazando hacia la obtención de datos de vídeo de alta calidad que la Inteligencia Artificial pueda interpretar sin errores.

A juicio de John Lutz Boorman, un ejemplo de ello es la reducción del ruido y las distorsiones en entornos extremos mediante tecnologías ISP (procesamiento de señal de imagen) de alto rendimiento basadas en Inteligencia Artificial, junto con el uso de sensores de mayor tamaño. El ISP basado en Inteligencia Artificial emplea deep learning para diferenciar objetos del ruido, effectively eliminating the latter and optimizing relevant details, providing real-time data especially suitable for analysis through Artificial Intelligence. Larger image sensors capture more light, which structurally reduces video noise generation, especially in low-light conditions.

Simultaneously, as the ethical use of Artificial Intelligence becomes a central concern, mandatory adoption of Artificial Intelligence governance systems is approaching. La normativa europea sobre Inteligencia Artificial utiliza una clasificación basada en el riesgo de los sistemas desplegados en espacios públicos e impone a los fabricantes la obligación legal de garantizar la transparencia desde la fase de diseño. Esto solo puede acelerar el impulso del sector hacia una Inteligencia Artificial verdaderamente fiable.

Las cámaras P Series con Inteligencia Artificial de segunda generación de Hanwha Vision incorporan un diseño Dual NPU, el chipset Wisenet 9 con mejora de imagen basada en Inteligencia Artificial y un sensor de gran tamaño de 1/1,2”, garantizando imágenes nítidas y optimizadas para el análisis mediante Inteligencia Artificial incluso en los entornos más exigentes.

To further strengthen its positioning in reliable Artificial Intelligence, in 2026 Hanwha Vision plans to update its WiseAI application, leveraging its reliable data acquisition capabilities. A self-calibration function will determine the distance information of the scene to improve data reliability, and new AI-based event analytics will allow detecting anomalous behaviors such as fights or falls. These functionalities will be incorporated in the product releases of 2026.

The collaboration with Artificial Intelligence agents

From Hanwha's point of view, a medida que la Inteligencia Artificial evoluciona desde la detección básica hacia agentes capaces de analizar escenas complejas y proponer respuestas iniciales, el papel del operador cambiará de forma radical. Las personas delegarán las tareas repetitivas de supervisión en Agentes de Inteligencia Artificial, liberando tiempo para actividades más críticas y de mayor valor.

Mientras que los sistemas anteriores de Inteligencia Artificial en videovigilancia se limitaban a reducir la carga de trabajo del operador automatizando tareas como la búsqueda de objetos, el seguimiento o la generación de alarmas, el Agente de Inteligencia Artificial irá un paso más allá. Será capaz de realizar análisis situacionales complejos de forma autónoma, ejecutar respuestas iniciales automáticas y recomendar las acciones de seguimiento más eficaces al operador de control.

En Hanwha subrayan, For example, que un Agente de Inteligencia Artificial pueda evaluar de forma independiente una intrusión, iniciar acciones preliminares como activar una alarma y, posteriormente, proponer al operador las opciones de decisión final (For example, avisar a la policía). At the same time, generar automáticamente un informe completo con vídeo en tiempo real de la zona afectada, registros de acceso, un historial de las acciones iniciales realizadas por la Inteligencia Artificial y recomendaciones de respuesta óptima.

Los operadores evolucionarán hacia un rol más cercano al de comandantes, tomando decisiones finales que requieren criterio, análisis complejo y consideración de implicaciones legales y contextuales. Besides, asumirán la función de gestores de la gobernanza de la Inteligencia Artificial, supervisando de forma transparente todas las acciones autónomas y procesos de razonamiento ejecutados por los Agentes de Inteligencia Artificial. Esta función esencial exige una evolución significativa en las competencias del operador.

Impulsar una seguridad sostenible

El crecimiento exponencial de la Inteligencia Artificial generativa está incrementando de forma notable la demanda energética. Según la International Energy Agency, el consumo eléctrico de los centros de datos se duplicará con creces antes de 2030 en su escenario base, impulsado por la demanda de Inteligencia Artificial.

The video surveillance industry can no longer prioritize unlimited performance, as it faces the dual challenge of increased high-resolution video and the computational load of Artificial Intelligence at the edge. In this context, sustainable security, which prioritizes operational durability and the minimization of environmental impact, It will become a key competency to reduce TCO (Total Cost of Ownership) and meet ESG objectives.

To make this sustainable security a reality, the industry is moving towards the development of low-power Artificial Intelligence chipsets that drastically reduce energy demand without compromising image quality or processing capacity. In addition, se priorizan tecnologías que garanticen la eficiencia del dato directamente en el dispositivo edge (the camera).

Un ejemplo es la tecnología WiseStream basada en Inteligencia Artificial de Hanwha Vision, que maximiza la eficiencia en la gestión del vídeo y contribuye a reducir el consumo energético. Esta tecnología separa de forma inteligente las zonas de interés de las zonas irrelevantes de la escena y ajusta la compresión en consecuencia, optimizando el tráfico de datos sin perder información crítica. Besides, las cámaras equipadas con Wisenet 9 mejoran la eficiencia de transmisión reutilizando imágenes de regiones estáticas.

Inteligencia de vídeo

As Artificial Intelligence is integrated into cameras and cloud technologies advance for massive data processing, the concept of sensitive space, an environment capable of perceiving and understanding, is becoming a reality.
This implies that video surveillance evolves beyond simple monitoring to become a central data source for Digital Twin technology, that reflects the physical environment in real time. A Digital Twin is a virtual replica of a real physical asset created in a digital environment.

At the moment, the information extracted by cameras with Artificial Intelligence (metadata) it is already used as business intelligence to optimize operations in sectors such as smart cities, retail and advanced manufacturing. In the future, this metadata will be merged with information from access control systems, IoT sensors and environmental sensors to build a unified and intelligent Digital Twin environment.

This Digital Twin environment will transform the monitoring experience. Instead of fragmented and complex interfaces, operators will have a global map-based view that integrates the VMS (Video Management System) and access control systems. In this perfectly replicated digital space, the video system will evolve into an autonomous intelligent space, capable of understanding situations and managing incidents independently.

The incorporation of the latest Artificial Intelligence technologies will allow security managers greater control over the system. For example, Artificial Intelligence will be able to interpret queries in natural language such as: 'Find the person who entered the server room after the 22:00 last night', analizando automáticamente registros de acceso y vídeo para ofrecer el resultado. Esto representa un verdadero salto hacia la conciencia situacional avanzada.

Arquitectura híbrida: potencia distribuida

El aumento del coste de transmisión de vídeo en alta definición, junto con las exigencias de soberanía del dato y los requisitos regulatorios, plantea importantes desafíos para los sistemas exclusivamente basados en la nube. For this reason, Hybrid architecture, which retains the benefits of the cloud while reducing operational load, is rapidly becoming the optimal solution for video surveillance.

Hybrid architecture offers users complete control and flexibility over the system, allowing each function to be deployed in the most efficient location according to business needs, budget, and legal framework. This makes it a key strategy for maximizing TCO.

From the perspective of video surveillance, Hybrid architecture it maximizes efficiency by flexibly distributing functions between on-premise and cloud environments. Los entornos locales alojan la monitorización en tiempo real y las funciones críticas que deben cumplir normativas de almacenamiento y retención a corto plazo, así como el procesamiento de datos altamente sensibles para garantizar el control y la respuesta inmediata.

For your part, el cloud se utiliza para funciones como la gestión centralizada remota, the analysis of large volumes of data, the training of deep learning models and long-term archiving, guaranteeing scalability and operational ease.
Beyond the simple separation of infrastructures, this architecture supports the distributed computing structure necessary for AI-based video surveillance systems to function optimally.

In this model, edge devices (cameras and NVRs) carry out the first layer of processing, detecting events in real time and sending only the necessary data to the cloud. This reduces network load and optimizes speed and storage. Next, el entorno cloud ejecuta una segunda capa de análisis avanzado y aprendizaje automático a gran escala sobre los datos filtrados, mejorando significativamente la precisión y sofisticación de las funciones de Inteligencia Artificial.

“In 2026, la Inteligencia Artificial estará firmemente establecida como un nuevo estándar en la infraestructura de seguridad. Para responder a este escenario, Hanwha Vision ofrecerá datos fiables y valor sostenible en seguridad mediante soluciones basadas en arquitecturas híbridas optimizadas para el análisis y procesamiento mediante Inteligencia Artificial. Todo apunta a que será un año apasionante”, concluye John Lutz Boorman.