Siemens: агентный ИИ меняет системы безопасности зданий

Искусственный интеллект развивается стремительно. Если генеративный ИИ последних лет привлекал основное внимание, то теперь на первый план выходит новое поколение решений — агентный ИИ (agentic AI), который начинает приносить измеримую пользу в сфере сервиса и безопасности.

Чем агентный ИИ отличается от классического

Традиционные системы ИИ анализируют данные и выдают рекомендации. Агентный ИИ идёт дальше: он способен самостоятельно планировать, расставлять приоритеты и выполнять задачи в заданных границах. Это не просто автоматизация — такие системы непрерывно обучаются на данных, адаптируются к меняющимся условиям и помогают организациям улучшать результаты при минимальном вмешательстве человека.

Для индустрии безопасности этот сдвиг происходит в нужный момент. Современные службы безопасности сталкиваются с беспрецедентной сложностью: растут объёмы видеонаблюдения, тревожных сигналов, событий доступа и данных кибербезопасности, при этом требуется поддерживать высокую доступность систем и операционную эффективность. Многие организации по-прежнему опираются на ручной мониторинг, статические правила и реактивные сценарии.

Масштаб проблемы: ложные тревоги и ручные проверки

Последствия ощутимы. Пример: один корпоративный кампус за год сгенерировал более 4 100 ложных тревог. Каждая тревога запускала реакцию — направлялся охранник, просматривалась камера, составлялся отчёт. В масштабах предприятия операционная нагрузка становится огромной. По данным опроса Security Industry Association 2024 года, ложные тревоги остаются одной из ключевых операционных проблем для специалистов по безопасности. Избыточные объёмы сигналов не только расходуют ресурсы, но и приводят к «усталости от тревог»: снижается доверие к системе и растёт риск пропустить реальную угрозу.

Тот же кампус демонстрирует и другую проблему. При примерно 200 установленных камерах полная ручная проверка их работоспособности занимает до шести часов. Из-за конкурирующих приоритетов организации часто сокращают частоту таких проверок, создавая слепые зоны: неработающие камеры, перекрытый обзор или проблемы с записью могут оставаться незамеченными долгое время. Проактивный процесс превращается в реактивный.

Где агентный ИИ создаёт ценность

Именно здесь ИИ, и особенно агентный ИИ, способен дать измеримую бизнес-ценность. Однако опыт разных отраслей показывает: ИИ успешен только тогда, когда улучшает результаты для заказчика и приносит измеримые операционные выгоды. В критических средах, где безопасность имеет первостепенное значение, такие системы должны работать надёжно, прозрачно и в рамках заданных ограничений.

Агентный ИИ может автоматически проверять состояние камер, выявлять неисправности и блокировки обзора, приоритизировать тревоги, отсеивать ложные срабатывания и формировать отчётность. Это снижает нагрузку на персонал, ускоряет реакцию на инциденты и повышает общую доступность системы безопасности.

Применение в России

В России решения на базе агентного ИИ для безопасности зданий могут быть востребованы в крупных кампусах, промышленных объектах, логистических комплексах, банках и госучреждениях, где установлены сотни и тысячи камер. Особенно актуальны задачи снижения ложных тревог, автоматической диагностики видеонаблюдения и интеграции с существующими системами контроля доступа. При внедрении важно учитывать требования к хранению и обработке данных, совместимость с отечественными платформами и возможность работы в изолированных сетях. Для российских интеграторов это направление открывает спрос на услуги аудита, настройки и сопровождения ИИ-модулей безопасности.