Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) passou de uma tecnologia focada em gerar conteúdos textuais, visuais ou sonoros para soluções cada vez mais avançadas, capazes de tomar decisões em cenários complexos. Esse amadurecimento ampliou o escopo de aplicação da IA tornando-a uma aliada fundamental em segmentos que requerem agilidade e precisão nas respostas.

A primeira grande evolução ocorreu com a IA Generativa, que demonstrou ser capaz de “imitar” criatividade humana ao produzir textos, artes e até modelos 3D. Entretanto, superar a mera produção de conteúdo se tornou o foco de pesquisas mais recentes, abrindo espaço para aplicações além do entretenimento e da arte.

Assim surgiu a fase do IA Copiloto, na qual algoritmos atuam em conjunto com profissionais, analisando informações e sugerindo soluções. Esse tipo de IA aprende continuamente (Machine Learning), beneficiando-se das interações com o usuário e acumulando conhecimento para aprimorar sua capacidade de resposta.

Já a IA Piloto representa a autonomia quase total do sistema, que executa tarefas inteiras e toma decisões sem supervisão direta do operador humano. Baseando-se em técnicas de aprendizado profundo (Deep Learning), essa modalidade processa muitos dados em tempo real, garantindo eficiência em cenários críticos.

No campo do monitoramento de sistemas de alarmes, esse salto tecnológico trouxe mudanças significativas. Antes, as centrais de monitoramento 24h dependiam de soluções automatizadas simples, que exigiam verificação constante e geravam alta incidência de falsos alarmes.Com algoritmos mais robustos, a IA agora é capaz de integrar dados de sensores, câmeras e históricos de incidentes, sugerindo ações prioritárias ou disparando alertas altamente direcionados. Nessas situações, a inteligência toma o lugar de operações manuais, liberando os profissionais para casos realmente delicados, que exigem discernimento humano.

A tendência é a substituição do profissional que opera a central de monitoramento por IA para tarefas básicas. Ao eliminar tarefas repetitivas e de menor valor agregado, como, por exemplo, entrar em contato com o cliente para uma simples verificação da veracidade do sinal de alarme que poderá ser feita pela IA, ela possibilita que os operadores se dediquem a atividades mais estratégicas, como a análise de situações complexas, proximidade com o cliente, entre outras ações, até que a IA reconheça a necessidade da intervenção humana e passe para o operador da central de monitoramento agir. Dessa forma, não se antevê uma substituição completa dos profissionais, mas sim um redesenho de papéis, com aumento da especialização e da eficiência operacional.

Nesse contexto, a ABESE (Associação Brasileira das Empresas de Sistemas Eletrônicos de Segurança) exerce um papel estratégico. Ao promover programas de capacitação e dialogar com governo, setor privado, universidades, entre outros, a entidade busca criar um ambiente de inovação sólido, sendo fonte de tendências e evolução do setor.

A sinergia entre algoritmos sofisticados e operadores capacitados aponta para um modelo de complementaridade, em que o potencial de processamento da IA encontra a percepção crítica humana. Essa combinação permite respostas mais rápidas e adequadas, sem que a figura do profissional seja descartada, mas redesenhada.

Portanto, a evolução da IA, de geradora de conteúdo a “copiloto” e “piloto”, deve ser vista como oportunidade para aperfeiçoar o serviço monitoramento de sistemas de alarmes. Em vez de temer a obsolescência do trabalho humano, é fundamental investir em pesquisa, treinamento e políticas setoriais, assegurando que essa parceria homem-máquina resulte numa segurança mais ágil, eficiente e alinhada às tendências.