Axisovo izvješće o ulozi AI u videonadzoru
Uspon AI otvorio je nove mogućnosti uz pomoć kojih organizacije nadziru i osiguravaju svoje okruženje. Od prepoznavanja lica do prediktivne analitike, sustavi vođeni umjetnom inteligencijom prešli su iz vrhunskih inovacija u bitne alate za poboljšanje sigurnosti, pružanje poslovne inteligencije i poboljšanje operativne učinkovitosti
Kako umjetna inteligencija nastavlja transformirati videonadzor, njezin potencijal za poboljšanje sigurnosti, operativne učinkovitosti i poslovne inteligencije se sve više prepoznaje. Novo Axisovo izvješće ispituje ključne mogućnosti i izazove te očekivane buduće trendove u tim područjima, ali i kako odgovorne prakse postaju ključne za tvrtke u vezi s njihovom upotrebom umjetne inteligencije.
Istražuje teme kao što su ravnoteža između računalstva u oblaku i rubnog računalstva, etička razmatranja, očekivanja kupaca, potrebu za suradnjom. Gledajući unaprijed, AI u sigurnosti i šire vjerojatno će se usredotočiti na generativnu, integriranu AI sposobnost, pametnije AI sustave i dublju integraciju IoT-a, dok se istovremeno bavi složenim etičkim pitanjima i pitanjima privatnosti.
Uspon AI otvorio je nove mogućnosti na koji organizacije nadziru i osiguravaju svoje okruženje. Od prepoznavanja lica do prediktivne analitike, sustavi vođeni umjetnom inteligencijom prešli su iz vrhunskih inovacija u bitne alate za poboljšanje sigurnosti, pružanje poslovne inteligencije i poboljšanje operativne učinkovitosti. Međutim, kako se AI razvija, tako rastu i izazovi povezani s njegovom implementacijom. Usvajanje umjetne inteligencije nudi značajne prednosti, uključujući veću učinkovitost, poboljšano donošenje odluka i poboljšanu kvalitetu izlaza, što podjednako koristi tvrtkama i društvu. Međutim, također predstavlja izazove u vezi s privatnošću, kibernetičkom sigurnošću i integracijom tehnologije, naglašavajući potrebu za povjerenjem i odgovornošću. U Axisu su uvjereni da će ova transformacija oblikovati budućnost u kojoj umjetna inteligencija omogućuje pametniji i sigurniji svijet.
Ključni nalazi izvješća su podijeljeni u tri dijela: vrhunski trendovi, devet uvida i detaljan pregled odgovorne umjetne inteligencije.
Glavni trendovi koji utječu na budućnost
Axisova anketa o kanalima prodaje i Axisova anketa o krajnjim kupcima provedena među partnerima i krajnjim kupcima identificirala je glavne trendove koji utječu na industriju videonadzora i njihovo poslovanje. Obje skupine - partneri i krajnji kupci - istaknule su kibernetičku sigurnost, rizik i privatnost, AI i generativnu AI, analitiku i djelotvorne uvide, kao neke od najznačajnijih trendova koji oblikuju njihovu industriju i poslovanje. Vrijedno je napomenuti da se za nekoliko ovih područja može smatrati da se preklapaju i utječu jedno na drugo. To potvrđuju dubinski intervjui, u kojima se mnoge od ovih tema raspravljaju zajedno, ističući njihovu međusobno povezanu prirodu.
Kibernetička sigurnost, rizik i privatnost pojavljuju se kao glavni prioritet za krajnje kupce, a 61 posto ispitanika upravo je to rangiralo kao ključno područje. Slijede analitika i korisni uvidi koje je 36 posto krajnjih kupaca identificiralo kao značajne. Konačno, AI i generativnu AI 34 posto ispitanika prepoznaje kao transformativne tehnologije koje utječu na budućnost njihova poslovanja.
Rezultati ankete otkrivaju da partneri prepoznaju kibernetičku sigurnost, rizik i privatnost, kao i umjetnu inteligenciju i generativnu umjetna inteligencija kao dva najznačajnija trenda koji oblikuju industriju videonadzora, a oba je kao takve rangiralo 62 posto ispitanika. Za 50 posto partnera analitika i uvidi su ključni trend. Viši menadžment među partnerima naziva AI i generativnu umjetnu inteligenciju vodećim industrijskim trendom.
Devet uvida
Kako bi se podaci istraživanja upotpunili detaljnim uvidom, intervjuirano je jedanaest pomno odabranih stručnjaka za umjetnu inteligenciju među tehnološkim partnerima i sistemskim integratorima unutar partnerske mreže Axis. Nalazi intervjua otkrivaju devet tematskih uvida:
1. Usvajanje umjetne inteligencije raste - Uz razlike između tržišta Ispitanici su jednoglasno izvijestili o značajnoj buci oko umjetne inteligencije, s interesom koji je vrtoglavo porastao u posljednjih nekoliko godina. Kupci ne samo da postaju sve znatiželjniji o umjetnoj inteligenciji, već i sve više upoznaju njezine potencijalne primjene. Unatoč tom napretku, većina se složila da smo još uvijek u ranim danima usvajanja AI, s mnogo prostora za rast i usavršavanje. Čini se da je usvajanje umjetne inteligencije naprednije na određenim tržištima, poput SAD-a, Japana, Singapura i određenih dijelova Europe, gdje kupci aktivnije traže AI rješenja za poboljšanje nadzora i operativnu učinkovitost. Stručnjaci su to pripisali varijacijama u zrelosti tržišta, regulatornim okvirima i spremnost korisnika na ulaganje u i implementaciju AI rješenja.
2. Prijelaz na oblak i rubnu umjetnu inteligenciju nastavlja se ubrzavati - Prelazak s tradicionalnih poslužiteljskih sustava na lokaciji na hibridne arhitekture se nastavljaju, gdje se tehnologija temeljena na oblaku kombinira s rubnim AI rješenjima. Ovaj razvoj potaknut je potrebom za lakšom skalabilnošću, bržom obradom i poboljšanom upotrebom propusnosti. Edge AI igra ključnu ulogu omogućujući bržu, lokalnu analitiku s minimalnom latencijom koja je neophodna za odziv u stvarnom vremenu u kritičnim situacijama. U isto vrijeme, integracija u oblak postaje sve važnija, posebno za upravljanje velikim instalacijama na više mjesta. Hibridni model, koji kombinira trenutačne mogućnosti obrade rubne umjetne inteligencije na kamerama sa skalabilnošću i lakim pristupom sustavima u oblaku, mnogima se nameće kao preferirani pristup. Takva ravnoteža omogućuje organizacijama da iskoriste prednosti obiju tehnologija. Premještanjem AI obrade bliže izvoru, na rubnim uređajima poput kamera, tvrtke mogu smanjiti potrošnju propusnosti, poboljšati učinkovitost i bolje podržati aplikacije u stvarnom vremenu kao što je sigurnosno praćenje. Kako se ovaj trend nastavlja, očekuje se da će hibridni pristup nastaviti oblikovati budućnost umjetne inteligencije u sigurnosti, zaštiti, poslovnoj inteligenciji i operativnoj učinkovitosti.
3. Integracija različitih podataka koji generiraju uvide - Integracija različitih izvora podataka za sveobuhvatnije analiza javlja se kao trend koji bi mogao revolucionizirati sigurnost i zaštitu uz podizanje poslovne inteligencije i poboljšanje operativne učinkovitosti. Stručnjaci predviđaju da će integriranje dodatnih osjetilnih podataka, kao što su audio i kontekstualni čimbenici okoline, za nadopunu video podataka poboljšati svijest o situaciji, pružiti korisnije uvide i ponuditi sveobuhvatnije razumijevanje događaja. Stručnjaci naglašavaju da kombiniranje više tokova podataka omogućuje precizniju detekciju i predviđanje potencijala prijetnje. Primjerice, u hitnim slučajevima, vizualno uparivanja podataka s audio analizom može omogućiti sigurnosnim timovima da odgovore brže i preciznije.
4. Sve veća upotreba prepoznavanja lica - Prepoznavanje lica postalo je široko prihvaćeno u mnogim zemljama, posebno u Aziji, gdje se obično koristi za urbanu sigurnost, nadzor i komercijalne primjene. Nasuprot tome, čini se da je usvajanje bilo sporije u Europi, SAD-u i zemljama poput Australije i Novog Zelanda. Gledajući unaprijed, vidjet ćemo kako AI kombinira podatke iz više izvora za bolje uvide. Multimodalnost kao koncept postoji već duže vrijeme, ali će se ubrzati. A to će omogućiti inteligentnije donošenje odluka. Međutim, uvođenje novih propisa pomaže razjasniti kako se prepoznavanje lica treba primjenjivati razlikovanjem slučajeva upotrebe na temelju rizika i pružanjem jasnog okvira za njegovu odgovornu upotrebu. Ispitanici predviđaju da će prepoznavanje lica nastaviti dobivati na snazi na globalnoj razini. Etička razmatranja oko njegove upotrebe i dalje su u središtu pozornosti, osobito u regijama sa strogim zakonima o privatnosti. Većina ispitanika naglašava da postoje učinkoviti načini za odgovornu implementaciju prepoznavanja lica, uključujući usklađivanje s propisima o privatnosti i održavanje transparentnosti o tome kako tehnologija funkcionira i kako se treba primjenjivati. Ova se transparentnost smatra ključnom za izgradnju i održavanje povjerenja javnosti u tehnologiju.
5. Nove prilike za poslovnu inteligenciju i operativnu učinkovitost - Integracija umjetne inteligencije pretvara mrežne kamere u moćne senzore za generiranje podataka. Integriranjem rubnih uređaja s omogućenom umjetnom inteligencijom, kao što su kamere s velikom računalnom snagom poput računalstva u oblaku, industrija videonadzora se redefinira. Stručnjaci naglašavaju ovu promjenu paradigme u intervjuima i izvješćuju da se videorješenja pokretana umjetnom inteligencijom sve više primjenjuju u sektorima kao što su maloprodaja, logistika i proizvodnja. Uobičajeni slučajevi upotrebe uključuju optimizaciju prostora, brojanje ljudi, praćenje imovine i upravljanje resursima. Tema koja se ponavlja u ovim raspravama je sposobnost umjetne inteligencije da postigne značajne uštede troškova i operativna poboljšanja. Integracijom videoanalitike sa širim poslovnim sustavima, tvrtke mogu postići bolju raspodjelu resursa, automatizirati procese i donositi informiranije odluke.
6. Izazovi integracije umjetne inteligencije: premošćivanje očekivanja i mogućnosti - U više intervjua pojavila se tema koja se ponavlja, a to je izazov učinkovite integracije AI tehnologija za izgradnju sustava koji daju veću vrijednost. Ovdje se ne radi samo o iskorištavanju tehnologije radi nje same, već o stvaranju rješenja koja se bave specifičnim potrebama i stvaraju opipljive koristi. Dok AI nudi značajan potencijal za poboljšanje točnosti nadzora i otkrivanja, nekoliko stručnjaka kaže da se suočavaju s poteškoćama u kombiniranju pravih alata i tehnologija za dobivanje pouzdanih rezultata. Odabir optimalne kombinacije AI softvera i hardvera kako bi se učinkovito zadovoljile potrebe korisnika ostaje složen zadatak. Napredak hardvera umjetne inteligencije otvorio je put novim mogućnostima, ali također predstavlja izazove, posebno za integratore koji rade na osiguravanju kompatibilnosti s postojećim naslijeđenim sustavima. Baš kao što imamo odgovornost govoriti o mogućnostima koje AI može donijeti, također moramo biti realni o tome što tehnologija može, a što ne može učiniti. Drugo ključno pitanje je jaz između očekivanja klijenata i stvarnih mogućnosti AI rješenja. Kupci često očekuju gotovo savršenu točnost, posebno za aplikacije poput prepoznavanja registarskih pločica ili otkrivanja anomalija. Međutim, AI sustavi obično mogu postići točnost od 85 do 95 posto pod nekim uvjetima, što možda nije u skladu s ovim očekivanjima. Čimbenici kao što su kvaliteta videozapisa i varijabilnost okruženja također igraju ulogu u određivanju izvedbe i činjenice da različiti slučajevi upotrebe sami po sebi imaju različitu točnost. Čini se da je ovaj izazov posebno očit u sustavima prepoznavanja lica i detekcije pokreta, gdje je transparentnost o prednostima i ograničenjima AI tehnologija ključna. Stručnjaci su naglasili važnost upravljanja očekivanjima i njegovanja povjerenja jasnim priopćavanjem što umjetna inteligencija može, a što ne može postići.
7. Partnerstvo i suradnja za učinkovitu i odgovornu integraciju umjetne inteligencije - Etički izazovi povezani s brzom implementacijom AI tehnologija naglašavaju važnost odabira pravih partnera. Nekoliko sugovornika naglasilo je da je odabir suradnika s usklađenim vrijednostima - posebno u područjima kao što su privatnost, usklađenost i pogled na etiku umjetne inteligencije - ključan za njih. Partnerstva koja naglašavaju usklađenost s vrijednostima i ciljevima također igraju ključnu ulogu u prevladavanju prepreka integracije umjetne inteligencije. Suradnja između AI programera, integratora i krajnjih korisnika opetovano je identificirana kao ključni čimbenik za poboljšanje pouzdanosti, relevantnosti i dugoročnog uspjeha AI implementacija. Uključivanjem kupaca u ranoj fazi procesa, dionici mogu osigurati da se tehnologija (i njegova namjena) bolje razumiju.
8. Odgovorna navigacija AI - Ispitanici su naglasili da su odgovorna umjetna inteligencija i etička razmatranja ključni prioriteti u razvoju i implementacija AI sustava. Mnogi su izrazili zabrinutost da odluke temeljene na umjetnoj inteligenciji mogle bi postati pristrane ili nepouzdane. Ostali rizici mogu biti povezani s kršenjem privatnosti, gdje prepoznavanje lica i prepoznavanje ponašanja mogu stvoriti i pravne i etičke izazove. Tema koja se ponavlja među ispitanicima bila je važnost ugradnje odgovornih AI praksi u ranoj fazi razvoja procesa. To znači dizajnirati sustave koji daju prioritet pravednosti, transparentnost i privatnosti podataka od samog početka, umjesto integriranja ovih razmatranja nakon implementacije. Najznačajniji rizik koji su mnogi istaknuli bio je širenje pristrane umjetne inteligencije, koja bi mogla imati štetne društvene posljedice ako se njome ne upravlja na odgovarajući način, osobito kada se primjenjuje u osjetljivim aplikacijama poput nadzora. Nekoliko ispitanika ukazalo je na Zakon EU o umjetnoj inteligenciji kao ključni regulatorni okvir koji oblikuje odgovornu upotrebu umjetne inteligencije, posebno u visokorizičnim područjima. Većina ispitanika pozitivno je ocijenila Zakon, pozdravljajući jasnoću i predvidljivost koju donosi. Nekoliko ispitanika također je pozvalo na povećanje regulative u drugim dijelovima svijeta kako bi se osiguralo da su odgovorne prakse umjetne inteligencije propisane zakonom na globalnoj razini. Etičko korištenje prepoznavanja lica bilo je još jedno područje rasprave, osobito u regijama sa strogim zakonima o privatnosti. Mnogi kupci u tim područjima i dalje oklijevaju prihvatiti tehnologije prepoznavanja lica. Dok je regulacija široko priznata kao nužna za izgradnju povjerenja i odgovornosti, nekoliko ispitanika također je naglasilo potrebu za uravnoteženim pristupom zaštiti inovacija uz rješavanje ključnih pitanja privatnosti i sigurnosti podataka.
9. Put naprijed - budući trendovi koje valja promatrati
Brzi tempo tehnološkog razvoja umjetne inteligencije čini sve težim određivanje specifičnih budućih trendova. Kao što je nekoliko ispitanika istaknulo, brzina inovacija često čini nemogućim predviđanje trenda. Umjesto toga, čini se da postoji kolektivni fokus na prilagodljivost i kontinuirano učenje kako se tehnologija razvija. U konačnici, iako je budućnost teško predvidjeti, smjer se čini jasnim: AI rješenja ne samo da postaju moćnija, već također sve učinkovitija i integriranija sa širim ekosustavom tehnologija. Generativna umjetna inteligencija nastavlja transformirati sigurnosne operacije i poboljšava donošenje odluka. Generativna umjetna inteligencija postala je značajno područje interesa, a to se odrazilo i na rezultate ankete. Dok je nekoliko ispitanika istaknulo rizik da su očekivanja od generativnih sposobnosti umjetne inteligencije prenapuhana u nekim područjima, općenito se smatralo da tehnologija nudi obećavajuće primjene, posebno u sigurnosti i zaštiti. Operaterima koji rade na području sigurnosti, generativna umjetna inteligencija pružit će alate koji podržavaju svijest o situaciji i poboljšavaju njihove sposobnosti učinkovito reagirati na incidente. S vremenom će omogućiti automatizaciju složenih procesa, poboljšavajući operacije, poboljšavajući donošenje odluka i pomažući u planiranju, opsegu, implementaciji i konfiguraciji sustava nadzora.
10. Pametniji AI cjevovodi - Modeli dubokog učenja i velikih neuronskih mreža i dalje su ključni u unapređenju AI sposobnosti. Međutim, ne radi se samo o povećanju veličine ovih mreža: čini se da se fokus pomiče prema izgradnji pametnijih i učinkovitijih AI cjevovoda. Cilj ovih cjevovoda je smanjiti zahtjeve za računalnom snagom uz zadržavanje, ili čak poboljšanje, točnosti. Ova povećanja učinkovitosti mogu biti ključna za proširenje primjenjivosti umjetne inteligencije, posebno u okruženjima s ograničenim resursima ili implementacijama temeljenim na rubovima. Konvergencija AI i IoT: Još jedan trend je integracija umjetne inteligencije s IoT i senzorskim tehnologijama, što pokreće evoluciju sustava nadzora. Kombiniranjem video podataka s ulazima iz detekcije zvuka, detekcije pokreta ili drugih senzora kao što su temperaturni senzori, sustavi postaju inteligentniji i osjetljiviji. Ova konvergencija omogućuje proaktivnija rješenja za nadzor sposobna odgovoriti na složene sigurnosne izazove u stvarnom vremenu.
Deep dive: Odgovorna umjetna inteligencija u videonadzoru
Kako umjetna inteligencija nastavlja transformirati sigurnost, zaštitu, poslovnu inteligenciju i operativnu učinkovitost, razgovor o odgovornoj umjetnoj inteligenciji dobiva sve veću važnost, postavljajući temeljna pitanja o privatnosti, etici i mogućnosti zlouporabe.
Jedna od središnjih tema koja proizlazi iz stručnih intervjua je potreba za odgovornom umjetnom inteligencijom. Neka od ključnih tematskih područja:
Prepoznavanje lica ističe se kao vrlo moćna umjetna inteligencija, ali i jedna od najkontroverznija. Dok ima potencijal za povećanje sigurnosti i zaštite, također može voditi do ozbiljnih povreda privatnosti ako se zloupotrijebi. Stručnjaci su primijetili da u regijama poput Europe, gdje su zakoni o privatnosti stroži, čini se da je veći naglasak na osiguravanju da se AI, uključujući tehnologije prepoznavanja lica, koristi odgovorno.
Ljudski nadzor je ključan: nekoliko ispitanika je naglasilo važnost održavanja ljudskog nadzora u procesima donošenja odluka AI. AI može pružiti dragocjenu pomoć ali nikada ne smije zamijeniti ljudsku prosudbu kako bi se osiguralo da se etička razmatranja i nijanse specifične za kontekst uzimaju u obzir. S obzirom na to, AI sustavi moraju biti dizajniran za podršku, a ne zamjenu, ljude.
Transparentnost - preduvjet za povjerenje: Transparentnost se ističe kao ključ za izgradnju povjerenja za AI sustave. Kupci i krajnji korisnici trebaju razumjeti kako AI djeluje, koje podatke prikuplja i kako se donose odluke. Bez transparentnosti postoji značajan rizik od nepovjerenja, posebno kada su u pitanju osjetljive aplikacije poput prepoznavanja lica. Biti transparentan o sustavima ograničenja i mogućnosti važan su dio ovoga.
Privatnost i sigurnost podataka glavni su problemi pri korištenju umjetne inteligencije za nadzor, posebno u regijama sa strogim zakonima o zaštiti podataka. Ispitanici su istaknuli važnost postupanja s osobnim podacima, s velikom pažnjom. Kako bi zadovoljili propise o privatnosti i etičke standarde, stručnjaci su se složili da se tvrtke također moraju usredotočiti na minimiziranje prikupljanja podataka i anonimiziranje podataka kad god je to moguće. Ove prakse pomažu u smanjenju rizika od povrede privatnosti, a istovremeno štite osjetljive informacije. Mnogi ispitanici također su naglasili važnost dizajna privatnosti, zagovarajući sustave umjetne inteligencije koji ograničavaju potrebu za osobnim podacima. Na primjer, sustavi bi se mogli razviti za analizu obrazaca ili ponašanja umjesto da izravno identificiraju pojedince, postižući učinkovite rezultate uz minimiziranje prikupljanja podataka koji se mogu identificirati. Uz AI sustave koji se sve više oslanjaju na velike skupove podataka i mrežne infrastrukture, sigurnost podataka je najvažnija. Sustavi moraju biti dizajnirani za zaštitu od kibernetičkih napada i neovlaštenog pristupa osjetljivim podacima. To uključuje odgovarajuću enkripciju, prakse sigurne pohrane i stroge kontrole pristupa, samo da spomenemo nekoliko potrebnih mjera.
Pristranost i pravednost u sustavima umjetne inteligencije: sustavi umjetne inteligencije, posebno oni koji uključuju prepoznavanje lica i prediktivnu analitiku, podložni su pristranosti ako nisu pažljivo razvijeni i testirani. Ovo je posebno važno za sigurnosne i zaštitne aplikacije gdje pristrana umjetna inteligencija može dovesti do lažno pozitivnih rezultata ili nepravednih ishoda za pojedince, kao što je pogrešna identifikacija ili nejednako postupanje s pojedincima. Ispitanici su naglasili potrebu za raznovrsnijim skupovima podataka za obuku i rigoroznim testiranjem kako bi se osiguralo da su AI sustavi pošteni i nepristrani.
Stalni nadzor i testiranje: Odgovorna umjetna inteligencija također zahtijeva kontinuirani nadzor i testiranje kako bi se osiguralo da sustavi ostanu pravedni, točni i nepristrani. To uključuje redovito ažuriranje algoritama novim podacima i provođenje revizija kako bi se identificirale i riješile potencijalne pristranosti.
Usklađenost i upravljanje u fokusu: Kako se tehnologije umjetne inteligencije razvijaju, tako se razvijaju i propisi koji uređuju njihovu upotrebu. Stručnjaci su istaknuli da je ključni čimbenik za tvrtke koje primjenjuju AI u sigurnosti i zaštiti biti ispred regulatornih promjena i biti pedantan u osiguravanju da su njihovi sustavi u skladu s postojećim i novim zakonima.
Izgradnja povjerenja javnosti u AI, odgovornost je cijele industrije: Povjerenje javnosti kamen je temeljac licence za rad bilo koje industrije. Dubinski intervjui naglašavaju da široko prihvaćanje umjetne inteligencije ovisi o održavanju povjerenja javnosti, vlasti i kreatora politika. Ovo se povjerenje mora izgraditi putem odgovornih praksi umjetne inteligencije usvojenih u svim industrijama, a ne samo u pojedinačnim tvrtkama.
Korištenje umjetne inteligencije u sigurnosti, zaštiti, poslovnoj inteligenciji i operativnoj učinkovitosti brzo raste, a i partneri i krajnji korisnici prepoznaju njen potencijal i prilike koje donosi. Unatoč napretku postignutom posljednjih godina, i dalje postoji oprez oko ograničenja i rizika tehnologije. Jasno razumijevanje što AI može realno postići, kako novi propisi postavljaju scenu za buduće inovacije i što je odgovorna umjetna inteligencija u praksi - nužno je.
Axisov pristup umjetnoj inteligenciji ukorijenjen je u jednom sveobuhvatnom načelu: da bi tehnologija umjetne inteligencije, baš kao i sve druge tehnologije, trebala utjecati i povećati ljudsku inteligenciju, temeljiti se na poštovanju ljudskih prava i trebala biti od koristi ljudima i društvu. To je u skladu s vizijom Axisa - Inovirati za pametniji, sigurniji svijet. “Kao tvrtka, predani smo napretku umjetne inteligencije vođeni etičkim načelima. Podržavamo načela OECD-a o umjetnoj inteligenciji, dajući prioritet transparentnosti, pouzdanosti i zaštiti ljudskih prava i demokratskih vrijednosti”, poručuju iz Axisa.
“AI ostaje jedna od najmoćnijih i najtransformativnijih tehnologija u industriji videonadzora. Iako postoje značajne prilike za umjetnu inteligenciju da poboljša sigurnost i zaštitu, operativnu učinkovitost i poslovnu inteligenciju, mora postojati fokus na etičku implementaciju i smislene integracije koje pokreću vrijednost”, zaključuje Mats Thulin, direktor AI i analitičkih rješenja iz Axis Communications. (Priredila: N.G.K.)