Il mercato globale della videosorveglianza per l’edilizia è destinato a raggiungere il valore di 5 miliardi di euro entro il 2026. All’interno di questo comparto, le soluzioni di monitoraggio in tempo reale e analisi video basate sull’intelligenza artificiale (IA) rappresenteranno il 33% del totale.
In Europa il settore cresce con un tasso annuo dell’11,1%, ma l’Italia mostra una dinamica superiore alla media, con un incremento del 12,4% e un valore atteso di 854 milioni di euro entro il 2030.
L’integrazione dell’IA nei processi industriali italiani è in una fase di trasformazione accelerata. Secondo il rapporto Istat Imprese e ICT 2025:
• L’adozione dell’IA nelle aziende con oltre 10 addetti è passata dall’8,2% del 2024 al 16,4% nel 2025.
• Nelle imprese medio-grandi, la penetrazione tecnologica tocca il 53,1%.
• Il 66% degli appaltatori italiani considera oggi i sistemi di sorveglianza avanzata un investimento imprescindibile, da integrare fin dalla fase di progettazione del cantiere.
Dal monitoraggio reattivo alla tutela predittiva
L’introduzione dell’IA permette di superare i limiti fisici delle telecamere standard, spesso soggette a errori causati da pioggia, ombre o movimenti della vegetazione. L’azienda BauWatch ha sviluppato algoritmi di deep learning per distinguere i mutamenti innocui dei pixel dalle minacce reali.
Frank Brouwer, group manager research and innovation presso BauWatch Technology Group, spiega che la tecnologia si basa sulle classificazioni effettuate negli Alarm Receiving Centers (ARC): “È proprio questa vasta conoscenza a costituire il materiale con cui l’AI viene istruita, permettendole di superare la logica limitata delle telecamere tradizionali”.
Il sistema analizza la coerenza del comportamento sospetto nel tempo attraverso un processo multidimensionale, trasformando la sorveglianza da reattiva a predittiva.
Uno dei principali vantaggi economici e operativi è la riduzione della “fatica da falso allarme” per gli operatori. L’Ia di BauWatch è in grado di:
1. Neutralizzare il 99% delle segnalazioni improprie, come quelle causate da insetti o riflessi dei fari.
2. Classificare la minaccia in tempo reale, distinguendo tra presenza umana, animali o mezzi in transito.
3. Mantenere la precisione in condizioni estreme, dal sole della Sicilia alla neve delle Dolomiti.
Come sottolinea Brouwer, il sistema considera un oggetto sospetto solo quando il movimento mantiene coerenza temporale:
“Il nostro sistema parte da una rilevazione del movimento, ma considera un oggetto sospetto solo quando quel movimento mantiene coerenza nel tempo. Da lì entra in gioco il deep learning, che classifica la natura della minaccia in tempo reale”, conclude Brouwer.
Questa capacità di calibrazione permette di garantire che l’attenzione umana si concentri esclusivamente su eventi verificati ad alta priorità, ottimizzando i costi di gestione della sicurezza nei grandi progetti infrastrutturali.
