VMS y sistema de gestión de vídeo: visión general del mercado y definiciones
La gestión de vídeo se ha convertido en la columna vertebral de la seguridad y las operaciones modernas. En términos sencillos, un sistema de gestión de vídeo conecta cámaras, almacenamiento, grabadoras y software en un flujo de trabajo único que captura, almacena y hace que el vídeo sea buscable. Un VMS realiza esas funciones ofreciendo vista en directo, grabación, indexación y reproducción. Como resultado, las instalaciones utilizan estas herramientas para reducir los tiempos de respuesta y mejorar la conciencia situacional.
Las cifras del mercado muestran un crecimiento pronunciado. El mercado de gestión de vídeo creció de US $12.44 billion en 2023 a US $15.14 billion en 2024, con una TACC de aproximadamente 21,7 %; ese salto refleja la rápida adopción en diferentes sectores US $12.44 bn → US $15.14 bn (Research and Markets). Las previsiones esperan que el sector alcance aproximadamente US $18.41 billion para 2025, manteniendo una TACC de alrededor del 21,6 % (Business Research Company). Proyecciones a más largo plazo sitúan el mercado cerca de US $28.28 billion para 2034 (Business Research Insights). Estos números demuestran una fuerte demanda de sistemas de vídeo más inteligentes y automatizados.
Las definiciones importan. El software de gestión de vídeo es la capa de aplicación que coordina la grabación, la búsqueda y el control de dispositivos. Un sistema de gestión de vídeo se refiere a la solución completa que incluye cámaras, grabadoras como NVRs, almacenamiento, redes y el software. La distinción aclara la adquisición: puede comprar solo el software VMS, o adquirir un sistema de vigilancia completo con cámaras y grabadoras empaquetadas.
Las opciones de despliegue se dividen en soluciones on-premise y basadas en la nube. Un despliegue on-premise mantiene los datos de vídeo localmente, lo que ayuda con el RGPD y las regulaciones gubernamentales para sitios sensibles. En contraste, los despliegues basados en la nube trasladan el procesamiento y el almacenamiento fuera del sitio, facilitando el acceso remoto y las actualizaciones rápidas del software. Muchas organizaciones eligen modelos híbridos para poder mantener el vídeo sensible localmente mientras usan servicios en la nube para agregación y vistas de paneles remotos.
Finalmente, los enfoques de arquitectura abierta y de plataforma abierta permiten a los operadores integrar cámaras y sistemas de gestión de terceros como Milestone Systems. Esto facilita las actualizaciones y la personalización. Para más detalles sobre capacidades específicas de detección que funcionan con su VMS, considere leer nuestro caso de uso sobre detección de personas en aeropuertos, que muestra cómo la gestión de vídeo se integra con sensores operativos.
software de gestión de vídeo: funciones clave para optimizar la vigilancia y la analítica
El software de gestión de vídeo moderno se centra en funciones básicas que optimizan las operaciones. Primero, la vista en directo permite a los operadores monitorizar decenas de transmisiones desde un panel unificado. Segundo, las políticas de grabación y retención se ejecutan en almacenamiento local o NVRs para cumplir con la normativa. Tercero, la búsqueda rápida y la reproducción reducen los tiempos de investigación al permitir a los usuarios saltar a eventos de movimiento, clips etiquetados o periodos específicos de una cámara. Estas funciones clave ayudan a los equipos a encontrar rápidamente el metraje crítico y a reducir los costes adicionales asociados a la revisión manual.
Los módulos de analítica amplían la capacidad. Por ejemplo, las analíticas de vídeo como la detección de movimiento y el reconocimiento de matrículas permiten etiquetado y disparadores automáticos. El reconocimiento facial y la búsqueda impulsada por IA pueden localizar personas de interés, mientras que los modelos de comportamiento detectan merodeo o densidad de multitudes. Estas herramientas reducen las falsas alarmas y agilizan la respuesta ante incidentes. Además, el vídeo inteligente combinado con la revisión humana reduce el tiempo de escalado y mejora la precisión.
La integración es crucial. Un VMS debe integrarse con control de acceso y detección de intrusiones para ofrecer una vista completa del sistema de seguridad. Vincular eventos de cámaras con sistemas de control de acceso permite la correlación de eventos: un evento de apertura puede incitar a una cámara a grabar y desencadenar una alerta inmediata al personal de seguridad. Muchos despliegues utilizan Active Directory para permisos de usuario e inicio de sesión único, lo que mantiene la gestión de seguridad fácil de usar y auditable.
Los proveedores ofrecen distintos enfoques. Algunos paquetes de software VMS enfatizan una arquitectura abierta para cámaras y codificadores de terceros, mientras que otros se distribuyen como un paquete de vídeo completo con hardware propietario. Para sitios que necesitan detección de objetos personalizada, Visionplatform.ai se integra con despliegues VMS existentes para convertir CCTV en sensores operativos. Nuestra plataforma puede detectar vehículos, ANPR/LPR, EPP y objetos personalizados en tiempo real y publicar eventos para que las operaciones puedan actuar sobre los datos visuales. Para ejemplos concretos de uso de ANPR y EPP, vea nuestras páginas sobre ANPR/LPR en aeropuertos y detección de EPP en aeropuertos.
Los proveedores también gestionan las licencias de diferentes maneras. El conteo de licencias por cámara, los límites de grabadora y los topes de usuarios concurrentes afectan el coste total de propiedad. Una plataforma con muchas funciones que permite integraciones de plataforma abierta tiende a reducir los costes a largo plazo al admitir cámaras de terceros y evitar el bloqueo del proveedor. Además, las actualizaciones de software y el mantenimiento regular mantienen el sistema ciberseguro y garantizan tiempos de respuesta previsibles durante incidentes.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
vigilancia de extremo a extremo con analítica de vídeo: integración y flujo de trabajo
Un despliegue de extremo a extremo conecta la cámara de seguridad en el edge con una plataforma de gestión y el panel del operador. Primero, las cámaras capturan las transmisiones. Luego, los codificadores o dispositivos edge realizan el procesamiento inicial. A continuación, los NVRs o el almacenamiento local conservan las copias maestras. Finalmente, el VMS indexa las transmisiones y envía alarmas a los equipos de operaciones de seguridad. Este flujo de trabajo crea una cadena de custodia para el metraje de vídeo y facilita la búsqueda forense cuando se necesita un análisis posterior al incidente.
La analítica de vídeo en tiempo real añade valor en cada paso. La analítica en el edge puede detectar personas, vehículos o comportamientos sospechosos antes de que la transmisión llegue a los servidores centrales. Cuando un evento cumple los criterios umbral, el VMS emite una alerta y un clip corto se marca en el panel. Esto permite a los vigilantes verificar eventos rápidamente y luego desplegar a los respondedores o bloquear puertas específicas con sistemas de control de acceso integrados. Todo el flujo mejora los tiempos de respuesta y reduce la dependencia de la monitorización humana constante.
La computación en el edge ofrece beneficios claros. El procesamiento en la cámara o en un servidor GPU local reduce la latencia, preserva el ancho de banda y baja los costes en la nube. La investigación sobre analítica de vídeo en streaming IoT muestra que procesar vídeo más cerca de la fuente reduce la carga de la red y soporta la toma de decisiones casi en tiempo real (MDPI). Para muchos sitios, esto significa que la detección crítica ocurre in situ y solo se envían a los sistemas centrales eventos estructurados o clips comprimidos.
La seguridad y el cumplimiento son importantes en el flujo de trabajo. El cifrado en tránsito y en reposo protege los datos de vídeo contra manipulaciones. Muchas empresas requieren opciones de almacenamiento local para poder cumplir con las regulaciones gubernamentales sobre retención y soberanía. Visionplatform.ai admite despliegues on-premise por defecto para que los clientes retengan el control de los datos y cumplan con las expectativas del AI Act de la UE. Ese enfoque mantiene los modelos y los conjuntos de datos de entrenamiento privados mientras permite el uso operativo de eventos en los sistemas OT y BI.
centralice la seguridad con sistemas de gestión: soluciones basadas en la nube
Centralice múltiples sitios con una plataforma de gestión habilitada para la nube para obtener una vista de una sola pantalla de activos dispersos. La gestión de vídeo basada en la nube ayuda a las organizaciones a implementar políticas coherentes, desplegar actualizaciones de software y permitir el acceso remoto sin una gran infraestructura local. Para pequeñas y medianas empresas, los modelos en la nube reducen la inversión inicial en hardware y simplifican el despliegue. Al mismo tiempo, las grandes empresas obtienen escalabilidad y redundancia en miles de cámaras.
La gestión de vídeo basada en la nube soporta la escalabilidad de varias maneras. Primero, permite a los administradores añadir licencias de cámara y almacenamiento bajo demanda. Segundo, centraliza permisos de usuario y paneles entre sitios, de modo que los equipos de gestión de seguridad puedan monitorizar muchas ubicaciones desde una única consola. Tercero, se integra con otros servicios en la nube y software de analítica para informes avanzados. Estas funcionalidades hacen que las soluciones en la nube sean una vía rentable hacia la monitorización de nivel empresarial.
Hay compensaciones. La soberanía de datos, el cifrado y el cumplimiento deben abordarse al mover vídeo sensible fuera del sitio. Algunas organizaciones mantienen las transmisiones primarias on-premise y utilizan servicios basados en la nube para monitorización agregada, recuperación ante desastres o archivo a largo plazo. Los modelos híbridos proporcionan redundancia y ayudan a cumplir las regulaciones gubernamentales al tiempo que ofrecen los beneficios del acceso remoto y la gestión tipo VSAAS.
Para los equipos que desean un despliegue plug-and-play, los proveedores nativos en la nube enfatizan la simplicidad y las interfaces fáciles de usar. Otros proveedores destacan la arquitectura abierta y permiten la integración con grabadoras heredadas y cámaras de terceros. Si necesita datos operativos orientados a eventos, plataformas como Visionplatform.ai pueden publicar detecciones vía MQTT para que paneles y sistemas BI utilicen la salida de las cámaras más allá de la seguridad física. Esa integración ayuda a convertir cámaras de grabadoras pasivas en sensores activos que impulsan las operaciones.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
estudio de caso: Avigilon y Verkada en gestión de vídeo escalable
Avigilon y Verkada representan dos enfoques distintos para la gestión de vídeo escalable. Avigilon se centra en analíticas impulsadas por IA y en el rendimiento on-premise. Su plataforma añade analíticas de vídeo de autoaprendizaje que se adaptan al entorno de un sitio y reducen las detecciones falsas. Como señala un informe de mercado, «El crecimiento exponencial en el mercado de software de gestión de vídeo es una respuesta directa a la creciente demanda de procesamiento de vídeo de alta calidad y la integración del VMS con otros sistemas de seguridad e IoT» (Research and Markets).
En contraste, Verkada defiende un enfoque nativo en la nube con una integración estrecha de hardware y software y un despliegue rápido. Su facilidad de despliegue y acceso remoto atraen a cadenas y empresas distribuidas que necesitan políticas coherentes y una incorporación rápida. Una segunda observación de expertos señala que «Las innovaciones en dispositivos controlados por voz y sistemas de audio para el hogar inteligente están impulsando la necesidad de sistemas de gestión de vídeo más sofisticados que puedan comunicarse sin problemas entre hardware y software» (Grand View Research). Esto destaca cómo las estrategias de los proveedores difieren entre apertura y simplicidad.
Compare el coste total de propiedad y la experiencia del usuario. El modelo on-premise impulsado por IA de Avigilon puede reducir el ancho de banda y proteger la privacidad, pero a menudo requiere una mayor inversión inicial en hardware. El modelo nativo en la nube de Verkada reduce la infraestructura en sitio y simplifica el proceso de instalación, pero puede generar tarifas de licencia de cámara y suscripción con el tiempo. Al elegir un proveedor, evalúe analíticas ricas en funciones, opciones de almacenamiento local y si el sistema admite cámaras de terceros. Para despliegues multi-sitio en aeropuertos, por ejemplo, ANPR/LPR y el conteo de personas son requisitos comunes; vea nuestro ejemplo sobre ANPR/LPR en aeropuertos para ver cómo la detección se integra en las operaciones.
Finalmente, considere la interoperabilidad. Milestone Systems sigue siendo una plataforma de gestión popular para integraciones abiertas, especialmente cuando cámaras y grabadoras de terceros deben funcionar juntas. Si necesita modelos personalizables o clases específicas por sitio, las plataformas que le permiten entrenar con su propio metraje de vídeo reducirán las falsas alarmas y acelerarán la búsqueda forense. Visionplatform.ai admite la integración con Milestone y otros sistemas de gestión para añadir ANPR, EPP y detecciones especializadas mientras mantiene los datos locales y ciberseguros.
Tendencias futuras en gestión de vídeo y analítica: escalabilidad e IA
Espere crecimiento e innovación continuos en la próxima década. Las previsiones del mercado proyectan que el sector de la gestión de vídeo continuará expandiéndose hasta aproximadamente US $28.28 billion para 2034 desde una base menor, lo que implica una inversión sostenida en sistemas escalables (Business Research Insights). Esa proyección refleja la demanda de ciudades inteligentes, autoridades de transporte y operaciones de seguridad empresarial que necesitan monitorización centralizada y herramientas predictivas.
Los avances impulsados por IA impulsarán la seguridad predictiva y reducirán los falsos positivos. Nuevos modelos para conteo de personas, reconocimiento de matrículas y predicción de comportamiento permitirán a los operadores actuar antes de que los incidentes escalen. La analítica de vídeo en streaming en el edge y el procesamiento a nivel de codificador reducirán la latencia y el ancho de banda, permitiendo respuestas casi en tiempo real para la gestión del tráfico y la vigilancia perimetral. La investigación respalda el procesamiento en el edge como una tendencia crítica para analíticas de vídeo de baja latencia y ahorro de ancho de banda (MDPI).
Los estándares y la interoperabilidad mejorarán. La arquitectura abierta, las API de plataformas abiertas y los esquemas de eventos estandarizados facilitan la integración de sistemas de control de acceso, intercomunicadores y feeds BMS. Ese cambio permite que las cámaras funcionen como sensores en sistemas OT y BI para operaciones más allá de la seguridad física. También espere un mayor enfoque en regulaciones gubernamentales, cifrado y opciones de almacenamiento local para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
Para las organizaciones que planifican despliegues, priorice la escalabilidad y la personalización. Elija sistemas que se integren con cámaras de terceros, admitan NVRs y permitan el reentrenamiento de modelos con sus propios datos de vídeo. El enfoque de Visionplatform.ai —on-prem y edge-first, con estrategias de modelos flexibles— ilustra cómo mantener los modelos localmente mientras se hace que el vídeo sea buscable y procesable. Como resultado, los equipos pueden convertir el CCTV en sensores operativos que mejoran tanto las operaciones de seguridad como los KPI comerciales principales.
FAQ
¿Cuál es la diferencia entre video management y VMS?
La gestión de vídeo suele referirse a la práctica más amplia de operar cámaras, almacenamiento y flujos de trabajo en un sitio o empresa. Un VMS es el componente de software que realiza la vista en directo, la grabación, la indexación y la reproducción dentro de ese conjunto más amplio.
¿Qué tan rápido está creciendo el mercado de gestión de vídeo?
El crecimiento ha sido robusto; el mercado aumentó de aproximadamente US $12.44 billion en 2023 a US $15.14 billion en 2024 con una TACC de alrededor del 21,7 % (Research and Markets). Las previsiones esperan más incrementos hasta US $18.41 billion para 2025 (Business Research Company).
¿Debo elegir gestión de vídeo on-premise o basada en la nube?
Depende de las necesidades de cumplimiento y operativas. On-premise mantiene los datos de vídeo sensibles localmente para cumplir con RGPD y regulaciones gubernamentales, mientras que los sistemas basados en la nube ofrecen fácil acceso remoto, centralizan las actualizaciones y simplifican el despliegue para organizaciones multi-sitio.
¿Puedo integrar analíticas de vídeo en mi VMS existente?
Sí. Muchas plataformas y herramientas de terceros se integran con sistemas de gestión populares y Milestone Systems para añadir analíticas de vídeo avanzadas. Visionplatform.ai, por ejemplo, se conecta al CCTV existente y transmite eventos estructurados para operaciones y seguridad.
¿Cómo ayuda la computación en el edge a la monitorización de vídeo?
La computación en el edge procesa el vídeo cerca de la cámara, lo que reduce la latencia y el uso de ancho de banda. Como resultado, la detección y las alertas pueden ocurrir en casi tiempo real y solo se necesita transmitir a los sistemas centrales la metadata de eventos o clips.
¿Cuáles son las funciones clave típicas del software de gestión de vídeo?
Las funciones clave típicas incluyen vista en directo, grabación, búsqueda y reproducción rápidas, permisos de usuario e integraciones con control de acceso. Funciones adicionales pueden incluir búsqueda impulsada por IA, LPR y paneles personalizables.
¿En qué se diferencian Avigilon y Verkada?
Avigilon se centra en analíticas on-premise impulsadas por IA y funciones de autoaprendizaje, mientras que Verkada enfatiza una experiencia integrada de hardware y software nativa en la nube con despliegue simplificado. Cada enfoque tiene compensaciones en coste, control y escalabilidad.
¿Existen soluciones para convertir el CCTV en sensores operativos?
Sí. Las plataformas que publican detecciones como eventos estructurados permiten que las cámaras alimenten paneles, sistemas BI y OT. Visionplatform.ai ofrece integraciones que convierten el CCTV en una red de sensores para casos de uso más allá de la seguridad física.
¿Qué debo considerar sobre licencias y coste total?
Verifique los modelos de licencia por cámara, los límites de grabadoras y NVR, y las tarifas de suscripción. También tenga en cuenta el proceso de instalación, los módulos con muchas funciones y los costes añadidos por almacenamiento en la nube o software de analítica avanzada.
¿Cómo puedo asegurar que mi despliegue de seguridad de vídeo cumpla con la normativa?
Utilice cifrado en tránsito y en reposo, mantenga el control sobre los datos de vídeo sensibles y siga las regulaciones locales sobre retención y acceso. Considere arquitecturas on-premise o híbridas para cumplir requisitos legales y regulatorios mientras mantiene los sistemas escalables.
