Securitas Seguridad España ha empezado a usar el software de filtrado por Inteligencia Artificial de Calipsa en su Securitas Operations Center (SOC), con el objetivo de recortar hasta un 90 % las falsas alarmas que llegan desde los sistemas de videovigilancia. La compañía se presenta como la primera empresa de seguridad privada en España que integra esta tecnología en operación real.
El software de Calipsa se sitúa como una capa adicional sobre las analíticas de vídeo de las cámaras instaladas en cada cliente. Cuando una cámara dispara una alerta, un modelo de aprendizaje automático analiza la imagen y decide si lo que ha activado el aviso es una persona o un vehículo, o si se trata de algo que no requiere intervención: una rama agitada por el viento, un animal, un cambio brusco de iluminación o lluvia intensa.
Cómo funciona la capa de IA sobre la videovigilancia
La analítica de vídeo tradicional detecta movimiento y dispara una alarma cada vez que el patrón cambia. Ese enfoque genera muchísimo ruido en entornos al aire libre, donde basta un gato cruzando la imagen para que el operador tenga que validar el aviso a las tres de la mañana. El modelo de Calipsa añade una segunda revisión automática: clasifica el evento, descarta el falso positivo y solo escala al SOC los avisos que parecen amenazas reales.
Para Securitas la cuenta es directa. Si nueve de cada diez avisos eran ruido, ese tiempo de operador se libera para los que sí merecen atención. La compañía espera mejorar el tiempo de respuesta ante incidentes reales y rebajar la fatiga del equipo del SOC, una métrica que en los centros 24/7 acaba afectando a la calidad del servicio.
Por qué importa el filtrado en un SOC
El movimiento encaja en una tendencia de fondo: las cámaras y los sensores empiezan a delegar parte del trabajo de interpretación en modelos de visión por computador, y solo lo que queda dudoso llega a un humano. Esta misma lógica la describe Axis Communications en su análisis del futuro de la videovigilancia con IA, donde la cámara deja de ser un sensor pasivo y pasa a ejecutar inferencia en el propio dispositivo o en un servidor cercano.
El uso de aprendizaje automático en el perímetro empresarial conecta también con el debate de la IA en el borde para entornos físicos, donde el procesamiento ocurre cerca de la cámara para reducir latencia y carga de red. En el caso del SOC de Securitas, la jugada es similar: filtrar antes de que el evento llegue al operador.
Qué dice Securitas
«La integración del software de filtrado basado en IA de Calipsa, dirigida desde nuestra área de Innovación, nos permitirá mejorar los servicios que ofrecemos a nuestros clientes, y liberar el tiempo que antes dedicábamos a comprobar las falsas alarmas para centrarnos en nuestros servicios inteligentes de protección. Es un claro ejemplo de cómo las nuevas tecnologías pueden apoyar el lado operativo de la seguridad, y también nos ayudará a continuar incrementando una de nuestras líneas de negocio más importantes: los Servicios de Vigilancia Remota».
Amaranta Cegarra, directora del SOC de Securitas España
La compañía enmarca el proyecto en su área de Innovación, vinculada a su línea de Vigilancia Remota, que viene creciendo dentro del catálogo del grupo. La videovigilancia profesional con verificación remota ha ganado peso frente a la guardia presencial pura en instalaciones donde los costes operativos pesan, y el filtrado por IA es una de las palancas que puede mover la rentabilidad de ese modelo.
El contexto: IA aplicada a operaciones críticas
El caso Securitas–Calipsa entra en una categoría más amplia de despliegues de IA en operaciones empresariales 24/7, donde el modelo no inventa contenido, sino que reduce ruido para que las personas dediquen tiempo a lo que de verdad lo necesita. Es la misma lógica que se ve en redes, en finanzas o en salud, y que aparece también en la conversación sobre IA física y colaboración humano-máquina que las grandes consultoras han colocado en el corto plazo de los consejos de dirección.
El frente de seguridad sigue siendo terreno sensible, sobre todo cuando la IA decide qué evento merece la atención de un operador. Voces del propio sector recuerdan que la IA cambia tanto la defensa como el ataque, y eso obliga a auditar bien los modelos que se usan para descartar alertas: un falso negativo en filtrado de alarmas tiene un coste muy distinto a un falso positivo en otros sectores.
Preguntas frecuentes
¿Qué hace exactamente el software de Calipsa?
Aplica un modelo de visión por computador entrenado con aprendizaje automático sobre las imágenes que disparan una alarma en un sistema de videovigilancia. Clasifica el evento como amenaza potencial (persona o vehículo) o como falso positivo (animal, vegetación, climatología, cambios de luz), y solo deja pasar al operador los avisos relevantes.
¿Qué reducción de falsas alarmas anuncia Securitas?
La compañía habla de una reducción de hasta el 90 % de las falsas alarmas procedentes de las analíticas de vídeo recibidas en su Securitas Operations Center.
¿Sustituye la IA al operador del SOC?
No. El software actúa como capa de prefiltrado: descarta avisos que claramente no son amenazas para que el operador humano se centre en los eventos verificados. La decisión final y el protocolo de respuesta siguen estando en manos del personal del SOC.
¿Por qué es la primera implantación en España?
Según el anuncio, Securitas Seguridad España es la primera empresa de seguridad del país que integra el filtrado por IA de Calipsa en operación con clientes reales. Otros operadores trabajan con analíticas propias, pero esta es la primera referencia pública del despliegue de Calipsa en un SOC español.
¿Qué impacto tiene en el cliente final?
El cliente sigue viendo el mismo servicio de vigilancia remota, pero con menos avisos espurios y un tiempo de respuesta mejor cuando hay un incidente real. La capa de IA es transparente para el usuario: trabaja entre la cámara y el operador del SOC.
