Las cámaras de seguridad están dejando de ser simples dispositivos que graban imágenes para convertirse en pequeños sistemas de computación capaces de analizar lo que ocurre delante de ellas. Un informe de Future Market Insights estima que el mercado mundial de inteligencia artificial aplicada a videovigilancia alcanzó unos 7.000 millones de dólares en 2025 y podría crecer hasta 58.600 millones en 2035, aunque otras consultoras manejan previsiones diferentes. Detrás del crecimiento aparecen la visión artificial, el procesamiento en el edge y una nueva generación de análisis de vídeo en tiempo real.
Las claves de la videovigilancia con IA en 20 segundos
- Future Market Insights proyecta un crecimiento desde 7.000 millones de dólares en 2025 hasta 58.600 millones en 2035.
- El hardware representa el 39,7 % del mercado estimado para 2025.
- Hikvision, Dahua, Avigilon y Milestone figuran entre los proveedores destacados.
- La evolución tecnológica se concentra en Edge AI, visión artificial, análisis en tiempo real y cloud.
La cifra de 58.600 millones procede de una previsión concreta y debe interpretarse como tal. Future Market Insights calcula una tasa de crecimiento anual compuesta del 23,1 % entre 2025 y 2035. Otras firmas dibujan un mercado igualmente expansivo, pero con magnitudes diferentes: Fortune Business Insights estima 6.260 millones de dólares en 2025 y 26.900 millones en 2034, con un crecimiento anual del 18,2 %.
La diferencia es una buena muestra de la dificultad de delimitar este mercado. Dependiendo del estudio pueden contabilizarse cámaras con procesamiento integrado, servidores, software de análisis, almacenamiento cloud, servicios o distintas combinaciones de estos componentes.
Lo que resulta más claro es la dirección tecnológica: la inteligencia empieza a desplazarse desde la sala donde se almacenaban y visualizaban las grabaciones hacia la propia cámara y los sistemas situados en el extremo de la red.
De grabar vídeo a entender qué aparece en las imágenes
La videovigilancia tradicional tenía un funcionamiento relativamente sencillo. Las cámaras capturaban imágenes que se enviaban a un grabador o servidor y, en muchos casos, una persona debía revisar las secuencias para localizar un incidente.
La incorporación de visión artificial cambia este modelo.
Un sistema moderno puede analizar automáticamente objetos, personas o vehículos, detectar movimientos y determinados comportamientos, realizar búsquedas sobre grabaciones o generar una alerta cuando encuentra una situación para la que ha sido configurado.
Entre los casos de uso que recoge Future Market Insights aparecen la detección y seguimiento de objetos, protección perimetral, reconocimiento de matrículas, análisis del tráfico, detección de humo e incendios, búsqueda de personas y filtrado de falsas alarmas.
La inteligencia artificial no implica necesariamente reconocimiento facial. De hecho, muchas aplicaciones pueden funcionar sin identificar a una persona.
Una cámara instalada en una fábrica puede detectar que alguien ha entrado en una zona restringida. Otra puede identificar un vehículo detenido en un lugar peligroso. En un comercio, el análisis puede utilizarse para estudiar ocupación o movimientos, mientras que en infraestructuras críticas puede servir para detectar objetos o accesos no autorizados.
La evolución de los modelos de visión también permite realizar análisis más complejos que la detección tradicional de movimiento.
Pero esa automatización tiene límites. Los falsos positivos y negativos siguen siendo un problema, y una alerta producida por un algoritmo no equivale necesariamente a que haya ocurrido un incidente real. El propio informe de Future Market Insights identifica la percepción sobre la fiabilidad de estos sistemas como uno de los factores que pueden frenar su adopción.
Edge AI: procesar el vídeo sin enviarlo todo a la nube
Uno de los mayores cambios está ocurriendo dentro de las propias cámaras.
Procesar vídeo requiere una cantidad considerable de computación. Una instalación con cientos o miles de cámaras también puede generar un enorme volumen de datos si transmite permanentemente todas las imágenes hacia servidores centrales.
El Edge AI intenta realizar parte de ese trabajo cerca del lugar donde se genera la información.
Las nuevas cámaras pueden incorporar procesadores especializados capaces de ejecutar algoritmos de visión artificial localmente. En lugar de enviar continuamente todo el vídeo para analizarlo en un centro de datos, el dispositivo puede identificar determinados eventos y transmitir únicamente las imágenes, metadatos o alertas necesarias.
Esto tiene varias ventajas.
Reduce el consumo de ancho de banda, disminuye la latencia y permite mantener algunas funciones aunque exista una conectividad limitada con la plataforma central. También puede reducir la cantidad de vídeo que necesita procesarse remotamente.
El peso de este modelo ayuda a explicar por qué el hardware representaba el 39,7 % del mercado estimado por Future Market Insights para 2025. La consultora prevé además que este segmento crezca a una tasa anual del 23,4 % hasta 2035.
Las cámaras empiezan así a parecerse a dispositivos edge especializados: sensor de imagen, conectividad y capacidad de computación trabajando conjuntamente.
No significa que la nube desaparezca.
El modelo que se está extendiendo combina procesamiento local con servidores centrales y servicios cloud. Una cámara puede realizar una primera detección, mientras una plataforma remota almacena eventos, administra dispositivos, correlaciona información procedente de diferentes ubicaciones o ejecuta análisis más exigentes.
Hikvision y Dahua encabezan una industria con fuerte presencia china
El mercado reúne fabricantes de cámaras, proveedores de software y compañías especializadas en inteligencia artificial.
Future Market Insights incluye entre sus principales participantes a Hikvision, Dahua Technology, Avigilon, Milestone Systems, YITU Tech, SenseTime y Agent Video Intelligence.
Hikvision y Dahua reflejan el peso que ha adquirido China en la fabricación mundial de cámaras y sistemas de videovigilancia. Avigilon, integrada en Motorola Solutions, combina cámaras y análisis de vídeo, mientras Milestone se ha especializado históricamente en software de gestión de vídeo (VMS) con una plataforma abierta sobre la que pueden integrarse diferentes dispositivos y aplicaciones.
La imagen que acompaña a algunas publicaciones sobre este mercado debe interpretarse con precaución. Presenta una supuesta clasificación de diez compañías, pero las últimas posiciones contienen nombres genéricos como «[Generic Company A]», «[Generative Company B]» o «[Indicative Company C]». No es, por tanto, un ranking fiable de los diez mayores fabricantes mundiales, aunque algunos de los proveedores identificados sí aparecen en el informe de Future Market Insights.
Además, hablar de «líder» depende del segmento analizado. El fabricante que vende más cámaras no tiene necesariamente la misma posición en software VMS, análisis de vídeo, reconocimiento facial o plataformas cloud.
Un mercado donde las previsiones difieren en miles de millones
Las estimaciones sobre el tamaño futuro de esta industria presentan diferencias considerables.
Future Market Insights parte de 7.000 millones de dólares en 2025 y proyecta 58.600 millones para 2035, con un crecimiento anual compuesto del 23,1 %.
SNS Insider publicó en marzo de 2026 otra estimación que situaba el mercado de 2025 en 6.410 millones y proyectaba 49.020 millones de dólares para 2035, con una tasa anual del 22,56 %.
Fortune Business Insights es más conservadora. Su informe actualizado en julio de 2026 calcula 6.260 millones en 2025, 7.040 millones en 2026 y 26.900 millones en 2034.
| Fuente | Mercado inicial | Previsión | Crecimiento anual |
|---|---|---|---|
| Future Market Insights | 7.000 M$ (2025) | 58.600 M$ (2035) | 23,1 % |
| SNS Insider | 6.410 M$ (2025) | 49.020 M$ (2035) | 22,56 % |
| Fortune Business Insights | 6.260 M$ (2025) | 26.900 M$ (2034) | 18,2 % |
La disparidad aconseja no presentar ninguna cifra como el tamaño que alcanzará necesariamente la industria. Son previsiones construidas con metodologías y definiciones diferentes.
Sí coinciden en anticipar un crecimiento importante durante los próximos años.
La privacidad será tan importante como la precisión de los algoritmos
Convertir millones de cámaras en sensores capaces de interpretar automáticamente lo que observan introduce cuestiones que van más allá de la tecnología.
No es equivalente utilizar visión artificial para detectar humo en una fábrica que emplear reconocimiento facial para identificar personas en espacios públicos.
Cuanto mayor sea la capacidad de analizar imágenes, relacionarlas con identidades y mantener históricos, mayores serán también las implicaciones sobre privacidad, protección de datos y posibles usos indebidos.
La expansión de estos sistemas tendrá que convivir, especialmente en Europa, con requisitos legales sobre tratamiento de datos personales y utilización de determinados sistemas biométricos.
También existe una cuestión de ciberseguridad. Una cámara conectada es otro dispositivo dentro de la red y puede procesar información sensible. Fabricantes y operadores tienen que proteger credenciales, comunicaciones, firmware y acceso remoto, además del propio vídeo almacenado.
Por eso la siguiente generación de videovigilancia no se decidirá únicamente por quién consigue el algoritmo de reconocimiento más preciso.
La competición también estará en cuánto análisis puede realizarse en el edge, cuánto ancho de banda necesita cada cámara, cómo se protege la información, qué capacidad de integración ofrece el software y qué controles mantiene la organización sobre los datos.
La cámara que simplemente grababa durante las 24 horas está dando paso a sistemas que seleccionan, clasifican e interpretan imágenes antes incluso de que una persona las vea. Si las previsiones de crecimiento se aproximan a la realidad, esa transición convertirá la videovigilancia en otro de los grandes mercados de Edge AI durante la próxima década.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto crecerá el mercado de videovigilancia con IA?
Future Market Insights estima que pasará de 7.000 millones de dólares en 2025 a 58.600 millones en 2035, aunque otras consultoras ofrecen previsiones inferiores.
¿Qué es Edge AI aplicado a cámaras de seguridad?
Consiste en ejecutar parte de los algoritmos de inteligencia artificial directamente en la cámara o en dispositivos próximos. Esto permite analizar imágenes con menor latencia y evita enviar necesariamente todo el vídeo a un centro de datos.
¿Qué empresas destacan en videovigilancia con inteligencia artificial?
Future Market Insights incluye a Hikvision, Dahua, Avigilon, Milestone Systems, YITU Tech, SenseTime y Agent Video Intelligence entre los participantes destacados de este mercado.
¿La videovigilancia con IA siempre utiliza reconocimiento facial?
No. La IA puede utilizarse para detectar objetos, vehículos, matrículas, incendios, intrusiones, movimientos o anomalías sin necesidad de identificar biométricamente a una persona.
