AI Ubah Cara Kita Bekerja dan Berpengetahuan

Transformasi Strategis Agentic AI dalam Video Surveillance Modern

Perubahan lanskap teknologi saat ini tidak lagi sekadar menyangkut akses terhadap informasi. Transformasi yang terjadi menembus lebih dalam: mengubah cara wawasan dihasilkan, diolah, dan diterapkan dalam operasi nyata. Dampaknya terasa di hampir semua industri, termasuk sistem video surveillance, di mana ekspektasi terhadap kesadaran situasional, kecepatan respons, dan nilai bisnis yang terukur meningkat tajam seiring berkembangnya Agentic AI dalam video surveillance sebagai komponen strategis. Dalam beberapa tahun terakhir, kapabilitas AI berkembang secara dramatis sekaligus menjadi jauh lebih hemat biaya. Berbagai studi industri menunjukkan bahwa biaya penerapan AI turun sekitar 80 hingga 90 persen hanya dalam dua tahun, sehingga organisasi jauh lebih mudah mengintegrasikan AI ke dalam operasi harian tanpa investasi yang berlebihan (McKinsey, 2023).

Keunikan momen ini terletak pada kecepatan kemajuan teknologi. Kemampuan yang sebelumnya membutuhkan waktu puluhan tahun untuk matang kini berevolusi dalam hitungan tahun bahkan bulan. Garis waktu yang terkompresi ini hampir tidak menyisakan ruang bagi adopsi yang lambat dan bertahap. Organisasi dipaksa memikirkan ulang cara produk dirancang dan bagaimana peran serta karier akan berkembang di tengah otomatisasi yang meningkat. Dalam video surveillance, AI bergerak cepat melalui tiga tahap utama yang saling melengkapi. Tahap pertama adalah Perceptive AI, yaitu sistem yang dapat melihat dan mengenali peristiwa melalui analitik video dasar seperti deteksi objek, pengenalan wajah, dan klasifikasi aktivitas. Tahap kedua adalah Generative AI, yang mampu menciptakan, meringkas, dan membandingkan konten, misalnya menghasilkan laporan insiden otomatis atau ringkasan visual dari rekaman panjang. Tahap ketiga adalah Agentic AI dalam video surveillance, yaitu sistem yang dapat bernalar dan mengambil tindakan secara otonom berdasarkan tujuan dan kebijakan yang telah ditetapkan. Ketika sistem keamanan memperoleh kapabilitas agentic, pertanyaan utama bergeser dari “Apa yang dapat dilihat sistem?” menjadi “Apa yang berwenang dilakukan sistem?” Surveillance menjadi kurang sekadar proyek teknis dan lebih merupakan tantangan desain operasional. Organisasi perlu menetapkan jalur eskalasi yang jelas, akuntabilitas yang terdefinisi, serta kerangka kepercayaan terhadap pengambilan keputusan otomatis yang selaras dengan regulasi dan standar industri.

Dalam praktiknya, video security berevolusi dari “video yang brandam” menjadi “kecerdasan yang bertindak” yang terintegrasi dengan alur kerja bisnis. Platform berbasis AI mengubah surveillance menjadi sumber nilai bisnis yang proaktif dengan menyajikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, bukan sekadar bukti setelah insiden terjadi. Deteksi gerakan cerdas di perimeter dapat membedakan peristiwa yang benar-benar memerlukan perhatian dari aktivitas rutin yang tidak berisiko. Untuk aktivitas berisiko rendah, respons otomatis seperti menyalakan lampu putih, memutar pesan audio pra-rekaman, atau mengirim notifikasi ke aplikasi mobile dapat mencegah insiden tanpa keterlibatan manusia langsung. Hanya ketika aktivitas berlanjut atau memenuhi kriteria eskalasi tertentu, peristiwa diteruskan ke command center atau tim keamanan, sehingga beban kerja operator menjadi lebih terukur. Dengan secara otomatis menyaring dan menangani insiden rutin, organisasi dapat mengurangi eskalasi yang tidak perlu dan menurunkan tingkat false alarm yang selama ini menjadi tantangan utama dalam operasi keamanan. Waktu respons terhadap peristiwa prioritas menjadi lebih singkat, sementara biaya operasional keamanan dapat ditekan tanpa mengorbankan tingkat perlindungan.

Arsitektur AI-Native, Cloud, dan Pergeseran Peran Profesional Keamanan

Metrik kinerja kini bergeser dari sekadar apakah suatu peristiwa terekam menjadi tindakan apa yang diambil sistem dan seberapa efektif tindakan tersebut mengurangi ketidakpastian pada momen kritis. Transisi ini menegaskan kesenjangan antara sistem video warisan dan arsitektur hybrid yang AI-native. Arsitektur ini menggabungkan pemrosesan edge yang kuat dengan skalabilitas cloud, memungkinkan analitik berjalan dekat dengan sumber data sekaligus memanfaatkan komputasi terpusat. Platform AI-native berfokus pada meminimalkan “time-to-insight,” memastikan informasi relevan cepat sampai ke pengambil keputusan dan sistem siap beradaptasi dengan agen AI di masa depan sama mudahnya seperti melayani pengguna saat ini. AI telah bergerak dari teknologi yang menjanjikan menjadi pilar strategis dalam manajemen risiko dan operasi. Dalam video surveillance, AI mengubah sistem dari perekam pasif menjadi agen cerdas yang aktif dan responsif. Sistem ini meningkatkan keamanan, memperbaiki efisiensi operasional, dan menghadirkan nilai bisnis yang terukur melalui indikator seperti penurunan insiden, pengurangan biaya tenaga kerja, dan peningkatan kepatuhan. AI bukan lagi sekadar kapabilitas eksperimental; ia telah menjadi infrastruktur operasional yang mengamati, menganalisis, dan bertindak dalam pagar kendali yang jelas dan dipimpin manusia, dengan tata kelola yang menekankan keamanan data dan privasi.

Pada saat yang sama, arsitektur dasar yang menopang AI telah matang dan semakin terstandarisasi. Adopsi cloud meningkat pesat, menjadikan kapabilitas AI tingkat lanjut lebih mudah diakses dan lebih skalabel di seluruh organisasi, termasuk perusahaan dengan banyak lokasi. Bagi industri surveillance, perluasan kapabilitas cloud memberikan fleksibilitas baru dalam desain sistem. Cloud memungkinkan waktu respons yang lebih cepat melalui distribusi beban komputasi, kebutuhan bandwidth yang lebih rendah melalui kompresi dan pemrosesan di edge, serta solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan unik setiap deployment, mulai dari ritel hingga infrastruktur kritis. Seiring sistem AI menjadi lebih mampu, kendala utama bergeser dari kinerja teknologi ke kemampuan mengarahkan dan mengoperasionalkan AI secara efektif. Menjelang 2025, berbagai laporan pasar memperkirakan lonjakan permintaan terhadap profesional melek AI dan pakar domain yang tahu cara mengarahkan AI, menafsirkan keluarannya, dan mengintegrasikannya ke dalam alur kerja yang ada (Gartner, 2023).

Alih-alih menggantikan keahlian, AI mulai memperkuatnya dengan menyediakan analitik dan rekomendasi yang memperkaya penilaian manusia. Hal ini sangat nyata dalam video security, di mana konteks, penilaian, dan akuntabilitas tetap esensial. Perkembangan ini meletakkan fondasi bagi sistem surveillance masa kini, yang tidak hanya brandam rekaman, tetapi secara aktif berkontribusi pada kesadaran operasional dan pengambilan keputusan lintas fungsi. Ketika kapabilitas AI mulai stabil dan menyebar luas, faktor pembatas semakin bergeser ke orkestrasi dan integrasi proses. Tantangan utama adalah bagaimana wawasan dialirkan, dikontekstualisasikan, dan diubah menjadi tindakan yang konsisten dengan kebijakan organisasi. Keunggulan kompetitif kini kurang bergantung pada akses terhadap AI dan lebih pada seberapa bersih AI diintegrasikan ke alur kerja dunia nyata, termasuk sistem tiket, manajemen insiden, dan aplikasi bisnis lainnya. Dalam surveillance, AI menciptakan pergeseran paradigma, memindahkan solusi dari video “hanya untuk keamanan” menjadi sistem yang menyajikan nilai operasional, misalnya optimasi tata letak toko, analisis perilaku pelanggan, dan pemantauan kepatuhan.

Remote Video Monitoring, VSaaS, dan Integrasi Data Lintas Sistem

Perubahan ini menggeser cara bisnis memandang tim keamanan branda. Ketika industri lain memasangkan wawasan AI dengan pakar domain, profesional keamanan berupaya memanfaatkan arsitektur surveillance yang ditingkatkan AI untuk mengoptimalkan operasi bisnis yang lebih luas dan mendukung keputusan strategis. AI bukan satu-satunya inovasi besar yang membentuk ulang surveillance modern. Remote Video Monitoring (RVM) adalah tren penting lainnya, yang memastikan peristiwa paling relevan sampai ke operator keamanan sambil mengurangi false alarm melalui filter berbasis analitik. RVM mencerminkan realokasi upaya manusia yang lebih luas: AI menangani volume dan verifikasi awal, sementara operator manusia fokus pada penilaian, koordinasi, dan penanganan pengecualian yang memerlukan intuisi dan pengalaman. Nilai tim surveillance tidak lagi diukur dari seberapa banyak video yang branda tonton, melainkan seberapa efektif branda merespons dan mengelola insiden.

Dengan RVM, operator remote yang terampil menafsirkan apa yang terjadi, menginformasikan bisnis, dan membuat keputusan keamanan kunci untuk meningkatkan waktu respons. Kendala bukan lagi ketersediaan video, melainkan biaya perhatian manusia. Ketika AI mengurangi false positive dan melakukan pra-filter terhadap peristiwa, bottleneck secara alami bergeser dari kapasitas pemantauan ke kualitas keputusan. Organisasi menata ulang alur kerja untuk memastikan bahwa meningkatnya volume wawasan menghasilkan respons yang lebih cepat dan efektif, bukan sekadar lebih banyak data untuk ditinjau. Video Surveillance as a Service (VSaaS) dan model berbasis langganan juga mengubah cara organisasi merencanakan keamanan jangka panjang dan investasi teknologi. Sistem surveillance tradisional sering diterapkan sebagai aset tetap dengan kemampuan terbatas untuk beradaptasi seiring kebutuhan operasional, ancaman, dan teknologi berkembang.

VSaaS menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel, dirancang untuk berevolusi melalui peningkatan berbasis perangkat lunak, kapasitas yang dapat diskalakan, dan layanan berkelanjutan yang mencakup pemeliharaan, pembaruan fitur, dan dukungan teknis. Surveillance menjadi investasi berkelanjutan, bukan pembelian statis satu kali, sehingga organisasi dapat mengikuti perkembangan AI dan analitik tanpa penggantian perangkat keras besar. Solusi yang interoperabel semakin membantu pelanggan menghubungkan berbagai sumber data dalam satu platform berbasis cloud yang terpusat. Mengintegrasikan access control, sistem point-of-sale, sensor lingkungan, dan alat keamanan serta bisnis lainnya dengan video surveillance membuka wawasan baru dengan menyediakan visibilitas tambahan terhadap peristiwa dan korelasi lintas sistem. Didukung AI, peristiwa ini menjadi data nyata yang dapat ditindaklanjuti dan digunakan organisasi untuk meningkatkan operasi, misalnya mengidentifikasi pola kerugian, mengoptimalkan penempatan staf, atau memantau kepatuhan terhadap prosedur keselamatan.

Platform OpenEye Web Services dan Era Kolaborasi Manusia–Agen AI

Di tengah lanskap inovasi yang cepat ini, OpenEye terus mengembangkan platform video security cloud-managed OpenEye Web Services (OWS). OWS dirancang dengan kecerdasan aktif sebagai inti, menanamkan kapabilitas surveillance berbasis AI yang melampaui perekaman pasif dan mendukung Agentic AI dalam video surveillance. Analitik video AI dan peningkatan lainnya merupakan fitur native, dibangun langsung ke dalam platform, bukan ditambahkan kemudian sebagai modul terpisah. Ketika bisnis berupaya menerapkan AI secara efektif di seluruh organisasi, OpenEye berfokus pada penyediaan solusi yang mudah digunakan dan skalabel yang menyederhanakan adopsi AI. Arsitekturnya dirancang sebagai jalur masuk yang lugas ke kapabilitas cloud dan inovasi AI, dengan antarmuka yang mendukung integrasi ke sistem pihak ketiga.

Kita kini memasuki era Agentic AI dalam video surveillance, di mana teknologi berevolusi dari alat yang dioperasikan menjadi rekan kerja yang berkolaborasi dengan manusia. Agen AI adalah sistem perangkat lunak otonom yang menggunakan model AI untuk mengamati, bernalar, merencanakan, dan bertindak guna mencapai tujuan tertentu dengan pengawasan manusia minimal. Berbeda dengan generative AI standar yang merespons satu prompt, agen beroperasi dalam loop, mengeksekusi tugas kompleks multi-langkah, menggunakan alat eksternal, dan belajar dari hasil untuk meningkatkan kinerja. Tahun-tahun mendatang akan ditandai oleh agensi dan pemahaman ketika AI mengambil peran proaktif. Sistem akan melakukan pemeriksaan kepatuhan visual, memantau kondisi lokasi, dan melakukan eskalasi secara cerdas, dengan tetap mempertahankan pengawasan human-in-the-loop untuk menjamin kualitas dan kepercayaan, serta mematuhi kebijakan keamanan dan privasi.

Melalui generative search, alarming berbasis video, dan antarmuka bahasa alami, AI mengubah infrastruktur keamanan menjadi aset operasional inti yang mendukung berbagai fungsi bisnis. Teknologi ini menyediakan solusi tepercaya yang memperkuat kerja tim dengan mengurangi beban tugas manual dan meningkatkan konsistensi respons. Agentic AI diperkirakan menjadi lebih operasional, proaktif, dan tersedia luas sebagai “rekan kerja” kolaboratif di dalam organisasi, membantu mengelola risiko, memantau kepatuhan, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data. AI juga mengubah peran profesional keamanan secara struktural. Alih-alih memantau feed secara manual atau melakukan pemeriksaan rutin di lapangan, staf dapat mengawasi banyak agen AI yang menggabungkan Vision Language Models (VLM) dan Large Language Models (LLM) untuk penalaran visual, pemahaman kontekstual, dan alur kerja otomatis.

Use Case: Kontrol Akses, Audit Fasilitas, dan Orkestrasi Agen AI

Peran manusia bergeser ke arah pengawasan, strategi, penanganan pengecualian, dan pengelolaan sistem cerdas ini, termasuk penyesuaian kebijakan, evaluasi hasil, dan peningkatan berkelanjutan. Perubahan ini menuntut peningkatan kompetensi digital dan pemahaman terhadap AI, tetapi juga membuka peluang karier baru di bidang keamanan berbasis data. Salah satu penerapan praktis adalah pemantauan akses masuk yang aman dan kontekstual. Ketika peristiwa penggunaan badge dan deteksi orang terjadi secara bersamaan, agen AI dapat menganalisis situasi untuk risiko yang lebih halus yang sering terlewat oleh sistem tradisional. Misalnya, jika seorang karyawan melakukan badge untuk masuk tetapi menahan pintu bagi individu tanpa badge yang mengenakan seragam kurir, sistem dapat mengenali ini sebagai risiko social engineering, bukan sekadar tailgating.

Agen kemudian mengeksekusi workflow penahanan yang terstruktur. Sistem memeriksa Visitor Management System untuk jadwal pengiriman, mengirimkan petugas keamanan bila perlu, dan secara otomatis mencatat pelanggaran kebijakan dalam rekam kepatuhan karyawan, sehingga organisasi memiliki jejak audit yang jelas. Penerapan lain adalah audit fasilitas otomatis yang terjadwal dan terukur. Alih-alih manajer regional mengunjungi toko setiap hari, agen AI dapat melakukan inspeksi visual pada waktu tertentu, misalnya pukul delapan pagi, dengan memanfaatkan kamera yang sudah terpasang. Dengan menggunakan VLM dan merujuk pada standard operating procedures perusahaan, agen memverifikasi bahwa signage promosi sudah benar, peralatan keselamatan seperti mat telah terpasang, rak terisi, dan staf mengenakan seragam yang sesuai.

Jika ditemukan ketidaksesuaian, misalnya display promosi yang hilang atau area yang tidak rapi, agen tidak hanya menandai klip video. Sistem mengirim email kepada manajer dan tim merchandising dengan snapshot area lantai yang kosong dan menjaga workflow tetap terbuka hingga secara visual mengonfirmasi bahwa signage telah dipasang, sehingga siklus perbaikan menjadi lebih cepat dan terdokumentasi. Adopsi luas agen AI akan memengaruhi baik organisasi pengguna akhir maupun vendor yang membangun produk bertenaga AI. Penyedia solusi harus menunjukkan seberapa cerdas platform branda, seberapa cepat branda menyajikan wawasan, dan seberapa mudah digunakan oleh operator dengan berbagai tingkat keahlian. AI akan terus mentransformasi video security, dengan fitur baru yang semakin tersedia luas dan solusi yang menjadi lebih kuat, intuitif, dan sederhana dioperasikan.

Cloud, Video sebagai Alarm, dan Integrasi LLM/VLM dalam Produk Keamanan

Organisasi yang mampu mengukur dampak melalui indikator kinerja utama akan lebih mudah membenarkan investasi dan mengoptimalkan penggunaan Agentic AI dalam video surveillance. Opsi pemrosesan dan penyimpanan cloud diperkirakan akan meluas, mempercepat pergeseran dari perangkat perekam on-premises ke perekaman berbasis cloud yang terkelola. Transisi ini menawarkan kenyamanan dan skalabilitas yang lebih besar di berbagai lokasi dan pembangunan baru, serta memudahkan penerapan standar keamanan dan pembaruan perangkat lunak secara terpusat. Konsep video-surveillance-as-an-alarm juga menjadi lebih mainstream, meningkatkan panel alarm yang ada dengan menggunakan analitik video sebagai lapisan alarm tambahan. Pengenalan berbasis AI dapat memicu peringatan, seperti virtual line crossing, deteksi intrusi, atau pengenalan pola perilaku, dan mengirim notifikasi ke staf keamanan.

Hal ini memungkinkan fungsi mirip alarm bahkan di lokasi tanpa panel fisik dan meningkatkan fleksibilitas dalam cara sistem keamanan diterapkan dan diintegrasikan. LLM dan VLM kemungkinan akan diintegrasikan ke banyak produk dan brand mapan di sektor keamanan dan teknologi informasi. Kehadiran branda dalam alat sehari-hari seperti mesin pencari dan message app telah membentuk ekspektasi pengguna terhadap kapabilitas serupa dalam platform video surveillance. Platform ini dapat menggunakan pencarian bahasa alami untuk meningkatkan keterlibatan dan menggabungkan machine learning dan VLM untuk analisis visual, LLM untuk penalaran, serta agen AI untuk tindakan otomatis. Kombinasi ini menyederhanakan tugas yang ada dan memungkinkan aplikasi yang sepenuhnya baru, seperti investigasi insiden berbasis dialog atau audit kepatuhan otomatis yang dapat ditelusuri.

Seiring ekspektasi terhadap kesadaran dan daya tanggap meningkat, platform video security harus berevolusi dari kumpulan fitur terpisah menjadi sistem kecerdasan yang kohesif dan terintegrasi. Kapabilitas AI perlu tertanam dan kontekstual, selaras dengan alur kerja nyata, bukan ditambahkan sebagai fitur opsional yang berdiri sendiri. Untuk mendukung pelanggan dalam transisi ini, OpenEye mengembangkan solusi bertenaga AI yang berfokus pada interaksi bahasa alami, verifikasi otomatis, dan pencocokan cerdas, sehingga pengguna dapat memanfaatkan teknologi tanpa kompleksitas berlebihan.

Natural Language Video Search, Verifikasi Visual, dan Pemanfaatan Data Visual

Natural Language Video Search memungkinkan pengguna mengajukan kueri kompleks dan dengan cepat menemukan video relevan, mengubah proses review dari sekadar forensik menjadi alat eksplorasi dan analisis. Alih-alih menyisir jam-jam rekaman secara manual atau mengonfigurasi filter detail, pengguna dapat mengirim kueri deskriptif seperti “seseorang membawa kotak di lobi kemarin sore” dan menerima klip paling relevan yang diurutkan berdasarkan konteks. Ini mengurangi waktu review manual dan menyajikan wawasan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti, memungkinkan keputusan yang lebih cepat dan lebih percaya diri yang meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas respons. Automated Visual Verification menghadirkan audit otomatis yang proaktif untuk keamanan dan kepatuhan di berbagai lokasi. Solusi ini dapat menjawab pertanyaan seperti “Apakah mat lantai sudah terpasang?” dengan menggunakan AI untuk mengevaluasi gambar kamera dan memicu peringatan hanya ketika perhatian diperlukan.

Setiap peringatan menyertakan ringkasan singkat yang dihasilkan AI dan gambar referensi, sehingga mudah memahami apa yang terjadi dan merespons dengan cepat. Hal ini mengurangi kebutuhan pemantauan manusia yang konstan atau inspeksi fisik rutin, sekaligus menyediakan dokumentasi yang dapat diaudit untuk keperluan kepatuhan internal dan eksternal. Intelligent Similarity Matching menutup loop dari deteksi ke tindakan dengan menghubungkan gambar referensi yang disediakan pengguna ke video surveillance secara real time. Sistem dapat mengidentifikasi ketika orang yang menjadi perhatian memasuki bidang pandang kamera dan memicu peringatan melalui AI, misalnya untuk kasus daftar pantauan atau investigasi internal. Ini memperkuat hubungan antara identifikasi, pemantauan, dan respons, membantu organisasi mengelola risiko secara lebih efektif dan konsisten di berbagai lokasi.

Secara keseluruhan, integrasi VLM, LLM, dan agen AI membentuk ulang cara organisasi menggunakan video surveillance sebagai sistem kecerdasan terdistribusi. Dengan mengotomatisasi tugas rutin, memungkinkan interaksi bahasa alami, dan menyediakan alur kerja cerdas yang kontekstual, platform ini berevolusi menjadi sistem kecerdasan yang komprehensif dan responsif yang mendukung keamanan sekaligus efisiensi operasional, serta membuka peluang pemanfaatan data visual untuk analitik bisnis.

AI-Assisted Support, Tata Kelola, dan Masa Depan VSaaS

AI-Assisted Support memperluas kapabilitas ini ke ranah customer service dan dukungan teknis. GenAI yang dilatih pada dokumentasi dan sumber daya OpenEye dapat memberikan jawaban instan atas pertanyaan setup, masalah troubleshooting, informasi produk, dan lainnya, dua puluh empat jam sehari. Banyak kasus dukungan dapat diselesaikan tanpa agen langsung, meningkatkan daya tanggap dan keandalan serta memperkaya pengalaman pengguna di OWS. Pendekatan ini mengurangi waktu tunggu, menurunkan beban tim dukungan, dan memastikan konsistensi informasi yang diberikan. Dalam model ini, AI diintegrasikan langsung ke dalam platform sebagai komponen operasional harian yang aman, berlandaskan etika, dan praktis. AI memperkuat keahlian manusia alih-alih menggantikannya, memungkinkan keputusan lebih cepat, wawasan lebih dalam, dan friksi yang berkurang di seluruh proses keamanan dan operasional.

Tata kelola yang kuat, termasuk kontrol akses, enkripsi, dan kebijakan privasi, menjadi prasyarat agar integrasi ini dapat diterima dan dipercaya oleh pengguna. AI tidak menghilangkan kebutuhan akan profesional terampil; AI justru memperbesar dampak branda dengan menyediakan alat analitik dan otomasi yang meningkatkan jangkauan dan efektivitas. Memadukan penilaian manusia dengan sistem cerdas menjadi cara praktis bagi organisasi untuk memunculkan wawasan, mengurangi friksi, dan membuat keputusan yang lebih terinformasi. Ketika AI tertanam dalam alur kerja sehari-hari, kepercayaan, keamanan, transparansi, dan penerapan yang bertanggung jawab menjadi esensial. Bagi OpenEye, ini berarti membangun AI ke dalam platform dengan cara yang secure by design, berlandaskan etika, dan berfokus pada penyampaian nilai dunia nyata yang dapat diukur.

Ke depan, masa depan VSaaS tidak akan ditentukan oleh AI semata, melainkan oleh cara manusia memanfaatkannya. Masa depan ini akan dibentuk oleh profesional keamanan, operator, dan integrator yang menggunakan alat tersebut untuk memperluas keahlian dan meningkatkan dampak branda di lapangan. Dengan platform yang tepat, Agentic AI dalam video surveillance menjadi rekan kerja yang membantu organisasi melihat lebih banyak, memahami lebih dalam, dan bertindak lebih cepat. Organisasi yang siap mengeksplorasi bagaimana video analytics bertenaga AI dapat mengangkat operasi branda dapat memanfaatkan solusi OpenEye untuk mendorong efisiensi, meningkatkan customer experience, menyederhanakan alur kerja, dan mempertahankan keamanan serta pengawasan yang kuat dalam lingkungan risiko yang terus berkembang.