Un nuevo enfoque en la vigilancia
La industria de la tecnología de vigilancia está experimentando un cambio significativo, impulsado por el avance de modelos de inteligencia artificial que permiten a las empresas monitorear sus instalaciones de manera más efectiva. Conntour, una startup emergente en este sector, ha captado la atención del mercado al desarrollar un motor de búsqueda basado en IA específicamente diseñado para sistemas de video vigilancia.
Recientemente, Conntour cerró una ronda de financiamiento semilla por $7 millones, liderada por General Catalyst y Y Combinator, entre otros inversores. Este capital no solo refuerza su posición en el mercado, sino que también le permite ser selectivo con sus clientes. Matan Goldner, cofundador y CEO de Conntour, enfatiza que su empresa prioriza la ética al elegir a quién vender sus servicios.
A medida que las preocupaciones sobre privacidad y seguridad aumentan, Goldner asegura que su compañía se siente responsable al decidir qué clientes son adecuados. “Podemos controlar quién utiliza nuestra tecnología y cómo lo hace”, afirma. Esta postura ha permitido a Conntour atraer a importantes clientes gubernamentales como la Oficina Central de Narcóticos de Singapur.
La plataforma desarrollada por Conntour permite a los usuarios realizar consultas sobre las grabaciones utilizando lenguaje natural. Por ejemplo, pueden preguntar: “¿Dónde está alguien con zapatillas pasando una bolsa en el vestíbulo?” La tecnología responde rápidamente buscando entre todas las grabaciones disponibles. Esto representa un avance significativo respecto a los sistemas tradicionales que dependen únicamente de parámetros predefinidos.
Una característica distintiva del sistema es su capacidad para escalar eficientemente hasta miles de cámaras utilizando solo una GPU comercial como la Nvidia RTX 4090. Esto se logra mediante el uso inteligente de múltiples modelos y sistemas lógicos que optimizan el rendimiento según cada consulta realizada.
A pesar del éxito inicial, Goldner reconoce que existen desafíos técnicos significativos por delante. La meta es integrar completamente capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural sin comprometer la eficiencia del sistema. “Queremos ofrecer flexibilidad total mientras mantenemos bajos los recursos necesarios”, concluye Goldner.
