Με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, οι οργανισμοί μπορούν να εντοπίζουν επίδοξους εισβολείς ή άτομα με ύποπτη συμπεριφορά σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας τις υπάρχουσες κάμερές τους, χάρη στο προηγμένο λογισμικό που μεταξύ άλλων κάνει πράξη την αποτελεσματική αναγνώριση προσώπου. Οι ομάδες ασφαλείας μπορούν ακόμη να εντοπίσουν αυτά τα άτομα όταν βρίσκονται σε ένα πλήθος, χωρίς να κοιτάζουν την κάμερα ακόμα και αν η κάμερα είναι πολύ ψηλά ή μακριά τοποθετημένη.
Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει θεμελιωδώς την αξία της φυσικής ασφάλειας από έναν μηχανισμό συλλογής αποδεικτικών στοιχείων σε κάτι που αποτρέπει ενεργά τα συμβάντα. Μια βασική πτυχή της τεχνητής νοημοσύνης είναι η ικανότητα κατανόησης μοτίβων και διαφορετικών σεναρίων. Μόλις οι υπεύθυνοι και εσωτερικά τα τμήματα ασφαλείας κατανοήσουν τα μοτίβα στα δεδομένα που συλλέγονται, τότε είναι σε θέση να γνωρίζουν ποιες τρωτότητες υπάρχουν. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις πλατφόρμες ασφάλειας, αυτοματοποιεί και κατηγοριοποιεί κάθε ύποπτη συμπεριφορά, εντοπίζοντας άμεσα κάθε εξωτερική και εσωτερική απειλή.
Οι χειριστές σε ένα κεντρικό σταθμό ελέγχου δεν είναι πλέον υποχρεωμένοι να παρακολουθούν όλες τις οθόνες προσπαθώντας να εντοπίσουν κάτι που μπορεί να είναι ενδεχόμενη απειλή. Τα προηγμένα λογισμικά ανάλυσης εικόνας που υπηρετούν το σκοπό της έγκαιρης ανίχνευσης εισβολών σε ένα κτίριο ή μια εγκατάσταση έχουν τη δυνατότητα αξιόπιστης κατηγοριοποίησης αντικειμένων και άλλων ανθρώπινων στόχων και τη δραστική μείωση των ψευδών ειδοποιήσεων και των συναγερμών όχλησης που μπορούν να καταναλώσουν το χρόνο τους. Η διάκριση αντικειμένων ανθρώπων και οχημάτων αναβαθμίζεται σε μεγάλο βαθμό πλέον καθώς επίσης και οι ειδοποιήσεις βάσει κίνησης που προκαλούνται από σκιές, φωτισμό και βλάστηση.
