KI in der physischen Sicherheit: Was funktioniert wirklich – jenseits des Hypes?

Künstliche Intelligenz ist in der physischen Sicherheit längst über das Hype-Stadium hinaus. Heute dreht sich die Diskussion weniger um Versprechen, sondern um Resultate. Sicherheitsverantwortliche fragen nicht mehr, was KI leisten könnte – sie wollen wissen, was tatsächlich zuverlässig, skalierbar und konstant Mehrwert liefert.

Dieser Artikel stellt Anwendungsfälle aus der Praxis vor, in denen KI heute schon die physischen Sicherheitsabläufe verbessert – basierend auf Lösungen, die Fachleute und Anbieter bereits im Einsatz haben.

1. KI-gestützte Videoanalyse für proaktive Bedrohungserkennung

Einer der am häufigsten genutzten Anwendungsfälle ist die Echtzeitanalyse von Videoströmen. KI-Modelle helfen heute dabei, aus Live-Bildern gezielt relevante Ereignisse zu identifizieren, Fehlalarme zu verringern und Reaktionszeiten zu verkürzen.

Was funktioniert:

• Eindringlingserkennung jenseits virtueller Lichtschranken (z. B. Personen, die nachts am Zaun verweilen)
• Objektklassifizierung (z. B. Unterschied zwischen Personen, Fahrzeugen, Tieren)
• Verhaltensanalyse (z. B. Menschenansammlungen, Rennen, abgelegte Gegenstände)

Beispiel: Nutzen Sie KI-Videoanalysen, um sensible Bereiche nach Dienstschluss zu überwachen. So können Sie autorisierte Fahrzeugaktivitäten von verdächtigen Bewegungen von Personen unterscheiden und mit intelligenten Filtern nur relevante Vorkommnisse erfassen. Patrouillen müssen daher nur noch eingreifen, wenn tatsächlich ein bestätigtes Risiko besteht.

2. Smarte Alarmfilter in der Notruf- und Serviceleitstelle

KI unterstützt Leitstellen dabei, Alarmmüdigkeit zu verhindern, indem sie relevante Ereignisse priorisiert. Statt alle Signale gleich zu behandeln, klassifizieren Machine-Learning-Modelle jede Alarmmeldung situativ und anhand von Erfahrungswerten.

Was funktioniert:

• Automatische Unterdrückung wiederkehrender Fehlalarme
• Priorisierung nach Risikoniveau oder Häufigkeitsmustern
• Intelligente Verknüpfung zwischen Ereignissen (z. B. Bewegung + geöffnete Tür = relevanter Vorfall)

Beispiel: Filtern Sie mit KI täglich Tausende Alarmmeldungen vor. Wiederholte Fehlalarme werden automatisch unterdrückt, risikoreiche Muster hervorgehoben – Ihre Operator*innen können sich so gezielt auf echte Bedrohungen konzentrieren. Das beschleunigt Entscheidungen und macht Ressourcen effizienter nutzbar.

3. KI-basierte Anomalien in der Zutrittskontrolle

Zutrittsprotokolle sind eine wahre Datenquelle, werden aber oft zu wenig genutzt. KI findet Muster, die menschlichen Administratoren entgehen – etwa Auffälligkeiten bei Kartennutzung oder ungewöhnliche Zutrittszeiten.

Was funktioniert:

• Warnmeldungen bei Mitgehen (Tailgating) oder blockierten Türen
• Erkennen von Abweichungen in Mitarbeiterroutinen (z. B. Kartenbuchung in Sperrbereichen)
• Vorhersage von internen Risiken durch kumulierte Verhaltensanalyse

Beispiel: Lassen Sie KI fortlaufend die Zutrittslogs auswerten und verdächtige Aktivitäten automatisch markieren. Frühwarnungen bei ungewöhnlichen Zutrittszeiten oder zutrittsfremden Sequenzen helfen Ihnen, proaktiv zu reagieren, bevor sich sicherheitsrelevante Vorfälle zuspitzen.

4. Perimeterüberwachung mit KI + Thermo- oder Radarsensoren

Künstliche Intelligenz wird zunehmend auf Daten aus Wärmebild- oder Radarsensoren aufgesetzt, um Perimetersicherheit weiter zu stärken – gerade bei schlechten Sichtverhältnissen oder extremem Wetter.

Was funktioniert:

• Verfolgung von Eindringlingen in toten Winkeln oder dunklen Bereichen
• Filterung nicht-menschlicher Aktivitäten (z. B. Tiere vs. Menschen)
• Integration mit Drohnenpatrouillen oder intelligenten Lichtsystemen

Beispiel: Platzieren Sie KI-unterstützte Thermo- oder Radarsensoren als Schutz rund um kritische Infrastruktur. Vernetzen Sie diese mit automatischen Prüfmechanismen wie Drohnen oder PTZ-Kameras für visuelle Live-Kontrolle. So vermindern Sie die Abhängigkeit von physischen Kontrollgängen, vor allem in abgelegenen oder risikobehafteten Bereichen.

5. Predictive Maintenance für Sicherheitsgeräte

Nur wenn die Hardware einwandfrei funktioniert, liefern Sicherheitssysteme den erwarteten Schutz. KI wird daher immer öfter genutzt, um fehleranfällige Komponenten frühzeitig zu erkennen – noch bevor Ausfälle auftreten.

Was funktioniert:

• Erkennen ausfallbedrohter Kameras oder Sensoren anhand von Leistungsdaten
• Überwachung von Bandbreitenanomalien in vernetzten Sicherheitssystemen
• Vorausschauende Austauschmeldungen basierend auf Nutzung und Gerätestatus

Beispiel: Überwachen Sie mit KI sämtliche Sicherheitsgeräte standortübergreifend. Anzeichen von Störungen (wie sinkende Bildfrequenz oder Temperaturschwankungen) werden erkannt und Geräte rechtzeitig getauscht. Das verhindert blinde Flecken und reaktive Wartungseinsätze.

6. KI-gestützte Vorfallberichte und Dokumentation

Dokumentation kostet im Sicherheitsalltag viel Zeit. KI hilft mittlerweile, strukturierte Berichte automatisch zu erstellen – indem sie relevante Vorfallinformationen extrahiert und formatiert.

Was funktioniert:

• Zusammenfassen von Videobeweisen mit Zeitstempeln und Schlüsselszenen
• Automatisches Ausfüllen von Vorfallprotokollen durch Spracheingabe
• Verknüpfung von Video-, Zutritts- und Alarmdaten in einem Zeitstrahl

Beispiel: Mit KI beschleunigen Sie alle nachgelagerten Arbeitsabläufe rund um Vorfallberichte. Berichte werden vorbefüllt, Zeitabläufe aus unterschiedlichen Datenquellen gezogen und Ihre Mitarbeitenden sparen sich mühsame Nachfassarbeiten. Das verbessert Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist in der physischen Sicherheit keine Spielerei mehr. Ob Alarmfilterung, Intrusion Detection oder schnellere Dokumentation – sie löst schon heute alltägliche Herausforderungen. Entscheidend ist die Integration: KI zeigt ihre Stärke, wenn sie in bestehende Systeme eingebettet wird – mit klaren Zielen und belastbaren Daten. Für Sicherheitsprofis heißt der nächste Schritt nicht mehr, KI zu testen, sondern bewährte Lösungen im größeren Maßstab zu nutzen.