LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 1607.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4692
Análisis comparativo de plataformas de video vigilancia con
IA e IoT integrados para la seguridad en la Universidad
Estatal Amazónica
Comparative Analysis of Video Surveillance Platforms with Integrated AI
and IoT for Security at the Universidad Estatal Amazónica
Gustavo Fernández Sánchez
gfernandez@uea.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-2613-4774
Universidad Estatal Amazónica
Puyo – Ecuador
Alberto Aldás Villacrés
aaldas@uea.edu.ec
https://orcid.org/0009-0004-0430-2839
Universidad Estatal Amazónica
Puyo – Ecuador
Israel Pilla Zuñiga1
wi.pillaz@uea.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-7036-6070
Universidad Estatal Amazónica
Puyo – Ecuador
Cristian Sandoval Cisneros
cf.sandovalc@uea.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-9750-2372
Universidad Estatal Amazónica
Puyo – Ecuador
Artículo recibido: 30 de junio de 2025. Aceptado para publicación: 22 de octubre de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
El presente estudio investigativo tiene como objetivo comparar tres alternativas de plataformas de
video vigilancia que integren inteligencia artificial (IA) e internet de las cosas (IoT) para su integración
dentro del campus de la Universidad Estatal Amazónica, que emplea cámaras de video vigilancia
previamente instaladas. El proceso investigativo se lleva a cabo con un enfoque mixto, con un diseño
no experimental, transversal, documental aplicado en un método investigativo comparativo. El
proceso analítico jerárquico Analytic Hierarchy Process (AHP) por sus siglas en inglés encamina el
proceso comparativo en un marco de análisis multicriterio de decisiones del inglés Multi-Criteria
Decision Analysis (MCDA). Se evalúan tres soluciones tecnológicas Shinobi (opensource), Hikcentral
(comercial) y una propuesta de desarrollo propio. La selección de alternativa óptima se basa en seis
criterios claves a partir de la necesidad institucional, revisión documental y juicio de los
investigadores: costos, requisitos técnicos, soporte, seguridad, funciones avanzadas y tiempo de
implementación. Para la evaluación de los criterios se establecen escalas de comparación
cualitativas, tablas de comparación por pares y matrices de ponderación. Los resultados obtenidos
muestran las diferencias significativas de cada una de las alternativas digitales con respecto a los
criterios establecidos acorde a la necesidad institucional. La comparación y análisis permite priorizar
1 Autor de correspondencia.
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 1608.
las alternativas y definir la opción con mayor fiabilidad técnica y operativa.
Palabras clave: inteligencia artificial, internet de las cosas, análisis multicriterio de decisiones,
proceso analítico jerárquico
Abstract
The present research study aims to compare three alternative video surveillance platforms that
integrate Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) for implementation within the
campus of the Universidad Estatal Amazónica, which already employs pre-installed surveillance
cameras. The research process was conducted using a mixed approach, with a non-experimental,
cross-sectional, and documentary design, applied through a comparative research method. The
Analytic Hierarchy Process (AHP) guided the comparative process within the framework of Multi-
Criteria Decision Analysis (MCDA). Three technological solutions were evaluated: Shinobi (open-
source), HikCentral (commercial), and a proposed in-house development. The selection of the optimal
alternative was based on six key criteria derived from institutional needs, documentary review, and
researchers’ judgment: costs, technical requirements, support, security, advanced features, and
implementation time. For the evaluation of criteria, qualitative comparison scales, pairwise
comparison tables, and weighting matrices were established. The results obtained highlight significant
differences among the digital alternatives with respect to the established criteria, aligned with
institutional needs. The comparative analysis enabled the prioritization of alternatives and the
identification of the option with the highest technical and operational reliability.
Keywords: artificial intelligence, internet of thing, multi-criteria decision, analytic hierarchy
process
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Cómo citar: Fernández Sánchez, G., Aldás Villacrés, A., Pilla Zuñiga, I., & Sandoval Cisneros, C. (2025).
Análisis comparativo de plataformas de video vigilancia con IA e IoT integrados para la seguridad en
la Universidad Estatal Amazónica. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y
Humanidades 6 (5), 1607 – 1621. https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4692
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 1609.
INTRODUCCIÓN
Una de las tendencias globales más relevantes es la integración del IoT con la inteligencia artificial (IA),
que transforma estrategias de mercado al personalizar servicios y productos (González, 2025). Esta
convergencia tecnológica no se limita únicamente a un campo específico, sino que se proyecta como
un recurso estratégico para varios sectores, entre ellos la educación superior, donde la seguridad es
una gestión que adquiere un papel fundamental.
La seguridad es un punto clave dentro de un entorno universitario y un componente fundamental para
garantizar el correcto desarrollo de las actividades académicas, administrativas e investigativas. Este
concepto abarcar desde la protección de edificios e instalaciones hasta el acceso a sistemas
informáticos y redes virtuales (Rodriguez-Asto et al., 2024). Como menciona (Nuñez et al., 2023) que
el manejo de diversas estrategias de seguridad tecnológicas, físicas y organizacionales tienen la
capacidad de mejorar en gran medida la ciberseguridad de las Instituciones de Educación Superior IES.
En este contexto los sistemas de video vigilancia han evolucionado de manera significativa desde ser
cámaras analógicas a sistemas complejos interconectados capaces de implementar nuevas
tecnologías especializadas en el monitoreo, prevención y alerta ante acontecimientos. Autores como
(Jahan et al., 2024) manifiestan que sistemas de video vigilancia manuales, depende de la acción
humana para funcionar exigiendo un mayor esfuerzo y gasto financiero. Y es importante que las
universidades inviertan en tecnología, tanto en adquisición de software y hardware como en la
infraestructura necesaria para apoyar en una actualización digital (Tuco & Samper, 2023). Inclusive
debe ser un punto clave de las discusiones de trascendencia con relación a las propuestas novedosas
en la educación superior (Ocaña-Fernández et al., 2019). Tal es el caso que (Villarreal et al., 2025)
sugiere que la inseguridad es capaz de generar un ambiente de desconfianza entre profesores,
estudiantes y personal administrativo afectando su interacción.
Como consecuencia surge la necesidad de implementar sistemas de video vigilancia que integren
tecnologías de inteligencia artificial capaces de detectar personas, vehículos y la capacidad de
integrarse con tecnología IoT como sensores, alarmas y actuadores. Esta transformación tecnológica
responde más allá de un enfoque de seguridad, se articula con la construcción de una educación
superior de calidad en nuestro país, vinculándose de manera esencial con tendencias emergentes,
entre ellas el internet de las cosas (Peña et al., 2022).
La Universidad Estatal Amazónica localizada en la región oriental del Ecuador, zona de extensa
biodiversidad y un gran potencial de expansión territorial enfrenta varios retos, entre los más
importante es mantener la seguridad de la comunidad académica dentro de las instalaciones
universitarias. Hay que considerar que se debe destinar inversión digital y modernizar la infraestructura
tecnológica actualizando equipos y sistemas para asegurar un óptimo funcionamiento (Lozano et al.,
2025). La universidad cuenta con sistemas de video vigilancia instalados estratégicamente para la
prevención y control de incidentes que pudieran ocurrir dentro del área institucional. Sin embargo, ante
el crecimiento de la población universitaria y su infraestructura, se vuelve indispensable analizar
diferentes propuestas que permitan que la universidad pueda gestionar de mejor manera los bienes
con los que ya cuenta, e implementar nuevas tecnologías.
El presente trabajo investigativo tiene como objetivo realizar un análisis comparativo entre tres
plataformas que integran IA e IoT: una plataforma comercial (Hikcentral), una solución basada en
código abierto (Shinobi) y una propuesta de plataforma de desarrollo propio. En concordancia con las
condiciones de video vigilancia ya implementadas en la Universidad Estatal Amazónica, se cuenta con
cámaras de seguridad de los modelos Hikvision DS-2CD1043G0-I, DS-2CD1143G0-I y DS-2DE4225IW-
DE, las cuales han sido instaladas en ubicaciones estratégicas dentro de las edificaciones de la
institución de educación superior.
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METODOLOGÍA
Enfoque: Mixto
Dentro de este marco investigativo se consideró un enfoque mixto, basado en los criterios (costos,
requisitos técnicos, soporte, seguridad, funciones avanzadas y tiempo de implementación) empleados
para cada una de las plataformas seleccionadas. Estos criterios al ser un grupo de características, por
naturaleza son de carácter cualitativo. Paralelamente, se emplearon valores numéricos que permitieron
efectuar una clasificación en forma más precisa y fácilmente interpretable desde un tipo de vista
comparativo.
Como se menciona (Bazeley, 2024) dos condiciones contextuales propician la integración de métodos
mixtos: la heterogeneidad y la intencionalidad, la mezcla, combinación o fusión de enfoques en la
inclusión de un proyecto puede ser fortuita o planificada, pero garantizar que se produzca la integración
de los aspectos relevantes de los mismos es intencional.
Diseño: No experimental
La investigación no experimental se refiere a estudios que no implican la manipulación de una variable
independiente, en lugar de alterar activamente la variable independiente los investigadores solamente
observan y miden las variables tal como ocurre en el mundo real (Gamage, 2025). El estudio adoptó un
diseño no experimental, por motivo que las variables no fueron objeto de manipulación directa. En su
lugar, se procedió con un análisis comparativo de las características de las plataformas comprendidas
(Hikcentral, Shinobi y desarrollo propio), con un énfasis especial en el antecedente de un sistema de
video vigilancia ya existente dentro del campus universitario, el cual se encuentra compuesto en su
mayoría por cámaras de seguridad Hikvision DS-2CD1043G0-I, DS-2CD1143G0-I y DS-2DE4225IW-DE.
Transversal
Los estudios transversales suelen ser estudios que aportan evidencia preliminar en lo relacionado con
la investigación de la existencia de asociaciones entre variables, considerándolos como el primer
peldaño en los niveles de evidencia de los observadores analíticos (Cvetković Vega et al., 2021). Se
llevó a cabo un corte transversal investigativo, ejecutado en un único momento en el tiempo con el fin
de tener información clara pero precisa de características presentes en cada una de las plataformas
estudiadas.
Documental
El diseño documental se estableció para llevar a cabo una recopilación, análisis y síntesis de
información de fuentes documentales. Los datos utilizados se recopilan a través de fuentes
bibliográficas, que pueden provenir de diferentes tipos, como artículos de revistas, libros académicos,
y fuentes digitales fiables (Adeoye, 2024).
Alcance: Exploratorio
La investigación realizada posee un alcance exploratorio orientado a examinar y comprender de
manera general los criterios más importantes de diversas plataformas de video vigilancia en el
contexto del campus universitario. Se busca identificar posibles soluciones potenciales que se integren
dentro de la infraestructura tecnológica ya existente de la universidad. Aportando así nuevas
características avanzadas como son la IA e IoT. El disponer del uso del método exploratorio es
especialmente valioso para temas emergentes que requieren una exploración exhaustiva mediante
métodos cualitativos antes de una evaluación más precisa mediante métodos cuantitativos (Alfirević
et al., 2024).
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Método investigativo: Comparativo
La presente investigación empleó una metodología comparativa con la finalidad de efectuar un análisis,
comparar y seleccionar la plataforma de video vigilancia más idónea dentro del ámbito universitario.
Este método supone un conjunto sistemático de procedimientos comparativos que se ponen en
marcha para desarrollar teoría obtenida por datos empíricos (Garcia, 2023).
En concordancia con los propósitos investigativos se aplicó el método comparativo, para obtener una
evaluación más fundamentada y objetiva, se llevó a cabo el Análisis de decisiones Multicriterio
(MCDA). MCDA se enfoca en tres puntos principales para el desarrollo de su metodología. Especificar
los criterios, determinar los pesos de los criterios y calificar las opciones en base a los criterios. MCDA
no se limita a un método singular y específico, se trata de una representación general de un concepto
integral que abarca diversos métodos y herramientas, se emplea en un marco versátil que permite
integrar sistemáticamente múltiples objetivos y criterios (Ferla et al., 2024), todos ellos para el análisis
de un propósito determinado.
Con el fin de fortalecer y complementar la comparación realizada mediante el análisis de decisiones
multicriterio (MCDA) se empleó el método Proceso Analítico Jerárquico (AHP). AHP refina, recalcula y
sintetiza iterativamente las relaciones en las ponderaciones asignadas a cada criterio (Demir et al.,
2024). Mediante el método AHP se busca establecer valores numéricos a manera de escalafón, con la
finalidad de una comparación cuantitativa más clara, en la que se evidencian las particularidades y
diferencias entre las distintas alternativas evaluadas.
Se ha demostrado experimentalmente que las comparaciones por pares son más precisas que las
evaluaciones directas (Cavallo & Ishizaka, 2023). En muchos de los casos las comparaciones entre
alternativas se las realiza de manera verbal, dado el caso, que esta forma es más sencilla de
comprender por ser un lenguaje familiar. Para esta ocasión es primordial tener un método de
conversión de lenguaje natural a cifras numéricas, con el objeto de realizar una comparación más
precisa de los criterios. En relación con la idea anterior la conversión descriptiva a numérica se realizó
mediante la escala Saaty (Figura 1). La escala verbal solo se convierte en valores numéricos para
calcular las prioridades en pasos posteriores (Cavallo & Ishizaka, 2023).
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Tabla 1
Escala Saaty
Fuente: (Saaty & Vargas, 2012)
Criterios de evaluación
Dentro del proceso comparativo de plataformas de video vigilancia que integren IA e IoT varias son las
características que se deben tomar en cuenta previo a una implementación de una plataforma de video
vigilancia, es por ello por lo que al existir un cúmulo de posibilidades se trabajó en un categorización y
agrupación de requisitos pertenecientes a una misma clase, dando como resultado los criterios de
comparación.
Los criterios de comparación se utilizan con la finalidad de reconocer fortalezas y debilidades de los
sistemas o modelos, facilitando así la elección de la mejor opción (Mora et al., 2025). Debe señalarse
que los criterios seleccionados son un conjunto de características de la misma clase, por ejemplo:
Los costos engloban costos de licencias y mantenimiento. Los requisitos técnicos comprenden
hardware y software recomendados con el fin de asegurar un óptimo funcionamiento, como también
la compatibilidad con los dispositivos de video vigilancia con los que ya cuenta la institución. Soporte
hace referencia a la asistencia disponible que se puede disponer, junto con la documentación y
comunidad de la cual se pueda extraer información. La seguridad es un tema esencial dentro de los
criterios, se considera la posibilidad de encriptación de datos, accesos seguros, gestión de roles de
usuario, normativas y actualizaciones de seguridad. Por otra parte, tenemos las funciones avanzadas,
que refieren la integración de capacidades de detección de personas, movimiento, vehículos,
capacidad de transmisión de videos, integración sistemas de sensores y alarmas, en fin, nuevas
tecnologías. Como último criterio se tiene el tiempo de implementación que conlleva el tiempo de
instalación y despliegue de cada una de las plataformas de video vigilancia.
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RESULTADOS
La implementación de una escala análoga a la propuesta Saaty permitió la asignación de valores
numéricos, destinados a la ponderación de las características, de cada una de las plataformas
analizadas y con ello su posterior evaluación de criterios (Tabla 2).
Tabla 2
Escala de valoración cualitativo-cuantitativo personalizada para análisis AHP
Criterio Escala Verbal E. Nun Explicación
Requisitos
Técnicos
Muy Incompatible 1 No es compatible con la infraestructura
existente.
Incompatible 3 Requiere cambios importantes en
infraestructura.
Medianamente
Compatible
5 Requiere ajustes moderados.
Compatible 7 Se adapta fácilmente al entorno
existente.
Muy Compatible 9 Totalmente compatible sin necesidad de
cambios.
Funciones
Avanzadas
Muy Limitadas 1 Solo funciones básicas (grabación,
visualización).
Limitadas 3 Tiene algunas funciones adicionales
simples.
Adecuadas 5 Cuenta con funciones IA/IoT útiles
(detección básica, alarmas,).
Avanzadas 7 Soporta reconocimiento facial,
seguimiento, alertas inteligentes.
Muy Avanzadas 9 IA + IoT altamente integradas, analítica
predictiva, personalización completa.
Seguridad Muy Baja 1 Sin cifrado, accesos débiles.
Baja 3 Cifrado básico, sin autenticación
granular.
Media 5 Seguridad aceptable, cumple
parcialmente estándares.
Alta 7 Buen control de accesos, cifrado fuerte,
monitoreo.
Muy Alta 9 Seguridad de nivel empresarial, RBAC,
TLS, auditoría y cumplimiento normativo.
Tiempo de
Implementación
Muy Lento 1 Más de 6 meses, requerimientos
complejos.
Lento 3 Entre 3 a 6 meses, curva de aprendizaje
alta.
Moderado 5 Entre 1 a 3 meses, configuración guiada
o modular.
Rápido 7 Instalación lista en semanas.
Muy Rápido 9 Plug and play, casi sin intervención
técnica.
Costos Muy Alto 1 Licencias + infraestructura nueva +
mantenimiento elevado.
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Alto 3 Licencia costosa o dependencia de
hardware específico.
Medio 5 Costos equilibrados, puede usar
hardware existente.
Bajo 7 Costos bajos en licencia, mantenimiento
moderado.
Muy Bajo 9 Código abierto, uso gratuito, solo
requiere mano de obra técnica.
Soporte Nulo 1 Sin documentación ni comunidad.
Bajo 3 Poca documentación, escasa
comunidad.
Medio 5 Comunidad activa o documentación
suficiente.
Alto 7 Documentación robusta + comunidad
activa o soporte parcial.
Muy Alto 9 Soporte oficial, comunidad activa, foros,
documentación completa y actualizada.
Como parte del análisis comparativo desarrollado en la investigación, se elaboró una matriz de
cotejamiento de características, apoyado en la escala propuesta (Tabla 2), la cual integra valores
numéricos asignados a cada plataforma evaluada.
Tabla 3
Matriz de comparación de características
MATRIZ COMPARACIÓN DE CARACTERÍSTICAS
Criterios / Plataformas Costos R. Técnicos Soporte Seguridad F.A T. I
Shinobi 9 5 7 5 7 3
HikCentral 5 7 9 9 9 7
Desarrollo institucional 9 5 5 3 5 1
Dentro del proceso comparativo MCDA y el uso del método AHP, métodos que permitieron elaborar
una matriz de comparación de criterios por pares, se estableció una comparación que se la llevó a cabo
en base a la recopilación de información documental y el juicio de los investigadores, considerando el
contexto institucional y la disponibilidad con que se encuentra la Universidad Estatal Amazónica.
A partir de la información recopilada y un proceso de comparación por pares, considerando la
importancia relativa de los criterios, en base a la matriz de comparación de características (Tabla 2),
se establece la matriz de comparación de criterios que coteja los valores numéricos referidos en la
escala Saaty (Tabla 4), permitiendo asignar valores de referencia cualitativos, los cuales se
transformaron cifras numéricas.
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Tabla 4
Matriz de comparación de criterios
MATRIZ DE COMPARACIÓN DE CRITERIOS
Criterios Costos Requisito
s
Técnicos
Soporte Seguridad Funciones
Avanzada
s
Tiempo de
implementació
n
Costos 1 1/7 3 1/3 1/5 1/3
Requisitos Técnicos 7 1 9 5 3 7
Soporte 1/3 1/9 1 1/5 1/7 1/3
Seguridad 3 1/5 5 1 1/3 3
Funciones Avanzadas 5 1/3 7 3 1 5
Tiempo de implementación 3 1/7 3 1/3 1/5 1
TOTAL 19,33 1,93 28,00 9,87 4,88 16,67
Acto seguido y como complemento de la matriz de comparación de criterios (Tabla 4) se consideró
cada uno de los criterios y su respectivo peso, se definieron coeficientes ponderados que serán
asignados a definir la prioridad y el ordenamiento de las alternativas evaluadas.
Tabla 5
Matriz de ponderación
MATRIZ PONDERADA PONDERACIÓN
0,05 0,07 0,11 0,03 0,04 0,02 0,05
0,36 0,52 0,32 0,51 0,62 0,42 0,46
0,02 0,06 0,04 0,02 0,03 0,02 0,03
0,16 0,10 0,18 0,10 0,07 0,18 0,13
0,26 0,17 0,25 0,30 0,21 0,30 0,25
0,16 0,07 0,11 0,03 0,04 0,06 0,08
De esta manera culmina la ponderación de criterios (Tabla 4) se estableció el siguiente orden
ponderado: requisitos técnicos, funciones avanzadas, seguridad, tiempo de implementación, costos y
soporte.
En igual forma se realizó la ponderación de cada uno de los criterios basado en la matriz comparación
de características (Tabla 3).
Tabla 6
Matriz de normalización y ponderación de criterio costo
Criterio: costos
Alternativas Shinobi Hikcentral D. Institucional Matriz normalizada Vector
promedio
SHINOBI 1 5 1 0,45 0,45 0,45 0,45
HIKCENTRAL 1/5 1 1/5 0,09 0,09 0,09 0,09
D. INSTITUCIONAL 1 5 1 0,45 0,45 0,45 0,45
Total 2,2 11 2,2
En la ponderación obtenida se visualiza que las plataformas Shinobi y la propuesta de un desarrollo
propio obtuvieron las valoraciones más altas dentro del criterio de costos debido a que su
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implementación no implica un gasto en licencias, lo que se transforma en una ventaja significativa
frente a propuestas comerciales.
Tabla 7
Matriz de normalización y ponderación de criterio requisitos técnicos
Criterio: requisitos tecnicos
Alternativas Shinobi Hikcentral D. Institucional Matriz normalizada Vector
promedio
SHINOBI 1 1/3 1 0,20 0,20 0,20 0,20
HIKCENTRAL 3 1 3 0,60 0,60 0,60 0,60
D. INSTITUCIONAL 1 1/3 1 0,20 0,20 0,20 0,20
Total 5 1,67 5
La evaluación de los requisitos técnicos muestra a la plataforma Hikcentral como la mejor evaluada
debido a su alta compatibilidad con los dispositivos de video vigilancia ya instalados en la universidad.
Este resultado refleja la factibilidad de integración sin la necesidad de modificaciones significativas en
el equipamiento existente.
Tabla 8
Matriz de normalización y ponderación de criterio soporte
Criterio: soporte
Alternativas Shinobi Hikcentral D. Institucional Matriz normalizada Vector
promedio
SHINOBI 1 1/5 3 0,16 0,15 0,27 0,19
HIKCENTRAL 5 1 7 0,79 0,74 0,64 0,72
D. INSTITUCIONAL 1/3 1/7 1 0,05 0,11 0,09 0,08
Total 6,33 1,34 11
La disponibilidad limitada de soporte técnico efectivo en la propuesta de un desarrollo propio y el uso
de una plataforma open source representa una restricción en la implementación de la plataforma de
video vigilancia, como se muestra, la distribución jerárquica de las alternativas tecnológicas.
Tabla 9
Matriz de normalización y ponderación de criterio seguridad
Criterio: seguridad
Alternativas Shinobi Hikcentral D. Institucional Matriz normalizada Vector
promedio
SHINOBI 1 1/7 3 0,12 0,11 0,23 0,15
HIKCENTRAL 7 1 9 0,84 0,80 0,69 0,78
D. INSTITUCIONAL 1/3 1/9 1 0,04 0,09 0,08 0,07
Total 8,33 1,25 13
Los estándares de seguridad constituyen un criterio fundamental en la evaluación de plataformas de
video vigilancia, en función a ellos se muestra la ponderación realizada en base a medidas de seguridad
que implementa cada una de las plataformas analizadas.
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Tabla 10
Matriz de normalización y ponderación de criterio funciones avanzadas
Criterio: funciones avanzadas
Alternativas Shinobi Hikcentral D. Institucional Matriz normalizada Vector
promedio
SHINOBI 1 1/3 3 0,23 0,22 0,33 0,26
HIKCENTRAL 3 1 5 0,69 0,65 0,56 0,63
D. INSTITUCIONAL 1/3 1/5 1 0,08 0,13 0,11 0,11
Total 4,33 1,53 9
De acuerdo con los resultados obtenidos en el análisis y ponderación de las funciones avanzadas,
Hikcentral lidera la clasificación, destacándose por su capacidad de poder integrar de manera integral
las funciones de inteligencia artificial y tecnología IoT dentro de su plataforma.
Tabla 11
Matriz de normalización y ponderación del criterio tiempo de implementación
Criterio: tiempo implementación
Alternativas Shinobi Hikcentral D. Institucional Matriz normalizada Vector promedio
Shinobi 1 1/7 3 0,12 0,11 0,23 0,15
Hikcentral 7 1 9 0,84 0,80 0,69 0,78
D. Institucional 1/3 1/9 1 0,04 0,09 0,08 0,07
Total 8,33 1,25 13
Al integrar todas sus funciones en un mismo entorno la plataforma comercial Hikcentral, permite que
su implementación y puesta en marcha sea significativamente más rápida favoreciendo una adopción
dinámica de sus capacidades dentro del sistema de video vigilancia.
Con base en lo planteado, se establece la matriz de priorización (Tabla 11) la cual permite sintetizar y
cuantificar todos los resultados de los criterios evaluados, a fin de facilitar un análisis comparativo
riguroso de las plataformas de video vigilancia.
Tabla 12
Matriz de priorización final de plataformas
Matriz de priorización
Criterio /
alternativa
Costos Requisit
os
técnicos
Soporte Seguridad Funcione
s
avanzad
as
Tiempo de
implementaci
ón
Priorizacio
n
Shinobi 0,45 0,20 0,19 0,15 0,26 0,15 0,22
Hikcentral 0,09 0,60 0,72 0,78 0,63 0,78 0,62
D. Institucional 0,45 0,20 0,08 0,07 0,11 0,07 0,16
Ponderacion 0,05 0,46 0,03 0,13 0,25 0,08
Los resultados obtenidos del análisis comparativo, aplicando el método de proceso analítico jerárquico
(AHP), se simplifican (gráfico 1). Esta representación permite visualizar el desempeño relativo de las
tres plataformas digitales evaluadas, en función de los seis criterios establecidos, orientando una base
clave para la identificación de la opción más adecuada.
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Gráfico 1
Priorización de plataformas
Fuente: elaboración propia.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en la investigación mediante el uso del análisis de decisión multicriterio
(MCDA) y el uso del método de proceso analítico jerárquico (AHP) revelan un panorama claro de las
fortalezas y debilidades de las plataformas estudiadas y evaluadas para la implementación en el
sistema de seguridad universitario que contempla una infraestructura tecnológica existente.
El dominio de la plataforma comercial (Hikcentral) se evidencia en los criterios como: requisitos
técnicos, soporte, seguridad, funciones avanzadas y tiempo de implementación. Estos criterios y los
dispositivos tecnológicos implementados con los que cuenta la Universidad Estatal Amazónica crean
un ámbito mucho más viable de implantación de tecnologías IA e IoT.
En segundo punto se encuentra la plataforma Shinobi una propuesta open source que tiene como
criterio fuerte el costo, el cual es particularmente importante dentro de las instituciones públicas que
manejan un presupuesto limitado. La adquisición de licencias, mantenimiento y soporte es un punto
clave que se debe considerar.
Por otra parte, la propuesta de desarrollo propio, de entre las tres alternativas ha alcanzado el menor
puntaje global, así como Shinobi el criterio costo es su fuerte. El tiempo de implementación y soporte
son criterios que menos destacan dentro de la integración de un sistema de video vigilancia
universitario.
Desde la perspectiva analizada y tomando en cuenta los antecedentes existentes dentro la Universidad
Estatal Amazónica, es posible considerar que con la infraestructura instalada la alternativa más viable
sea la comercial (Hikcentral) especialmente si se valora criterios técnicos, soporte, seguridad,
funciones avanzadas y tiempo de implementación como puntos fundamentales para la
implementación de nuevas tecnologías IA e IoT integradas en un sistema de video vigilancia
universitario.
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
P
U
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GRAFICA PRIORIZACIÓN
SHINOBI HIKCENTRAL D. INSTITUCIONAL
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 1619.
CONCLUSIÓN
El presente estudio comparativo de plataformas de video vigilancia con integración IA e IoT,
considerando a Hikcentral por la parte comercial, Shinobi por una opción open source y una propuesta
de desarrollo propio, permite identificar fortalezas y debilidades de cada alternativa en función de los
criterios: costos, requisitos técnicos, soporte, seguridad, funciones avanzadas y tiempo de
implementación. Mediante el uso de un análisis multicriterio de decisiones (MCDA) y el método
analítico jerárquico (AHP).
Hikcentral la plataforma comercial se destacó con una mayor valoración en criterios técnicos,
seguridad, soporte, integración de funciones avanzadas y tiempo de implementación, destacándose
por su alta compatibilidad con la infraestructura existente en la Universidad Estatal Amazónica. En
contraste, Shinobi y la propuesta de un desarrollo propio obtuvieron mejores resultados en el criterio
de costos, gracias a su carácter de software open source y la ausencia de licencias comerciales.
En este sentido, comprende que la investigación realizada permite abrir un análisis, para establecer una
propuesta inicial para el mejoramiento del sistema de video vigilancia de la Universidad Estatal
Amazónica.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 1620.
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