Força de Trabalho IoT 2024: Fechando Lacuna de Habilidades com IA, ML e Ciência de Dados

Cientistas de dados são frequentemente descritos como o coração de iniciativas IoT, atuando como gatekeepers que desbloqueiam insights acionáveis de dados.

Sua expertise reside em transformar dados brutos em inteligência clara e acionável — função vital análoga a abastecer um carro para jornada suave.

Cientistas de dados em alta demanda

Segundo Gartner, até 2020, mais da metade dos principais novos processos e sistemas de negócios incorporarão IoT. Para implantar essas soluções com sucesso, empresas devem equipar equipes com conjuntos de habilidades certos. Com atual escassez de cientistas de dados, IA oferece caminho para automatizar e amadurecer implantações de IoT.

Devemos ampliar treinamento em IA e IoT para fechar lacuna de habilidades. IA pode escalar projetos, liberando talento humano para tarefas que tecnologia não pode substituir, enquanto lida com trabalho repetitivo.

Estudos mostram que escassez de pessoal e déficits de habilidades permanecem as maiores barreiras à adoção de IoT. Programa de Pesquisa Immersat descobriu que 33% das empresas se beneficiariam de habilidades extras, e 47% sentem que falta talento adequado. As três principais lacunas são segurança de dados, ciência de dados e suporte técnico.

Simplesmente contratar mais cientistas de dados é insuficiente. Empresas devem compreender como IA e machine learning capacitam projetos IoT e investir no treinamento da próxima geração.

Uma economia mais colaborativa

A noção prevalente de que apenas cientistas de dados podem resolver desafios de IoT é ultrapassada. O objetivo é capacitar todo funcionário a interpretar dados de IoT.

Millennials, acostumados a conectividade constante, são ideais para impulsionar integração adicional. Equipando-os com habilidades de IA, ML e deep learning, empresas podem aplicar analytics a dados em streaming, derivar insights mais profundos e tomar decisões preditivas — espelhando papel de cientista de dados.

Portanto, precisamos focar em implementar mais treinamento em ferramentas que podem ajudar a automatizar e aprimorar papéis por:

1. Implementar mais treinamento – Para fechar lacuna atual de habilidades, precisamos oferecer cursos abrangentes em IA, ML e DL. Isso permite analytics mais amplo e tomada de decisão preditiva, e upskills a força de trabalho.
2. STEM não é a única resposta – Confiar apenas em STEM é limitante. Também devemos nutrir design thinking e habilidades de estratégia de negócios, permitindo que cientistas de dados moldem modelos futuros.
3. Não há habilidade única necessária – Força de trabalho do futuro opera em ambiente altamente conectado. IoT e transformação digital exigem mistura de IA, DL, ML e analytics de dados; um único conjunto de habilidades não basta mais.

A força de trabalho do futuro deve trabalhar com tecnologias de IA, DL, ML e analytics de dados. Só assim podemos desbloquear o verdadeiro valor de nossos dados para impulsionar projetos IoT adiante. É por isso que precisamos agir agora.

O autor é Anthony Sayers, Evangelista IoT na Software AG.