IoT:Preparando nossa força de trabalho futura

Os cientistas de dados costumam ser comparados ao coração e à alma da execução de projetos de Internet das Coisas (IoT), diz Anthony Sayers, Evangelista de IoT da Software AG . Como guardiões da capacidade de todas as organizações de tomar decisões mais informadas com seus dados, esses indivíduos são considerados vitais para projetos de IoT bem-sucedidos.

Cientistas de dados possuem as principais habilidades necessárias para interpretar dados importantes. É simples - da mesma forma que é impossível dirigir um carro sem combustível, uma empresa não pode utilizar seus dados sem a capacidade de explorar seu verdadeiro valor.

Cientistas de dados estão em alta demanda

De acordo com o Gartner , até 2020, mais da metade dos novos processos e sistemas de negócios importantes incorporarão algum elemento da IoT. As empresas precisarão estar equipadas com os conjuntos de habilidades certas para implementar esses projetos com sucesso. Com a atual escassez de cientistas de dados, a Inteligência Artificial (IA) é uma forma de começarmos a automatizar uma IoT mais madura e integrada.

Precisamos oferecer treinamento de nível superior em tecnologias, incluindo IA e IoT, para preencher a lacuna entre a falta de habilidades e a necessidade atual. O benefício da IA ​​é que ajudará as empresas a dimensionar seus projetos, permitindo que a equipe concentre seu tempo em tarefas que a tecnologia não pode fazer. Enquanto isso, a IA pode se concentrar nas tarefas rotineiras e repetitivas que os funcionários têm menos tempo para fazer. A IA então se torna um facilitador para projetos de IoT.

Os relatórios continuam a nos dizer que a equipe insuficiente e a falta de experiência são as duas coisas que atrapalham o mercado de IoT. Uma pesquisa do Programa de Pesquisa Immersat descobriu que 33% das organizações se beneficiariam com habilidades adicionais, enquanto 47% acreditam que não possuem as habilidades certas.

De acordo com o relatório, as três principais habilidades que faltam às organizações são segurança de dados, ciência de dados e suporte técnico. A solução não é simplesmente contratar mais cientistas de dados. Precisamos entender a importância de outras tecnologias, como IA e aprendizado de máquina, para habilitar esses projetos de IoT para que possamos treinar a futura força de trabalho.

Uma economia mais colaborativa

A visão atual de que o cientista de dados é a única pessoa capaz de resolver problemas de IoT é a atitude errada.

A solução é garantir que os funcionários de uma organização sejam capazes de entender seus dados de IoT.

Uma maneira de fazer isso é treinando a geração do milênio. Usados ​​para estarem constantemente conectados, eles estão perfeitamente posicionados para impulsionar a conectividade. Você vai ouvir isso descrito como entrar na economia de compartilhamento. Precisamos equipar os funcionários com as habilidades necessárias em IA, ML e Deep Learning (DL). Ao fazer isso, as empresas serão capazes de aplicar análises ao fluxo de dados para insights mais profundos. Isso permitirá que decisões mais preditivas sejam tomadas e sincronize com o que um cientista de dados estaria fazendo.

Portanto, precisamos nos concentrar na implementação de mais treinamento em ferramentas que podem ajudar a automatizar e aprimorar as funções ao:

1. Implementar mais treinamento - Para preencher a lacuna de habilidades atual, precisamos nos concentrar em oferecer mais cursos de treinamento em tecnologias que possam atuar como um facilitador, incluindo IA, ML e DL. Ao permitir que mais funcionários se especializem nessas habilidades, as empresas poderão se beneficiar de uma maior análise para uma tomada de decisão mais preditiva. Com cursos de treinamento mais específicos e direcionados, haverá mais oportunidades de aprimorar a força de trabalho.
2. STEM não é a única resposta - Este 20 ^th século pensando que STEM é a resposta não é a única maneira de fazê-lo. Precisamos estar focados na engenharia de novos negócios e em trazer novas abordagens para o mercado. Um cientista de dados pode ser importante no projeto de modelos de negócios futuros. Então, vamos oferecer mais treinamento em design thinking. Não se trata apenas das habilidades científicas que um cientista de dados busca. As habilidades para habilitar a estratégia de uma empresa são igualmente importantes.
3. Não há ninguém, uma única habilidade necessária - À medida que a força de trabalho do futuro se prepara para trabalhar em um local de trabalho mais conectado, não há uma única habilidade necessária. Em última análise, a IoT e a transformação digital estão vinculadas. Portanto, embora um cientista de dados fosse o ingrediente secreto para criar uma estratégia de IoT de sucesso, não é mais o único ingrediente necessário. O cientista de dados é substituível se nos concentrarmos na construção de uma força de trabalho que possua habilidades em IA, DL e ML. Se conseguirmos acompanhar essas novas tecnologias, podemos garantir que estamos equipados com as habilidades necessárias para automatizar nossos projetos de forma mais ampla.

A força de trabalho do futuro deve ser capaz de trabalhar com tecnologias de IA, DL, ML e análise de dados. Só então seremos capazes de revelar o verdadeiro valor de nossos dados para impulsionar nossos projetos de IoT. É por isso que precisamos agir agora.

O autor é Anthony Sayers, Evangelista de IoT da Software AG.