Fuerza laboral IoT 2024: cerrando la brecha de habilidades con IA, ML y ciencia de datos

Los científicos de datos se describen a menudo como el latido del corazón de iniciativas IoT, actuando como guardianes que desbloquean insights accionables a partir de datos.

Su experiencia radica en convertir datos crudos en inteligencia clara y accionable —una función vital análoga a alimentar un coche para un viaje suave.

Científicos de datos en alta demanda

Según Gartner, para 2020 más de la mitad de los principales nuevos procesos y sistemas de negocio incorporarán IoT. Para desplegar estas soluciones con éxito, las empresas deben equipar a los equipos con los conjuntos de habilidades adecuados. Con una escasez actual de científicos de datos, la IA ofrece un camino para automatizar y madurar despliegues IoT.

Debemos ampliar la formación en IA e IoT para cerrar la brecha de habilidades. La IA puede escalar proyectos, liberando talento humano para tareas que la tecnología no puede reemplazar, mientras maneja trabajo repetitivo.

Estudios muestran que la escasez de personal y déficits de habilidades siguen siendo las mayores barreras para la adopción de IoT. El Programa de Investigación Inmarsat encontró que el 33 % de empresas se beneficiarían de habilidades extra, y el 47 % siente que les falta el talento adecuado. Las tres principales brechas son seguridad de datos, ciencia de datos y soporte técnico.

Simplemente contratar más científicos de datos es insuficiente. Las empresas deben comprender cómo IA y aprendizaje automático potencian proyectos IoT e invertir en formar a la próxima generación.

Una economía más colaborativa

La noción prevalente de que solo los científicos de datos pueden resolver retos IoT está obsoleta. El objetivo es empoderar a cada empleado para interpretar datos IoT.

Los millennials, acostumbrados a conectividad constante, son ideales para impulsar mayor integración. Dotándoles de habilidades en IA, ML y deep learning, las empresas pueden aplicar analítica a datos en streaming, obtener insights más profundos y tomar decisiones predictivas —emulando el rol de un científico de datos.

Por tanto, debemos centrarnos en implementar más formación en herramientas que ayuden a automatizar y mejorar roles mediante:

1. Implementar más formación — Para cerrar la brecha actual, necesitamos ofrecer cursos integrales en IA, ML y DL. Esto permite analítica más amplia y toma de decisiones predictiva, y capacita a la fuerza laboral.
2. STEM no es la única respuesta — Depender solo de STEM es limitante. También debemos fomentar pensamiento de diseño y habilidades de estrategia de negocio, permitiendo a científicos de datos moldear modelos futuros.
3. No hay una única habilidad requerida — La fuerza laboral del futuro opera en un entorno altamente conectado. IoT y transformación digital requieren una mezcla de IA, DL, ML y analítica de datos; un solo conjunto de habilidades ya no basta.

La fuerza laboral del futuro debe trabajar con tecnologías IA, DL, ML y analítica de datos. Solo entonces podremos desbloquear el verdadero valor de nuestros datos para impulsar proyectos IoT. Por eso debemos actuar ahora.

El autor es Anthony Sayers, Evangelista IoT en Software AG.