IoT労働力2024：AI、ML、データサイエンスでスキルギャップを埋める

データサイエンティストは、IoTイニシアチブの心臓部であり、データから行動可能なインサイトを解き放つゲートキーパーとしばしば表現されます。

彼らの専門性は、生データを明確で実行可能なインテリジェンスへ変えることにあります。これは、スムーズな走行のために車に燃料を供給するような、不可欠な機能です。

データサイエンティストの高い需要

Gartnerによれば、2020年までに主要な新規ビジネスプロセスとシステムの半数以上がIoTを取り込む見込みです。これらのソリューションを成功裏に導入するには、適切なスキルセットでチームを装備する必要があります。現在のデータサイエンティスト不足を踏まえ、AIがIoT導入の自動化と成熟への道を提供します。

AIとIoTのトレーニングを拡充し、スキルギャップを埋める必要があります。AIはプロジェクトをスケールし、技術で代替できないタスクに人的才能を解放し、反復作業を処理します。

調査では、人員不足とスキル不足がIoT採用の最大の障壁であり続けています。Inmarsat Research Programmeによれば、33%の企業が追加スキルから恩恵を受け、47%が適切な人材を全く欠いていると感じています。トップ3のギャップは、データセキュリティ、データサイエンス、テクニカルサポートです。

単にデータサイエンティストを増やすだけでは不十分です。企業は、AIと機械学習がIoTプロジェクトをどう強化するかを理解し、次世代の育成に投資しなければなりません。

より協調的な経済へ

データサイエンティストだけがIoT課題を解決できるという従来の考えは時代遅れです。目標は、すべての従業員がIoTデータを解釈できるようにすることです。

常時接続に慣れたミレニアル世代が、更なる統合を推進するのに最適です。彼らにAI、ML、ディープラーニングスキルを装備すれば、ストリーミングデータに分析を適用し、より深いインサイトを導き、予測的意思決定が可能になります。これはデータサイエンティストの役割を反映しています。

したがって、以下のツールで役割を自動化・拡張するトレーニングの実装に注力すべきです：

トレーニングをさらに実施──現在のスキルギャップを埋めるため、AI、ML、DLの包括的コースを提供。より広範な分析と予測的意思決定を可能にし、労働力をアップスキル
STEMだけが答えではない──STEMのみに依存するのは限界的。デザイン思考とビジネス戦略スキルも育成し、データサイエンティストが将来モデルを形成できるようにする
単一の必須スキルは存在しない──未来の労働力は高度に接続された環境で働く。IoTとデジタルトランスフォーメーションには、AI、DL、ML、データ分析の融合が必要。単一スキルセットではもはや十分ではない

未来の労働力は、AI、DL、ML、データ分析技術と共に働かなければなりません。それによってのみ、データの真の価値を解き放ち、IoTプロジェクトを前進させられます。だからこそ、今行動しなければなりません。

著者はAnthony Sayers、Software AGのIoTエバンジェリスト。

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