2024 IoT劳动力图谱：以AI/ML/数据科学跨越技能鸿沟
数据科学家常被喻为IoT计划的心脏，作为守门人从数据中解锁可执行洞察。
其核心价值在于将原始数据转化为清晰、可执行的情报——如同为汽车加油保障平稳旅程。
数据科学家供不应求
据Gartner，2020年过半重大新业务流程与系统将融入IoT。成功部署需团队具备正确技能组合。数据科学家短缺下，AI提供自动化与成熟IoT部署的路径。
必须拓宽AI与IoT培训以弥合技能鸿沟。AI可规模化项目，释放人力聚焦技术无法替代的任务，接管重复性工作。
研究显示：人员短缺与技能赤字仍是IoT采纳最大拦路虎。Inmarsat研究计划发现：33%企业受益于额外技能，47%感到完全缺乏合适人才。前三大缺口：数据安全、数据科学、技术支持。
单纯招聘更多数据科学家不够。企业须洞察AI与机器学习如何赋能IoT项目，投资培养新生代。
更协作的经济
“仅数据科学家能解决IoT挑战”观念过时。目标是赋能每位员工解读IoT数据。
习惯持续连接的千禧一代，是推动深度融合的理想群体。装备AI、ML、深度学习技能，企业可对流数据应用分析、获取深层洞察、做预测决策——镜像数据科学家角色。
因此需聚焦实施更多培训工具以自动化与增强角色：
- 大规模培训 —— 弥合当前技能鸿沟，需提供AI、ML、DL全面课程。赋能更广泛分析与预测决策，提升劳动力技能。
- STEM非唯一答案 —— 单靠STEM受限。须同步培育设计思维与商业策略技能，让数据科学家塑造未来模型。
- 无单一必备技能 —— 未来劳动力在高度连接环境作业。IoT与数字化转型要求AI、DL、ML、数据分析融合；单一技能组合不再足够。
未来劳动力须协同AI、DL、ML、数据分析技术。唯有如此，方能释放数据真价值，推动IoT项目前行。这就是为何我们必须即刻行动。
作者：Anthony Sayers，Software AG物联网布道师
物联网技术