Интернет вещей. Новая технологическая революция

IoT при этом требует большого количества квалифицированных сотрудников. Многие позиции займут имеющиеся у вас работники, в частности те, кто открыт новому и готов обучаться методикам IoT. Также высоким спросом будут пользоваться новые профессии и новые навыки, особенно связанные с данными и процессами. Однако после переориентации на IoT и организации необходимого обучения некоторые должности будут признаны устаревшими. К примеру, отдельные задачи и физические работы, которые не требуют командной работы и сотрудничества, станут первыми кандидатами на автоматизацию. Необходимость в ручном сборе данных отпадет, когда IoT-устройства станут генерировать информацию и доставлять ее для обработки аналитическим машинам, работающим в тумане и облаке. Благодаря интеграции аналитики в IoT-процессы отпадает необходимость в старых способах обработки и анализа числовых данных. В результате нам нужно меньше экспертов в этих областях и меньше технических специалистов на производстве. В какую бы категорию ни попадали сотрудники, им всем потребуется ориентация и хотя бы базовый курс обучения новым способам мышления и новым процессам на базе IoT.

ЧАСТНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ, ОРИЕНТИРУЮЩЕЕСЯ НА НУЖДЫ РЫНКА, ПРЕДСТАВЛЯЕТ ЛУЧШУЮ ПОЧВУ ДЛЯ УСКОРЕНИЯ РАЗВИТИЯ IOT

Найти достаточное количество сотрудников, квалифицированных в сфере IoT, нелегко. Поэтому на второе место в рецепте успеха IoT, приведенном в первой главе, я поставил совет «Привлекайте и обучайте новые и имеющиеся кадры». В какой бы отрасли вы ни работали и какую бы услугу или продукт ни поставляли, вы окажетесь в центре конкурентной борьбы за талантливые кадры. Пока основанная на IoT экономика способствует экономическому росту, который исчисляется триллионами долларов, мировой спрос на квалифицированный в сфере IoT персонал не будет падать. Эти работники:

• способны справляться с бизнес-процессами на базе IoT;

• умеют работать с данными и сетями;

• знакомы с гибкими операциями, поддерживаемыми решениями и бизнес-процессами на основе данных;

• настроены на экономику на базе API, мобильных технологий и данных, которая зародилась еще до развития IoT, стремительно набирающего обороты у нас на глазах;

• имеют необходимые социальные навыки и эмоциональный интеллект. Они умеют:

• работать за пределами организационных рамок;

• эффективно реализовывать проекты в разнородных виртуальных командах;

• оказывать влияние на идеологов отрасли, чтобы те поддерживали новые подходы, а не противостояли им.

Такие работники уже нарасхват, и в будущем конкуренция будет только возрастать. Промышленные сегменты отрасли, включая производство, ищут тех же сотрудников, что и Кремниевая долина. На самом деле некоторые промышленные сегменты в настоящее время отчаянно нуждаются в таких работниках.

К примеру, в сегменте производства и промышленной торговли общая тенденция к повышению эффективности обуславливает спрос на более интеллектуальные стратегии и людей, которые смогут их осуществлять. Это, в свою очередь, ведет к росту количества подключенных устройств – иначе говоря, к развитию IoT.

Инвестиции производителей в IoT приводят к миллиардным тратам. В статье Джона Грина, опубликованной 11 марта 2016 года в журнале Business Insider[31], указано, что, по прогнозам аналитиков, в 2020 году мировые производители инвестируют в решения IoT 70 миллиардов долларов. Это существенный рост по сравнению с 29 миллиардами долларов в 2015 году. Пока они используют IoT для учета ресурсов своих фабрик, консолидации систем управления и улучшения предиктивного технического обслуживания, которое влечет за собой огромные выгоды благодаря перспективной аналитике в реальном времени. Хотя многие решения IoT еще примитивны, аналитики ожидают, что производители в итоге начнут внедрять более сложные технологии, включая автономных роботов и инструменты дополненной реальности. Эти тенденции должны радовать потенциальных новобранцев.

«Проблемы рабочей силы по-прежнему заставляют компании развиваться. Одни ищут способ сократить фиксированные издержки, такие как штат; другие страдают от потери опыта после выхода на пенсию ветеранов. Помимо этого, в отрасли всегда присутствует необходимость сократить время простоев и улучшить прозрачность производственной цепи. По мере развития текущего цикла технологических инноваций компании все чаще сосредотачиваются на извлечении выгоды из сбора и анализа данных со своего оборудования и заводов. Однако машины теперь самостоятельно обучаются и нарабатывают собственный опыт, так что зависимость от неопытных работников сокращается», – заметил Алекс Уэст, работающий старшим аналитиком в компании IHS и являющийся ведущим экспертом в сфере мирового рынка, промышленности и техники.