IT/OT 융합:문화적 재설정의 기회

IoT와 관련된 가장 일반적인 문제 산업 및 기업 맥락은 인재와 관련이 있습니다. 그 예로는 IT/OT 융합, IoT 및 디지털 혁신 이니셔티브에 대한 경영진의 지원을 얻어야 할 필요성, 사이버 보안 및 데이터 과학과 같은 분야의 숙련된 인력 부족이 있습니다. 재능 도전은 어디에나 있습니다.

평행하고 종종 별개의 주제는 다양성입니다. 문제는 광범위한 기술 및 기술 지향적인 분야에서 특히 심각하지만 산업 전반에 걸쳐 확장됩니다.

Sally Lion LLC의 Sally Saba 박사에 따르면 이러한 대화의 흐름을 하나로 묶는 데는 충분한 이유가 있습니다. "연구 결과에 따르면 보다 창의적으로 생각할 수 있는 그룹을 원할 경우 해당 그룹이 다양해지기를 원합니다." IoT Solutions World Congress에서 이 주제에 대해 기조 연설을 하고 있는 Saba는 말했습니다. 여러 연구에서 이러한 근본적인 결론에 도달했습니다. 2013년 네덜란드 연구 프로젝트에 따르면 동등한 수준의 남성과 여성이 있는 비즈니스 팀이 남성이 주도하는 팀보다 더 나은 성과를 내고 있습니다. 비슷한 맥락에서 2015년 McKinsey의 분석에 따르면 관리 역할에서 인종 및 인종 다양성이 높은 공기업이 경쟁업체보다 우수한 성과를 내는 경향이 있다고 결론지었습니다.

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Saba는 다양성이 조직의 디지털 혁신 노력에 도움이 될 수 있는 또 다른 방법은 조직이 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 그녀는 다양한 팀이 "문제를 더 잘 해결할 수 있고 위험을 더 잘 식별할 수 있습니다"라고 덧붙였습니다.

그러나 수익성을 높이기 위해 다양성을 개선하려는 조직은 토큰주의와 단순한 상자로 간주하는 것을 경계해야 합니다. - 이니셔티브가 충분한지 확인합니다. 최근 Harvard Business Review에서는 "사회적 다양성(예:성별, 인종/민족 및 연령 다양성)과 직업적 다양성"이 모두 중요하다고 주장합니다.

다양성에는 문화적 요소도 있다고 Saba는 말했습니다. “문제는 다양한 사람들의 그룹을 한데 모았지만 모든 사람들이 군중의 일부라고 느끼는 환경을 만들지 않았을 때입니다. 소속감이나 소속감이 없으면 소통을 잘 하지 못한다”고 설명했다. "그래서 당신은 그 혜택을 얻지 못합니다."

IT/OT 통합에도 동일한 원칙이 적용됩니다. IT는 제조, 전력 및 유틸리티 또는 수처리와 같은 분야의 전문가와는 근본적으로 다른 문화를 가지고 있습니다.

Saba는 다양한 개인 배경과 사고 방식을 가진 모든 노력에서 성공하기 위해 조직은 "누구도 자신의 의견을 공개적으로 말하고 발표하는 것을 두려워하지 않는 환경을 조성"하기 위해 노력해야 한다고 덧붙였습니다. “다양성 자체가 긴장을 더하기 때문에 포용적인 문화 측면을 만들기 위해 노력하기 전까지는 작업 환경으로 더 불편합니다.”

그러한 포괄적인 문화가 결여된 산업이 어떻게 그러한 상황을 스스로 영속시킬 수 있는지에 대한 한 가지 주목할만한 예는 컴퓨팅 산업 자체입니다. 빅토리아 시대에 Ada Lovelace는 최초의 컴퓨터 프로그램 중 하나를 위한 알고리즘을 만들었습니다. 여성 암호 해독 팀은 제2차 세계 대전 중 "The Colossus"로 알려진 최초의 전자 컴퓨터를 운영했습니다. 미해군 소장인 그레이스 호퍼는 1940년대 최초의 컴퓨터 프로그래머 중 한 명입니다. 덧붙여서, 그녀는 또한 컴퓨팅 현대 용어 "버그"와 "디버깅"을 대중화하는 데 도움을 주었습니다. 소프트웨어 엔지니어인 Margaret Hamilton은 NASA의 Apollo Moon 임무를 위한 비행 소프트웨어를 만드는 데 도움을 주었습니다. 미국 수학자 캐서린 존슨(Katherine Johnson)은 최초의 미국 우주 비행의 성공을 주도하는 동시에 그러한 작업에 컴퓨터 사용을 개척했습니다.

시간이 지남에 따라 컴퓨터가 주류가 되면서 "남자들은 기본적으로 그 산업을 인수했고 여자들은 그 산업에서 밀려났다"고 Saba는 말했습니다. “그리고 수학과 과학에서 그렇게 똑똑한 것이 여성스러운 일이 아니었습니다. 컴퓨터가 어떻게 진화했는지, 그리고 오늘날 기술 분야가 어디에 있는지 타임라인을 보면 매우 흥미로운 이야기입니다.”

다양성이라는 주제가 모든 것을 디지털로 지원하는 경향이 있는 현대 비즈니스 환경과 관련된 또 다른 방법은 의료 의사 결정에서 고용에 이르기까지 모든 것을 안내하는 알고리즘 및 기계 학습의 사용이 증가하고 있다는 것입니다.

궁극적으로 조직이 비즈니스를 디지털 방식으로 혁신하는 데 도움이 되도록 문화를 발전시키려고 할 때 다양성에 대한 성숙한 접근 방식을 만드는 데 집중해야 합니다. Saba는 그 목표를 달성하기 위해 "많은 자의식과 많은 노력이 필요합니다."라고 말했습니다. "그리고 그것이 바로 기업들이 어떻게 모든 사람에게 소속감을 만들고 우리 모두가 편견을 가지고 있다는 것을 이해하는 [이분법]으로 고군분투하는 이유입니다."라고 그녀는 덧붙였습니다. “우리 모두는 매일 그러한 편견을 극복하기 위해 지속적이고 지속적으로 도움이 필요합니다. 그것이 우리가 직면한 과제입니다.”