2024년 IoT 인력: AI·ML·데이터사이언스로 기술 격차 해소

데이터 사이언티스트는 IoT 이니셔티브 심장부 역할 자주 맡으며, 데이터에서 실행 가능한 인사이트 잠금 해제하는 게이트키퍼로 묘사된다.

전문성은 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인텔리전스로 전환—자동차 연료 공급으로 순조로운 여정 가능케 하는 것과 유사.

데이터 사이언티스트 수요 급증

가트너(Gartner)에 따르면 2020년까지 주요 신규 비즈니스 프로세스·시스템 과반이 IoT 포함. 이 솔루션 성공적 배포 위해 기업들 팀에 적합 스킬셋 장착 필수. 현재 데이터 사이언티스트 부족으로 AI가 IoT 배포 자동화·성숙화 경로 제시.

AI·IoT 교육 확대해 기술 격차 해소해야. AI가 프로젝트 스케일링 지원, 인간이 기술로 대체 불가한 업무 집중하게 하고 반복 작업 처리.

연구들서 인력 부족·스킬 결핍이 IoT 채택 최대 장벽으로 확인. 이머샛 리서치 프로그램(Immersat Research Programme)서 기업 33% 추가 스킬 수혜, 47% 적임 인재 전무 느낌. 상위 3대 격차: 데이터 보안, 데이터 사이언스, 기술 지원.

단순 데이터 사이언티스트 더 뽑기 불충분. 기업들 AI·머신러닝이 IoT 프로젝트 어떻게 강화하는지 이해하고 차세대 인재 양성 투자 필수.

더 협력적인 경제

오직 데이터 사이언티스트만 IoT 과제 해결한다는 통념 구식. 목표는 전 직원이 IoT 데이터 해석 역량 갖게 하는 것.

끊임없는 연결성 익숙한 밀레니얼이 추가 통합 주도 적임. 이들에게 AI·ML·딥러닝 스킬 장착해 스트리밍 데이터 분석 적용, 더 깊은 인사이트 도출, 예측적 의사결정 가능—데이터 사이언티스트 역할 미러링.

따라서 역할 자동화·강화 도구 교육 구현에 집중 필요:

1. 교육 확대 – 현재 기술 격차 해소 위해 AI, ML, DL 종합 과정 제공. 더 넓은 분석·예측적 의사결정 가능, 인력 업스킬링.
2. STEM만이 답 아니다 – STEM만 의존 한계. 디자인 씽킹·비즈니스 전략 스킬도 육성해 데이터 사이언티스트가 미래 모델 형성하게.
3. 단일 필수 스킬 없다 – 미래 인력 고도로 연결된 환경서 근무. IoT·디지털 트랜스포메이션엔 AI, DL, ML, 데이터 분석 혼합 필요; 단일 스킬셋 더 이상 충분치 않음.

미래 인력은 AI, DL, ML, 데이터 분석 기술과 협업해야. 그래야만 우리 데이터 진정한 가치 잠금 해제해 IoT 프로젝트 전진시킬 수 있다. 지금 행동해야 하는 이유.

작성자는 앤서니 세이어스, 소프트웨어 AG IoT 에반젤리스트.