Bosch apunta las cinco habilidades clave que demandará el AIoT

La combinación entre la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) supone un hito significativo tanto en el progreso tecnológico como en la sociedad, ofreciendo una mayor eficiencia y funcionalidad en muchos sectores. Esta unión, conocida como AIoT, abre las puertas a un escenario donde la capacidad de toma de decisiones autónomas de la IA se fusiona con la interconexión del IoT, guiándonos hacia un horizonte de innovación y automatización.
 

El tamaño del mercado de la inteligencia artificial de las cosas se valoró en casi 28.000 millones de dólares en 2022 y se estima que crezca considerablemente desde los 35.650 millones de dólares de 2023 hasta los 253.860 millones de dólares en 2030, aumentando así a una tasa compuesta anual del 32,4% durante el período previsto.

La adopción de esta tecnología se ha vuelto fundamental para las organizaciones, ya que buscan soluciones que les permitan optimizar costes y mejorar la eficiencia. Es por ello, que los profesionales del sector deberán incorporar ciertas habilidades clave, combinando tanto aptitudes técnicas y de gestión, como la capacidad para aprender continuamente en un campo que evoluciona rápidamente. 
 

En base a esto, Bosch señala las cinco habilidades esenciales que demandará el sector de AIoT:

• Inteligencia artificial y aprendizaje automático: tener conocimiento en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático será una de las habilidades centrales a incorporar. Los dispositivos de IoT recopilan enormes cantidades de datos, llamados datos de sensores, que luego se analizan. El Aprendizaje Automático ayuda a los administradores de bases de datos a organizar dichos datos, determinar cómo mantener las lecturas correctas en todos los aspectos y optimizar las instalaciones. Por lo que se debe ser experto en metodologías científicas, localizar el problema, investigar y proporcionar una solución adecuada. 

• Capacidad de análisis e interpretación de datos: los sistemas de AIoT generan enormes cantidades de datos, y los profesionales deben dar sentido a estos datos para impulsar soluciones inteligentes para diversos sectores como la industria, la salud y la movilidad.
   
• Seguridad de la información: dada la naturaleza sensible de los datos en los sistemas de AIoT, la experiencia en seguridad de la información es primordial. El sistema debe estar protegido ante amenazas externas. Comprender cómo asegurar dispositivos y redes es crucial para mantener la privacidad y la integridad de los datos.
   
• Trabajo en equipo interdisciplinario: las habilidades colaborativas en diferentes disciplinas son muy valiosas en el AIoT. Trabajar de manera efectiva en equipos interdisciplinarios les permite a los profesionales aprovechar la diversidad de conocimientos y perspectivas para impulsar la innovación en proyectos de AIoT.
   
• Aprendizaje continuo: dada la rápida evolución de las tecnologías de AIoT, el compromiso con el aprendizaje continuo es fundamental. Los profesionales deben mantenerse actualizados con las últimas tendencias, herramientas y técnicas para mantenerse competitivos en este campo.

Verónica Rodríguez Largacha, directora de Recursos Humanos del Grupo Bosch para España y Portugal, añade: “En el mundo digital de hoy en día, contar con habilidades avanzadas en áreas como la Inteligencia Artificial y el Internet of Things (AIoT) es fundamental para cualquier profesional que aspire a tener éxito en el sector tecnológico. Estas competencias van más allá de los meros conocimientos informáticos básicos, y les van a permitir a los expertos en AIoT diseñar, implementar y gestionar soluciones innovadoras que integran sistemas inteligentes y dispositivos conectados”.
 

Las habilidades AIoT son esenciales para crear empleo, satisfacer las necesidades cambiantes, mantenerse al día con el crecimiento del mercado y obtener una ventaja competitiva en un panorama tecnológico en plena evolución.

Además, permite a las personas aprovechar los beneficios con una mayor eficiencia, reducir los costes, tomar decisiones correctas basadas en datos, una mayor personalización, impacto ambiental y mejoras de seguridad y protección en diversas industrias y aplicaciones.