Теперь мы уже понимаем, что те люди в нашей группе, которые знают старые методы и старые процессы, не имеют реального преимущества перед остальными. Поскольку IoT позволяет создавать новые бизнес-модели новыми способами, мы должны следовать конкретным бизнес-процессам на его базе. Поэтому мы вместе учимся работать по-другому (рис. 6.1). К примеру, в прошлом искать и извлекать данные было довольно сложно. Сегодня, задействуя новый процесс, устройство IoT уже знает, какие данные нам нужны и где их найти, и сообщает нам эту информацию. Мы также быстрее понимаем, что делать с этими данными, поскольку аналитическое программное обеспечение, которое тоже является одним из компонентов IoT, предлагает нам несколько подходящих вариантов. Нам просто надо решить, какой из них уместнее всего в текущей ситуации.

Рисунок 6.1. Новый путь

Как выясняется, всем участникам группы под силу довольно быстро подхватывать новые бизнес-процессы, как и другие новые процессы, которые последуют за ними. IoT не только дает возможность работать по-другому, но и позволяет нам упрощать процессы. Умные IoT-устройства интегрируются в умные IoT-системы, тем самым снижая объемы ручного труда, а следовательно, уменьшая количество ошибок и упрощая технику. При использовании IoT любой, кто знает, какими возможностями и инструментами располагает его организация, может понять, что делать, когда возникает шанс. Мы все согласны: кажется, нам понравится этот IoT.

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.

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: