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Se as previsões do Instituto Gartner de Pesquisa se confirmarem, o número de dispositivos conectados e inteligentes em todo o mundo passará dos atuais 6,4 bilhões para incríveis 20,8 bilhões, até 2020. O investimento no setor pulará de US$ 1.4 trilhões para US$ 3 trilhões neste mesmo período.

É claro que, para conduzir este crescimento exponencial, as empresas precisarão de profissionais preparados para atender as exigências deste mercado por habilidades muito particulares.

« Haverá grandes oportunidades para engenheiros ou profissionais que tenham uma noção avançada de engenharia. Isso porque é fundamental analisar a viabilidade e os requisitos das soluções a serem desenvolvidas », antecipa o IoT Advisor da iotrix, Adolfo Brandão.

Também há espaço para profissionais com habilidades em desenvolvimento de software, já que todos esses dispositivos precisarão ser programados para ganhar inteligência. « É fundamental, ainda, que essa pessoa tenha visão de negócio e sensibilidade para trabalhar com novas idéias que possam melhorar a vida da população. Entender como aquele produto entregará valor para o usuário e para o mercado em geral é muito importante », acrescenta Adolfo.

Claro que, por serem muito complexas, as soluções de IoT requerem uma gama ampla de habilidades e profissionais, inclusive equipes para o design e construção dos sistemas e seus subsistemas. Nesta matéria, listamos 5 habilidades técnicas que, se desenvolvidas hoje, podem ajudar os profissionais a atuar no desenvolvimento e produção dos dispositivos conectados de amanhã.

1 – Computação cognitiva

A interação homem/máquina é o cerne da Internet das Coisas. Por isso, a capacidade de comunicação dos sistemas também deve incluir o homem e suas linguagens naturais como fala, gestos e olhares. A forma como o usuário interage com o sistema, como fornece inputs e como recebe os resultados deve ser cuidadosamente pensada.

É a computação cognitiva que garantirá ainda mais inteligência aos dispositivos, permitindo que eles aprendam a partir das interações humanas e reajam a elas, tornando a experiência dos usuários mais dinâmica. Em constante aprendizado, dispositivos IoT cognitivos serão capazes de melhorar a si mesmos e entregar cada vez mais valor à população de maneira personalizada, natural e preditiva.

Considerando esse cenário, conhecimentos relacionados a inteligência artificial, interface homem máquina, linguagem natural, reconhecimento de voz, entre outros ligados à computação cognitiva, serão bastante valorizados.

2 – Desenvolvimento e prototipagem

Quando se fala em IoT, fala-se em dispositivos conectados. Por isso, é essencial que o profissional desta área tenha experiência com dispositivos eletrônicos e seus componentes como fonte de energia, micro controlador, modem, GPS, sensores, entre outros. É preciso entender o funcionamento destes “pequenos” sistemas e saber como conectá-los e programá-los.

Especificamente no caso dos sensores, será necessário conhecer simuladores que possam ser usados na etapa de desenvolvimento. Isso porque, muitas vezes, é difícil criar um ambiente similar ao de produção, principalmente considerando um cenário em que a solução que está sendo desenvolvida possua dezenas ou até centenas de sensores. Em situações como essa, torna-se inviável a reprodução do ambiente para a realização do desenvolvimento e testes e, por isso, os simuladores entram em cena.

Além da inteligência que pode ser embarcada nos dispositivos através de softwares, os sistemas IoT também podem apresentar outros componentes de software, como: sistemas backend para suporte e gestão, painéis de consulta, relatórios e aplicativos de celular. O desenvolvimento de todos estes componentes requer profissionais especializados em diversas áreas do desenvolvimento de software, seja ele embarcado, enterprise, web ou mobile.

3 – Padrões de integração

Como já discutimos em outros posts, uma das principais barreiras para a popularização da Internet das Coisas no nível que se projeta é a falta de padrões abertos que permitam a integração entre soluções desenvolvidas por diferentes fabricantes.

Para entender melhor, esses padrões têm propósitos distintos e são indicados para casos de uso específicos como, por exemplo, definir como um dispositivo irá se conectar com outro; como irá se conectar com a internet; como os dados serão transferidos para os servidores; como os servidores irão conversar entre si e muito mais.

O resultado é uma verdadeira sopa de letrinhas: TCP, HTTP, REST e MQTT são apenas alguns dos padrões (protocolos) existentes atualmente. Para se ter uma ideia, apenas para conexão wireless, a Forrester prevê que, em 2017, profissionais da área terão mais de 20 opções de protocolos à disposição.  

Enquanto os esforços para unificá-los não surtem efeito, é importante que o profissional que irá atuar nessa área entenda a aplicação de cada um deles. « É importante entender os requisitos e as necessidades do produto para definir qual será o protocolo mais adequado para cada caso. Por isso, precisa-se saber detalhadamente para que cada protocolo serve e suas particularidades », orienta Adolfo.

4 – Bancos de dados, Big Data e Analytics

Um dos desafios iniciais dos sistemas IoT é ser capaz de processar o volume de dados produzido pelos dispositivos conectados. O IDC estima que o número de dados gerados pela economia digital está dobrando a cada dois anos. A expectativa é que até 2020 o número de gigabytes gerados anualmente atinja a casa de 44 trilhões.

Para superar este desafio será importante apresentar uma capacidade de acessar, tratar e compreender os dados e apresentar as informações condensadas de forma eficiente. A computação cognitiva será uma grande aliada das empresas para extrair insights deste imenso volume de informações, sejam elas estruturadas ou não.

Ainda que a tecnologia exerça um papel fundamental, profissionais da área terão que desenvolver modelos – a partir de ferramentas e técnicas – para definir como esses dados serão coletados, atualizados e armazenados e qual a melhor estrutura para que isso seja feito.

« É preciso desenvolver modelos de dados que permitam gerar informação e conhecimento com alta performance », afirma Adolfo. E para tomar decisões sobre o melhor modelo de dados, não há como negar a importância de ter conhecimentos em Bancos de dados, Big Data e Analytics para extrair dessas informações valor para o negócio.

5 – Segurança

As preocupações em torno da segurança dos dispositivos IoT são grandes, maiores, inclusive, que as de um sistema de software. Não são raros os registros de invasões a dispositivos conectados à nuvem, aumentando o sentimento de insegurança que ronda a área.

« Apesar de ser uma preocupação, o aspecto segurança não parece estar sendo prioridade no desenvolvimento destes produtos visto que a tecnologia em si ainda é um desafio. Pensa-se muito em como garantir a segurança do usuário em um sistema de vigilância, por exemplo, mas o sistema em si é inseguro », explica Adolfo.

Significa dizer que um portão de uma garagem, um controlador de forno ou um sistema de frenagem podem ser invadidos e terem seus comportamentos alterados para um estado imprevisível. « Esse cenário abre espaço para profissionais ligados a esta área e oferece oportunidades não apenas para os especialistas em segurança, mas também aos desenvolvedores em geral por ser um aspecto pouco explorado em IoT e carente de soluções de apoio », antecipa o IoT Advisor.