IT와 비즈니스의 미래를 재편하는 트렌드

반복을 가속화하는 신기술은 지속적으로 시장에 영향을 미치고 있으며 사람들은 이러한 영향에 쉽게 무감각해질 수 있습니다. 모든 기술은 비즈니스 세계를 변화(또는 심지어 "혁명")하려는 야망을 갖고 있지만, 보다 의미 있는 일부 기술 동향에 대한 분석은 중요한 일이 일어나고 있다는 설득력 있는 사례를 제공합니다.

이러한 기술 동향은 디지털 시대를 정의하는 주요 특성인 세분성, 속도 및 규모를 종합적으로 가속화합니다. 새로운 혁신, 비즈니스 및 비즈니스 모델의 문을 여는 것은 컴퓨팅 성능, 대역폭, 분석 기술 등에서 이러한 변화의 규모입니다.

예를 들어, 클라우드 컴퓨팅과 5G의 등장으로 컴퓨팅 성능과 네트워크 속도가 기하급수적으로 향상되어 더 큰 혁신이 촉진되었습니다. 증강 현실과 가상 현실의 메타버스 개발은 가상 R&D(예: 디지털 트윈 및 몰입형 학습을 통해)의 문을 열어줍니다. 인공 지능, 기계 학습 및 소프트웨어 2.0(기계가 작성한 코드)의 발전으로 다양한 새로운 서비스와 제품이 등장하여 자율 주행 자동차부터 연결된 주택까지 모든 것이 가능해졌습니다.

사람들은 기술 동향을 파악하는 데 많은 노력을 기울이지만 이러한 변화가 미치는 영향에는 거의 관심을 기울이지 않습니다. 향후 3~5년 동안 경영진이 이러한 기술 동향에 어떻게 적응해야 하는지 이해하기 위해 우리는 이 주제에 대해 비즈니스 리더 및 사고 리더들과 이야기를 나눴습니다. 우리는 예측을 추구하는 것이 아니라 현실적인 시나리오와 그 의미, 그리고 도전과제를 해결하기 위해 경영진이 해야 할 일을 탐구합니다.

이 토론에서는 기술의 급속한 성장이 어떻게 기업에 원심력을 미치는지, 회사의 가장자리에 있는 전문가 네트워크에 혁신을 추진하는지, 이러한 혁신의 속도와 확산이 완전히 새로운 방법을 필요로 하는지와 같은 광범위하고 상호 관련된 변화를 확인했습니다. 지속적인 학습을 구축하는 데 필요한 기술은 어떻게 이러한 민주화 세력이 IT가 더 이상 기술 배포 및 운영의 중앙 집중식 컨트롤러 역할을 할 수 없고 핵심 조력자이자 영향력자가 되어야 함을 의미하는지입니다.

1. Edge Innovation

주요 기술 동향

우리는 70%의 기업이 하이브리드 또는 멀티 클라우드 관리 기술, 도구 및 프로세스를 채택할 것으로 추정합니다. 동시에 5G 네트워크 속도는 현재 4G LTE 네트워크 속도보다 약 10배 빠르며, 4G를 기반으로 하면 5G 인터넷 속도는 초당 20Gbps에 달해 100배 향상될 수 있습니다. 2024년까지 사용자 트래픽의 50% 이상이 AI 기반 음성, 서면 텍스트 또는 컴퓨터 비전 알고리즘으로 증가할 것이며, 글로벌 데이터 생성량은 2020년 64.2제타바이트(제타바이트)에서 2025년 180제타바이트 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다. . 로우코드 개발 플랫폼 시장은 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 약 30%로 성장할 것으로 예상됩니다.

전환 1: 비즈니스 전반에 걸쳐 확장할 수 있는 능력을 통해 지원되는 기업 엣지의 전문가 개인 네트워크를 중심으로 혁신이 발전합니다.

이러한 기술은 사실상 무제한의 컴퓨팅 성능과 대규모 데이터 세트에 대한 액세스를 약속합니다. 저렴한 비용으로 대역폭을 향상하여 더 저렴하고 쉽게 혁신을 테스트하고 실행하며 빠르게 확장할 수 있습니다. 결과적으로 혁신이 가속화된다는 것은 기업이 더 많은 소스에서 더 많은 혼란에 직면하게 된다는 것을 의미합니다. 중앙 집중식 전략과 혁신 기능은 서로 긴밀하게 유지될 수 없습니다. 기업은 유망한 기회를 식별하고 투자하며 획득하기 위해 기업 외부 네트워크에 더 많이 참여해야 합니다.

중앙 집중식 팀을 갖춘 기업 벤처 캐피탈 펀드(VC)는 항상 혁신을 모색하고 자금을 지원해 왔지만, 팀에 필요한 기술이 부족하고 다양한 비즈니스 단위와 지속적으로 상호 운용되기 때문에 그들의 실적은 이상적이지 않았습니다. 변화는 서로 멀리 떨어져 있습니다. 대신 기업은 "일선 인력", 특히 비즈니스 도메인 전문가와 기술 전문가를 활용하여 회사의 벤처 부문으로 효과적으로 역할을 수행할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이는 솔루션을 코딩하고 구축하는 사람들이 해당 분야의 강력한 외부 네트워크와 잘 연결되어 있고 새로운 결과를 평가할 전문 지식을 갖고 있는 경우가 많기 때문입니다.

예를 들어 제약회사에서는 다양한 분야(유전자 발현 등)의 자체 전문 연구원을 활용하는데, 이들은 기업 외부에서 이 분야의 뛰어난 인재를 잘 이해하고 있습니다.

기업은 엔지니어가 네트워크를 구축하고 참여할 수 있는 인센티브와 기회를 만들어야 하지만, 핵심은 팀이 적절하다고 생각하는 대로 할당된 예산을 사용하고 목표 달성을 결정할 수 있도록 팀에 권한을 부여/권한을 부여하는 것입니다. 기술(규정된 지침 내에서).

미래의 IT 조직은 전통적으로 어려운 과제였던 비즈니스의 확장 및 혁신 작업 수행 능력을 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 개별 개발자나 소규모 팀은 애플리케이션을 확장하는 방법에 대해 자연스럽게 생각하지 않는 경우가 많습니다. 조직 전체에서 기술 지식이 없는 사용자가 LC/NC(로우 코드/노 코드) 애플리케이션을 사용하여 포인트 앤 클릭 또는 풀다운 메뉴 인터페이스로 설계하고 구축하는 경우 이 문제는 절차 중에 더욱 악화될 수 있습니다.

한 제약회사는 이를 잘 알고 있으며 기존 방법보다 우수하다고 입증된 비표준적인 혁신적인 아이디어를 사용할 수 있는 유연성을 사업부에게 제공합니다. 이러한 유연성에 대한 대가로 기업은 나머지 기업이 이 새로운 아이디어를 사용하고 이를 회사 표준에 구축할 수 있도록 지원해야 합니다.

이 확장 기능의 작동 방식을 고려할 때, 예를 들어 기업에서는 확장이 가능하도록 코드를 리팩터링하여 애플리케이션을 "제품화"하도록 선임 개발자를 배정할 수 있습니다. IT 리더는 도구와 플랫폼, 쉽게 액세스할 수 있는 재사용 가능한 코드 라이브러리, 유연한 표준 기반 아키텍처를 제공하여 비즈니스 전반에 걸쳐 혁신을 더 쉽게 확장할 수 있습니다.

리더가 생각해 볼 질문

•엔지니어와 분야 전문가가 네트워크를 개발, 유지 및 활용하도록 가장 잘 장려하는 인센티브는 무엇입니까?

•벤처 캐피털 활동을 추적하고 관리하기 위해 어떤 프로세스가 마련되어 있나요? 혁신 기회를 식별하고 최고의 기회를 "산업화"하여 전사적으로 공유하려면 어떤 역량이 필요합니까?

2. 지속적인 학습 문화

핵심 기술 동향

인공 지능, 기계 학습 , 로봇 공학 및 기타 발전으로 인해 기술 변화 속도가 10배 증가했습니다. 2025년까지 500억 개의 장치가 산업용 사물 인터넷(IIoT)에 연결될 것으로 예상되며, 제조업체의 70%가 디지털 트윈을 정기적으로(2022년까지) 사용할 것으로 예상됩니다. 2025년까지 새로운 애플리케이션의 약 70%가 로우코드/노코드(LC/NC) 기술을 사용할 것이며 이는 2020년 25% 미만에서 증가한 수치입니다. 글로벌 메타버스 수익 기회는 2020년 약 5,000억 달러에서 2024년까지 8,000억 달러에 도달할 수 있습니다. 기업가이자 미래학자인 Peter Diamandis는 기술 혁신의 확산은 지난 100년을 합친 것보다 향후 10년 동안 더 많은 발전을 경험할 것으로 예상된다는 것을 의미한다고 말했습니다.

전환 2: 기술 활용 능력은 모든 역할의 핵심이 되며 배포가 필요할 때 지속적인 학습과 개인 기술 수준의 구축이 필요합니다.

기술이 발전하고 확장되어 기업의 가장자리까지 혁신을 추진함에 따라 비즈니스는 다음과 같은 목표를 달성해야 합니다. 모든 면에서 가장 유망한 옵션을 통합할 준비가 되어 있습니다. 이는 엄청난 기회를 창출할 것이지만, "지속적인 학습" 문화를 통해 진정한 기술 지능을 개발하는 기업만이 이 기회를 잡을 수 있습니다. 이러한 노력의 초석에는 LC/NC 도구를 사용하거나 Metaverse와 같은 완전히 새로운 환경에서 작업하는 "시민 개발자"부터 지속적으로 기술을 개발해야 하는 풀 스택 개발자 및 엔지니어에 이르기까지 모든 수준의 직원 교육이 포함됩니다. 변화하는 기술로. 우리는 LC/NC를 사용하여 교육을 제대로 받지 못한 직원이 최적이 아닌 제품을 생산하는 상황을 보아 왔습니다.

기본 학습에 대한 보다 공식적인 경로가 항상 필요하지만, 기업 전체에 다양한 기술을 제공하기 위해 정규 교육 과정에서 지속적인 학습으로의 전환이 가속화될 것으로 예상합니다. 실제로 이는 기술 전달을 중심으로 직원 개발을 지도하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 기능을 최소한의 결합된 기술 세트로 분해해야 합니다. 예를 들어, 한 대규모 기술 회사는 평가한 1,200개의 기술에 대해 146,000개의 기술 데이터 포인트를 생성했습니다.

핵심은 코드 조각이나 특정 협상 전략에 대한 비디오와 같은 기술 "조각"을 워크플로에 통합하여 필요할 때 전달할 수 있어야 한다는 것입니다. 이는 학습이 운영에 내장되는 "LearnOps" 접근 방식이라고 할 수 있습니다. Netflix는 데이터 과학자가 제품 관리자, 엔지니어링 팀 및 기타 사업부와 직접 협력하여 실험/시험을 설계, 실행 및 학습하는 통합 사고방식을 구축했습니다.

배울 수 있는 것만큼 중요한 것은 지속적인 학습이 기대되고 쉽게 할 수 있는 학습 문화를 구축하는 것입니다. 유익할 수 있는 것은 최고의 엔지니어가 학습하는 방식, 즉 자신의 기술을 최신 상태로 유지해야 할 필요성을 잘 인식하고 있는 커뮤니티입니다. 코드를 공유하는 습관은 뿌리 깊게 자리잡고 있으며 항상 새로운 프로젝트에 매력을 느낍니다. 예를 들어, 오픈 소스 사용의 한 가지 이점은 코드를 지속적으로 업데이트하고 검토할 수 있는 내장 커뮤니티입니다. 같은 맥락에서 기업은 제품을 만들고 사람들이 새로운 도구나 기술을 시험해 볼 수 있도록 추가 시간을 책정하는 것을 봅니다. 다른 회사들도 팀이 학습할 수 있도록 제품 개발의 차질을 처리하기 위해 "학습 완충 장치"에 대한 예산을 책정하고 있습니다.

폭넓고 개방적이며 사려 깊은 정보 공유를 핵심 가치로 삼아 Netflix는 향후 팀이 재사용할 수 있는 솔루션 저장소 역할을 하는 내부 제품으로 Netflix 실험 플랫폼을 구축했습니다. 실험을 제품 수명주기의 간단하고 필수적인 부분으로 만드는 것을 목표로 하는 제품 관리자와 혁신 로드맵을 갖추고 있습니다.

이러한 지속적인 학습 및 실험 능력을 지원하려면 기업은 고객 데이터의 손실 또는 오용과 같이 잠재적으로 비용이 많이 드는 오류의 영향을 제한하는 데 중점을 두고 실수를 받아들일 수 있어야 합니다. IT는 좋은 행동을 장려하고 나쁜 행동을 줄이기 위한 프로토콜, 인센티브 및 시스템을 구축해야 합니다. 많은 기업에서는 애초에 오류가 발생하지 않도록 자동화된 테스트, 클라우드 환경의 격리 구역 등 오류가 다른 애플리케이션이나 시스템에 영향을 주지 않는 공간을 만들고, 복원력 프로토콜을 구축하는 등의 관행을 채택하기 시작했습니다.

리더가 고려해야 할 사항

•회사에 필요한 가장 중요한 기술을 나열했습니까?

•고급 사용자 데이터 분석 및 운영자에게 필요한 최소 학습 수준은 무엇입니까? 직원이 무엇을 배우고 있는지, 이러한 학습이 효과적인지 추적하고 더 나은 성과로 전환됩니까?

3. 서비스로서의 IT

주요 기술 동향

2028년에는 글로벌 클라우드 마이크로서비스 플랫폼이 시장에 매출은 2020년 9억 5,200만 달러에서 42억 달러로 증가할 것입니다. GitHub에는 이미 2억 개가 넘는 코드 저장소가 있으며, 2025년까지 소프트웨어 개발자가 1억 명에 이를 것으로 예상됩니다. 거의 90%의 개발자가 이미 API를 사용하고 있습니다. 소프트웨어 2.0은 소프트웨어를 작성하는 새로운 방법을 만들어 복잡성을 줄입니다. 2021년부터 2028년까지 기업이 클라우드 서비스 플랫폼, 오픈 리포지토리, SaaS(Software as a Service)에서 구매한 소프트웨어는 연평균 27.5%의 성장률을 보일 것입니다.

전환 3: IT는 작고 상호 운용 가능한 코드 덩어리를 제공하여 제품 혁신의 원동력이 됩니다.

혁신이 기업의 가장자리로 밀려나고 지속적인 학습 문화가 기업에 스며들면 IT의 역할이 크게 변화합니다. 변화가 일어납니다. 이를 위해서는 IT가 "대규모 기술 자산의 ​​보호자"라는 전통적인 역할에서 "작은 코드 블록 제공자"로 전환해야 합니다. IT 효율성의 표준은 사람들이 코드 조각을 모아 유용한 제품을 만들 수 있도록 돕는 능력입니다.

우리는 많은 성공적인 실습 사례를 보았습니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 경험이 거의 없는 G&J Pepsi Bottling Company의 직원은 매장 선반 이미지를 검사하고, 병의 수와 유형을 식별한 다음, 과거 추세에 따라 자동으로 리필을 완료할 수 있는 앱을 개발했습니다. 한 제약회사는 단 1년 만에 로우코드 플랫폼의 사용자를 8명에서 1,400명으로 늘렸습니다. IT 외부의 비즈니스 사용자는 이제 매달 수천 건의 세션으로 애플리케이션을 구축하고 있습니다. McKinsey 조사에 따르면 "시민 개발자"를 지원하는 기업은 이러한 지원을 제공하지 않는 기업의 최하위 4분위수에 비해 혁신 점수가 33% 더 높습니다.

이러한 개발은 IT가 유용한 재사용 가능한 코드 덩어리를 구축하고 때로는 이를 특정 제품으로 조합하고 기업이 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 카탈로그 시스템을 통해 사용할 수 있도록 하는 기술에 대한 "스스로 할 수 있는" 접근 방식을 더 가리킵니다. 원하는 제품을 만듭니다. IT는 코드가 가장 유용할 수 있는 환경에 대한 지침 및 API 표준과 같은 지침을 제공하고 고객 데이터 및 재무 기록과 같은 가장 민감한 정보를 보호합니다. 이러한 추적 기능은 봇, AI, 알고리즘 및 API가 확산됨에 따라 더욱 중요해질 것입니다. 투명성만으로는 충분하지 않습니다. IT는 첨단 기술 성과 및 관리 역량은 물론 새로운 역할(데이터 진단 전문가, 로봇 관리자 등) 개발을 통해 모든 활동을 이해해야 합니다.

이 "서비스로서의 IT" 접근 방식은 제품을 운영 모델의 중심에 두고 제품 관리를 중심으로 IT를 구성해야 합니다. 일부 회사는 이러한 방향으로 움직이고 있습니다. 그러나 빠르게 진행되고 더 광범위한 혁신을 지원하는 데 필요한 규모를 달성하려면 제품 소유자에 대한 더 깊은 헌신, 회사 비즈니스 측면의 리더와 협력하고 진정한 손익(P&L) 책임을 가지고 팀을 관리해야 합니다. 전통적인 기업부터 디지털 기반 기업까지 많은 기업에서는 제품 리더가 전반적인 제품 및 포트폴리오 전략을 설정하고, 실행을 촉진하고, 제품 소유자가 비즈니스 결과 및 P&L 지표에 맞춰 혁신을 추진할 수 있도록 권한을 부여하면 기술 흐름이 향상된다는 사실을 깨닫고 있습니다. 자본 수익을 제공하고 가속화합니다. 혁신의 속도.

리더가 생각해 볼 질문

• 기술 민주화를 위해 IT 조직의 역할이 어떻게 변화할 것인지에 대한 비전은 무엇입니까?

• 기술 제품 관리자의 역할을 어떻게 높이고 이를 어떻게 발전시킬 것입니까? 역할?

•코드 사용, 재사용 및 성능을 관리하고 추적하려면 어떤 종류의 시스템을 구축해야 합니까?

4. 신뢰의 경계 확장

주요 기술 동향

2022년까지 추정 2020년까지 생체인식 지원 장치(예: 스마트폰)의 거의 100%가 거래에 생체인식을 사용할 것입니다. 이러한 기술의 효율성은 크게 향상되었으며, 최고의 얼굴 인식 알고리즘은 2014년 이후 50배 향상되었습니다. 이러한 발전은 기술과 소비자 간의 관계에 심각한 불안감을 불러일으키고 있습니다. Pearson Institute와 AP-NORC 공공 문제 연구 센터의 조사에 따르면 "미국인의 약 3분의 2가 자신의 개인 정보, 금융 기관, 정부 기관 또는 특정 유틸리티와 관련된 해킹에 대해 매우 또는 극도로 우려하고 있습니다."

변화 4: 신뢰는 더 넓은 이해관계자의 관심사를 포괄하도록 확장되고 기업 전체의 책임이 됩니다.

기술력과 역량의 이러한 대규모 변화는 더 많은 고객 접점을 창출할 것입니다. 기업에서 IT의 역할이 점점 더 원동력이 되면서 디지털 환경이 확장되면서 IT는 보안, 개인정보 보호, 네트워킹 분야에서 신뢰 역량을 확장해야 합니다. 지금까지 소비자들은 온라인으로 제품을 주문하는 것부터 집안의 온도를 원격으로 조정하는 것, 개인 기기를 통해 건강을 모니터링하는 것까지 기술이 제공하는 편의를 대부분 받아들였습니다. 이러한 편의를 제공하는 대가로 소비자는 일부 개인 정보를 기꺼이 제공합니다. 그러나 기술이 더욱 발전함에 따라 개인 정보 보호와 신뢰에 대한 우려가 커지고 있으며 신뢰라는 더 넓은 주제에 대한 이해관계가 높아지고 있습니다. 소비자는 점점 더 자신의 신원에 대한 권리를 인식하고 가치에 따라 결정을 내리며 기업에 데이터의 윤리적 사용과 책임감 있는 AI 기술을 요구하고 있습니다.

소비자들 사이에서 가장 눈에 띄는 관심사는 사이버 보안이며, 이는 이사회 안건에 상정된 지속적인 문제입니다. 그러나 기술 중심의 신뢰 문제는 세 가지 특성으로 인해 훨씬 ​​더 광범위합니다. 하나는 기업과 정부가 수집하는 생체 인식과 같은 엄청난 양의 개인 데이터로 인해 개인 정보 보호 및 데이터 오용에 대한 우려가 커지고 있다는 것입니다. 두 번째는 개인 보안 문제가 현실 세계에서 점점 더 일반화되고 있다는 것입니다. 예를 들어, 유선 주택, 연결된 자동차, 의료용 IoT는 모두 사람들의 삶에 영향을 미칠 수 있는 공격 벡터입니다. 세 번째 문제는 고급 분석이 이해하고 제어하기에는 너무 복잡하여 사람들과 기술의 관계에 대한 깊은 불안을 야기한다는 것입니다. 이 질문은 '설명 가능한 AI'의 개발과 AI의 편견을 없애려는 움직임을 이끌고 있습니다.

이러한 복잡성을 가중시키는 또 다른 요인은 기업이 전체 기술 생태계에 걸쳐 신뢰를 관리하고 보장해야 하는 경우가 많다는 것입니다. 예를 들어 유선 주택을 예로 들어 보겠습니다. 가상 비서, 보안, 통신, 전원 관리 및 엔터테인먼트 시스템과 같은 장치의 확산은 수많은 공급업체가 연결된 홈 보안 네트워크 관리 표준에 동의해야 함을 의미합니다.

이러한 추세에는 신뢰의 경계를 더욱 확장해야 합니다. 기업이 이러한 신뢰를 관리하고 육성하는 방법을 다시 생각하지 않으면 기존 기업이 누리는 중요한 이점(고객과 독점 데이터와의 기존 관계)이 위험에 처하게 될 것입니다. 기업은 고객 경험과 비즈니스 프로세스의 핵심에 ID 및 신뢰 관리를 두는 것을 고려해야 합니다. 이는 회사가 실제 권한과 이사회 우선 순위를 가진 전담 리더를 할당하고 신뢰 및 안전 영역 전반에 걸쳐 전사적 책임을 맡는 경우에만 효과적으로 달성할 수 있습니다. 이러한 신뢰 환경의 기술적 기반을 고려할 때 IT는 AI 알고리즘에 대한 새로운 법률의 영향 평가, 사고 추적, 고위험 데이터 처리 활동의 규모와 성격 식별, 자동화된 의사결정, 소비자 신뢰 수준 및 소비자에게 영향을 미치는 문제 모니터링.

리더가 생각해 볼 질문

•기업 전체의 신뢰와 위험 상태를 책임지는 사람은 누구입니까?

•고객 신뢰를 전체 사이버 보안 프로세스와 어떻게 통합합니까?

•개인 정보 보호, 신뢰 및 보안은 무엇입니까?

기술 변화의 속도는 필연적으로 계속 가속화될 것입니다. 미래에 성공적인 기술 리더는 새로운 기술을 채택할 뿐만 아니라 지속적인 변화를 흡수하고 이를 경쟁 우위의 원천으로 삼을 수 있는 역량도 구축해야 합니다.

위 내용은 IT와 비즈니스의 미래를 재편하는 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!