Несмотря на сложные общие рыночные условия в 2023 году, продолжающиеся инвестиции в передовые технологии обещают существенный будущий рост внедрения на предприятиях. Генеративный ИИ (gen AI) стал выдающейся тенденцией с 2022 года, при этом необычайный рост интереса и инвестиций в эту технологию открывает инновационные возможности во взаимосвязанных тенденциях, таких как робототехника и иммерсивная реальность. Хотя макроэкономическая среда с повышенными процентными ставками повлияла на инвестиции в акционерный капитал и найм, базовые показатели, включая оптимизм, инновации и долгосрочные потребности в талантах, отражают положительную долгосрочную траекторию в 15 проанализированных нами технологических тенденциях.
Прогноз технологических тенденций McKinsey на 2024 год — Полный отчет (100 страниц)
Это некоторые из выводов последнего отчета McKinsey Technology Trends Outlook, в котором Технологический совет McKinsey определил наиболее значимые технологические тенденции, развивающиеся сегодня. Это исследование призвано помочь руководителям планировать заранее, развивая понимание потенциальных вариантов использования, источников ценности, драйверов принятия и критических навыков, необходимых для реализации этих возможностей.
Наш анализ изучает количественные показатели интереса, инноваций, инвестиций и таланта, чтобы оценить динамику каждой тенденции. Признавая долгосрочный характер и взаимозависимость этих тенденций, мы также углубляемся в базовые технологии, неопределенности и вопросы, окружающие каждую тенденцию. (Более подробную информацию о новых разработках в нашем исследовании см. на боковой панели «Что нового в анализе этого года»; более подробную информацию о самом исследовании см. на боковой панели «Методология исследования».)
Новое и примечательное
Две тенденции, которые выделялись в 2023 году, — это ИИ-ген, электрификация и возобновляемые источники энергии. ИИ-ген вырос почти на 700 процентов в поиске Google с 2022 по 2023 год, а также заметно увеличилось количество вакансий и инвестиций. Темпы технологических инноваций были поразительными. В течение 2023 и 2024 годов размер подсказок, которые могут обрабатывать большие языковые модели (LLM), известные как «контекстные окна», вырос со 100 000 до двух миллионов токенов. Это примерно разница между добавлением одной исследовательской работы в подсказку модели и добавлением в нее около 20 романов. И модальности, которые может обрабатывать ИИ-ген, продолжали расти, от резюмирования текста и генерации изображений до расширенных возможностей в области видео, изображений, аудио и текста. Это стало катализатором всплеска инвестиций и инноваций, направленных на продвижение более мощных и эффективных вычислительных систем. Большие базовые модели, которые поддерживают генеративный ИИ, такие как LLM, интегрируются в различные корпоративные программные инструменты, а также используются для различных целей, таких как поддержка клиентских чат-ботов, создание рекламных кампаний, ускорение разработки лекарств и многое другое. Мы ожидаем, что это расширение продолжится, раздвигая границы возможностей ИИ. Осведомленность старших руководителей об инновациях ИИ-поколения увеличила интерес, инвестиции и инновации в технологиях ИИ, таких как робототехника, что является новым дополнением к нашему анализу тенденций в этом году. Достижения в области ИИ открывают новую эру более способных роботов, стимулируя больше инноваций и более широкий спектр развертываний.
Электрификация и возобновляемые источники энергии стали еще одной тенденцией, которая противостояла экономическим встречным ветрам, показав самые высокие инвестиционные и процентные баллы среди всех оцененных нами тенденций. Вакансии в этом секторе также показали скромный рост.
Хотя многие тенденции столкнулись со снижением инвестиций и найма в 2023 году, долгосрочные перспективы остаются позитивными. Этот оптимизм поддерживается продолжающимся долгосрочным ростом вакансий для анализируемых тенденций (на 8 процентов с 2021 по 2023 год) и продолжающимися инновациями предприятий и повышенным интересом к использованию этих технологий, особенно для будущего роста.
В 2023 году инвестиции в технологический капитал упали на 30–40 процентов до примерно 570 миллиардов долларов из-за роста расходов на финансирование и осторожных перспектив роста в краткосрочной перспективе, что побудило инвесторов отдавать предпочтение технологиям с высоким потенциалом выручки и маржи. Этот подход соответствует стратегической перспективе, которую принимают ведущие компании, в которой они признают, что полное внедрение и масштабирование передовых технологий — это долгосрочное начинание. Это признание очевидно, когда компании диверсифицируют свои инвестиции по портфелю из нескольких технологий, выборочно усиливая свое внимание на областях, которые с наибольшей вероятностью будут продвигать технологические границы вперед. В то время как многие технологии сохраняли осторожные инвестиционные профили в течение последнего года, в ИИ-поколении наблюдалось семикратное увеличение инвестиций, обусловленное существенными достижениями в области генерации текста, изображений и видео.
Несмотря на общий спад в частных инвестициях, темпы инноваций не замедлились. Инновации ускорились в трех тенденциях, которые входят в группу «революция ИИ»: ИИ поколения, прикладной ИИ и индустриализация машинного обучения. ИИ поколения создает новый контент из неструктурированных данных (таких как текст и изображения), прикладной ИИ использует модели машинного обучения для аналитических и прогностических задач, а индустриализация машинного обучения ускоряет и снижает риски разработки решений машинного обучения. Прикладной ИИ и индустриализация машинного обучения, подстегиваемые растущим интересом к ИИ поколения, продемонстрировали самый значительный всплеск инноваций, отраженный в всплеске публикаций и патентов с 2022 по 2023 год. Между тем, технологии электрификации и возобновляемой энергии продолжают вызывать большой интерес, отраженный в упоминаниях в новостях и поисковых запросах в Интернете. Их популярность подпитывается всплеском глобальных возобновляемых мощностей, их решающей ролью в глобальных усилиях по декарбонизации и повышенными потребностями в энергетической безопасности в условиях геополитической напряженности и энергетических кризисов.
САМЫЕ ПОПУЛЯРНЫЕ ИДЕИ
- Прогноз технологических тенденций McKinsey на 2024 год
- Что читать дальше: ежегодные рекомендации McKinsey по выбору книг на 2024 год
- Состояние ИИ в начале 2024 года: внедрение ИИ-технологий нового поколения резко возросло и начало приносить пользу
- Экономический потенциал генеративного ИИ: новый рубеж производительности
- Что такое разнообразие, равенство и инклюзивность?
Среда талантов во многом отражала инвестиционную картину в технологических тенденциях в 2023 году. Технологический сектор столкнулся со значительными увольнениями, особенно среди крупных технологических компаний, при этом количество вакансий, связанных с изученными нами технологическими тенденциями, сократилось на 26 процентов — более резкое падение, чем 17-процентное снижение общемировых вакансий. Более значительное снижение спроса на таланты, связанные с технологическими тенденциями, могло быть вызвано усилиями технологических компаний по сокращению расходов на фоне снижения прогнозов роста доходов. Несмотря на это сокращение, тенденции с устойчивыми инвестициями и инновациями, такие как ИИ-поколение, не только сохранили, но и увеличили количество вакансий, что отражает высокий спрос на новые и передовые навыки. Электрификация и возобновляемые источники энергии были другой тенденцией, которая показала положительный рост рабочих мест, частично из-за поддержки государственного сектора расходов на инфраструктуру.
Даже с учетом краткосрочных превратностей спроса на таланты наш анализ 4,3 млн объявлений о вакансиях по 15 нашим технологическим тенденциям подчеркнул большой разрыв в навыках. По сравнению со средним мировым показателем менее половины потенциальных кандидатов обладают востребованными техническими навыками, указанными в объявлениях о вакансиях. Несмотря на ежегодное снижение количества объявлений о вакансиях по многим направлениям с 2022 по 2023 год, количество объявлений о вакансиях, связанных с технологиями, в 2023 году по-прежнему на 8 процентов больше, чем в 2021 году, что свидетельствует о потенциале для более долгосрочного роста (Приложение 1).Экспонат 1. https://view.ceros.com/mckinsey/tech-trends-2024-job-postings
Динамика внедрения корпоративных технологий
Траекторию внедрения корпоративных технологий часто описывают как S-образную кривую, которая следует следующему шаблону: технические инновации и исследования, эксперименты с технологией, первоначальные пилотные проекты в бизнесе, масштабирование воздействия по всему бизнесу и в конечном итоге полномасштабное внедрение (Приложение 2). Эта модель очевидна в анализе исследования этого года по внедрению корпоративных технологий, проведенном по нашим 15 технологиям. Уровни внедрения различаются в разных отраслях и размерах компаний, как и воспринимаемый прогресс в направлении внедрения.Экспонат 2
Описание изображения:
График отображает кривую принятия технологических тенденций, оцененную по шкале от 1 до 5, где 1 представляет передовые инновации, расположенные в нижнем левом углу кривой; 2 — эксперименты, расположенные немного выше передовых инноваций; 3 — пилотирование, которое следует восходящей траектории кривой; 4 — масштабирование, отмеченное вертикальным подъемом по мере увеличения принятия; и 5 — полное масштабирование, расположенное в верхней части кривой, что указывает на почти полное принятие.
В 2023 году тенденции будут располагаться на кривой принятия следующим образом: будущее космических технологий и квантовых технологий находится на передовой инновационной стадии; климатические технологии за пределами электрификации и возобновляемых источников энергии, будущее биоинженерии, будущее мобильности, будущее робототехники и технологии иммерсивной реальности находятся на экспериментальной стадии; цифровое доверие и кибербезопасность, электрификация и возобновляемые источники энергии, индустриализация машинного обучения и разработка программного обеспечения следующего поколения находятся на пилотной стадии; а передовые возможности подключения, прикладной ИИ, облачные и периферийные вычисления и генеративный ИИ находятся на стадии масштабирования.
Примечание: тенденция более актуальна для определенных отраслей, что приводит к более низкому общему внедрению в отраслях по сравнению с внедрением в соответствующих отраслях.
Источник: данные опроса McKinsey по внедрению технологий.
Мы видим, что технологии на ранних стадиях инноваций и экспериментов S-кривой находятся либо на переднем крае прогресса, например, квантовые технологии и робототехника, либо больше соответствуют определенному набору отраслей, например, биоинженерии и космосу. Факторы, которые могут повлиять на принятие этих технологий, включают высокие затраты, специализированные приложения и баланс между широтой технологических инвестиций и фокусировкой на нескольких избранных, которые могут предложить существенные преимущества первопроходцев.
По мере того, как технологии набирают обороты и выходят за рамки экспериментов, темпы внедрения начинают ускоряться, и компании больше инвестируют в пилотирование и масштабирование. Мы видим этот сдвиг в ряде тенденций, таких как разработка программного обеспечения следующего поколения и электрификация. Быстрое развитие Gen AI лидирует среди проанализированных тенденций, около четверти респондентов сообщили, что они масштабируют его использование. Более зрелые технологии, такие как облачные и периферийные вычисления и расширенные возможности подключения, продолжили свой быстрый темп внедрения, выступая в качестве факторов внедрения других новых технологий (Приложение 3).Экспонат 3
Описание изображения:
Сегментированная столбчатая диаграмма показывает уровни принятия технологических тенденций в 2023 году в процентах от числа респондентов. Тенденции разделены на 5 сегментов, включающих 100%: полностью масштабируемые, масштабируемые, пилотные, экспериментирующие и неинвестирующие. Тенденции упорядочены на основе объединенной процентной суммы полностью масштабируемых и масштабируемых долей. Перечисленные от самого высокого к самому низкому, эти объединенные проценты выглядят следующим образом:
- облачные и периферийные вычисления на уровне 48%
- расширенные возможности подключения на 37%
- Генеративный ИИ на 36%
- прикладной ИИ на 35%
- Разработка программного обеспечения следующего поколения на 31%
- цифровое доверие и кибербезопасность на уровне 30%
- Электрификация и возобновляемые источники энергии на 28%
- Индустриализация машинного обучения на 27%
- будущее мобильности на уровне 21%
- Климатические технологии за пределами электрификации и возобновляемых источников энергии на 20%
- Технологии погружения в реальность на 19%
- будущее биоинженерии на 18%
- будущее робототехники на 18%
- квантовые технологии на 15%
- будущее космических технологий на 15%
Источник: данные опроса McKinsey по внедрению технологий.
Процесс масштабирования внедрения технологий также требует благоприятной внешней экосистемы, где доверие и готовность пользователей, экономика бизнес-модели, нормативная среда и наличие талантов играют решающую роль. Поскольку эти факторы экосистемы различаются в зависимости от географии и отрасли, мы видим, как разыгрываются разные сценарии внедрения. Например, в то время как ведущие банки в Латинской Америке находятся на одном уровне со своими североамериканскими коллегами в развертывании вариантов использования ИИ-поколения, внедрение робототехники в производственных секторах значительно различается из-за различий в стоимости рабочей силы, влияющих на экономическое обоснование автоматизации.
Поскольку руководители ориентируются в этих сложностях, они должны согласовывать свои долгосрочные стратегии внедрения технологий как со своими внутренними возможностями, так и с внешними условиями экосистемы, чтобы обеспечить успешную интеграцию новых технологий в свои бизнес-модели. Руководители должны отслеживать условия экосистемы, которые могут повлиять на их приоритетные варианты использования, чтобы принимать решения о соответствующих уровнях инвестиций, ориентируясь при этом на неопределенности и бюджетные ограничения на пути к полному внедрению (см. разделы «Развитие внедрения по всему миру» в каждой тенденции или конкретных вариантах использования, которые руководители должны отслеживать). По всем направлениям лидеры, которые имеют долгосрочную перспективу — наращивают свой талант, тестируют и изучают, где можно найти влияние, и переосмысливают бизнес для будущего — могут потенциально вырваться вперед.
The 15 tech trends
This report lays out considerations for all 15 technology trends. For easier consideration of related trends, we grouped them into five broader categories: the AI revolution, building the digital future, compute and connectivity frontiers, cutting-edge engineering, and a sustainable world. Of course, there’s significant power and potential in looking across these groupings when considering trend combinations.To describe the state of each trend, we developed scores for innovation (based on patents and research) and interest (based on news and web searches). We also sized investments in relevant technologies and rated their level of adoption by organizations.1234525015075Color = adoption level, score(1 = frontier innovation;5 = fully scaled)Size = equity investment, $ billion
THE AI REVOLUTION
Generative AI
Generative AI describes algorithms (such as ChatGPT) that take unstructured data as input (for example, natural language and images) to create new content, including audio, code, images, text, simulations, and videos. It can automate, augment, and accelerate work by tapping into unstructured mixed-modality data sets to generate new content in various forms.In 2019, the interest score for Generative AI was 0.01 on a scale from 0 to 1, where 0 is low and 1 is high. The innovation score was 0.01 on the same scale. The adoption rate was scored at 4. The investment in 2019 was 4 on a scale from 1 to 5, with 1 defined as “frontier innovation” and 5 defined as “fully scaled.” The investment was 4 billion dollars. By 2023, the interest score for Generative AI was 0.64. The innovation score was 0.08. The investment was 36 billion dollars. Job postings within this trend changed by 111 percent from 2022 to 202312345adoption score, 2023(1 = frontier innovation;
5 = fully scaled)$36billionequity investment,2023+111%job postingsdifference,2022–23Learn more about this trend
THE AI REVOLUTION
Applied AI
Applied AI technologies and techniques use models trained through machine learning to solve classification, prediction, and control problems in order to automate activities, add or augment capabilities and offerings, and improve decision making.In 2019, the interest score for Applied AI was 0.26 on a scale from 0 to 1, where 0 is low and 1 is high. The innovation score was 0.49 on the same scale. The adoption rate was scored at 4. The investment in 2019 was 57 on a scale from 1 to 5, with 1 defined as “frontier innovation” and 5 defined as “fully scaled.” The investment was 57 billion dollars. By 2023, the interest score for Applied AI was 0.5. The innovation score was 0.98. The investment was 86 billion dollars. Job postings within this trend changed by -29 percent from 2022 to 202312345adoption score, 2023(1 = frontier innovation;
5 = fully scaled)$86billionequity investment,2023–29%job postingsdifference,2022–23Learn more about this trend.
THE AI REVOLUTION
Industrializing machine learning
The industrializing machine learning trend encapsulates a rapidly evolving ecosystem of software and hardware solutions that enable the acceleration and derisking of the development, deployment, and maintenance of machine learning solutions.
BUILDING THE DIGITAL FUTURE
Next-generation software development
Next-generation software development includes tools and technologies that enable modern code deployment pipelines and automated code generation, testing, refactoring, and translation. These can improve application quality and development processes.
BUILDING THE DIGITAL FUTURE
Digital trust and cybersecurity
The digital trust and cybersecurity trend encompasses the technologies behind trust architectures and digital identity, cybersecurity, and Web3. These technologies enable organizations to build, scale, and maintain the trust of stakeholders.
COMPUTE AND CONNECTIVITY FRONTIERS
Advanced connectivity
Advanced connectivity covers wireless low-power networks, 5G and 6G cellular, Wi-Fi 6 and 7, low-Earth-orbit satellites, and other telecommunications technologies.
COMPUTE AND CONNECTIVITY FRONTIERS
Immersive-reality technologies
Immersive-reality technologies enable real-time interactions in three-dimensional virtual worlds (that could incorporate the actual physical world). A virtual world can range from a fully computer-generated space in virtual reality (VR), to mixed reality (MR), all the way to augmented reality (AR), where computer-generated objects are superimposed on the real world. These technologies leverage spatial computing to interpret physical space (for example, by leveraging sensors and cameras such as in a VR headset to recognize gestures) and simulate the addition of data, objects, and people to the virtual world.
COMPUTE AND CONNECTIVITY FRONTIERS
Cloud and edge computing
Cloud and edge computing refers to workloads that are distributed across locations, such as hyperscale remote data centers, regional centers, and local nodes, to optimize for latency, data-transfer costs, adherence to data sovereignty regulations, autonomy over data, security considerations, etcetera.
COMPUTE AND CONNECTIVITY FRONTIERS
Quantum technologies
Quantum-based technologies make use of the unique properties of quantum mechanics to execute certain complex calculations exponentially faster than classical computers, secure communication networks, and produce sensors with higher sensitivity levels than their classical counterparts.
CUTTING-EDGE ENGINEERING
Future of robotics
The future of robotics covers the advancement of robots from handling fixed-purpose and preprogrammed tasks to being capable of adapting to new, real-life inputs with increasing degrees of autonomy and dexterity.
CUTTING-EDGE ENGINEERING
Future of mobility
Mobility technologies cover autonomous and electric vehicles, urban air mobility, and autonomous-driving, connectivity, electrification, and shared-mobility (ACES) technologies, with the aim to improve the efficiency and sustainability of land and air transportation.
CUTTING-EDGE ENGINEERING
Future of bioengineering
Bioengineering is the application of engineering principles to biology, utilizing technological advancements to improve health and human performance, transform food value chains, and create innovative offerings.
CUTTING-EDGE ENGINEERING
Future of space technologies
Space technologies cover satellites, launchers, and habitation technologies that enable innovative space operations and services.
A SUSTAINABLE WORLD
Electrification and renewables
The electrification and renewables trend encompasses the entire energy production, storage, and distribution value chain. Technologies include renewable sources, such as solar and wind power; clean firm-energy sources, such as nuclear and hydrogen, sustainable fuels, and bioenergy; and energy storage and distribution solutions such as long-duration battery systems and smart grids.
A SUSTAINABLE WORLD
Climate technologies beyond electrification and renewables
Climate technologies (beyond electrification and renewables) center on solutions that mitigate the negative effects of resource consumption on the climate, either by removing CO2 from the atmosphere or by producing existing materials and inputs with lower carbon equivalents.
ОБ АВТОРЕ(АХ)
Ларейна Йи — старший партнер в офисе McKinsey в районе залива Сан-Франциско, где Майкл Чуи является партнером McKinsey Global Institute, Роджер Робертс — партнером, а Мена Исслер — ассоциированным партнером.
Авторы хотели бы поблагодарить следующих коллег из McKinsey за их вклад в это исследование: Ааканкша Шринивасан, Ахсан Саид, Алекс Арутюнянц, Алекс Сингла, Алекс Чжан, Ализе Акет-Геэмэре, Ан Ян, Анасс Бенсрир, Андреа Дель Мильо, Андреас Брайтер, Ани Келкар, Анна Мэсси, Анна Ортофер, Арджит Мехта, Арджита Бхан, Асаф Сомех, Бегум Ортаоглу, Бенджамин Брейверман, Бхарат Бахл, Бхарат Айер, Бхаргс Шриватсан, Брайан Константин, Брук Стоукс, Брайан Ричардсон, Карло Джовин, Селин Креншоу, Дэниел Херде, Дэниел Уолланс, Дэвид Харви, Дельфин Зуркия, Диего Эрнандес Диас, Дуглас Меррилл, Элиза Беккер-Фосс, Эмма Парри, Эрик Хазан, Эрика Станцл, Эверетт Сантана, Джакомо Гатто, Грейс В. Чен, Хамза Хан, Харшит Джайн, Хелен Ву, Хеннинг Соллер, Ян де Боде, Джексон Пентц, Джеффри Касо, Джесси Клемпнер, Джим Бём, Джошуа Кац, Джулиан Перри, Джулиан Севильяно, Джастин Грайс, Керстен Хайнеке, Китти Лакнер, Кристен Дженнингс, Лиз Греннан, Люк Томас, Мария Погосян, Марк Патель, Мартин Харриссон, Мартин Врулих, Мартина Гшвендтнер, Массимо Мацца, Матей Мачак, Мэтт Хиггинсон, Мэтт Линдерман, Маттео Кутрера, Меллен Масеа, Мишель Нивард, Майк Вестовер, Муса Билал, Николас Беллеманс, Ноа Ферлонж-Уокер, Оби Эзекойе, Паоло Спранци, Пепе Кафферата, Робин Ридель, Райан Брукардт, Самуэль Мусманно, Сантьяго Комелла-Дорда, Себастьян Майер, Шакил Калидас, Шармила Бхайд, Стивен Сюй, Танмей Бхатнагар, Томас Хундертмарк, Тинан Голи, Том Бреннан, Том Левин-Рид, Тони Хансен, Винаяк Х.В., Ярон Хавив, Ивонн Ферье и Зина Коул.
Они также хотели бы поблагодарить внешних членов Технологического совета McKinsey за их идеи и мнения, в том числе Аджая Агравала, Азима Азхара, Бена Лорику, Бенедикта Эванса, Джона Мартиниса и Джордана Джейкобса.
Особая благодарность коллегам из McKinsey Global Publishing Барру Сейтцу, Дайан Райс, Канике Пунвани, Кэти Ширер, ЛаШону Мэлоуну, Мэри Гайен, Наёми Чибане, Ричарду Джонсону, Стивену Ландау и Виктору Куевасу за то, что они сделали этот интерактивный материал живым.