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에지에서 작업자에게 권한을 부여하는 방법에 대한 자세한 내용은 " 기술 회사는 에지에서 혁신합니다. 레거시 회사도 할 수 있습니다 .”라고 Harvard Business Review에서 밝혔습니다.
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2. 영구 학습 문화주요 기술 동향
AI, 기계 학습, 로봇 공학 및 기타 기술의 발전으로 변화 속도가 10배 빨라졌습니다 . 2025년까지 500억 개의 장치가 IIoT(산업용 사물 인터넷)에 연결될 것으로 예상되며 제조업체의 70%가 디지털 트윈을 정기적으로 사용할 것으로 예상됩니다 (2022년까지).8새로운 애플리케이션의 약 70%가 2020년 25% 미만에서 2025년까지 LC/NC 기술을 사용할 것입니다.9글로벌 메타버스 수익 기회는 2020년 약 5,000억 달러에서 2024년에는 8,000억 달러에 도달할 수 있습니다.10기업가이자 미래학자인 Peter Diamandis에 따르면 이러한 기술 혁신의 확산은 지난 100년을 합친 것보다 향후 10년 동안 더 많은 발전을 경험할 수 있음을 의미합니다.11
전환: 기술 리터러시가 모든 역할의 핵심이 되어 필요한 시점에 배치되는 개별 기술 수준에서 학습이 지속되고 구축되어야 합니다.
조직의 가장자리까지 혁신을 추진하는 기술의 속도와 확산으로 기업은 일선에서 가장 유망한 옵션을 통합할 준비가 되어 있어야 합니다. 이는 막대한 기회를 창출하지만 끊임없는 학습 문화를 통해 진정한 기술 인텔리전스를 개발하는 기업에게만 해당됩니다. 이러한 노력의 초석에는 사용하기 쉬운 LC/NC 도구 또는 메타버스와 같은 완전히 새로운 환경에서 작업하는 "시민 개발자"부터 전체 스택 개발자 및 엔지니어에 이르기까지 모든 수준의 인력 교육이 포함됩니다. 변화하는 기술을 따라잡기 위해 지속적으로 기술을 발전시킵니다. 교육을 제대로 받지 못한 직원이 LC/NC를 사용하여 최적이 아닌 제품을 양산하는 상황을 이미 목격하고 있습니다.
기초 학습을 위한 보다 공식화된 경로가 항상 필요하겠지만, 우리는 주기적으로 커리큘럼을 가르치는 것에서 전체 조직에 걸쳐 다양한 기술을 제공할 수 있는 지속적인 학습으로의 전환이 가속화될 것으로 예상합니다. 실제로 이는 기술 제공을 중심으로 직원 개발을 지향한다는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 기능을 가장 작은 복합 기술 세트로 분해해야 합니다. 예를 들어, 한 대형 기술 회사는 평가 중인 1,200개의 기술에 대해 146,000개의 기술 데이터 포인트를 생성했습니다.
핵심은 이러한 기술 "스니펫"(예: 코드 블록 또는 특정 협상 전술 비디오)이 필요할 때 제공될 수 있도록 워크플로에 통합되어야 한다는 것입니다. 이것은 학습이 운영에 내장된 "LearnOps" 접근 방식이라고 할 수 있습니다. 이러한 통합 사고방식은 데이터 과학자가 제품 관리자, 엔지니어링 팀 및 기타 사업부와 직접 협력하여 실험을 설계, 실행 및 학습하는 Netflix에서 확립되었습니다.12
학습을 배포할 수 있는 것만큼 중요한 것은 지속적인 학습을 기대하고 쉽게 할 수 있도록 함으로써 학습 문화를 구축하는 것입니다. 최고의 엔지니어가 배우는 방식은 유익할 수 있습니다. 이것은 자신의 기술을 최신 상태로 유지해야 할 필요성을 잘 알고 있는 커뮤니티입니다. 그들은 코드를 공유하는 습관이 몸에 배어 있고 배울 수 있는 프로젝트에 끌립니다. 예를 들어 오픈 소스 사용의 이점 중 하나는 코드를 지속적으로 업데이트하고 검토하는 기본 제공 커뮤니티입니다. 같은 맥락에서 우리는 사람들이 제품을 만들 때 새로운 도구나 기술을 시도할 수 있도록 추가 시간을 투자하는 회사를 보고 있습니다. 다른 회사는 팀이 배울 수 있는 제품 개발의 차질을 허용하기 위해 "학습 버퍼"에 대한 예산을 책정하고 있습니다 .13
광범위하고 개방적이며 의도적인 정보 공유를 핵심 가치로 삼는 Netflix는 Netflix 실험 플랫폼을 미래의 팀이 재사용할 수 있는 솔루션 저장소 역할을 하는 내부 제품으로 구축했습니다. 실험을 제품 수명 주기의 단순하고 통합된 부분으로 만드는 것을 목표로 하는 제품 관리자 및 혁신 로드맵이 있습니다.14
이러한 종류의 지속적인 학습과 실험을 지원하려면 기업은 실수를 받아들여야 합니다. 기술은 고객 데이터의 손실 또는 오용과 같은 잠재적으로 비용이 많이 드는 실수의 영향을 제한하는 것입니다. IT는 좋은 행동을 장려하고 나쁜 행동을 줄이기 위해 프로토콜, 인센티브 및 시스템을 설계해야 합니다. 많은 기업들이 처음부터 실수가 발생하지 않도록 자동 테스트 와 같은 관행을 채택하기 시작했습니다 . 클라우드 환경의 격리 영역 과 같이 실수가 다른 애플리케이션이나 시스템에 영향을 미치지 않는 공간을 만듭니다 . 탄력성 프로토콜 구축.
리더십을 위한 질문
3. 서비스로서의 IT주요 기술 동향
글로벌 클라우드 마이크로서비스 플랫폼 시장은 2020년 9억 5,200만 달러에서 2028년까지 42억 달러의 수익을 창출할 것으로 추정됩니다.15GitHub는 2억 개 이상의 코드 리포지토리를 보유하고 있으며 2025년까지 1억 명의 소프트웨어 개발자를 예상합니다.16거의 90%의 개발자가 이미 API를 사용하고 있습니다.17소프트웨어 2.0은 소프트웨어를 작성하는 새로운 방법을 만들고 복잡성을 줄입니다. 클라우드 서비스 플랫폼, 개방형 리포지토리 및 SaaS(Software as a Service)의 회사에서 소싱한 소프트웨어는 2021년부터 2028년까지 CAGR 27.5%로 성장하고 있습니다.18
변화: IT는 작고 상호 운용 가능한 코드 블록을 제공함으로써 제품 혁신의 원동력이 됩니다.
혁신이 극에 달하고 영구 학습 문화가 조직에 스며들면 IT의 역할이 극적으로 바뀝니다. IT는 중앙에서 기술을 관리하는 통제 주체로서의 전통적인 역할을 고수함으로써 이러한 동적 환경을 지원할 수 없습니다. 프리미엄은 이제 혁신을 가능하게 하는 IT의 능력에 있으며, 대형 기술 자산의 보호자로서의 전통적인 역할에서 작은 코드 블록의 공급자로 전환해야 합니다. IT 효율성의 표준은 사람들이 유용한 제품으로 코드 조각을 함께 꿰맬 수 있도록 돕는 능력입니다.
우리는 이미 그것이 어떻게 생겼는지 보고 있습니다. 소프트웨어 개발 경험이 거의 또는 전혀 없는 G&J Pepsi-Cola Bottlers의 직원은 상점 선반의 이미지를 검사하여 병의 수와 유형을 식별한 다음 과거 추세에 따라 자동으로 재입고하는 앱을 만들었습니다.19한 제약 회사는 단 1년 만에 로우 코드 플랫폼 기반을 8명의 사용자에서 1,400명으로 늘렸습니다 . IT 외부의 비즈니스 사용자는 이제 수천 개의 월별 세션으로 애플리케이션을 구축하고 있습니다.20McKinsey 설문 조사에 따르면 "시민 개발자"에게 권한을 부여하는 회사는 그러한 수준의 지원을 제공하지 않는 하위 4분위 회사에 비해 혁신 점수가 33% 더 높습니다 .21
이러한 발전은 IT가 재사용 가능한 코드의 유용한 블록을 구축하고 때로는 이를 특정 제품으로 조립하고 비즈니스에서 사용자 친화적인 카탈로그 시스템을 통해 사용할 수 있도록 하는 기술에 대한 훨씬 더 많은 "버킷" 접근 방식을 가리키고 있습니다. 필요한 제품. IT는 코드가 가장 유용할 수 있는 환경에 대한 API 표준 및 지침과 같은 지침을 제공합니다. 고객 데이터 및 재무 기록과 같은 가장 민감한 정보를 보호합니다. 채택을 추적합니다. 이 추적 기능은 봇, AI, 알고리즘 및 API가 급증함에 따라 특히 중요해질 것입니다. 투명성이 충분하지 않습니다. IT는 고급 기술 성능 및 관리 기능과 데이터 진단가 및 봇 관리자와 같은 새로운 역할 개발을 통해 모든 활동을 이해해야 합니다.
이 IT-as-a-service 접근 방식은 제품을 운영 모델의 중심에 두므로 제품 관리를 중심으로 IT를 구성해야 합니다.. 일부 회사는 이러한 방향으로 움직이고 있습니다. 그러나 빠르게 진행되고 보다 분산된 혁신을 지원하는 데 필요한 규모에 도달하려면 실질적인 P&L 책임이 있는 팀을 운영하기 위해 비즈니스 측면의 리더와 협력하여 제품 소유자에 대한 더 깊은 헌신이 필요합니다. 전통적인 기업에서 디지털 네이티브에 이르기까지 많은 조직은 전체 제품 및 포트폴리오 전략을 설정하고, 실행을 주도하고, 제품 소유자가 비즈니스 결과 및 P&L 메트릭과 일치하는 혁신을 주도할 수 있도록 권한을 부여하는 제품 리더를 배치하면 자금 조달 수익을 높일 수 있음을 발견했습니다. 기술 제공으로 이어지고 혁신 속도를 가속화합니다.
리더십을 위한 질문
McKinsey 기술 동향 전망 2022
4. 확장된 신뢰 경계주요 기술 동향
2022년까지 거의 100%의 생체 인식 가능 장치(예: 스마트폰)가 거래에 생체 인식을 사용할 것으로 추정됩니다.222014년 이후 최고의 안면 인식 알고리즘이 50배 향상되면서 이러한 기술의 효율성이 극적으로 향상되었습니다.23이러한 발전은 기술과 기술 소비자 사이의 관계에 심각한 불안을 야기하고 있습니다. 피어슨 연구소(Pearson Institute)와 AP통신-NORC 공보 연구 센터(Center for Public Affairs Research)는 "미국인의 약 2/3가 개인 정보, 금융 기관, 정부 기관 또는 특정 유틸리티와 관련된 해킹에 대해 매우 또는 극도로 우려하고 있다"고 밝혔습니다.24
전환: 신뢰가 확장되어 더 광범위한 이해관계자의 관심사를 포괄하고 전사적 책임이 됩니다.
기술 능력과 역량의 이러한 엄청난 변화는 고객과의 더 많은 접점과 고객에 대한 새로운 데이터의 기하급수적인 물결을 만들 것입니다. 조직 내에서 IT의 역할이 인에이블러의 역할을 넘어서더라도 확장되는 디지털 환경은 IT가 보안, 개인 정보 보호 및 사이버에 대한 신뢰 기능을 확장해야 함을 의미합니다.. 지금까지 소비자는 온라인으로 제품을 주문하는 것부터 집 안의 온도를 원격으로 조절하는 것, 개인 기기를 통해 건강을 모니터링하는 것까지 기술이 제공하는 편리함을 대체로 수용했습니다. 이러한 편의에 대한 대가로 소비자는 전통적으로 일부 개인 정보를 기꺼이 제공했습니다. 그러나 점점 더 정교해지는 이러한 편리함을 둘러싼 개인 정보 보호 및 신뢰에 대한 우려가 꾸준히 저류하면서 신뢰라는 광범위한 주제에 대한 이해 관계가 높아지고 있습니다. 소비자는 자신의 신원 권리에 대해 더 많이 인식하고 가치에 기반한 의사 결정을 내리며 데이터의 윤리적 사용 과 책임 있는 AI를 요구하고 있습니다 .
가장 분명한 우려는 이미 이사회 수준의 의제에 있는 지속적인 문제인 사이버 보안 에 관한 것입니다. 그러나 기술 중심의 신뢰 문제는 훨씬 더 광범위하며 세 가지 특성에 의해 좌우됩니다. 하나는 회사와 정부가 수집하는 생체 인식과 같은 엄청난 양의 개인 데이터로 개인 정보 보호 및 데이터 오용에 대한 우려를 불러일으킵니다. 두 번째는 개인 보안 문제가 물리적 세계에서 점점 더 널리 퍼지고 있다는 것입니다. 예를 들어 유선 주택, 커넥티드 카, 의료 사물 인터넷은 모두 사람들의 웰빙에 영향을 미칠 수 있는 공격 벡터입니다. 세 번째는 고급 분석이 너무 복잡해서 이해하고 제어할 수 없어 사람과 기술의 관계에 대해 깊은 불안감을 갖게 한다는 문제입니다. 이 문제는 " 설명 가능한 AI" 개발을 주도하고 있습니다.” 그리고 편견 없는 AI로의 움직임.
복잡성을 가중시키는 것은 기술의 전체 에코시스템에서 신뢰를 관리하고 보호해야 하는 빈번한 필요성입니다. 예를 들어 유선으로 집에 가져가십시오. 가상 비서, 보안, 통신, 전원 관리 및 엔터테인먼트 시스템을 생각하는 장치의 확산은 많은 공급자 그룹이 사실상 가정에서 상호 연결된 보안망을 관리하기 위한 표준에 동의해야 함을 의미합니다.
이러한 발전에는 신뢰의 경계를 복잡하게 확장해야 합니다. 기업이 그러한 신뢰를 관리하고 육성하는 방법을 재고하지 않는 한 많은 기존 기업이 누리는 중요한 이점(고객 및 독점 데이터와의 기존 관계)은 위험에 처해 있습니다. 기업은 고객 경험과 비즈니스 프로세스의 핵심에 ID 및 신뢰 관리를 두는 것을 고려해야 합니다. 이는 회사가 전체 신뢰 및 보안 환경에 대한 전사적 책임을 가진 실질적인 권한과 이사회 수준의 우선 순위를 가진 전담 리더를 할당할 때만 효과적으로 발생할 수 있습니다. 이러한 신뢰 환경의 기술 기반을 고려할 때 IT는 AI 알고리즘에 대한 새로운 법률의 영향 평가, 사고 추적,
리더십을 위한 질문
기술 변화의 속도가 계속 빨라지는 것은 불가피합니다. 미래의 성공적인 기술 리더는 단순히 신기술을 채택하는 것이 아니라 지속적인 변화를 흡수하고 이를 경쟁 우위의 원천으로 만드는 역량을 구축해야 합니다.
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