오늘날 전개되는 15대 기술 트렌드

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오늘날 전개되는 15대 기술 트렌드

2024년 8월 10일생성적 AI(gen AI)는 최근 몇 년 동안 리더들의 관심을 정당하게 사로잡았습니다. 하지만 인접하거나 덜 알려진 디지털 필수 요건을 능가하고 있을까요? QuantumBlack  과 McKinsey Technology Council은  오늘날 전개되고 있는 가장 중요한 기술 트렌드 15가지를 파악하여 AI 혁명, 디지털 미래 구축, 컴퓨팅 및 연결 프런티어, 최첨단 엔지니어링, 지속 가능한 세상이라는 다섯 가지 더 광범위한 범주로 그룹화했습니다. 각 트렌드의 상태를 설명하기 위해 McKinsey의 Lareina Yee , Michael Chui , Roger Roberts는  혁신, 공익, 투자 및 채택에 대한 점수를 개발했습니다.

2024년 보고서를 확인하여   각 트렌드를 둘러싼 기반 기술, 불확실성 및 의문점을 파헤쳐 보세요. 그런 다음, Gen AI를 포함한 디지털 이니셔티브가 어떻게 함께 작동하여 의미 있는 가치를 창출할 수 있는지에 대한 다른 통찰력을 살펴보세요.

맥킨지 기술 동향 전망 2024

McKinsey technology trends outlook 2024

맥킨지 기술 동향 전망 2024

2024년 7월 16일보고서

전망에서

에 의해라레나 예, 마이클 추이, 그리고로저 로버츠
메나 이슬러 와 함께

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2024년 기업에 가장 중요한 기술 트렌드는 무엇일까요? McKinsey Technology Council의 새로운 분석은 첨단 기술의 채택, 개발 및 산업 효과를 강조합니다.

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맥킨지 기술 트렌드 전망 2024

전체 보고서(100페이지)

2023년 전반적인 시장 상황이 도전적임에도 불구하고, 첨단 기술에 대한 지속적인 투자는 기업 채택에서 상당한 미래 성장을 약속합니다. 생성 AI(gen AI)는 2022년부터 두드러진 트렌드였으며, 이 기술에 대한 관심과 투자가 엄청나게 증가하면서 로봇공학과 몰입형 현실과 같은 상호 연결된 트렌드 전반에 걸쳐 혁신적인 가능성이 열렸습니다. 금리가 상승한 거시경제 환경이 자본 투자와 고용에 영향을 미쳤지만, 낙관주의, 혁신, 장기적 인재 수요를 포함한 기본 지표는 우리가 분석한 15가지 기술 트렌드에서 긍정적인 장기적 궤적을 반영합니다.

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올해 분석의 새로운 점은 무엇입니까?

이는 최신 McKinsey Technology Trends Outlook의 결과 중 일부로, McKinsey Technology Council이  오늘날 전개되는 가장 중요한 기술 동향을 파악했습니다. 이 연구는 임원들이 잠재적 사용 사례, 가치의 원천, 채택 동인 및 이러한 기회를 실현하는 데 필요한 중요한 기술을 이해함으로써 미리 계획하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

저희 분석은 관심, 혁신, 투자, 인재에 대한 양적 측정을 검토하여 각 트렌드의 모멘텀을 측정합니다. 이러한 트렌드의 장기적 특성과 상호 의존성을 인식하고, 저희는 또한 각 트렌드를 둘러싼 기반 기술, 불확실성, 의문점도 파헤칩니다. (저희 연구의 새로운 발전에 대한 자세한 내용은 사이드바 "올해 분석의 새로운 내용"을 참조하십시오. 연구 자체에 대한 자세한 내용은 사이드바 "연구 방법론"을 참조하십시오.)

새롭고 주목할만한

2023년에 두드러진 두 가지 트렌드는 세대 AI와 전기화 및 재생 에너지였습니다. 세대 AI는 2022년부터 2023년까지 Google 검색에서 거의 700%나 급증했으며, 구인 공고와 투자도 눈에 띄게 증가했습니다. 기술 혁신의 속도는 주목할 만했습니다. 2023년과 2024년 동안 대규모 언어 모델(LLM)이 처리할 수 있는 프롬프트 크기인 "컨텍스트 창"이 100,000개에서 200만 개로 급증했습니다. 이는 모델 프롬프트에 연구 논문 한 편을 추가하는 것과 약 20권의 소설을 추가하는 것의 차이와 거의 같습니다. 그리고 세대 AI가 처리할 수 있는 모달리티는 텍스트 요약 및 이미지 생성에서 비디오, 이미지, 오디오 및 텍스트의 고급 기능에 이르기까지 계속 증가했습니다. 이는 보다 강력하고 효율적인 컴퓨팅 시스템을 발전시키는 것을 목표로 하는 투자와 혁신의 급증을 촉진했습니다. LLM과 같은 생성 AI를 구동하는 대규모 기초 모델은 다양한 엔터프라이즈 소프트웨어 도구에 통합되고 있으며, 고객 대면 챗봇 구동, 광고 캠페인 생성, 약물 발견 가속화 등 다양한 목적으로 사용되고 있습니다. 이러한 확장이 지속되어 AI 역량의 경계를 넓힐 것으로 예상합니다. 고위 리더의 Gen AI 혁신에 대한 인식은 로봇 공학과 같은 AI 기술에 대한 관심, 투자 및 혁신을 증가시켰으며, 이는 올해 트렌드 분석에 새롭게 추가되었습니다. AI의 발전은 보다 유능한 로봇의 새로운 시대를 열어 더 큰 혁신과 더 광범위한 배포를 촉진하고 있습니다.

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연구 방법론

전기화와 재생 에너지는 경제적 역풍을 이겨낸 또 다른 트렌드였으며, 우리가 평가한 모든 트렌드 중에서 가장 높은 투자 및 관심 점수를 기록했습니다. 이 부문의 구인 공고도 약간 증가했습니다.

2023년에 많은 트렌드가 투자와 고용 감소에 직면했지만, 장기적 전망은 여전히 ​​긍정적입니다. 이러한 낙관론은 분석된 트렌드에 대한 구인 공고의 지속적인 장기적 성장(2021년에서 2023년 사이 8% 증가)과 기업의 지속적인 혁신과 이러한 기술을 활용하려는 관심 증가, 특히 미래 성장을 위해 이러한 기술 활용에 대한 관심 증가로 뒷받침됩니다.

2023년 기술 주식 투자는 자금 조달 비용 상승과 신중한 단기 성장 전망으로 인해 30~40% 감소하여 약 5,700억 달러에 그쳤고, 투자자들은 수익과 마진 잠재력이 강력한 기술을 선호하게 되었습니다. 이러한 접근 방식은 선도적인 기업들이 채택하고 있는 전략적 관점과 일치하며, 첨단 기술을 완전히 채택하고 확장하는 것이 장기적인 노력이라는 것을 인식하고 있습니다. 이러한 인식은 기업이 여러 기술 포트폴리오에 투자를 다각화하고 기술적 경계를 넓힐 가능성이 가장 높은 분야에 선택적으로 집중할 때 분명하게 드러납니다. 많은 기술이 작년에 신중한 투자 프로필을 유지한 반면, Gen AI는 텍스트, 이미지 및 비디오 생성의 상당한 발전으로 인해 투자가 7배 증가했습니다.

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McKinsey의 AI인 QuantumBlack에 대하여

사모펀드 투자의 전반적인 침체에도 불구하고 혁신의 속도는 느려지지 않았습니다. 혁신은 "AI 혁명" 그룹에 속하는 세 가지 추세, 즉 세대 AI, 응용 AI, 머신 러닝 산업화에서 가속화되었습니다. 세대 AI는 비정형 데이터(예: 텍스트 및 이미지)에서 새로운 콘텐츠를 생성하고, 응용 AI는 분석 및 예측 작업에 머신 러닝 모델을 활용하며, 머신 러닝 산업화는 머신 러닝 솔루션 개발을 가속화하고 위험을 줄입니다. 세대 AI에 대한 관심이 확대되면서 응용 AI와 머신 러닝 산업화는 혁신에서 가장 큰 폭의 상승을 보였으며, 이는 2022년에서 2023년 사이에 출판물과 특허가 급증한 데 반영되었습니다. 한편, 전기화 및 재생 에너지 기술은 뉴스 언급과 웹 검색에 반영되어 계속해서 높은 관심을 끌고 있습니다. 이러한 기술의 인기는 글로벌 재생 에너지 용량의 급증, 글로벌 탈탄소화 노력에서의 중요한 역할, 지정학적 긴장과 에너지 위기 속에서 높아진 에너지 안보 요구로 인해 촉진되었습니다.

가장 인기 있는 통찰력

1. 맥킨지 기술 트렌드 전망 2024
2. 에이전트가 생성 AI의 차세대 선두주자인 이유
3. 다음에 읽을 책: McKinsey의 2024년 연간 도서 추천
4. 의료 분야의 생성 AI: 도입 추세와 향후 방향
5. 2024년 초 AI의 현황: Gen AI 도입이 급증하고 가치 창출 시작

인재 환경은 2023년 기술 트렌드에 대한 투자 상황을 대체로 반영했습니다. 기술 부문은 특히 대형 기술 기업에서 상당한 해고에 직면했으며, 우리가 연구한 기술 트렌드와 관련된 구인 공고는 26% 감소했습니다. 이는 전반적인 글로벌 구인 공고의 17% 감소보다 더 가파른 감소입니다. 기술 트렌드 관련 인재에 대한 수요의 더 큰 감소는 매출 성장 예측이 감소하는 가운데 기술 기업의 비용 절감 노력에 의해 촉진되었을 수 있습니다. 이러한 감소에도 불구하고 Gen AI와 같이 강력한 투자와 혁신을 보이는 트렌드는 구인 공고를 유지했을 뿐만 아니라 증가시켜 새롭고 진보된 기술에 대한 강력한 수요를 반영했습니다. 전기화와 재생 에너지는 인프라 지출에 대한 공공 부문 지원으로 인해 부분적으로 일자리가 긍정적으로 증가한 또 다른 트렌드였습니다.

인재 수요의 단기적 변화에도 불구하고, 15가지 기술 트렌드에 걸친 430만 개의 구인 공고에 대한 분석은 광범위한 기술 격차를 강조했습니다. 글로벌 평균과 비교했을 때, 구인 공고에 명시된 수요가 높은 기술 기술을 보유한 잠재적 후보자의 수는 절반도 되지 않습니다. 2022년에서 2023년 사이에 많은 트렌드에서 구인 공고가 전년 대비 감소했음에도 불구하고, 2023년 기술 관련 구인 공고 수는 2021년 대비 8% 증가하여 장기적 성장 가능성을 시사합니다(표 1).

증거물 1

기업 기술 도입 추세

기업 기술 도입의 궤적은 종종 다음과 같은 패턴을 추적하는 S-커브로 설명됩니다. 기술 혁신 및 탐색, 기술 실험, 비즈니스에서의 초기 파일럿, 비즈니스 전반에 걸친 영향 확장, 그리고 결국 완전히 확장된 도입(표 2). 이 패턴은 15가지 기술에 대해 수행된 올해의 기업 도입 설문 분석에서 분명하게 드러납니다. 도입 수준은 산업과 회사 규모에 따라 다르며, 도입을 향한 인식된 진행 상황도 마찬가지입니다.

증거물 2

이미지 설명:

그래프는 기술 동향의 수용 곡선을 1에서 5까지 점수로 나타낸 것입니다. 1은 곡선의 왼쪽 하단에 위치한 최첨단 혁신을 나타냅니다. 2는 최첨단 혁신보다 약간 위에 위치한 실험적 단계를 나타냅니다. 3은 곡선의 위쪽 궤적을 따르는 조종 단계를 나타냅니다. 4는 확장 단계를 나타내며 수용이 증가함에 따라 수직적으로 상승합니다. 5는 곡선의 맨 위에 위치한 완전한 확장 단계를 나타내며 거의 완전한 수용을 나타냅니다.

2023년에는 다음과 같이 수용 곡선을 따라 추세가 배치될 것입니다. 우주 기술과 양자 기술의 미래는 최전선 혁신 단계에 있습니다. 전기화와 재생 에너지를 넘어선 기후 기술, 생명공학의 미래, 모빌리티의 미래, 로봇공학의 미래, 몰입형 현실 기술은 실험 단계에 있습니다. 디지털 신뢰와 사이버 보안, 전기화와 재생 에너지, 머신 러닝의 산업화, 차세대 소프트웨어 개발은 ​​시범 단계에 있습니다. 그리고 고급 연결성, 응용 AI, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅, 생성 AI는 확장 단계에 있습니다.

각주: 추세는 특정 산업에 더 관련성이 높으므로 관련 산업 내의 도입보다 산업 전반의 도입이 낮아집니다.

출처: McKinsey 기술 도입 설문 조사 데이터

이미지 설명 끝.

우리는 S-커브의 혁신과 실험 초기 단계에 있는 기술이 양자 기술과 로봇공학과 같이 진보의 선두에 있거나, 생명공학과 우주와 같이 특정 산업과 더 관련이 있음을 알 수 있습니다. 이러한 기술의 채택에 영향을 미칠 수 있는 요인에는 높은 비용, 특수 응용 프로그램, 광범위한 기술 투자와 상당한 선점자 이점을 제공할 수 있는 일부에 집중하는 것의 균형이 포함됩니다.

기술이 인기를 얻고 실험을 넘어서면서 채택률이 가속화되기 시작하고, 기업은 시범 운영과 확장에 더 많이 투자합니다. 우리는 차세대 소프트웨어 개발 및 전기화와 같은 여러 트렌드에서 이러한 변화를 봅니다. Gen AI의 급속한 발전은 분석된 트렌드 중에서 선두를 달리고 있으며, 응답자의 약 4분의 1이 자체적으로 사용을 확장하고 있다고 보고했습니다. 클라우드 및 엣지 컴퓨팅과 고급 연결과 같은 보다 성숙한 기술은 빠른 채택 속도를 유지하여 다른 신흥 기술의 채택을 가능하게 했습니다(표 3).

증거물 3

이미지 설명:

세그먼트화된 막대 그래프는 응답자의 백분율로 2023년 기술 트렌드의 채택 수준을 보여줍니다. 트렌드는 100%를 구성하는 5개 세그먼트로 나뉩니다. 완전 확장, 확장, 조종, 실험 및 투자하지 않음. 트렌드는 완전 확장 및 확장 점유율의 합산 백분율 합계를 기준으로 정렬됩니다. 가장 높은 것부터 가장 낮은 것까지 나열된 이러한 합산 백분율은 다음과 같습니다.

• 클라우드 및 엣지 컴퓨팅은 48%
• 37%의 고급 연결성
• 생성 AI 36%
• AI 적용 35%
• 차세대 소프트웨어 개발 31%
• 디지털 신뢰와 사이버 보안 30%
• 전기화 및 재생에너지 28%
• 기계 학습을 27% 산업화
• 21%의 미래 이동성
• 전기화 및 재생에너지를 넘어선 기후 기술 20%
• 몰입형 현실 기술 19%
• 생명공학의 미래는 18%
• 로봇공학의 미래는 18%
• 양자 기술 15%
• 우주 기술의 미래는 15%

출처: McKinsey 기술 도입 설문 조사 데이터

이미지 설명 끝.

기술 도입을 확장하는 과정에는 사용자 신뢰와 준비성, 비즈니스 모델 경제, 규제 환경, 인재 가용성이 중요한 역할을 하는 유리한 외부 생태계도 필요합니다. 이러한 생태계 요인은 지역과 산업에 따라 다르기 때문에 서로 다른 도입 시나리오가 전개되는 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 라틴 아메리카의 주요 은행은 북미의 대응 은행과 동등한 수준의 Gen AI 사용 사례를 구축하고 있지만, 제조 부문의 로봇 도입은 자동화를 위한 비즈니스 사례에 영향을 미치는 노동 비용이 다르기 때문에 상당히 다릅니다.

임원들이 이러한 복잡성을 헤쳐 나가면서, 그들은 새로운 기술을 비즈니스 모델에 성공적으로 통합하기 위해 장기적인 기술 도입 전략을 내부 역량과 외부 생태계 조건 모두에 맞춰야 합니다. 임원들은 완전한 도입을 위한 불확실성과 예산 제약을 헤쳐 나가는 동안 적절한 투자 수준에 대한 결정을 내리기 위해 우선순위가 높은 사용 사례에 영향을 미칠 수 있는 생태계 조건을 모니터링해야 합니다(임원들이 모니터링해야 하는 각 트렌드 또는 특정 사용 사례 내의 "전 세계 도입 개발" 섹션 참조). 전반적으로, 장기적인 관점을 취하는 리더들(인재를 키우고, 영향을 찾을 수 있는 곳에서 테스트하고 학습하고, 미래를 위해 비즈니스를 재구성하는 것)은 잠재적으로 무리보다 앞서 나갈 수 있습니다.

15가지 기술 트렌드

이 보고서는 15가지 기술 트렌드에 대한 고려 사항을 제시합니다. 관련 트렌드를 더 쉽게 고려하기 위해 AI 혁명, 디지털 미래 구축, 컴퓨팅 및 연결성 최전선, 최첨단 엔지니어링, 지속 가능한 세상이라는 다섯 가지 더 광범위한 범주로 그룹화했습니다. 물론 트렌드 조합을 고려할 때 이러한 그룹을 살펴보는 데는 상당한 힘과 잠재력이 있습니다.

각 트렌드의 상태를 설명하기 위해, 우리는 혁신(특허 및 연구 기반)과 관심(뉴스 및 웹 검색 기반)에 대한 점수를 개발했습니다. 또한 관련 기술에 대한 투자 규모를 평가하고 조직에서 채택 수준을 평가했습니다.

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5

250

150

75

색상 = 채택 수준, 점수

(1 = 최전선 혁신;

5 = 전체 크기)

규모 = 자본 투자, 10억 달러

AI 혁명

생성형 AI

생성적 AI는 비정형 데이터(예: 자연어 및 이미지)를 입력으로 사용하여 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 시뮬레이션 및 비디오를 포함한 새로운 콘텐츠를 만드는 알고리즘(예: ChatGPT)을 설명합니다. 비정형 혼합 모달 데이터 세트를 활용하여 다양한 형태로 새로운 콘텐츠를 생성하여 작업을 자동화, 증강 및 가속화할 수 있습니다.

2019년, Generative AI에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.01이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.01이었습니다. 채택률은 4점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 4점이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 40억 달러였습니다. 2023년까지 Generative AI에 대한 관심 점수는 0.64였습니다. 혁신 점수는 0.08이었습니다. 투자는 360억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 111%나 바뀌었습니다.

1

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

36달러

10억

주식 투자 ,2023

+111%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

농업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

비즈니스, 법률 및 전문 서비스

약

소비자용 포장재

건설 및 건축 자재

교육

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

미디어 및 엔터테인먼트

금속 및 광업

석유 및 가스

제약 및 의료 제품

공공 및 사회 부문

부동산

소매

반도체

통신

항공우주 및 방위, 농업, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 비즈니스, 법률 및 전문 서비스, 화학, 소비자 포장재, 건설 및 건축 자재, 교육, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 미디어 및 엔터테인먼트, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 제약 및 의료 제품, 공공 및 사회 부문, 부동산, 소매, 반도체, 통신

AI 혁명

응용 AI

응용 AI 기술과 기법은 기계 학습을 통해 훈련된 모델을 사용하여 분류, 예측 및 제어 문제를 해결하고, 이를 통해 활동을 자동화하고, 기능과 제공 사항을 추가하거나 증강하고, 의사 결정을 개선합니다.

2019년 응용 AI에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.26이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.49였습니다. 채택률은 4였습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 57이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 570억 달러였습니다. 2023년까지 응용 AI에 대한 관심 점수는 0.5였습니다. 혁신 점수는 0.98이었습니다. 투자는 860억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -29% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

$86

10억

주식 투자 ,2023

–29%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

농업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

비즈니스, 법률 및 전문 서비스

약

건설 및 건축 자재

소비자용 포장재

교육

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

미디어 및 엔터테인먼트

금속 및 광업

석유 및 가스

제약 및 의료 제품

공공 및 사회 부문

부동산

소매

반도체

통신

항공우주 및 방위, 농업, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 비즈니스, 법률 및 전문 서비스, 화학, 건설 및 건축 자재, 소비자 포장재, 교육, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 미디어 및 엔터테인먼트, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 제약 및 의료 제품, 공공 및 사회 부문, 부동산, 소매, 반도체, 통신

AI 혁명

머신러닝 산업화

산업화되는 머신 러닝 추세는 머신 러닝 솔루션의 개발, 배포, 유지 관리를 가속화하고 위험을 완화할 수 있는 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션의 빠르게 진화하는 생태계를 집약적으로 보여줍니다.

2019년, Industrializing machine learning에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.02였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.13이었습니다. 채택률은 3점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 37점이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 370억 달러였습니다. 2023년까지 Industrializing machine learning에 대한 관심 점수는 0.04였습니다. 혁신 점수는 0.31이었습니다. 투자는 30억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -36% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

3달러

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주식 투자 ,2023

–36%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

농업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

비즈니스, 법률 및 전문 서비스

약

소비자용 포장재

교육

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

미디어 및 엔터테인먼트

금속 및 광업

석유 및 가스

제약 및 의료 제품

공공 및 사회 부문

부동산

소매

반도체

통신

항공우주 및 방위, 농업, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 비즈니스, 법률 및 전문 서비스, 화학, 소비자 포장재, 교육, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 미디어 및 엔터테인먼트, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 제약 및 의료 제품, 공공 및 사회 부문, 부동산, 소매, 반도체 , 통신

디지털 미래를 구축하다

차세대 소프트웨어 개발

차세대 소프트웨어 개발에는 최신 코드 배포 파이프라인과 자동화된 코드 생성, 테스트, 리팩토링 및 변환을 가능하게 하는 도구와 기술이 포함됩니다. 이를 통해 애플리케이션 품질과 개발 프로세스를 개선할 수 있습니다.

2019년 차세대 소프트웨어 개발에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.03이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.14였습니다. 채택률은 3점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 54점이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 540억 달러였습니다. 2023년까지 차세대 소프트웨어 개발에 대한 관심 점수는 0.03이었습니다. 혁신 점수는 0.2였습니다. 투자는 170억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -37% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

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주식 투자 ,2023

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구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

첨단산업

비즈니스, 법률 및 전문 서비스

소비자용 포장재

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

조작

미디어 및 엔터테인먼트

통신

첨단 산업, 비즈니스, 법률 및 전문 서비스, 소비자 포장재, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트, 통신

디지털 미래를 구축하다

디지털 신뢰와 사이버 보안

디지털 신뢰 및 사이버 보안 추세는 신뢰 아키텍처와 디지털 신원, 사이버 보안 및 Web3의 기반 기술을 포괄합니다. 이러한 기술을 통해 조직은 이해 관계자의 신뢰를 구축, 확장 및 유지할 수 있습니다.

2019년 디지털 신뢰와 사이버 보안에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.18이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.11이었습니다. 채택률은 3점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 25였고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 250억 달러였습니다. 2023년까지 디지털 신뢰와 사이버 보안에 대한 관심 점수는 0.41이었습니다. 혁신 점수는 0.18이었습니다. 투자는 340억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -34% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

34달러

10억

주식 투자 ,2023

–34%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

항공, 여행 및 물류

소비자용 포장재

교육

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

미디어 및 엔터테인먼트

제약 및 의료 제품

공공 및 사회 부문

소매

통신

항공우주 및 방위, 항공, 여행 및 물류, 소비자 포장재, 교육, 전력, 천연가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 미디어 및 엔터테인먼트, 제약 및 의료 제품, 공공 및 사회 부문, 소매, 통신

컴퓨팅 및 연결성 프런티어

고급 연결성

고급 연결에는 무선 저전력 네트워크, 5G 및 6G 셀룰러, Wi-Fi 6 및 7, 저궤도 위성 및 기타 통신 기술이 포함됩니다.

2019년 고급 연결에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.17이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.49였습니다. 채택률은 4점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 37이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 370억 달러였습니다. 2023년까지 고급 연결에 대한 관심 점수는 0.23이었습니다. 혁신 점수는 0.63이었습니다. 투자는 290억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -24% 변경되었습니다.

1

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

29달러

10억

주식 투자 ,2023

–24%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

농업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

건설 및 건축 자재

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

미디어 및 엔터테인먼트

조작

금속 및 광업

석유 및 가스

소매

통신

항공우주 및 방위, 농업, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 건설 및 건축 자재, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 미디어 및 엔터테인먼트, 제조, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 소매, 통신

컴퓨팅 및 연결성 프런티어

몰입형 현실 기술

몰입형 현실 기술은 3차원 가상 세계(실제 물리적 세계를 통합할 수 있음)에서 실시간 상호 작용을 가능하게 합니다. 가상 세계는 가상 현실(VR)의 완전히 컴퓨터로 생성된 공간에서부터 혼합 현실(MR)에 이르기까지, 그리고 컴퓨터로 생성된 객체가 실제 세계에 중첩되는 증강 현실(AR)에 이르기까지 다양합니다. 이러한 기술은 공간 컴퓨팅을 활용하여 물리적 공간을 해석하고(예: VR 헤드셋에서와 같이 센서와 카메라를 활용하여 제스처를 인식) 가상 세계에 데이터, 객체 및 사람을 추가하는 것을 시뮬레이션합니다.

2019년 몰입형 현실 기술에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.09였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.15였습니다. 채택률은 2였습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 5였으며, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 50억 달러였습니다. 2023년까지 몰입형 현실 기술에 대한 관심 점수는 0.12였습니다. 혁신 점수는 0.24였습니다. 투자는 60억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -36% 변경되었습니다.

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3

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

6달러

10억

주식 투자 ,2023

–36%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

건설 및 건축 자재

소비자용 포장재

교육

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

미디어 및 엔터테인먼트

부동산

소매

항공우주 및 방위, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 건설 및 건축 자재, 소비자 포장재, 교육, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 미디어 및 엔터테인먼트, 부동산, 소매

컴퓨팅 및 연결성 프런티어

클라우드 및 엣지 컴퓨팅

클라우드 및 엣지 컴퓨팅은 대기 시간, 데이터 전송 비용, 데이터 주권 규정 준수, 데이터 자율성, 보안 고려 사항 등을 최적화하기 위해 하이퍼스케일 원격 데이터 센터, 지역 센터, 로컬 노드 등의 여러 위치에 분산된 작업 부하를 말합니다.

2019년 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.04였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.14였습니다. 채택률은 4점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 50점이었고, 1은 "프런티어 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 500억 달러였습니다. 2023년까지 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에 대한 관심 점수는 0.05였습니다. 혁신 점수는 0.2였습니다. 투자는 540억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -38% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

54달러

10억

주식 투자 ,2023

–38%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

비즈니스, 법률 및 전문 서비스

약

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

의료 시스템 및 서비스

정보기술 및 전자

조작

미디어 및 엔터테인먼트

제약 및 의료 제품

소매

반도체

통신

항공우주 및 방위, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 비즈니스, 법률 및 전문 서비스, 화학, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 의료 시스템 및 서비스, 정보 기술 및 전자, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트, 제약 및 의료 제품, 소매, 반도체, 통신

컴퓨팅 및 연결성 프런티어

양자 기술

양자 기반 기술은 양자 역학의 고유한 속성을 활용하여 기존 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠르게 특정 복잡한 계산을 실행하고, 통신 네트워크를 보호하고, 기존 컴퓨터보다 감도가 더 높은 센서를 생산합니다.

2019년 양자 기술에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.01이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.02였습니다. 채택률은 1점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 0이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 00억 달러였습니다. 2023년까지 양자 기술에 대한 관심 점수는 0.02였습니다. 혁신 점수는 0.04였습니다. 투자는 10억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -17% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

1달러

10억

주식 투자 ,2023

–17%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

약

금융 서비스

정보기술 및 전자

제약 및 의료 제품

통신

항공우주 및 방위, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 화학, 금융 서비스, 정보 기술 및 전자, 제약 및 의료 제품, 통신

최첨단 엔지니어링

로봇공학의 미래

로봇공학의 미래는 로봇이 고정된 목적의 사전 프로그래밍된 작업을 처리하는 것에서 점점 더 높은 수준의 자율성과 손재주로 새로운 실제 입력에 적응할 수 있는 능력으로 발전하는 것을 포괄합니다.

2019년 로봇공학의 미래에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.01이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.03이었습니다. 채택률은 2점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 3점이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 30억 달러였습니다. 2023년까지 로봇공학의 미래에 대한 관심 점수는 0.01이었습니다. 혁신 점수는 0.05였습니다. 투자는 60억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -20% 변경되었습니다.

1

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4

5

채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

6달러

10억

주식 투자 ,2023

–20%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

농업

자동차 및 조립

약

소비자용 포장재

정보기술 및 전자

조작

금속 및 광업

석유 및 가스

제약 및 의료 제품

소매

반도체

통신

농업, 자동차 및 조립, 화학, 소비자용 포장재, 정보기술 및 전자, 제조, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 제약 및 의료 제품, 소매, 반도체, 통신

최첨단 엔지니어링

이동성의 미래

이동성 기술은 자율 주행 및 전기 자동차, 도시 항공 이동성, 자율 주행, 연결성, 전기화, 공유 이동성(ACES) 기술을 포괄하여 육상 및 항공 교통의 효율성과 지속 가능성을 개선하는 것을 목표로 합니다.

2019년 미래 모빌리티에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.29였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.19였습니다. 채택률은 2였습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 151이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 1,510억 달러였습니다. 2023년까지 미래 모빌리티에 대한 관심 점수는 0.49였습니다. 혁신 점수는 0.33이었습니다. 투자는 830억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -5% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

83달러

10억

주식 투자 ,2023

–5%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금융 서비스

금속 및 광업

석유 및 가스

공공 및 사회 부문

소매

자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금융 서비스, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 공공 및 사회 부문, 소매

최첨단 엔지니어링

생명공학의 미래

생명공학은 공학 원리를 생물학에 적용하여 기술적 진보를 활용해 건강과 인간의 성과를 개선하고, 식품 가치 사슬을 변혁하고, 혁신적인 제품을 창출하는 것입니다.

2019년 생명공학의 미래에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.13이었고, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.39였습니다. 채택률은 2였습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 97이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 확장"으로 정의되었습니다. 투자는 970억 달러였습니다. 2023년까지 생명공학의 미래에 대한 관심 점수는 0.14였습니다. 혁신 점수는 0.52였습니다. 투자는 620억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -23% 변경되었습니다.

1

2

3

4

5

채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

62달러

10억

주식 투자 ,2023

–23%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

농업

약

소비자용 포장재

의료 시스템 및 서비스

제약 및 의료 제품

농업, 화학, 소비자용 포장재, 의료 시스템 및 서비스, 제약 및 의료 제품

최첨단 엔지니어링

우주 기술의 미래

우주 기술은 혁신적인 우주 작전과 서비스를 가능하게 하는 위성, 발사체, 거주 기술을 포괄합니다.

2019년 우주 기술의 미래에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.12였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.07이었습니다. 채택률은 1점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 5점이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 규모"로 정의되었습니다. 투자는 50억 달러였습니다. 2023년까지 우주 기술의 미래에 대한 관심 점수는 0.17이었습니다. 혁신 점수는 0.09였습니다. 투자는 90억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -9% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

9달러

10억

주식 투자 ,2023

–9%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

항공우주 및 방위

농업

항공, 여행 및 물류

통신

항공우주 및 방위, 농업, 항공, 여행 및 물류, 통신,

지속 가능한 세상

전기화와 재생에너지

전기화 및 재생 에너지 추세는 전체 에너지 생산, 저장 및 분배 가치 사슬을 포괄합니다. 기술에는 태양광 및 풍력과 같은 재생 에너지원, 핵 및 수소, 지속 가능한 연료 및 바이오에너지와 같은 깨끗한 고정 에너지원, 그리고 장기 배터리 시스템 및 스마트 그리드와 같은 에너지 저장 및 분배 솔루션이 포함됩니다.

2019년 전기화 및 재생 에너지에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.52였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.29였습니다. 채택률은 3점이었습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 160점이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 규모"로 정의되었습니다. 투자는 1,600억 달러였습니다. 2023년까지 전기화 및 재생 에너지에 대한 관심 점수는 0.73이었습니다. 혁신 점수는 0.36이었습니다. 투자는 1,830억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 1% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

183달러

10억

주식 투자 ,2023

+1%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

농업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

약

건설 및 건축 자재

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금속 및 광업

석유 및 가스

부동산

농업, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 화학, 건설 및 건축 자재, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 부동산

지속 가능한 세상

전기화와 재생에너지를 넘어선 기후 기술

기후 기술(전기화 및 재생 에너지 외) 은 대기에서 CO 2를 제거하거나 탄소 당량이 낮은 기존 재료 및 투입물을 생산함으로써 자원 소비가 기후에 미치는 부정적 영향을 완화하는 솔루션에 중점을 둡니다 .

2019년 전기화 및 재생 에너지 이외의 기후 기술에 대한 관심 점수는 0~1점 척도에서 0.2였으며, 0은 낮고 1은 높습니다. 혁신 점수는 같은 척도에서 0.15였습니다. 채택률은 2였습니다. 2019년 투자는 1~5점 척도에서 51이었고, 1은 "최전선 혁신"으로 정의되었고 5는 "완전한 규모"로 정의되었습니다. 투자는 510억 달러였습니다. 2023년까지 전기화 및 재생 에너지 이외의 기후 기술에 대한 관심 점수는 0.25였습니다. 혁신 점수는 0.2였습니다. 투자는 680억 달러였습니다. 이 추세 내의 구인 공고는 2022년에서 2023년 사이에 -11% 변경되었습니다.

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채택 점수, 2023

(1 = 최전선 혁신,
5 = 완전 확장)

68달러

10억

주식 투자 ,2023

–11%

구인 공고

차이점,2022–23

이러한 추세에 대해 자세히 알아보세요

영향을 받는 산업

농업

자동차 및 조립

항공, 여행 및 물류

약

건설 및 건축 자재

전력, 천연가스 및 공공 서비스

금속 및 광업

석유 및 가스

부동산

농업, 자동차 및 조립, 항공, 여행 및 물류, 화학, 건설 및 건축 자재, 전력, 천연 가스 및 유틸리티, 금속 및 광업, 석유 및 가스, 부동산

AI 혁명 그룹

AI 혁명 그룹

AI 혁명 그룹

디지털 미래 그룹 구축

디지털 미래 그룹 구축

컴퓨팅 및 연결 프런티어 그룹

컴퓨팅 및 연결 프런티어 그룹

컴퓨팅 및 연결 프런티어 그룹

컴퓨팅 및 연결 프런티어 그룹

최첨단 엔지니어링 그룹

최첨단 엔지니어링 그룹

최첨단 엔지니어링 그룹

최첨단 엔지니어링 그룹

지속 가능한 세계 그룹

지속 가능한 세계 그룹

00.20.40.60.81.0Interest, score (0 = lower; 1 = higher)00.20.40.60.81.0         Innovation,          score

트렌드

생성형 AI

1

응용 AI

2

머신러닝 산업화

3

차세대 소프트웨어 개발

4

디지털 신뢰와 사이버 보안

5

고급 연결성

6

몰입형 현실 기술

7

클라우드 및 엣지 컴퓨팅

8

양자 기술

9

로봇공학의 미래

10

이동성의 미래

11

생명공학의 미래

12

우주 기술의 미래

13

전기화와 재생에너지

14

전기화와 재생에너지를 넘어선 기후 기술

15

저자에 관하여

라레나 예 는 맥킨지 베이 지역 사무소의 수석 파트너이고, 마이클 추이는  맥킨지 글로벌 연구소의 파트너이고, 로저 로버츠  는 파트너이고, 메나 이슬러 는 준파트너입니다.

저자는 이 연구에 기여한 다음의 McKinsey 동료들에게 감사드리고자 합니다: Aakanksha Srinivasan, Ahsan Saeed, Alex Arutyunyants, Alex Singla, Alex Zhang, Alizee Acket-Goemaere, An Yan, Anass Bensrhir, Andrea Del Miglio, Andreas Breiter, Ani Kelkar, Anna Massey, Anna Orthofer, Arjit Mehta, Arjita Bhan, Asaf Somekh, Begum Ortaoglu, Benjamin Braverman, Bharat Bahl, Bharath Aiyer, Bhargs Srivathsan, Brian Constantine, Brooke Stokes, Bryan Richardson, Carlo Giovine, Celine Crenshaw, Daniel Herde, Daniel Wallance, David Harvey, Delphine Zurkiya, Diego Hernandez Diaz, Douglas Merrill, Elisa Becker-Foss, Emma Parry, Eric Hazan, Erika Stanzl, Everett 산타나, 지아코모 가토, 그레이스 W 첸, 함자 칸, 하싯 제인, 헬렌 우, 헤닝 솔러, 이안 드 보드, 잭슨 펜츠, 제프리 카소, 제시 클렘프너, 짐 보엠, 조슈아 카츠, 줄리아 페리, 줄리안 세비야노, 저스틴 그리스, 커스틴 하이네케, 키티 라크너, 크리스틴 제닝스, 리즈 그레넌, 루크 토마스, 마리아 포고시안, 마크 파텔, 마틴 해리스 아들, Martin Wrulich, Martina Gschwendtner, Massimo Mazza, Matej Macak, Matt Higginson, Matt Linderman, Matteo Cutrera, Mellen Masea, Michiel Nivard, Mike Westover, Musa Bilal, Nicolas Bellemans, Noah Furlonge-Walker, Obi Ezekoye, Paolo Spranzi, Pepe Cafferata, Robin Riedel, Ryan Brukardt, Samuel Musmanno, Santiago Comella-Dorda, Sebastian Mayer, Shakeel Kalidas, Sharmila Bhide, Stephen Xu, Tanmay Bhatnagar, Thomas Hundertmark, Tinan Goli, Tom Brennan, Tom Levin-Reid, Tony Hansen, Vinayak HV, Yaron Haviv, Yvonne Ferrier 및 Zina Cole.

또한 그들은 Ajay Agrawal, Azeem Azhar, Ben Lorica, Benedict Evans, John Martinis, Jordan Jacobs를 포함한 McKinsey Technology Council의 외부 멤버들에게 통찰력과 관점에 감사를 표하고 싶어합니다.

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이 대화형 콘텐츠를 생생하게 만들어 준 McKinsey Global Publishing의 동료인 Barr Seitz, Diane Rice, Kanika Punwani, Katie Shearer, LaShon Malone, Mary Gayen, Nayomi Chibana, Richard Johnson, Stephen Landau, Victor Cuevas에게 특별히 감사드립니다.

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