IT とビジネスの未来を再構築するトレンド

# 反復を加速する新しいテクノロジーは常に市場に影響を与えており、人々はこの影響に簡単に無感覚になってしまいます。どのテクノロジーもビジネスの世界を変える (あるいは「革命」する) という野望を持っていますが、より意味のあるテクノロジーのトレンドのいくつかに関する私たちの分析は、何か重要なことが起こっているという説得力のある事例を提供します。

これらのテクノロジ トレンドは、総合的に、デジタル時代を定義する重要な特性、つまり粒度、速度、規模を加速させます。コンピューティング能力、帯域幅、分析テクノロジーにおけるこれらの変化の規模こそが、新しいイノベーション、ビジネス、ビジネス モデルへの扉を開きます。

たとえば、クラウド コンピューティングと 5G の出現により、コンピューティング能力とネットワーク速度が飛躍的に向上し、より大きなイノベーションが促進されました。拡張現実と仮想現実のメタバースの開発は、仮想 R&D (デジタル ツインや没入型学習など) への扉を開きます。人工知能、機械学習、ソフトウェア 2.0 (機械によって記述されたコード) の進歩により、さまざまな新しいサービスや製品がもたらされ、自動運転車からコネクテッド ホームに至るまであらゆるものが手の届くところにあります。

人々はテクノロジーのトレンドを特定することに多大な労力を費やしていますが、これらの変化の影響についてはあまり注目されていません。今後 3 ～ 5 年間、経営陣がこれらのテクノロジーのトレンドにどのように適応する必要があるかを理解するために、私たちはこのテーマについてビジネス リーダーや思想的リーダーと話をしました。私たちは予測を求めているのではなく、現実的なシナリオとその影響、そして課題に対処するために経営陣が何をする必要があるかを探ります。

このディスカッションでは、テクノロジーの急速な成長がどのように企業に遠心力を及ぼし、企業の端にある専門家ネットワークにイノベーションを推進するか、これらのイノベーションの速度と普及がどのように行われるかなど、相互に関連する広範な変化をいくつか特定しました。新しいアプローチは、必要なスキルを中心とした継続的な学習を構築します。これらの民主化の力により、IT はテクノロジーの導入と運用の集中管理者として機能できなくなり、重要なイネーブラーおよび影響力を持つ必要があることを意味します。

1. エッジ イノベーション

主要なテクノロジー トレンド

企業の 70% がハイブリッドまたはマルチエッジを採用すると推定しています。クラウド管理テクノロジー、ツール、プロセス。同時に、5G ネットワーク速度は現在の 4G LTE ネットワーク速度の約 10 倍となり、4G に基づいて 5G インターネット速度は 100 倍向上し、毎秒 20Gbps に達します。 2024 年までに、ユーザー トラフィックの 50% 以上が AI 主導の音声、筆記テキスト、またはコンピューター ビジョン アルゴリズムによって増強され、世界のデータ作成量は 2020 年の 64.2 ゼタバイト (ゼタバイト) から 2025 年には 180 ゼタバイト (ZB 以上) に増加すると予想されています。 。ローコード開発プラットフォーム市場は、2030 年までに約 30% の年間平均成長率 (CAGR) で成長すると予想されています。

シフト 1: イノベーションは、ビジネス全体に拡張する能力に支えられ、企業の末端にいる専門家の個人ネットワークを中心に進化します。

これらのテクノロジーは、仮想的に使用することが約束されています無制限のコンピューティング能力と大規模なデータセット、および低コストでの帯域幅の大幅な飛躍により、イノベーションのテスト、リリース、および迅速な拡張がより安価かつ簡単になります。その結果としてイノベーションが加速すると、企業はより多くの原因によるさらなる混乱に直面することになります。一元化された戦略とイノベーション機能は足並みをそろえることが期待できません。企業は、有望な機会を特定し、投資し、さらには獲得するために、社外のネットワークにさらに関与する必要があるでしょう。

一元化されたチームを持つコーポレート ベンチャー キャピタル ファンド (VC) は、常にイノベーションを模索し、資金を提供してきましたが、その実績は最適とは言えません。多くの場合、チームに必要なスキルが欠けており、各チームの変化するニーズに対応していないことが原因です。ビジネスユニットは多岐にわたります。代わりに、企業は「最前線の人材」、特にビジネス領域の専門家や技術者を効果的に会社のベンチャー部門として機能させる方法を見つける必要があります。これは、ソリューションをコーディングおよび構築する人々は、多くの場合、その分野の強力な外部ネットワークにうまく接続しており、新しい発見を評価するための専門知識を持っているためです。

たとえば、製薬会社はさまざまな分野 (遺伝子発現など) で自社の専門研究者を採用しており、これらの人材は企業外のこの分野の優れた人材をよく理解しています。

企業は、エンジニアが自社のネットワークを構築して関与するためのインセンティブと機会を創出する必要がありますが、重要な点は、割り当てられた予算を適切に使用し、意思決定できるようにチームに権限を与えることです。 （所定のガイドラインの範囲内で）目標を達成するためのテクニックについて。

未来の IT 組織は、ビジネスを拡張しイノベーションを実現する能力を構築する上で重要な役割を果たすことができます。これは従来の課題でした。個々の開発者や小規模なチームは、アプリケーションを拡張する方法について自然に考えていないことがよくあります。組織内の非技術ユーザーがローコード/ノーコード (LC/NC) アプリケーションを使用して、ポイント アンド クリックまたはプルダウン メニュー インターフェイスで設計および構築する場合、この問題は手順中に悪化する可能性があります。

ある製薬会社はこのことをよく知っており、既存の方法よりも優れていることが判明した場合には、標準ではない革新的なアイデアを使用する柔軟性を事業部門に与えています。この柔軟性と引き換えに、企業は、企業の残りの部分がこの新しいアイデアを使用し、それを会社の標準に組み込むのを支援することに尽力する必要があります。

このスケーラビリティがどのように機能するかを検討する場合、企業は、たとえば、拡張できるようにコードをリファクタリングすることでアプリケーションを「製品化」するよう上級開発者を割り当てることができます。 IT リーダーは、ツールとプラットフォーム、簡単にアクセスできる再利用可能なコード ライブラリ、および柔軟な標準ベースのアーキテクチャを提供して、ビジネス全体にわたるイノベーションの拡大を容易にすることができます。

リーダーが考慮すべき質問

•エンジニアやドメイン専門家がネットワークを開発、維持、活用するのに最も効果的なインセンティブは何ですか?

•ベンチャー キャピタルの活動を追跡および管理するには、どのようなプロセスが導入されていますか?

•イノベーションの機会を特定し、最良のものを「産業化」して、企業の共有全体に導入できるようにするには、どのような機能が必要ですか?

2. 継続的な学習の文化

主要なテクノロジートレンド

人工知能、機械学習、ロボティクス、その他 進歩により学習率が増加技術変化は10倍。 2025 年までに 500 億台のデバイスが産業用モノのインターネット (IIoT) に接続され、製造業者の 70% がデジタル ツインを定期的に使用すると予想されます (2022 年までに)。 2025 年までに、新しいアプリケーションの約 70% がローコード/ノーコード (LC/NC) テクノロジーを使用するようになり、2020 年の 25% 未満から増加します。メタバースの世界的な収益機会は、2020 年の約 5,000 億ドルから 2024 年までに 8,000 億ドルに近づく可能性があります。起業家で未来学者のピーター・ディアマンディス氏は、技術革新の急増は、今後10年間で過去100年間を合わせたよりも多くの進歩が見られることを意味すると述べた。

シフト 2: 技術的リテラシーがあらゆる役割の中核となり、導入が必要な場合には継続的な学習と個人スキルのレベルの構築が必要になります

成長と拡大としてテクノロジーを活用企業の隅々までイノベーションを推進するには、企業はあらゆる面から最も有望なオプションを統合する準備ができている必要があります。これは大きなチャンスを生み出すことになりますが、このチャンスを掴むことができるのは、「継続学習」の文化を通じて真の技術インテリジェンスを開発する企業だけです。この取り組みの基礎には、LC/NC ツールを使用したり、メタバースのようなまったく新しい環境で作業したりする「シチズン開発者」から、継続的にスキルを開発する必要があるフルスタックの開発者やエンジニアまで、あらゆるレベルの従業員のトレーニングが含まれます。変化するテクノロジーとともに。私たちは、LC/NC を使用する十分な訓練を受けていない従業員が次善の製品を生産する状況を目撃しました。

基礎学習へのより正式な経路の必要性は常にありますが、企業全体にさまざまな技術スキルを提供するために、定期的に教えられるコースから継続的な学習への移行が加速すると予想されます。実際には、これはスキルの伝達を中心に従業員の能力開発を指導することを意味します。これには、機能を組み合わせたスキルの最小限のセットに分割する必要があります。たとえば、ある大手テクノロジー企業は、評価した 1,200 の技術スキルに対して 146,000 のスキル データ ポイントを作成しました。

重要なのは、コードの一部や特定の交渉戦略のビデオなどのこれらのスキルの「部分」を、必要なときに提供できるようにワークフローに統合する必要があるということです。これは、学習が運用に組み込まれている「LearnOps」アプローチと呼ばれる場合があります。 Netflix は、データ サイエンティストがプロダクト マネージャー、エンジニアリング チーム、その他のビジネス ユニットと直接連携して設計、実行、実験/トライアルから学ぶ、この統合された考え方を構築しました。

学習できることと同じくらい重要なのは、継続的な学習が期待され、簡単に学習できる学習文化を確立することです。有益かもしれないのは、トップエンジニアの学習方法であり、スキルを常に最新の状態に保つ必要性を強く認識しているコミュニティです。彼らにはコードを共有する習慣が根付いており、常に新しいプロジェクトに惹かれます。たとえば、オープン ソースを使用する利点の 1 つは、コードを常に更新してレビューできるコミュニティが組み込まれていることです。同じ精神で、人々が新しいツールやテクノロジーを試すために余分な時間を費やして製品を開発している企業も見られます。他の企業も、製品開発の挫折に対処するための「学習バッファー」の予算を計上し、チームがそこから学べるようにしている。

広範かつオープンで思慮深い情報共有を核となる価値観として、Netflix は、将来のチームが再利用できるソリューションのリポジトリとして機能する社内製品として Netflix Experimentation Platform を構築しました。同社には、実験を製品ライフサイクルのシンプルかつ不可欠な部分にすることを目的としたプロダクトマネージャーとイノベーションロードマップがあります。

この継続的な学習と実験の能力をサポートするために、企業は、顧客データの損失や誤用など、コストのかかる潜在的なエラーの影響を制限することに重点を置き、間違いを受け入れることができる必要があります。 IT 部門は、良い行動を奨励し、悪い行動を減らすためのプロトコル、インセンティブ、システムを構築する必要があります。多くの企業は、そもそもエラーの発生を防ぐための自動テスト、クラウド環境の隔離ゾーンなど、エラーが他のアプリケーションやシステムに影響を与えないスペースの作成、回復力プロトコルの確立などのプラクティスを採用し始めています。

リーダーへの質問

•会社に必要な最も重要なスキルをリストアップしましたか?

•高度なユーザー データ分析 最低限のレベルはどれくらいですか?オペレーターとオペレーターに必要な学習は何ですか?

•従業員が何を学習しているのか、またその学習が効果的でパフォーマンスの向上につながっているかどうかをどのように追跡しますか?

3 .IT as a Service

主要なテクノロジー トレンド

世界のクラウド マイクロサービス プラットフォーム市場の収益は、2020 年の 9 億 5,200 万米ドルから 2028 年までに 42 億ドルに増加すると推定されています。 GitHub にはすでに 2 億を超えるコード リポジトリがあり、2025 年までに 1 億人のソフトウェア開発者が存在すると予想されています。開発者の 90% 近くがすでに API を使用しています。ソフトウェア 2.0 は、ソフトウェアを作成する新しい方法を作成し、複雑さを軽減します。 2021 年から 2028 年にかけて、企業がクラウド サービス プラットフォーム、オープン リポジトリ、サービスとしてのソフトウェア (SaaS) から購入するソフトウェアは、年平均成長率 27.5% で増加すると予想されます。

シフト 3: IT は、相互運用可能な小さなコード チャンクを提供することで、製品イノベーションの原動力になります。

イノベーションが企業の末端に押し上げられると、継続的な学習が行われます。文化が企業に浸透すると、IT の役割は劇的に変化します。このため、IT は「大規模なテクノロジー資産の保護者」という従来の役割から「小さなコード ブロックの提供者」に変革する必要があります。 IT 効率のゴールドスタンダードは、人々がコードの断片をつなぎ合わせて有用な製品を作成できるようにする能力です。

私たちはこれまでに多くの成功事例を見てきました。たとえば、ソフトウェア開発の経験がほとんどない G&J ペプシ ボトリング カンパニーの従業員は、店舗の棚の画像を調べ、そこにあるボトルの数と種類を識別し、過去の傾向に基づいて自動的に詰め替えを完了できるアプリを開発しました。ある製薬会社は、ローコード プラットフォームのユーザー数をわずか 1 年で 8 人から 1,400 人に成長させました。 IT 部門以外のビジネス ユーザーは現在、月あたり数千のセッションを伴うアプリケーションを構築しています。マッキンゼーの調査によると、「市民開発者」にサポートを提供する企業は、このサポートを提供しない下位 4 分の 1 の企業に比べて、イノベーションに関するスコアが 33% 高くなります。

これらの開発は、テクノロジに対する「DIY」アプローチをより指向しています。IT 部門は、有用な再利用可能なコードの塊を構築し、場合によってはそれらを特定の製品に組み立て、ユーザーフレンドリーなカタログ システムを通じてそれらを利用できるようにします。企業が目的の製品を作成するために使用します。 IT 部門は、コードが最も役立つ環境に関する API 標準や手順などのガイドラインを提供し、顧客データや財務記録などの最も機密性の高い情報を保護し、その導入を追跡します。ボット、AI、アルゴリズム、API が急増するにつれて、この追跡機能はさらに重要になります。透明だけでは十分ではありません。 IT 部門は、高度な技術パフォーマンスと管理能力、および新しい役割 (データ診断専門家、ロボット マネージャーなど) の開発を通じて、すべてのアクティビティを理解する必要があります。

この「サービスとしての IT」アプローチでは、製品を運用モデルの中心に置き、製品管理を中心に IT を組織する必要があります。一部の企業はこの方向に進んでいます。しかし、ペースが速く、より広範なイノベーションをサポートするために必要な規模を達成するには、プロダクトオーナーへのより深いコミットメント、企業のビジネスサイドのリーダーと協力し、真の損益（P&L）責任を持ってチームを管理することも必要です。従来型企業からデジタルネイティブ企業に至るまで、多くの企業は、プロダクトリーダーが全体的な製品およびポートフォリオ戦略を設定し、実行を推進し、製品所有者が業績や損益指標に合わせたイノベーションを推進できるようにすることで、テクノロジーの流れが増加し、資本利益率が向上し、加速することに気づいています。イノベーションのペース。

リーダーが考えるべき質問

•テクノロジーを民主化するためにIT組織の役割がどのように変化するかについて、あなたのビジョンは何ですか?

•方法テクニカル プロダクト マネージャーの役​​割を昇進させますか?また、この役割を開発するためのロードマップはありますか?

•コードの使用状況、再利用、パフォーマンスを管理および追跡するには、どのようなシステムを確立する必要がありますか?

4. 信頼の境界の拡大

主要なテクノロジートレンド

2022 年までに、ほぼ 100% の携帯電話が普及すると推定されています。スマートフォンなどのデバイスはトランザクションで生体認証を使用するようになります。これらのテクノロジーの有効性は大幅に向上しており、最高の顔認識アルゴリズムは 2014 年以来 50 倍向上しています。これらの発展は、テクノロジーとその消費者の関係に深刻な不安を煽っています。ピアソン研究所と AP-NORC 広報研究センターの調査によると、「アメリカ人の約 3 分の 2 が、自分の個人情報、金融機関、政府機関、または特定の公益事業が関与するハッキングについて非常にまたは非常に懸念している」ことがわかりました。

シフト 4: 信頼はより広範なステークホルダーの懸念を包含するように拡大し、企業全体の責任となります

テクノロジーの力と能力におけるこのような劇的な変化により、より多くの顧客コンタクトポイントが創出されます。企業における IT の役割がよりイネーブラーになる一方で、拡大するデジタル環境は、IT がセキュリティ、プライバシー、ネットワーキングにおける信頼機能を拡大する必要があることを意味します。これまで消費者は、オンラインでの製品の注文から自宅の温度の遠隔調整、個人用デバイスによる健康状態の監視まで、テクノロジーが提供する利便性を主に受け入れてきました。これらの利便性と引き換えに、消費者はある程度の個人情報を喜んで提供します。しかし、テクノロジーがさらに発展するにつれて、プライバシーと信頼に対する懸念が増大し、信頼というより広範なテーマのリスクが高まっています。消費者は、アイデンティティに対する自分の権利をますます認識し、価値観に基づいて意思決定を行い、データの倫理的な使用と責任ある AI テクノロジーを企業に要求しています。

消費者の間で最も明白な懸念はサイバーセキュリティであり、取締役会の議題に挙げられている継続的な問題です。しかし、テクノロジー主導の信頼の問題はさらに広範囲に及び、3 つの特徴によって推進されます。 1 つは、企業や政府が収集する生体認証などの膨大な量の個人データがプライバシーやデータの悪用に関する懸念を引き起こしていること、2 つ目は、個人のセキュリティの問題が現実世界でますます一般的になっていることです。たとえば、有線住宅、コネクテッド カー、医療 IoT はすべて、人々の生活に影響を与える可能性のある攻撃ベクトルです。3 番目の問題は、高度な分析が理解および制御するには複雑すぎるように見え、人々とテクノロジーとの関係について深い不安につながっていることです。この疑問が「説明可能な AI」の開発と、AI の偏見を排除する動きを推進しています。

この複雑さをさらに増大させる要因として、企業は多くの場合、テクノロジー エコシステム全体にわたる信頼を管理し、確保する必要があることが挙げられます。たとえば、有線の家庭を考えてみましょう。仮想アシスタント、セキュリティ、通信、電源管理、エンターテインメント システムなどのデバイスの急増により、多数のベンダーが家庭に接続されたセキュリティ ネットワークを管理するための標準について合意する必要があります。

これらの傾向では、信頼の境界をさらに拡大する必要があります。企業がこの信頼を管理し、育む方法を再考しない限り、顧客との既存の関係や独自のデータなど、既存企業が享受している重要な利点の多くが危険にさらされることになります。企業は、アイデンティティと信頼の管理を顧客エクスペリエンスとビジネス プロセスの中核に据えることを検討する必要があります。これは、企業が実際の権限と取締役会の優先事項を備えた専任のリーダーを任命し、信頼と安全の領域にわたって全社的な責任を負う場合にのみ効果的に達成できます。この信頼環境の技術的基盤を考慮すると、IT は、AI アルゴリズムに対する新しい法律の影響の評価、インシデントの追跡、高リスクのデータ処理活動の量と性質の特定など、監視と修復において重要な役割を果たす必要があります。自動化された意思決定、および消費者の信頼レベルと消費者に影響を与える問題の監視。

リーダーが考慮すべき質問

•企業全体の信頼とリスクに対する責任は誰にありますか?

•顧客とどのようにつながりますか?サイバーセキュリティ プロセス全体はどのように統合されていますか?

•データのライフサイクル全体を管理するために、どのようなプライバシー、信頼、セキュリティ プロセスが導入されていますか?

テクノロジーの変化のペースは必然的に今後も続くでしょう。加速します。将来、成功するテクノロジーリーダーは、新しいテクノロジーを採用するだけでなく、進行中の変化を吸収し、それを競争上の優位性の源にする能力を構築する必要があるでしょう。

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