Teknoloji Trendleri

teknoloji trendleri

ChatGPT  şüphesiz üretken yapay zeka (generative ai) pazarının canlanmasında en önemli aktör oldu. Bu kıvılcımdan sonra, birçok teknoloji üreticisinin çılgınca üretken yapay zeka araçlarını ardı ardına pazara sürmeye çalışmaları, kurumların tüm sorunlarını bu araçlarla çözmeye çalışmalarını hepimiz ilgi ve birazda şaşkınlıkla izliyoruz. Bu yapay zeka çılgınlığı acaba bir şeyleri gözden kaçırıyor olmamıza neden olabilir mi?

McKinsey 2023 teknoloji trendleri raporunda uyarıyor: Üretken yapay zeka, sürdürülebilir, kapsayıcı büyümeyi teşvik edebilecek ve karmaşık küresel zorlukları çözebilecek ufuktaki birçok ilerlemeden sadece biri olarak duruyor.

McKinsey’e göre kuruluşlar en çok dikkat çeken trendlere çok fazla odaklanmamalıdır. Yalnızca en çok ilgi gören trendlere odaklanarak diğer teknolojilerin önemli değer potansiyelini kaçırabilir ve amaca yönelik kabiliyet geliştirme şansını engelleyebilirler. Bunun yerine, uzun vadeli büyüme arayan şirketler, işleri için en önemli teknoloji trendleri arasında portföy odaklı bir yatırıma odaklanmalıdır.

Bulut ve uç bilişim (edge computing) ve biyomühendisliğin geleceği gibi teknolojiler inovasyonda istikrarlı bir artış göstermiş ve sektörler genelinde genişleyen kullanım alanlarına sahip olmaya devam etmektedir.

Aslında, çeşitli sektörlerde 400’den fazla kullanım alanı belirlenen uç bilişimin önümüzdeki beş yıl içinde küresel olarak çift haneli büyüme kaydedeceği tahmin edilmektedir.

Ayrıca, kuantum gibi yeni gelişen teknolojiler de gelişmeye devam ediyor ve değer yaratma konusunda önemli bir potansiyel sergiliyor. 2023’e yönelik güncellenmiş analizler, kuantum bilişimden en erken ekonomik etkiyi görecek dört sektörün -otomotiv, kimya, finansal hizmetler ve yaşam bilimleri- 2035 yılına kadar potansiyel olarak 1,3 trilyon dolara kadar değer kazanacağını göstermektedir.

İşletmeler, gelişen ortamı dikkatle değerlendirerek ve dengeli bir yaklaşım benimseyerek, inovasyonu teşvik etmek ve sürdürülebilir büyüme sağlamak için hem yerleşik hem de gelişmekte olan teknolojilerden yararlanabilir.

McKinsey 2022 yılında yayınladığı teknoloji trendler raporunda yer alan 14 trendinin tamamı 2023 yılında da kalmaya devam ederken, bazılarında ivme ve yatırım artışı, bazılarında ise düşüş görülüyor. Yeni bir trend olan üretken yapay zeka, yüksek bir giriş yaptı ve şimdiden dönüştürücü iş etkisi için potansiyel gösterdi.

Bu yeni aktör, yapay zekanın bir sonraki aşamasını temsil ediyor. Uygulamalı yapay zeka ve makine öğrenimini sanayileştirme gibi mevcut teknolojiler üzerine inşa edilen üretken yapay zeka, çoğu sektörde yüksek potansiyele ve uygulanabilirliğe sahiptir. Konuya olan ilgi (haberler ve internet aramaları ile ölçüldüğü üzere) 2021’den 2022’ye üç kat arttı.

Üretken YZ ve diğer temel modeller, yardımcı teknolojiyi yeni bir seviyeye taşıyarak, uygulama geliştirme süresini azaltarak ve teknik olmayan kullanıcılara güçlü yetenekler kazandırarak YZ oyununu değiştiriyor. Üretken YZ’nin 4,4 trilyon dolara kadar ekonomik değer katması bekleniyor.

Teknoloji Yetenek Dinamikleri

Rekabet üstünlüğü geliştirmede kilit bir kaynak olarak yetenekli insan kaynağı önemini göz ardı edemeyiz. Yetenek eksikliği büyümeyi kısıtlayan en önemli sorunlardan biri. Teknoloji trendlerinden değer elde etmek için gereken becerilere sahip kişilere olan talep ile mevcut yetenekler arasında büyük bir uçurum var: bu teknoloji trendlerinde 3,5 milyon iş ilanı üzerinde yapılan anket, en çok talep gören becerilerin çoğunun, ilan başına küresel ortalamanın yarısından daha az sayıda nitelikli uygulayıcıya sahip olduğunu ortaya koydu.

Şirketler yetenek piyasasının zirvesinde olmalı, kayda değer değişimlere yanıt vermeye ve işe almayı ve elde tutmayı umdukları teknoloji uzmanlarına güçlü bir değer önerisi sunmaya hazır olmalıdır.

Örneğin, teknoloji sektöründeki son işten çıkarmalar, cazip adayların dikkatini çekmek ve üst düzey teknoloji yeteneklerini elde tutmak için mücadele eden diğer sektörler için bir umut ışığı olabilir.

Buna ek olarak, bu teknolojilerden bazıları işgücü dönüşümünün hızını artıracaktır. Önümüzdeki on yıl içinde, çalışanların işte geçirdikleri zamanın yüzde 20 ila 30’u otomasyon teknolojileri tarafından dönüştürülebilir ve bu da başarılı olmak için gereken becerilerde önemli değişikliklere yol açabilir. Şirketler, rolleri nasıl ayarlayabileceklerini veya bireyleri özel iş gereksinimlerini karşılayacak şekilde nasıl geliştirebileceklerini araştırmaya devam etmelidir.

Teknoloji trendleriyle ilgili alanlardaki iş ilanları 2021 ve 2022 yılları arasında çok sağlıklı bir şekilde yüzde 15 oranında artarken, küresel iş ilanları genel olarak yüzde 13 oranında azaldı. Uygulamalı yapay zeka ve yeni nesil yazılım geliştirme, 2018 ve 2022 yılları arasında birlikte yaklaşık bir milyon iş ilanı verdi.

Yeni nesil yazılım geliştirme, iş sayısında en önemli büyümeyi kaydetti.

Çoğu alandaki uygulayıcılar için bu parlak görünüm, taleplerini karşılamak için yeterli yetenek bulmakta zorlanan işverenlerin karşılaştığı zorluğu vurgulamaktadır. Nitelikli yetenek sıkıntısı, yapay zeka, kuantum teknolojileri, uzay teknolojileri, elektrifikasyon ve yenilenebilir enerjiler de dahil olmak üzere birçok yüksek teknoloji alanının büyümesinde kalıcı bir sınırlayıcı faktör olmuştur. Yetenek sıkıntısı özellikle bulut bilişim ve makine öğreniminin endüstriyelleştirilmesi gibi çoğu sektörde gerekli olan trendler için belirgin bir ihtiyaç. Ayrıca, mobilitenin geleceği ve kuantum bilişim gibi son derece uzmanlaşmış profesyonellerin istihdam edildiği alanlarda da büyük bir zorluktur.

Aşağıdaki grafikte hangi yetenek alanlarına ne kadar ihtiyaç olduğu gösterilmektedir. (https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech#tech-trends-2023) adresinden grafiğin interaktif haline erişebilirsiniz.

McKinseyTeknolojiTrendleri

Teknoloji Trendleri

Bu rapor, 15 teknoloji trendinin tümü için dikkate alınması gereken hususları ortaya koymaktadır. İlgili trendleri değerlendirmeyi kolaylaştırmak için bunlar beş geniş kategoride gruplandırılmış: yapay zeka devrimi, dijital geleceği inşa etmek, bilgi işlem ve bağlantı sınırları, en ileri mühendislik ve sürdürülebilir bir dünya.

Her bir trendin durumunu tanımlamak için yenilik (patentlere ve araştırmalara dayalı) ve ilgi (haberlere ve web aramalarına dayalı) puanları geliştirilmiş. Ayrıca ilgili teknolojilere yapılan yatırımları sayılarak bunların kuruluşlar tarafından benimsenme düzeyleri değerlendirilmiş.

Aşağıda bu trendlerin grafik gösterimini bulacaksınız. İlginizi çeken trendler için McKinsey raporuna buradan erişebilirsiniz.

McKinseyTeknolojiTrendleri

 

Yapay Zeka Devrimi

  • Uygulamalı Yapay Zeka (Applied AI)
  • Makine Öğrenimini Endüstrileştirme (Industrializing Machine Learning)
  • Üretken Yapay Zeka (Generative AI)

Dijital Geleceği İnşa Etmek

  • Yeni Nesil Yazılım Geliştirme (Next-generation software development)
  • Güven Mimarileri ve Dijital Kimlik (Trust Architectures and Digital Identity)
  • Web3

Bilgi İşlem ve Bağlanabilirlik Sınırları

  • Gelişmiş Bağlanabilirlik (Advanced Connectivity)
  • Sürükleyici Gerçeklik Teknolojileri (Immersive-Reality Technologies)
  • Bulut ve Uç Bilişim (Cloud and edge computing)
  • Kuantum Teknolojileri (Quantum Technologies)

Üstün Mühendislik

  • Mobilite’nin Geleceği (Future of Mobility)
  • Biyomühendisliğin Geleceği (Future of Bioengineering)
  • Uzay Teknolojilerinin Geleceği (Future of Space Technologies)

Sürdürülebilir Bir Dünya

  • Elektrifikasyon ve Yenilenebilir Enerjiler (Electrification and Renewables)
  • Elektrifikasyon ve Yenilenebilir Enerjilerin Ötesinde İklim Teknolojisi: (Climate Tech Beyond Electrification and Renewables)

 

Raporda her bir trend için oldukça detaylı bilgi yer alıyor. Trendin neden önemli olduğu, puanlaması, en son gelişmeler, yetenek durumu, trend ile ilgili önemli uygulama örnekleri ve trendin altında yer alan teknolojiler anlatılıyor. Aşağıda önemli gördüğümüz bir kaç trendin detayını raporun orijinaline sadık kalarak sizler için çevirdik. McKinsey Teknoloji Trendleri 2023 Görünüm raporunu buradan indirebilirsiniz.

Güven Mimarileri ve Dijital Kimlik (Trust Architectures and Digital Identity)

Trend ve Önemi

Dijital güven teknolojileri kurumların teknoloji ve veri risklerini yönetmelerini, inovasyonu hızlandırmalarını ve varlıkları korumalarını sağlar. Dahası, veri ve teknoloji yönetişiminde güven oluşturmak, kurumsal güveni artırabilir.
performansını ve müşteri ilişkilerini geliştirir. Temel teknolojiler arasında sıfır güven mimarileri (ZTA’lar), dijital kimlik sistemleri ve gizlilik mühendisliği yer almaktadır. Diğer teknolojiler, yapay zeka tasarımına açıklanabilirlik, şeffaflık, güvenlik ve önyargıları en aza indirme ilkelerini dahil ederek güven oluşturmaya yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte, dijital güven teknolojilerinin benimsenmesi, entegrasyon zorlukları, kurumsal silolar, yetenek eksikliği ve değer tekliflerinin kritik bir bileşeni olarak sınırlı bir şekilde dikkate alınması gibi bir dizi faktör tarafından engellenmiştir. Kapsamlı bir güven öncelikli risk zihniyeti ve yetenekleri oluşturmak, strateji ve teknolojiden kullanıcı benimsemesine kadar birçok faaliyet alanında yukarıdan aşağıya liderlik ve planlı değişiklikler gerektirir

Son Gelişmeler

  • Teknoloji rezilyansı kuruluşlar için giderek daha hayati hale gelmektedir. McKinsey’in 2022 yılında teknoloji rezilyansı üzerine yaptığı bir anket Kuzey Amerika, Avrupa ve diğer gelişmiş pazarlarda önde gelen 50’den fazla kuruluşun siber güvenlik olgunluk seviyesini değerlendirdi. Katılımcıların yüzde 10’u sıfırdan yeniden inşa etmek zorunda kaldıklarını (örneğin, felaketle sonuçlanan bir olay nedeniyle), yüzde 2’si ise sıfırdan kurtarma girişiminde bulunduklarını ancak başarısız olduklarını belirtmiştir.
  • Düzenlemelerdeki gelişmeler sektörü mahremiyet mühendisliğine doğru yönlendiriyor. Bugüne kadarki mahremiyet kontrolleri öncelikle veri yönetişimi ve yarı manuel çözümlere odaklanmıştı; ancak veri yerelleştirmesi ve
    paylaşımının yanı sıra artan yapay zeka ve bulut kullanımı, mahremiyet mühendisliğinin daha önemli hale gelmesine neden olabilir. Avrupa’da, siber güvenlik risk değerlendirmelerinin artırılmasını zorunlu kılan 2022 NIS2 Direktifi gibi düzenlemeler, ve veri paylaşımını teşvik etmeyi amaçlayan 2023 Veri Yönetişimi Yasası, mahremiyet mühendisliğini son derece önemli hale getirmektedir. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki eyalet veri mahremiyeti yasaları (örneğin, Kaliforniya, Colorado, Connecticut, Iowa, Utah ve Virginia) ve federal sektöre özgü veri yasaları (örneğin, Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası veya HIPPA ve Çocukların Çevrimiçi Gizliliğini Koruma Yasası veya COPPA) otomatik kontroller gerektiren bir dizi mahremiyet uyumluluğu önlemi gerektirmektedir.
  • Açıklanabilirlik ilerleme kaydediyor, ancak üretken yapay zeka ilerlemeyi engelleyebilir. Düzenleyiciler kuruluşları daha fazla şeffaflığa doğru ittikçe ve müşterilerin dijitale olan güveni arttıkça, şirketler kara kutu makine öğrenimi (ML) modellerine giderek daha fazla açıklanabilir bir AI (XAI) katmanı ekliyor. XAI, döngüdeki insan tarafından ele alınabilecek gözden kaçmaları tespit ederek model kalitesini ve esnekliğini artırır. Milyarlarca parametreye sahip olabilen jeneratif yapay zeka modellerinin kullanımındaki hızlı artış, izlenebilirliği daha zor ve pahalı hale getirecektir. İnceleme gereksinimleri daha karmaşık hale geldikçe ve dokümantasyon standartları (veri sağlık etiketleri ve model kartları gibi) yönetişim için önemli hale geldikçe, üretken yapay zeka çalışanlarının becerilerini geliştirmelerini gerektirecektir.
  • Buluta geçiş, müşteri duyarlılığı ve model tabanlı mimariye geçiş, teknoloji geliştirme ekiplerini tasarım yoluyla güvenli bir modele taşıyor. İşletmelerin güvenlik, teknoloji rezilyans ve diğer dijital güven işlevlerini bir ürünün değer önerisinin temel bir parçası olarak sunmaları giderek daha fazla beklenmektedir. Sonuç olarak, geliştirme ekipleri güvenlik ve teknoloji risklerini geliştirme ve sunum yaşam döngüsünün erken aşamalarında ele alma konusunda daha dikkatli hale gelmektedir (örneğin, yazılım geliştirme sırasında güvenlik kusurlarını proaktif olarak belirleyerek ve kendi kendine düzeltmek suretiyle).

Örnek Uygulamalar

  • Miami Uluslararası Havalimanı biyometrik kimlik uygulamayı hedefliyor 2023’ün sonuna kadar tüm kapılarda uçağa biniş.7 Proje teknolojisinden yararlanan SITA’nın Akıllı Yolunu kullanır NEC’den, uçağa binen yolcuların kimliklerinin kamera ile doğrulanmasını sağlayacaktır. Sistem şunları yapacaktır daha hızlı ve daha sorunsuz bir yolculuk yaratmak havalimanı.
  • 2023 yılının başlarında Avrupa Komisyonu, yaklaşan AB Dijital Kimlik Cüzdanı için pilot programlara liderlik etmek üzere kamu ve özel kuruluşlardan oluşan dört konsorsiyum seçti. Pilot programlar, tüm AB üye ülkelerinin 2024 yılına kadar isteyen her vatandaşa bir dijital kimlik cüzdanı sunmasını gerektiren bir AB düzenlemesi olan eIDAS 2’yi destekleyecektir.
  • Netflix mühendisleri, esnekliğin ele alınmasını sağlamanın yeni bir yolu olan Chaos Monkey’i geliştirdi. Yazılım, mühendislerin kodu sunucu arızalarına dayanacak şekilde tasarladıklarından emin olmak için üretimdeki sunucuları rastgele sonlandırıyor.
  • Bir banka, ilişki yöneticileri tarafından benimsenmesini engelleyen kara kutu bir satış lideri oluşturma modeli kullanıyordu. Modeli açıklanabilir hale getirmek, model çıktısını standartlaştırılmış görselleştirme ve doğal dil oluşturma yoluyla son kullanıcılar için erişilebilir kıldı; bu da yalnızca benimsemeyi artırmakla kalmadı, aynı zamanda sistematik model hatalarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olmak ve gerekli iyileştirmeleri bildirmek için model zayıflıklarının analiz edilmesini sağladı. Açıklanabilirlik, bankacılık şirketinin yeni müşteriler gibi yeterince temsil edilmeyen gruplardaki örnekleri doğru tahmin etmek için gereken özellikleri belirlemesine de yardımcı oldu, böylece özellikler modelden çıkarılmadı.
  • Üst düzey bir ambalajlı tüketici ürünleri şirketi, buluta geçiş programında önemli gecikmeler yaşıyordu. Kuruluş, sorunlarını çözmek için işletmelerin bulut dağıtımlarındaki uygulamaların sınırlarını, kaynaklarını, politikalarını ve segmentasyonunu stratejik olarak kontrol etmelerine olanak tanıyan izolasyon bölgelerini uygulamaya koydu. Bu, aşağıdakiler için teknoloji esnekliğini önemli ölçüde artırdı Bir alandaki sorunların diğerlerine yayılmasını önleyerek ve başarılı bir bulut geçişine olanak sağlayarak kuruluşun Gizlilik mühendisliği için de benzer kavramlardan yararlanılabilir. Örneğin, izolasyon bölgeleri Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) uyumlu segmentler oluşturmak için kullanılabilir ve yalnızca Avrupa Birliği’nde veri depolamaya ve erişime izin verir.

Temel Teknolojiler

  • Sıfır güven mimarisi (ZTA). ZTA, bir kuruluşun ağının varsayılan olarak tehlikede olduğunu varsayan ve bu nedenle her varlık ile her etkileşim için erişim kararlarını zorlayan bir BT güvenlik tasarım konseptidir.
  • Dijital kimlik. Kimlik, bir bireyi veya bir varlığı karakterize eden ve ayırt eden tüm dijital bilgilerden oluşur. Kendi kendine egemen kimlik (SSI) ile kullanıcılar hangi tanımlayıcı bilgileri kiminle paylaşacaklarını kontrol ederler. “Şifresiz” kimlik, kullanıcıların kendilerini geleneksel alfanümerik şifrelerle değil, biyometri, cihazlar ve uygulamalar ve belgeler gibi alternatiflerle doğrulamalarına ve kimliklerini doğrulamalarına olanak tanır. İşletmeler, kimliğin farklı boyutlarını tek bir platformda bir araya getiren ve örneğin bir kişi çalışandan iş ortağına ve müşteriye geçerken sürekliliği sağlayan “birleşik kimlik” çözümleri geliştirmektedir
  • Mahremiyet mühendisliği. Bu uygulama, tasarım yoluyla gizliliğin uygulanması, işletilmesi ve sürdürülmesini yönetir. Gizlilik risklerinin stratejik olarak azaltılmasına, kaynak tahsisi hakkında amaca yönelik karar verilmesine ve bilgi sistemlerinde gizlilik kontrollerinin etkili bir şekilde uygulanmasına odaklanır.
  • Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI). XAI, girdilerin, ağırlıklandırmanın ve muhakemenin şeffaflığını ve yorumlanabilirliğini artıran yöntemleri ve yaklaşımları kapsar. Böylece makine öğrenimi algoritmalarına duyulan güven ve itimat artar.
  • Teknoloji rezilyansı. Teknoloji rezilyansı, teknolojiyi kurumsal bir ortamda güvenli bir şekilde tasarlamak, dağıtmak ve işletmek için gerekli uygulamaların ve teknik temellerin toplamıdır. Değişmez yedekleme ve kendi kendini iyileştiren ağlar gibi bileşenleri içerir. Bu tür yetenekler kuruluşların gecikme, kesinti veya veri tehlikesi gibi zorlukları tanımlamasına ve bunların üstesinden gelmesine yardımcı olur ve teknoloji riski olaylarının olasılığını azaltma ve bir teknoloji riski olayı meydana gelirse daha hızlı kurtarma sağlama gibi ikili bir hedefe sahiptir.

Temel Belirsizlikler

  • Kaynak gereksinimleri, yetenek kıtlığı, ortak taksonomilerin ve uyumlu risk çerçevelerinin eksikliği, birden fazla taraf arasında koordinasyon zorlukları ve etkili dağıtımlar elde etmek için gereken kurumsal normlarda ve uygulamalarda gerekli değişiklikler göz önüne alındığında uygulama karmaşıklığı önemlidir.
  • Teknolojilerin güncellenmesi veya taşınması ve eski sistemlerle veya çok sayıda parçalı nokta çözümlerle entegre edilmesi sırasında uyumluluk zorluklarıyla karşılaşılacaktır.
  • Sektörler arasında güven mimarisi tekniklerinin nasıl ve ne zaman kullanılacağına ilişkin standardizasyon ve yaygın olarak kabul edilen en iyi uygulamaların eksikliği bir zorluk olmaya devam edecektir.
  • Gizlilik ve adalet ya da gizlilik ve güvenlik arasında gerilimler ortaya çıkabilir (örneğin, aşırı demografik veri toplanmasından kaçınma ile reşit olmayanlara yönelik önyargıları veya tespit edilen zararları değerlendirmek ve azaltmak için bu tür verilere duyulan ihtiyaç arasındaki gerilim).
  • Anlamlı bir açıklama sağlamak için büyük YZ modellerinin kara kutusunu deşifre etmek için herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur. Sonuç olarak, çözümler pahalı olabilir ve iş süreçlerinde değişiklik gerektirebilir.
  • Birçok üst düzey yönetici, dijital güven önlemlerine (güvenlik, rezilyans, açıklanabilirlik ve mahremiyet gibi) “en iyi iş” yerine ürün yaşam döngüsünün başından itibaren dikkate alınması gereken temel ürün işlevselliği olarak hala öncelik vermiyor.

Geleceğe Dair Büyük Sorular

  • Kuruluşlar güvenlik, deneyim (örneğin, sorunsuz oturum açma) ve tasarım yoluyla gizlilik konularında daha yüksek müşteri, çalışan ve toplum beklentilerini nasıl yönetecek?
  • Düzenleyiciler veri gizliliği, veri kalıcılığı ve diğer konulara ilişkin geçmiş standartları yeni güven teknolojilerinin yetenekleri ve gereksinimleri ile nasıl uyumlu hale getirecek?
  • Düzenleyiciler hızla gelişen tehdit ve karmaşıklıkla dolu teknoloji ortamında nasıl giderek daha proaktif olabilirler?
  • En kritik sistemler ve veri türleri nelerdir ve kuruluşlar genellikle nerelerde riske maruz kalmaktadır? Kurumlar, özellikle veriler bulutta açığa çıktıkça ve sözleşmeli çalışanlar daha yaygın hale geldikçe, kurumun risk iştahı doğrultusunda yeterince korundukları konusunda nasıl rahat olabilirler?
  • Kurumlar güvenliği geleceğe taşımak için sıfır güven gibi öncü kavramları dijital organizasyonlarındaki tüm gelişmelere nasıl dahil edebilirler?

 

Kaynak:

  • McKinsey Technology Trends Outlook 2023

 

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*