作者：Aamer Baig、Jan Shelly Brown、William Forrest、Vinayak HV、Klemens Hjartar和Lareina Yee
翻譯：阿康
編者按：
近年來，信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，并與各行業(yè)滲透融合，產(chǎn)生了巨大而深遠(yuǎn)的影響。本文發(fā)表于2023年1月6日的《Harvard Business Review 》，對未來信息技術(shù)走向進(jìn)行了分析預(yù)測，提供了參考思路。
摘要：
麥肯錫的一些專家對2023年技術(shù)走向進(jìn)行了前瞻，并提出了一些路線方案供參考：1）尋找組合趨勢，即新技術(shù)的影響創(chuàng)造了新的機(jī)會(huì)。2）為臨界點(diǎn)技術(shù)做好準(zhǔn)備。3 ）減輕工程師的官僚負(fù)擔(dān)，提高他們的生產(chǎn)力。4）在云計(jì)算中尋找新機(jī)會(huì)。5)利用好“云如何改變安全性”。6)利用去中心化的人工智能能力-以及這項(xiàng)技術(shù)對商業(yè)模式的影響。
展望未來總是一個(gè)難題。雖然新年之交提供了一個(gè)機(jī)會(huì)來重新審視你的戰(zhàn)略并計(jì)劃將你的精力集中在哪里，但很難從炒作泡沫中區(qū)分真正的趨勢。尤其是在技術(shù)方面。將真正的創(chuàng)新與夸夸其談分開可能是巨大勝利和代價(jià)高昂的失敗之間的區(qū)別。
2023年可能是科技領(lǐng)域更清醒的一年。地緣政治和經(jīng)濟(jì)的不確定性正在為科技發(fā)展的下一階段注入更多的謹(jǐn)慎。領(lǐng)導(dǎo)者將不得不盡力去用更少的錢做更多的事情，在創(chuàng)新交疊的地方找到價(jià)值，并戰(zhàn)略性地投資于正在達(dá)到臨界點(diǎn)的技術(shù)。
留意組合趨勢——Lareina Yee
2022年，我們確定了14個(gè)有可能改變我們工作和生活方式的技術(shù)趨勢。這些包括空間技術(shù)、清潔技術(shù)、人工智能和沉浸現(xiàn)實(shí)技術(shù)。對于2023年的高管來說，挑戰(zhàn)將不僅僅是押注個(gè)人趨勢或增加軟件工程人才，而是思考所有這些技術(shù)一起使用時(shí)如何創(chuàng)造新的可能性-我們稱之為組合趨勢。
在從消費(fèi)者到所有部門的企業(yè)的許多領(lǐng)域，組合趨勢正在創(chuàng)造令人興奮的新可能性。由于可能的大量組合，"混合成分"的創(chuàng)造力成為成功的關(guān)鍵?？紤]一下新電動(dòng)汽車的技術(shù)：云和邊緣計(jì)算，為連接汽車的網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)力。應(yīng)用人工智能和ML，實(shí)現(xiàn)自主決策和駕駛邏輯；清潔能源和可持續(xù)消費(fèi)技術(shù)，通過新的輕質(zhì)復(fù)合材料和電池能力的進(jìn)步，創(chuàng)造了車輛電氣化的核心；下一代軟件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了面向客戶的功能的更快開發(fā)，減少了上市時(shí)間，而信任架構(gòu)確保了安全的數(shù)據(jù)共享。這些技術(shù)結(jié)合了自主性、連接性、智能和電氣化，使地面移動(dòng)的新未來成為可能。
同樣，新的病人層面的治療，如基于血型的治療或細(xì)胞靶向，是由生物工程（例如，基于組織工程的新療法）、沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)（例如，遠(yuǎn)程療法）、Web3（例如，EHR記錄的可追溯性、互操作性和持久性）、應(yīng)用人工智能和ML（例如，改進(jìn)的圖像處理、預(yù)測性健康警報(bào)）以及云和邊緣計(jì)算（例如，增加的數(shù)據(jù)訪問和處理能力）的進(jìn)步推動(dòng)的影響不僅僅是相加的，而是相乘的。
2023年，我們預(yù)計(jì)將看到其中一些組合方法開始規(guī)?；?。這可能包括導(dǎo)致MRNA疫苗的方法-基因組學(xué)、應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)化等生物工程技術(shù)的結(jié)合-被應(yīng)用于其他疾病。我們還看到了先進(jìn)的移動(dòng)性、先進(jìn)的連通性和應(yīng)用人工智能將被應(yīng)用于不太吸引人的但經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵物流問題，作為建立供應(yīng)鏈靈活性和彈性的途徑。當(dāng)看你計(jì)劃如何在明年投資于技術(shù)時(shí)，試著從整體上思考，并考慮它們?nèi)绾喂餐?，以釋放新的機(jī)會(huì)。
為臨界點(diǎn)技術(shù)做好準(zhǔn)備——Klemens Hjartar
改變游戲規(guī)則的技術(shù)，如5G、人工智能和云，正在達(dá)到大規(guī)模采用的臨界點(diǎn)。例如，我們的研究表明，公司希望到2025年將其IT產(chǎn)業(yè)的60%轉(zhuǎn)移到云上。超過50%的公司報(bào)告說，他們至少在業(yè)務(wù)的一個(gè)功能中采用了人工智能。雖然董事會(huì)可能專注于IT預(yù)算的扁平化或減少投資，但他們需要將精力集中在這一重大轉(zhuǎn)變中的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)上。
為此，董事會(huì)需要優(yōu)先考慮升級(jí)IT基礎(chǔ)的預(yù)算，以實(shí)現(xiàn)速度、安全性、恢復(fù)能力和可重用性。這些并不是最吸引人的投資，但企業(yè)需要自動(dòng)化流程、投資于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、清理技術(shù)債務(wù)以及不斷更新IT體系結(jié)構(gòu)，才有機(jī)會(huì)充分利用即將上線的新技術(shù)。
董事會(huì)比任何其他人都更有能力倡導(dǎo)這一做法。IT的優(yōu)先級(jí)往往由單個(gè)業(yè)務(wù)單位或部門決定。對技術(shù)基礎(chǔ)的投資—“IT換IT”—有利于整個(gè)企業(yè)，因此需要董事會(huì)與最高管理層合作，指導(dǎo)和指導(dǎo)這項(xiàng)工作。一個(gè)很好的經(jīng)驗(yàn)法則是，IT部門變更預(yù)算的15-20%需要分配給基礎(chǔ)工作。
領(lǐng)導(dǎo)人不能認(rèn)為董事會(huì)會(huì)自己實(shí)現(xiàn)這一愿景。為了讓董事會(huì)能夠在這個(gè)層面上參與，首席信息官和首席技術(shù)官將需要與董事會(huì)的個(gè)別成員就技術(shù)優(yōu)先事項(xiàng)和需求進(jìn)行更持續(xù)和頻繁的對話。
釋放出工程師的能量——Aamer Baig
科技行業(yè)的裁員和大多數(shù)企業(yè)的勒緊腰帶措施意味著，2023年的科技領(lǐng)導(dǎo)者將需要掌握用更少的錢做更多事情的藝術(shù)。
陷阱將是要求你的技術(shù)人員簡單地做更多。相反，試著讓他們做更少的行政工作，更少的官僚工作，更少的手工工作。我們發(fā)現(xiàn)，在許多大型組織中，工程師花在實(shí)際開發(fā)上的時(shí)間只有50%。想象一下，對于一家擁有數(shù)千名工程師的大公司來說，只需提高10個(gè)百分點(diǎn)。那里有大量的生產(chǎn)力可以提供。
CIO在開發(fā)和應(yīng)用工程工藝時(shí)，可以更加科學(xué)和有條理地捕捉到它。具體而言，他們可以采取以下幾個(gè)步驟：
更多地考慮團(tuán)隊(duì)的組成，了解誰是表現(xiàn)最優(yōu)秀的人。每個(gè)工程師的表現(xiàn)在不同的團(tuán)隊(duì)之間可能差別2-3倍。
看看你可以從工程師的盤子里拿走多少分心的東西。即使是相對簡單的修復(fù)，比如減少會(huì)議或使“敏捷儀式”更富有成效，也可以騰出大量時(shí)間。
最后，全力以赴實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以消除困擾工程師的手動(dòng)任務(wù)的災(zāi)難。自動(dòng)化測試或法規(guī)遵從性可以在釋放工程師的能力來做他們喜歡做的事情方面產(chǎn)生巨大影響。
這不僅僅是生產(chǎn)力問題，也是人才問題。如果你希望你的公司成為頂級(jí)工程師的目的地，你需要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)工程師可以做他們喜歡做的工作環(huán)境。
云平臺(tái)思維——Will Forrest
去年，許多CEO改變了他們對云計(jì)算的看法，從“我會(huì)這么做，因?yàn)檫@是我的CIO建議的”到“我想全力以赴”。最近，當(dāng)一家大型銀行的CEO對云技術(shù)缺乏增量進(jìn)展表示失望時(shí)，我明白了這一點(diǎn)。然而，他沒有撤銷該計(jì)劃，而是宣布了一個(gè)更雄心勃勃的目標(biāo)和加快實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的時(shí)間表。
現(xiàn)在，公司有一個(gè)不可錯(cuò)過的機(jī)會(huì)來提升他們的云雄心：隨著科技公司限制人數(shù)并取消項(xiàng)目，頂級(jí)人才-不僅僅是表現(xiàn)最差的20%-正在進(jìn)入就業(yè)市場，而其中許多人正在迅速被搶購，公司應(yīng)該考慮如何在云人才出現(xiàn)時(shí)迅速行動(dòng)，這樣他們就可以在云能力方面邁出一大步。
那么，最大的問題是企業(yè)將如何利用這兩種趨勢。大多數(shù)企業(yè)進(jìn)軍云的嘗試都局限于簡單地從自己的服務(wù)器上移動(dòng)應(yīng)用程序（通常被稱為“提升和轉(zhuǎn)移”），或者構(gòu)建測試和開發(fā)環(huán)境來嘗試新的程序。但現(xiàn)在是時(shí)候去考慮更大規(guī)模、更敏捷了。
2023年，公司應(yīng)專注于建立強(qiáng)大的云基礎(chǔ)，使他們能夠利用云提供的最重要的好處（例如，擴(kuò)展應(yīng)用程序或自動(dòng)增加容量以滿足需求激增）。這意味著開發(fā)正確的應(yīng)用程序模式（應(yīng)用于多個(gè)應(yīng)用程序或用例的代碼庫）。它還需要部署強(qiáng)大的云經(jīng)濟(jì)性功能，稱為FinOps。麥肯錫最近的研究表明，公司往往不會(huì)真正關(guān)注云成本，直到他們突破1億美元，這不僅是一種巨大的浪費(fèi)，也是失去一個(gè)創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會(huì)。FinOps功能可以監(jiān)控和跟蹤支出，確定各種云使用方案的單位經(jīng)濟(jì)性，并將企業(yè)的消費(fèi)需求轉(zhuǎn)化為最佳云產(chǎn)品和定價(jià)安排。
云正在改變安全性——Jan Shelley Brown
多年來，安全一直被視為阻礙者-盡管是一個(gè)關(guān)鍵的阻礙者-減緩了確保安全協(xié)議到位的進(jìn)展。然而，在2022年，由于公司在轉(zhuǎn)向云計(jì)算方面做出的重大承諾，這種情況開始發(fā)生深刻變化。這一轉(zhuǎn)變?yōu)槭紫畔⒐俸褪紫畔⒐僦匦滤伎及踩缘慕巧貏e是如何改善業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢創(chuàng)造了一種有用的強(qiáng)制機(jī)制。
由于幾個(gè)重要原因，這一趨勢將在明年加速。
首先，公司在將應(yīng)用程序遷移到云時(shí)，正在利用這個(gè)機(jī)會(huì)使安全性自動(dòng)化。這是因?yàn)槠髽I(yè)本身以及云服務(wù)提供商都在提升自己的安全項(xiàng)目。例如，供應(yīng)商已經(jīng)投入了數(shù)十億美元，特別是在新的安全工具上，自動(dòng)掃描開發(fā)人員上傳的代碼，以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全問題，并拒絕有漏洞的代碼，為他們這樣做時(shí)應(yīng)該做什么提供明確的建議。大多數(shù)安全問題是代碼和系統(tǒng)錯(cuò)誤配置的結(jié)果，這意味著自動(dòng)化將從根本上減少安全漏洞的數(shù)量。（例如，在一家大型銀行，在實(shí)施安全自動(dòng)化后，漏洞減少了70-80%。）還有另一個(gè)好處：這個(gè)自動(dòng)反饋系統(tǒng)允許開發(fā)人員將開發(fā)速度提高10倍，是一個(gè)更好的開發(fā)體驗(yàn)。
其次，隨著銀行業(yè)和制藥業(yè)等監(jiān)管更嚴(yán)的行業(yè)轉(zhuǎn)向云計(jì)算，監(jiān)管機(jī)構(gòu)自己也在反思?jí)毫c(diǎn)是什么。他們已經(jīng)對云的安全和法規(guī)遵從性標(biāo)準(zhǔn)做出了更多的規(guī)定，并考慮了其他問題，例如重大的集中風(fēng)險(xiǎn)。如果其中一家大型客戶服務(wù)提供商倒閉了，30家銀行也受影響了呢？雖然2023年不太可能有這些新問題的真正答案，但我們可以期待看到新政策的輪廓開始出現(xiàn)。
去中心化人工智能正在改變競爭環(huán)境——Vinayak HV
去年，人工智能在“去中心化”方面取得了巨大進(jìn)展-這是一種擴(kuò)大先進(jìn)人工智能技術(shù)獲取途徑的趨勢，這些技術(shù)傳統(tǒng)上只有能夠獲得大規(guī)模、集中、專有數(shù)據(jù)集的玩家才能獲得。穩(wěn)定擴(kuò)散和ChatGPT等產(chǎn)品使更廣泛的企業(yè)和個(gè)人能夠訪問深度學(xué)習(xí)模型并與之互動(dòng)，否則這些模型將僅限于擁有非常大數(shù)據(jù)集的機(jī)構(gòu)。其影響是巨大的，從改進(jìn)搜索到提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力。
我們通過麥肯錫的人工智能QuantumBlack進(jìn)行的分析表明，在2023年，我們可以期待看到這種去中心化如何擾亂不同部門的早期跡象，可能從娛樂、游戲和媒體領(lǐng)域開始，在這些領(lǐng)域，我們傳統(tǒng)上看到新技術(shù)取得了早期進(jìn)展。
2023年，公司面臨的最大挑戰(zhàn)和機(jī)遇將是利用這些去中心化的人工智能能力-以及這項(xiàng)技術(shù)對他們的商業(yè)模式可能意味著什么。對于首席信息官或首席技術(shù)官來說，重點(diǎn)需要是如何重新設(shè)計(jì)他們的架構(gòu)，以輕松地納入應(yīng)用程序編程接口(APIs)（例如，來自O(shè)penAI、stability.ai），將"智能"嵌入更廣泛的應(yīng)用程序和流程中。例如，這種功能可以提供代碼或代碼庫的自動(dòng)建議，或者自動(dòng)生成代碼以啟動(dòng)開發(fā)。目標(biāo)應(yīng)該是將人工智能驅(qū)動(dòng)的智能內(nèi)置到技術(shù)堆棧的每個(gè)部分。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)意味著分配足夠的資源進(jìn)行實(shí)驗(yàn)——頂級(jí)創(chuàng)新者將其收入的1-5%用于可能產(chǎn)生不成比例回報(bào)的創(chuàng)新。保護(hù)預(yù)算將特別重要，因?yàn)槠髽I(yè)感到預(yù)算緊縮，因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)低迷期間有效創(chuàng)新的能力使企業(yè)能夠在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇時(shí)定位自己，以快速增長。
2023年將要發(fā)生的信號(hào)很難解析或理解。在這方面，它們類似于過去展望未來的努力。但很明顯的是，公司如何在新的一年中處理他們的技術(shù)問題，將對我們進(jìn)入下一個(gè)新年時(shí)他們的前景有多好產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
原文鏈接：
https://hbr.org/2023/01/where-is-tech-going-in-2023?ab=hero-main-text
