기술 트렌드의 영향은 여러 가지 방법으로 측정할 수 있습니다. 연구 간행물, 특허 출원 및 검색 트렌드는 초기 지표를 제공합니다. 투자 및 인재 수급 비율은 비즈니스 관심사를 나타냅니다.
1. 로보틱스
로봇공학은 인간을 닮은 기계를 만들고 다양한 환경에서 그들과 상호작용하는 기술입니다. 이것은 제조 과정, 외과 의사를 보조하고 심지어 우주 탐험을 포함할 수 있습니다.
첨단 로봇 공학은 비용을 낮출 뿐만 아니라 더 빠르고, 더 정확하고, 더 유연한 작동을 가능하게 합니다. 하지만, 중대한 우려는 직업이 자동화된 시스템으로 대체될 수 있다는 가능성입니다.
코봇, 또는 협동 로봇은 생산성과 효율성을 높이기 위해 인간과 함께 일합니다. 그들은 인간에게 너무 위험하고, 반복적이거나, 인체공학적으로 어려운 일을 수행 할 수 있습니다. 부드러운 로봇은 살아있는 유기체의 움직임을 더 잘 모방하기 위해 하이드로겔과 같은 유연한 물질을 사용합니다. 이것들은 나사가 이끄는 화성 탐사를 지원하고 수술 동안 의사를 도울 수 있습니다. 반면에, 제노봇은 자기 복제를 하는 실제 생명체이며 생물학적 연구를 위해 사용됩니다. 그들은 가스 누출과 같은 위험을 발견하고 위험한 포식자의 해안선을 관찰 할 수도 있습니다.
2. AI
AI는 공상 과학 영화의 사변적인 개념에서 우리 삶에 통합되는 일상적인 도구로 발전했습니다. 사람들은 영화를 선택하고, 가전제품과 온도 조절 장치를 실행하고, 대화를 기록하고 고객 질문에 즉시 응답하는 데 사용합니다.
AI는 또한 도시들이 도로 지도 제작 프로젝트를 관리하고, 80,000건의 전화와 공공 서비스 요청을 입력하고, 시민들에게 서비스를 제공하는 최고의 방법을 찾는 것을 돕고 있습니다. 다른 용도들은 요청의 우선순위를 정하는 방법, 데이터를 분석하고, 더 현명한 결정을 내리는 것을 포함합니다.
오늘날의 인공지능은 체스 두는 프로그램부터 이미지 인식까지 모든 것에 사용되는 자연어 처리 (NLP)와 컴퓨터 비전 (CV)을 포함합니다. 한편, 생성 인공지능은 텍스트와 다른 콘텐츠를 이해하고 생성하는 시스템을 만드는 것을 도왔습니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT 모델뿐만 아니라 생성 챗봇 ChatGPT, 제미니 및 클로드가 있습니다. 이러한 유형의 인공지능은 IT를 재구성하고 혁신을 가속화하고 고객 경험을 개선하고 있습니다.
3. 클라우드
클라우드 컴퓨팅은 유선 연결 대신 인터넷을 통해 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션을 제공합니다. 확장 가능한 IT 환경을 추상화, 풀링 및 공유하여 모든 규모의 회사가 빠르게 혁신할 수 있도록 지원합니다.
이미 가정과 직장에서 우리의 삶을 완전히 바꿔놓았습니다. 예를 들어 넷플릭스와 스포티파이는 영화와 음악의 디지털 복사본을 클라우드에 저장합니다. 이전에는 시스템 충돌이나 정전 시 손실될 수 있는 하드 드라이브에 데이터를 저장했습니다. 이제 클라우드는 파일을 백업하고 즉시 사용할 수 있도록 합니다.
기업들은 이를 소프트웨어 개발, 재해 복구 등에 사용합니다. 또한 원격 팀과 글로벌 팀이 보다 효과적으로 협력할 수 있도록 해줍니다. 미래의 응용 분야에는 물리적 방문의 필요성을 줄이고 의료 서비스에 더 쉽게 접근할 수 있는 원격 의료 플랫폼이나 금융 상품에 대한 안전한 주문형 접근을 제공하는 온라인 뱅킹 서비스가 포함될 수 있습니다.
4. 엣지 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅은 비즈니스 운영을 자동화하는 강력하고 새로운 방법입니다. 또한 사이버 보안에 대한 전체적인 접근 방식의 핵심입니다. 엣지 컴퓨팅은 인터넷으로 전송해야 하는 데이터 양을 줄임으로써 대역폭을 줄여 비즈니스 비용을 절약할 수 있습니다.
엣지 컴퓨터는 성능 손실을 초래하는 데이터 병목 현상을 방지하기 위해 로컬 스토리지와 프로세싱을 사용합니다. 또한 추가 분석 및 응답을 위해 클라우드로 결과를 전송하기 전에 필수적인 엣지 분석을 수행할 수 있습니다.
이는 안전을 보장하기 위해 셀룰러 네트워크에 빠르고 일관된 연결이 필요한 자율주행 자동차와 같은 많은 신흥 비즈니스 애플리케이션에 매우 중요합니다. 다른 예로는 석유 및 가스 인프라의 원격 모니터링, 실시간 의료 데이터 분석, 고품질 스트리밍 또는 가상 현실 경험이 있습니다. 이러한 애플리케이션은 처리 및 응답을 위해 클라우드로 대량의 데이터를 전송하는 데 내재된 대기 시간이나 클라우드 연결 품질에 의존할 수 없습니다.
5. 인공지능
인공 지능 (AI)과 머신 러닝은 컴퓨터가 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. 이것은 자연어를 이해하고 패턴을 인식하고 결정을 내리는 것을 포함합니다.
AI는 업무를 자동화하고 고객 서비스를 개선하며 비용을 절감하기 위해 기업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 기업은 방대한 양의 데이터에 대한 즉각적인 통찰력으로 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
종종 약한 인공지능이라고 불리는 좁은 인공지능 시스템은 덜 레이블이 지정된 데이터로부터 더 광범위하게 학습하고 여러 비즈니스 문제에 걸쳐 적용될 수 있는 기반 모델에 자리를 내주고 있습니다. 이러한 시스템은 더 넓은 범위의 회사가 인공지능을 채택하여 원하는 결과를 더 빠르고 안정적으로 달성할 수 있도록 도울 것입니다. 목표는 궁극적으로 인간과 구별할 수 없는 방식으로 생각하고 행동하는 기계가 될 인공 일반 지능 (AGI)을 만드는 것입니다.
6. IoT
사물인터넷은 센서와 소프트웨어가 장착된 물리적 사물들이 온라인으로 연결되어 데이터 수집, 분석 및 조치가 가능한 네트워크를 말합니다. 이러한 장치는 웨어러블부터 산업용 기계에 이르기까지 다양합니다.
IoT는 농업, 의료 및 도시 관리와 같은 많은 분야에서 사용되어 왔습니다. 그것은 향상된 효율성, 고급 통찰력 및 낮은 에너지 사용을 제공합니다.
IoT는 실시간 데이터를 물리적 물체의 가상 대응물 역할을 하는 Digital Twins에 공급하여 시뮬레이션과 분석을 가능하게 합니다. 예를 들어, 공장의 장비 고장을 예측하는 것을 돕고 유지 보수 절차를 개선하여 다운타임을 줄입니다. 또한 현장 서비스 전문가가 원격으로 문제를 해결하여 더 빠른 수리를 할 수 있도록 하고 여행 비용을 절감할 수 있도록 합니다. 처리가 가장자리로 이동함에 따라 IoT는 통신 및 저장 비용도 낮추고 있습니다. 또한 IoT는 자율 주행 자동차 및 재생 에너지 시스템과 같은 새로운 응용 프로그램을 가능하게 했습니다.
7. 빅 데이터
고객이 웹사이트를 방문하거나 앱을 사용하거나 고객 지원팀에 연락하거나 가상 비서와 대화할 때마다 매일 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 IT 시스템에 의해 수집되고 처리되어 고객 서비스를 개선하고 운영 효율성을 높이며 생산성을 높이고 비용을 절감합니다.
빅 데이터 분석을 통해 기업은 새로운 기술이 비즈니스 운영에 어떻게 영향을 미치는지 볼 수 있으며, 이를 통해 문제 해결 및 시스템 최적화를 더 쉽게 할 수 있습니다. 예를 들어, 빅 데이터를 분석하면 금융 서비스 회사의 사기 및 위험 관리 패턴이 드러날 수 있으며, 제조업체가 제품을 개선하고 보다 개인화된 고객 서비스를 제공하기 위해 사용자 행동을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
하지만 빅 데이터는 분석을 위해 신중하게 선별되지 않으면 소용이 없습니다. 트위터나 다른 출처의 데이터를 사용하는 것은 모집단을 대표하지 않을 수 있으므로 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 수 있습니다.
8. 머신 러닝
머신 러닝은 컴퓨터 프로그램이 대량의 데이터 세트를 학습하고 의사 결정이나 예측을 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 자동으로 수행할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 이러한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 개선되며 다양한 비즈니스 사용 사례에 적용할 수 있습니다.
넷플릭스나 아마존과 같은 추천 엔진은 머신러닝을 사용하여 과거의 행동을 기반으로 원하는 것을 확인합니다. 은행과 카드 회사는 머신러닝을 사용하여 실시간으로 부정 거래를 탐지합니다. 그리고 자율 주행 자동차는 머신러닝을 통해 구동됩니다.
반도체는 이 모든 혁신을 이끄는 알려지지 않은 영웅입니다. 그들은 더 빠른 처리 속도를 가능하게 하여 다양한 IT 영역에서 강력한 신기술의 잠재력을 발휘합니다.
9. 모빌리티
소비자들이 투명성, 신뢰 그리고 훌륭한 고객 서비스를 요구하는 세상에서, 디지털 기술은 기업들이 사람들의 삶의 구조 안으로 스스로를 짜 넣을 수 있도록 도와줍니다. 그 결과, 많은 사람들이 전통적인 오프라인 비즈니스 모델에서 새로운 방식으로 변화하고 있습니다.
5G와 IoT로 구동되는 더 빠른 디지털 연결은 이동성 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 시스템은 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 더 빠른 연결을 구현하면 승차 공유 및 원격 작업과 같은 운송 관련 기회를 열어 혼잡을 줄이고 경제 성장을 촉진 할 수 있습니다.
자율주행 자동차와 같은 기술은 교통의 이야기를 다시 쓰고 있습니다. 그것들이 더 안전하고 접근하기 쉬워지면서, 그것들은 우리가 시간이 단지 자산이 아니라 진보와 번영의 촉매제가 되는 미래를 상상하도록 도와줍니다. 이동하는 모든 자율주행 마일은 희망의 상징입니다. 구한 각각의 생명은 혁신의 승리입니다.
10. 분석
우리는 데이터 시대에 살고 있지만, 그 정보는 통찰력으로 전환될 수 있을 때만 유용합니다. 데이터 시각화와 증강 분석을 포함한 분석 도구가 정보 기술 환경에서 필수적인 부분이 되고 있는 이유입니다.
예를 들어, 기계의 마모를 추적할 수 있는 기능은 수명이 다하여 교체가 필요할 때 회사에 경고를 줄 수 있습니다. 이렇게 하면 다운타임을 줄이고 효율성을 향상시켜 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
정보 기술의 이러한 새로운 트렌드는 산업에 혁명을 일으킬 것입니다. 이러한 기술을 수용하는 기업은 운영을 개선하고 고객을 위해 더 나은 결과를 제공할 수 있을 것입니다. 또한 생산성과 민첩성을 극대화하여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있을 것입니다. 데이터 보안도 이러한 트렌드의 중요한 구성 요소입니다.